INLEDNING TILL. U/ADB / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, Nr E24- E26
|
|
- Sofia Forsberg
- för 5 år sedan
- Visningar:
Transkript
1
2 INLEDNING TILL R & D report : research, methods, development / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, Nr. 1988:1-2004:2. Häri ingår Abstracts : sammanfattningar av metodrapporter från SCB med egen numrering. Föregångare: Metodinformation : preliminär rapport från Statistiska centralbyrån. Stockholm : Statistiska centralbyrån Nr 1984:1-1986:8. U/ADB / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, Nr E24- E26 R & D report : research, methods, development, U/STM / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, Nr Efterföljare: Research and development : methodology reports from Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån Nr 2006:1-. R & D Report 1994:2. Undersökningar med flera paneler av stratifierade nätverksurval. Estimationsförfarande vid undertäckande paneler och överlappande urvalsstratan. Med tillämpning på HINK92-undersökningen / Bengt Rosén; Håkan Lindén. Digitaliserad av Statistiska centralbyrån (SCB) urn:nbn:se:scb-1994-x101op9402
3 Undersökningar med flera paneler av stratifierade nätverksurval Estimationsförfarande vid undertäckande paneler och överlappande urvalsstratan. Med tillämpning på HINK92-undersökningen Bengt Rosén och Håkan Lindén R&D Report Statistics Sweden Research - Methods - Development 1994:2
4 Från trycket Producent Ansvarig utgivare Förfrågningar April 1994 Statistiska centralbyrån, utvecklingsavdelningen Lars Lyberg Bengt Rosén, tel Håkan Linden, tel , Statistiska centralbyrån ISSN Printed Producer Address Publisher Inquiries April, 1994 Statistics Sweden, Department of Research and Development S Stockholm Lars Lyberg Bengt Rosén, telephone Håkan Linden, telephone , Statistics Sweden ISSN
5 April 1994 Undersökningar med flera paneler av stratifierade nätverksurval Estimationsförfarande vid undertäckande paneler och överlappande urvalsstratan. Med tillämpning på HINK92-undersökningen Abstract. The standard sample design in Statistics Sweden's annual sample Survey of Family Incomes (HINK) is as follows. The sample of families for a survey year comprises two panels, each of which is established by first selecting a stratified sample of adults, the sample persons, from the register of the total population. The sample persons' families constitute the family sample, leading to a family sample which is a stratified network sample. Estimation procedures for a HINK survey with this standard design are well established. The sample to HINK with reference year 1992, HINK92, was selected in a nonstandard way. To allow for good evaluation of the effects of the Swedish 90/91 tax reform, it was desirable that HINK92 and HINK89 had a great common sample. Therefore, the two panels of sample persons in HINK89 were re-used in HINK92. This leads to undercoverage problems, since by 1992 some age groups and also immigrants are not properly represented in the HINK89 panels. However, also two additional sample panels were employed. One was selected as a sub-sample from the sample of individuals to the 1992 Household Expenditures Survey. Also this panel raised certain undercoverage problems. The forth panel was new drawn to HINK92, but it carried the non-standard feature that one of its sampling strata overlapped other strata, thereby raising another non-standard estimation problem. This report presents procedures for overcoming the mentioned obstacles due to undercoverage and overlapping sampling strata.
6 INNEHÅLLSFÖRTECKNING 1 Inledning 1 2 Allmän teori för estimation vid urval av HINK-typ Familje- och individpopulationerna Statistiska storheter som relaterar till familjepopulationen Urval av HINK-typ Grundläggande relationer för punktestimation av familjestorheter Fall 1. Urvalsstratana är disjunkta Fall 2. Urvalsstratana tillåts vara överlappande Punktestimation när svarsbortfall föreligger Familjeregistret, och estimation baserat på det Estimation av statistiska storheter som relaterar till individpopulationen 6 3 Estimation i HINK Urvalet Punktestimation baserad på de olika panelerna Punktestimation baserad på observationerna i Panel Punktestimation baserad på observationerna i Panel Punktestimation baserad på observationerna i Panel Punktestimation baserad på observationerna i Panel Punktestimation baserad på observationerna i samtliga paneler Utgångspunkt Underlag för justeringar Sammansatta skattningar Beräkning av α*-vikterna Panelvisa formler för α*-vikterna Numeriska värden på sammanvägningskoefficienterna Totalt estimationsförfarande för HINK92 17 Referenser 17 Sid
7 Estimation vid undersökningar med flera paneler av stratifierade nätverksurval, när paneler är undertäckande och stratan överlappande. Med tillämpning på HINK92-undersökningen 1 Inledning SCB:s Inkomstfördelningsundersökning (HINK) redovisar statistik över inkomster, och i viss mån också förmögenheter och utgifter, för landets familjer och individer. HINK är en urvalsundersökning som genomförs årligen sedan ett par decennier. Urvalet till undersökningen för ett visst år organiseras i urvalspaneler, vilka upprättas på följande sätt. I första omgången utväljs, eller har redan tidigare utvalts, paneler av urvalspersoner genom urval från landets vuxna individer (18 år eller mer), medelst stratifierade urval från registret över totalbefolkningen (RTB). I andra omgången, som utgör första steget i undersökningsårets uppgiftsinsamling, inhämtas uppgift om vilka individer som ingår i urvalspersonernas familjer. Därigenom framkommer undersökningsårets urvalspaneler av familjer respektive individer. Urvalsförfarande innebär att familjepanelerna genereras som s.k. stratifierade nätverksurval. Rosén (1987b) ger en mer utförlig diskussion av den aspekten på HINK. HINK-undersökningar före 1992 har omfattat två paneler av urvalspersoner met motsvarande paneler av familjer och individer. Den ena nydrogs till undersökningsåret, medan den andra drogs redan ett år tidigare (med ett tilläggsurval av 17-åringar), och användes också i föregående års undersökning. Den fortsatta uppgiftsinsamlingen gäller samtliga familjemedlemmar i individpanelerna. De uppgifter som inhämtas gäller variabler som hänför sig dels till individer, s.k. individvariabler (t.ex. arbetsinkomst), dels till familjer, s.k. familjevariabler (t ex hyreskostnad). Värden på ett antal "nya" familjevariabler härleds sedan genom att addera individvariabelvärdena för medlemmarna i familjerna (t ex familjens arbetsinkomst). De primära och härledda variabelvärdena ligger sedan till grund för HINK:s statistik. Urvalet till HINK med referensår 1992, HINK92, gjordes på "ogängse" sätt av följande skäl. För att HINK92 skulle belysa effekterna av 1990/91 års skattereform väl, önskades stort gemensamt urval för HINK92 och HINK89. Detta åstadkoms genom att de två panelerna av urvalspersoner i HINK89, benämnda Panel 15 och 16, användes om igen i HINK92. Sådan "återanvändning" av paneler medför dock undertäckningsproblem beroende på att vissa åldersklasser inte är representerade. Vidare, för att förbättra kopplingen mellan statistik om inkomster och utgifter, drogs en urvalspanel, Panel 60, som ett delurval från undersökningen av Hushållens utgifter 1992 (HUT92). Dessutom drogs en helt ny urvalspanel, Panel 19, på i stort sett gängse sätt, men den hade det ogängse inslaget att den drogs från en urvalsram med överlappande urvalsstratan, vilket inte förekommit i tidigare HINK-undersökningar. Avstegen från tidigare urvalsförfarande medför att HINK:s gängse estimationsförfarandet måste modifieras för HTNK92, och huvudsyftet med denna rapport är att ange hur estimationsförfarandet i HENK92 bör utformas. Dock, även om resonemangen förs i termer som ansluter nära till HINK92, låter sig resultaten i stort sett omgående generaliseras till följande allmännare situation. Man vill genomföra estimation på basis av uppgifter för ett flerpanelurval, där panelerna dragits med stratifierade nätverksurval, och är behäftade med komplikationer såtillvida att urvalsramen undertäcker populationen eller har överlappande stratan. 1
8 2 Allmän teori för estimation vid urval av HINK-typ Beskrivning av estimationsförfarandet i en gängse HINK-undersökning ges i Rosén (1987), fortsättningsvis åberopad med BR87.1 det följande ansluts i stort till terminologi och beteckningar enligt BR87, men modifikationerna av urvalsförfarandet i HINK92 medför att något mer omfattande begrepp och beteckningar krävs. 2.1 Familje- och individpopulationerna Ett referensår, kallat Rår, förutsätts vara fastlagt. Låt; I = populationen av individer som var bosatta i landet under (minst halva) Rår, V = delpopulationen av alla vuxna individer (= individer med ålder 18+) i I. I kallas för individpopulationen, och bokstaven i används för att beteckna ett genereriskt element i populationen I, eller någon del av den. Vuxna individer klassificeras som antingen sammanboende eller ensamstående, beroende på om de lever "under äktenskapsliknande former med individ av motsatt kön" eller ej. Vid sammanboende kallas "den andre" för maken/makan. Äktenskapsliknande sammanboenden där en eller båda kontrahenterna ej är vuxen är så pass ovanliga att de fortsättningsvis bortses från, även om de nog förekommer. Sammanboenderelationen delar upp vuxenpopulationen; V = V E u V D, där V E omfattar ensamstående och V D sammanboende vuxna. (2.1) Relationen grupperar också den vuxna befolkningen i "familjekärnor", vilka består av antingen en ensamstående eller ett par av sammanboende. Motsvarande familjer utgörs av familjekärnan samt de barn (= individer under 18 år) för vilka den/de vuxna är vårdnadshavare. {Anm. HlNK:s precisa term är inte "familj" utan familjeenhet, av skälet att det låter konstigt att säga att t ex en ensamstående 19-åring utan barn utgör en familj. Trots det används i fortsättningen den kortare termen familj.) Populationen av familjer i landet, familjepopulationen, betecknas med U, och index d används för en generisk familj. En till (2.1) analog uppdelningen ges av; U = E u D, där E = envuxenfamiljer och D = tvåvuxenfamiljer. (2.2) Följande beteckningar används; d(i) = den familj som vuxenindivid i tillhör, i e V, i(d) = den vuxne som ingår i familjen d, d e E, i(d;l), i(d;2)) = paret av vuxna i familjen d, d D. (Anm. Numreringen 1 och 2 har ingen annan innebörd än att den skiljer på "den ene" och "den andre".) m(i) = maken/makan till vuxenindivid i, i e V D. I första omgången betraktas estimation av statistiska storheter för familjepopulationen. 2.2 Statistiska storheter som relaterar till familjepopulationen Med en familjevariabel x = {x d ; deu} avses en tillordning av ett numeriskt värde till varje familj i familjepopulationen U. Populationstotalen för variabeln x, x(x), populationsstorleken, Y(U), och populationsmedelvärdet för variabeln x, i(x), definieras; För en delgrupp G av U, en redovisningsgrupp, definieras grupp-g-totalen för variabeln x, T(x;G), grupp-g-storleken, 7(G), och grupp-g-medelvärdet för variabeln x, \i(x;g) som; (2.3) 2
9 Med användande av följande grupp-g-indikator; (2.4) l G (d) (alternativt skrivsätt l(d;g)) = 1 om de G, = O om d g G, (2.5) kan storheterna i (2.4) uttryckas i termer av populationstotaler på följande sätt; Från (2.6) framgår att populationstotaler är centrala statistiska storheter, och fortsättningsvis diskuteras framför allt estimation av sådana. Först ytterligare några beteckningar. Låt A vara en delmängd av vuxenpopulationen V. Nedan delas familjepopulationen U upp efter hur familjekäman relaterar till gruppen A; (2.6) (2.7) E(A) = familjer med ensamstående vuxen som tillhör A, E(A C ) = familjer med ensamstående vuxen som inte tillhör A (utan komplementet A c ), D(A, A) = tvåvuxenfamiljer där båda vuxna tillhör A, D(A, A c ) = tvåvuxenfamiljer där en vuxen men inte den andre tillhör A, D(A C, A c ) = tvåvuxenfamiljer där ingen vuxen tillhör A. (2.8) 2.3 Urval av HINK-typ Även om urvalsförfarandena för panelerna av urvalspersoner i HINK92 skiljer sig en del från det vid tidigare HINK-undersökningar, faller de inom ramen urval av HINK-typ enligt nedan. Urvalsramen för en panel utgörs av en delmängd Ci av vuxenpopulationen, och ramen är indelad i H stycken stratan, A h, h=l,2,... H. Det förutsätts att stratana tömmer ut Q ; (2.9) men det antas inte att stratana nödvändigtvis är disjunkta. Från stratana dras OSU-urval (av vuxna individer). Stratumstorlek och urvalsstorlek i stratum A h betecknas med N h respektive n h. På detta sätt framkommer de s.k. urvalspersonerna. Urvalspersonernas familjer ugör familjeurvalet. Första steget i uppgiftsinsamlingen går ut på att fastställa precis vilka individer som ingår i de utvalda familjerna (barn såväl som vuxna), och dessa utgör individurvalet. Vidare, urvalsindikatorer vid dragningen av urvalspersoner betecknas med I; Ii = 1 om individ i blir utvald = 0 om individ i ej blir utvald, ie Q. (2.10) 2.4 Grundläggande relationer för punktestimation av familjestorheter I första omgången antas att svarsbortfall inte föreligger. Den för fortsättningen centrala estimatorn, T(x;oc), är baserad på observationerna från en familjepanel enligt nedan. Se Avsnitt 3 i BR87 för mer ingående diskussion av den aktuella estimatortypen. (2.11) med en lämpligt vald uppsättning av s.k. a-vikter, oc= {0Cj(h) ; i e V, h=l,2,...,h}. Härvid sätts Oj(h) till 0 så snart individ i inte ingår i stratum A h. När stratan inte överlappar varandra är Oj(h) skilt från 0 bara för det enda stratum som individ i hör till, och vi skriver bara a = {CXj ; i e V} (och vi tillåter oss att göra det även i andra fall, för att undvika tunga beteckningar). 3
10 2.4.1 Fall 1. Urvalsstratana är disjunkta Den slags resonemang som genomförs mer utförligt i Avsnitt 3 i BR87 leder till följande relation (2.12), där ^-koefficienterna specificeras i (2.13). Eftersom bokstaven E redan är förbrukad, betecknas väntevärde med M. (2.12) för en envuxenfamilj d e : för en envuxenfamilj d : för en tvåvuxenfamilj d e för en tvåvuxenfamilj d e för en tvåvuxenfamilj d e (2.13) Följande balanseringsvillkor för a-vikterna införs (jämför Avsnitt 3.1 i BR87); (2.14) Anmärkning: I en gängse HINK är Q, = V, och villkoret (2.14) är då det "gamla vanliga" balanseringsvillkoret (3.3) i BR87. Från (2.12) och (2.13) följer att (2.15) gäller när balanseringsvillkoret (2.14) är uppfyllt ; (2.15) Nedan anges ett alternativt sätt att skriva relationen (2.15) på; (2.16) Fall 2. Urvalsstratana tillåts vara överlappande Argumenten i detta avsnitt räcker för det allmänna fall där dels Q är en äkta delmängd av V, dels godtyckligt många stratan lappar över varandra. Formelkomplexiteten växer dock snabbt med antalet överlappande stratan, varför vi nöjer oss med att skriva ned formler för följande enkla fall, vilket räcker för HINK92; Ett stratum lappar över andra stratan, medan dessa andra stratan icke-överlappar varandra samt tillsammans tömmer ut vuxenpopulationen V. (2.17) Villkoret (2.17) innebär att vissa vuxna förekommer i två, men i högst två, stratan. Vi ansluter här beteckningsmässigt till förhållandena i Panel 19 i HINK92. Den panelen innehåller urvalspersoner från ett "särstratum", kallat ungdomsstratumet och betecknat med A u, vilket omfattade individer med (1992)åldrarna 18, 19 och 20 år. Individerna i A, ingick också i HINKs "reguljära" stratan 01,02,03 och 04 (se Tabell 1). I fall med överlappande stratan måste P-koefficienterna i (2.12) modifieras jämfört med (2.13). Den modifiering som behöver göras under (2.17) presenteras i (2.20), som fordrar några ytterligare beteckningar. I fortsättningen kommer endast sådana D-mängder (enligt (2.8)) att vara av intresse, som lägger samma villkor på båda makarna, dvs D-mängder av typen D(A,A). Den kortare beteckningen D(A) används fortsättningsvis istället för D(A,A). (2.18) 4
11 Sätt; V(21+) = den del av vuxenpopulationen V som utgörs av individer med ålder 21+ år, V(21-) = den del av V som utgörs av individer med ålder 18, 19 eller 20 år, E(21+) = envuxenfamiljer där den vuxne är 21+år, E(21-) = envuxenfamiljer där den vuxne är 18, 19 eller 20 år, D(21+) = tvåvuxenfamiljer där båda vuxna är 21+år, D(21-) = tvåvuxenfamiljer där båda vuxna är 18,19 eller 20 år. (2.19) Variationer av beteckningarna i (2.19) används också, t.ex. V D (21+), E(75+) och D([21-]u3), med tron och förhoppningen att beteckningarna är självförklarande. Resonemanget i Avsnitt 3 i BR87 leder till följande. Under (2.17) antar P-koefficienterna i (2.12) värden enligt nedan, där u står för undomsstratumet och r för ett reguljärt stratum (01, 02,03 eller 04 i Tabell 1); Pd = a i(d/ r ) om d är en envuxenfamilj med d(i) e E(21+), = a i(d) (u) + a i(d) (r) om d är en envuxenfamilj med d(i) e E(21-), = a i(d;i)( r ) + a i(d;2)( r ) om d är en tvåvuxenfamilj (d 6 D) med d(i) e D(21+), = a i(d;1) (u) + a i(d;1) (r) + <x l(d;2) (r) om d e D med i(d;l) e V(21-) och i(d;2) e V(21+), = a,(d;i)( r ) + a.(d;2)( u ) + a i(d;2)( r ) om d e D med i(d;l)ev(21+) och i(d;2)ev(21-), = «i(d ; i)( u ) + a i(d.i)( r ) + a i(d;2)( u ) + a i ( d;2)( r ) om d D med d(i) D(21-). (2.20) Följande modifierade balanseringsvillkor för a-vikterna införs; otj =1 omiev E (21+), Oj(u) + a t (r) =1 om i e V E (21-), otj + o^, =1 om i e V D (21+), m(i) 6 VD(21+), Os(u) + as(r) + a m(i) (r) =1 om i e VD(21-), m(i) e V»>(21+), «sfr) + <W U > + «m(i)( r ) =1 om i e V D (21+), m(i) e V (21-), 0,(11) + a,(r) + a m(i) (u) + a m(i) (r) =1 om i e VD(21-), m(i) e V (21-). (2.21) Från (2.12) och (2.20) följer att nedanstående relation är uppfylld under (2.21); M[T(x;cc)] = T(x). (2.22) Punktestimation när svarsbortfall föreligger I Appendixen 1 och 2 i BR87 diskuteras hur estimationsförfarandet bör justeras vid bortfall. Den metod som rekommenderas där, och även här, är rak uppräkning enligt nedan. Hur bortfallsjusteringen görs, är dock inte väsentligt för huvudproblemet i denna rapport. Rak uppräkning: Formeln (2.11) används med L som "urval-och-svarande-indikator", och (2.23) där n(s) h = antal svarande familjer i stratum A h, med räkning av såväl "intressanta" svarande som övertäckningssvarande. (2.24) 2.5 Familjeregistret, och estimation baserat på det Efter genomförd uppgiftsinsamling upprättar HINK det s.k. familjeregistret, betecknat SR F, vilket beskrivs i Avsnitt 2 i BR87. Det omfattar en post för varje intressant (till skillnad från övertäckning) svarande familj med värden på familjevariabler. 5
12 Med bortfallsjustering enligt ovan kan estimatorn i (2.11), baserad på familjevariabelvärdena för en panel, skrivas på följande sätt (där estimatorns beteckning inte ändras trots bortfallsjusteringen); (2.25) där X d är x-värdet för familj d och W d är uppräkningstalet (även kallat familjevikten) som beräknas enligt nedan, där h(d) = det stratum som familjens urvalsperson u(d) kommer från; (2.26) Motsvarande estimator för en familjegrupptotal är, där 1 G är gruppindikatorn i (2.5); (2.27) För framtida bruk skrivs den sista estimatorn även på den form som svarar mot (2.11); (2.28) I Avsnitt 4 i BR87 beskrivs hur formeln (2.28) ger underlag för variansskattningar med hjälp av programvaran SMED. 2.6 Estimation av statistiska storheter som relaterar till individpopulationen Individpopulationen I infördes i Avsnitt 2.1. Följande begrepp och beteckningar är analoga till dem i Avsnitt 2.2. Med en individvariabel x = {x^ iel} avses en tillordning av ett numeriskt värde till varje individ i populationen I. Populationstotalen för variabeln x, x(x), populationsstorleken, 7(1), och populationsmedelvärdet för variabeln x, i(x), definieras; (2.29) För en delgrupp G av populationen I definieras grupp-g-totalen för variabeln x, x(x;g), grupp- G-storleken, 7(G), och grupp-g-medelvärdet för variabeln x, u.(x;g), enligt (2.4). Relationerna i (2.6) gäller med grupp-g-indikatorn; l G (i) (alternativt skrivsätt l(i;g)) = 1 om individ ie G, =0 om individ ig G, (2.30) HINK upprättar också ett individregister 91, med en post för varje familjemedlem (inklusive barn) i de familjer som ingår i familjeregistret SR F. Varje post påförs ett uppräkningstal (även kallat individvikt) IWj, nämligen familjens uppräkningstal; IWjsW^), med W d enligt (2.26). (2.31) Observationsmaterialet i individregistret används för att skatta statistiska storheter som hänför sig individpopulationen. Ur teoretisk synvinkel är det enklast att se skattning av individgruppstotaler som specialfall av skattning av familjepopulationstotaler på följande sätt (vilket behandlas mer ingående i Avsnitt 3.2 i BR87). Låt x= {x/, i l} vara en individvariabel och G en individgrupp. Definiera familjevariabeln z= {z d ; d U} genom; (2.32) Då gäller att individgruppstotalen T(x;G) = familjepopulationstotalen x(z). Estimationen baseras sedan på naturligt sätt på denna relation. I termer av observationerna i individregistret fås 6
13 följande estimationsformel för en individgruppstotal, där Xj är det för individ i observerade värdet på individvariabel x; (2.33) I Avsnitt 4 i BR87 beskrivs hur variansskattningar för skattade värden på statistiska storheter för grupper av individer kan genomföras med hjälp av programvaran SMED. 3 Estimation i HINK Urvalet Tabell 1 redovisar paneler, urvalsstratan och urvalsstorlekar i HINK92. Stratumen 01, 02, 03 och 04 är undersökningens "reguljära" stratan (se t ex BR87). Tabell 1. Paneler, urvalsstratan och urvalsstorlekar i HINK Punktestimation baserad på de olika panelerna I det följande behandlas estimation först panel för panel, och därefter sammantaget Punktestimation baserad på observationerna i Panel 15 Panel 15 drogs i slutet av 1988, ursprungligen till HINK88. Urvalsram var (dåvarande) vuxenindivider i RTB[88] samt ett tilläggstratum med (dåvarande) 17-åringar. Vid återanvändningen i HINK92 skall panelen betraktas som ett urval från vuxendelen av RTB[92], vilken betecknas V. För enkelhets skull antas att V också omfattar alla individer som fanns i 1988 års urvalsram, inklusive sådana som avlidit, emigrerat, o.dyl., med uppgift om individens "RTB-öde". Den ursprungliga urvalsramen är bara en delmängd Q av V, och dess undertäckning av RTB[92] består av följande huvuddelar; V(21-): Vuxna i RTB[92] som var för unga för att omfattas av urvalet till Panel 15. (3.1) 3: (1992-)vuxna som inte var bosatta i landet 1988, men ingick i RTB[92]. Dessa individer kallas fortsättningsvis panel-15-invandrare. (3.2) Urvalsramen il kan skrivas (där \ står för mängddifferens); Med 2 enligt (3.3) antar balanseringsvillkoret (2.14) nedanstående form (3.4) - (3.6), där speciella val gjorts för a:n som kan väljas godtyckligt. Notera att urvalsramen för Panel 15 inte innehöll överlappande stratan. (3.3) 7
14 om i är ensamstående, (3.4) om i är sammanboende och i och m(i) är 21+ och ingen är invandrare, (3.5) om i är sammanboende och m(i) är år eller/och invandrare. (3.6) Villkoret (3.5) ger utrymme för alternativa a-val. Det val som används i gängse HINKar kallas gifta-proportionalviktning (se (A2.6) i BR87). Sådan viktning rekommenderas även här, när den är tillämplig, och den åberopas som "vanlig HINK-vikt", liksom andra a-val som överensstämmer med dem i gängse HINK-förfärande. Därigenom kommer man till följande a-vikter; (3.7) (3.8) (3.9) Låt T(x;oc) 15 och T(x;G;oc)i 5 vara Panel- 15-estimatorer enligt (2.25) och (2.28) med ovanstående a-val. Från (2.16) och (2.6) följer att nedanstående relationer (3.10) och (3.11) gäller (för beteckningar se även (2.18); (3.10) (3.11) Punktestimation baserad på observationerna i Panel 16 Det "ogängse" höginkomsttagarstratumet i Panel 16 var ett gängse stratum i så måtto att det inte överlappade andra stratan. Det som sägs i Avsnitt är därför tillämpligt också för Panel 16, bara en mindre modifikation görs. Panel 16 drogs med RTB[89] som urvalsram, och panel-16-invandrare definieras därför på följande sätt ; 3 = ( 1992-)vuxna som inte var bosatta i landet 1989, men ingick i RTB[92]. (3.12) Med a som i (3.7) - (3.9) med 3 bytt mot 3 fås att följande relationer gäller för Panel-16- estimatorer T(x;a) 16 och T(x;G;a) 16 enligt (2.25) och (2.28); (3.13) (3.14) Punktestimation baserad på observationerna i Panel 19 Panel 19 är gängse i så måtto att den drogs vid "rätt tidpunkt", dvs med de vuxna i RTB[92] som urvalsram. Den innehåller dock det irreguljära inslaget att ungdomsstratumet (med åringar) överlappar andra stratan. Det som sägs i Avsnitt är tillämpligt på Panel 19. Balanseringsvillkoret (2.21) för a-vikterna ger som vanligt utrymme för viss valfrihet, och i (3.15) - (3.23) anges möjliga val. Därvid har i första hand eftersträvats att a-vikterna skall kunna beräknas någorlunda enkelt, men även efter att vikterna skall vara förhållandevis effektiva vad gäller att uppnå liten estimatorvarians. För effektivitetsöverväganden hänvisas till Avsnitt 6 i Rosén (1987b). För de individer i som förekommer i två stratan, i ungdomsstratumet A u och ett annat, betecknas vikterna med a^u) respektive a^r), för övriga individer med bara a^ A 4 betecknar stratum 04 i Tabell 1 ("de många"). (3.15) (3.16) 8
15 (3.17) (3.18) (3.19) (3.20) (3.21) (3.22) (3.23) Låt T(x;a) 16 och T(x;G;a) 16 vara Panel-16-estimatorer enligt (2.25) och (2.28) med a-val enligt (3.15) - (3.23). Från (2.22) och (2.6) fås att följande relationer gäller; (3.24) (3.25) Punktestimation baserad på observationerna i Panel 60 Panel 60 är ett delurval från HUT92 som drogs på följande sätt. Det totala urvalet till HUT92 omfattade cirka 6000 individer dragna som ett systematiskt urval, med urvalsramen ordnade efter ålder, från ålderssegmentet 0-74 år i RTB[92]. HUT-urvalet stratifierades enligt HINKs standardstratan (= stratan 01,02,03 och 04 i Tabell 1), och OSU-urval drogs från stratana med urvalsstorlekar enligt Tabell 1. Enligt principen att inferens bör göras betingat med avseende på ancilära storheter, betraktas dessa delurval i estimationssteget som självvägande urval med givna urvalsstorlekar från de fyra stratana 01, 02,03 respektive åldersgruppen år. Antal individer i det senare stratumet var Vidare, vid variansskattningar förfars som om delurvalen vore OSU-urval, vilket innebär viss (men obetydlig) approximation med tanke på att HUT-urvalet drogs som ett systematiskt urval. (Approximationen drar åt hållet att estimatorvarianser överskattas.) Med dett nyssnämnda som bakgrund utförs estimationen från Panel- 60-observationerna under premissen att Panel-60-urvalet har probabilistiska egenskaper som ett urval av HINK-typ. Panel 60 är dock förenad med samma irregularitet som Panelerna 15 9
16 och 16, nämligen att urvalspersonerna är dragna från en delmängd av RTB[92]. För Panel 60 är den aktuella delmängden; Q, = V(75-) = individer med (1992-)ålder år. (3.26) Rättfram modifikation av det som sägs i Avsnitt ger följande. Med a-vikter enligt (3.27) - (3.29) gäller (3.30) och (3.31). (3.27) (3.28) (3.29) (3.30) (3.31) 3.3 Punktestimation baserad på observationerna i samtliga paneler Utgångspunkt Vid estimation på basis av HINK92-materialet skall naturligtvis samtliga observationer användas. Detta görs genom att på lämpligt sätt väga samman skattningar baserade på observationerna i de olika panelerna. Låt 7j 5,7 16,7 19 och 7 60 vara tal som satisfierar; och betrakta nedanstående statistika, där T definieras enligt (2.25); Formlerna (3.10), (3.13), (3.24) och (3.30) ger; (3.32) (3.33) (3.34) Från (3.34) framgår att statistikan (3.33) inte ger väntevärdesriktig estimation av populationstotalen x(x). Skevheten beror av nedanstående storheter; (3.35) (3.36) (3.37) Estimatorn i (3.33) kan dock justeras genom att storheterna i (3.35) - (3.37) skattas, och "elimineras" ur (3.33) Underlagförjusteringar Justeringsskattningar med hjälp av Panel 19 Från (3.25) fås nedanstående relationer, vilka utsäger att T-estimatorn på vänstra sidan ger väntevärdesriktig estimation av storheten på högra sidan. B betecknar en godtycklig delmängd av familjepopulationen, som kommer att specialises längre fram. 10 (3.38) (3.39) (3.40) (3.41)
17 Justeringsskattningar med hjälp av Panel 60 (3.42) (3.43) Från (3.31) fås nedanstående relationer, som utsäger att T-estimatorn på vänstra sidan ger väntevärdesriktig estimation av storheten på högra sidan. (3.44) (3.45) Genom att bortse från bidrag till totaler som kommer från envuxenfamiljer med invandrare som är 75+ år samt från tvåvuxenfamiljer där båda vuxna är invandrare och 75+ år, fås följande enklare, men något approximativa relationer (3.46) - (3.49). I de relationerna görs också restriktion till en godtycklig delmängd B av familjepopulationen. (3.46) (3.47) Helt analogt fås följande relationer; (3.48) (3.49) Justeringsskattningar med hjälp av Panelerna 15 och 16 Med argument som är analoga till dem för Panel 60 fås följande. Om man bortser från bidrag till totaler som kommer från envuxenfamiljer med invandrare som är 75+ år samt från tvåvuxenfamiljer där båda vuxna är invandrare som är 75+ år samt från tvåvuxenfamiljer där den ena kontrahenten är 21- år och den andra 75+, gäller följande approximativa relationer; Kombinerade justeringsskattningar Låt X l5, X 16 och X 19 vara tal som satisfierar (3.50) (3.51) (3.52) (3.53) (3.54) Från (3.42), (3.43), (3.50) - (3.53) och (3.54) fås relationerna (3.55) och (3.56) nedan, vilka ger bakgrund för att justera för skevhetskomponenterna i (3.37); (3.55) (3.56) För att justera för skevhetskomponenterna i (3.35) och (3.36) kombineras skattningar från Panelerna 19 och 60. Härvid förfars på sätt som kan förefalla litet komplicerat, med uppdelning efter delmängden Q av familjepopulationen enligt (3.57) nedan. Skälet för uppdelningen efter Q är att Panel 19 valdes med koncentration på urvalspersoner i åldersgrupperna år, medan urvalspersonerna i Panel 60 sprider jämt över alla åldrar upp till 75 år. Därför bör man fästa olika relativ vikt vid Panelerna 19 och 60 beroende på om en skattning gäller "unga familjer" eller ej. Denna viktningsfråga behandlas vidare i Avsnitt Q = familjer (med en såväl som två vuxna) där minst en vuxen är år. (3.57) 11
18 Följande typ av uppdelning av en grupp-g-total gäller för en allmän delmängder B av familj e- populationen (B c står för komplementet till B); Låt K 19 och K^ samt p l9 och p^ vara tal som satisfierar; (3.58) (3.59) Från (3.38) - (3.41) och (3.46) - (3.49) med B = Q, samt (3.58) fås nedanstående formler, som kommer till användning litet längre fram; (3.60) (3.61) (3.62) (3.63) Sammansatta skattningar Kombination av (3.34), (3.55), (3.56) samt (3.60) - (3.63) ger följande (approximativt) väntevärdesriktiga estimator för en populationstotal x(x); (3.64) Formeln (3.64) anvisar väntevärdesriktig estimation av en populationstotal, men den är ganska formidabel. Nästa uppgift är att uttrycka (3.64) enklare. Från (2.28) framgår att (3.64) kan skrivas på följande sätt, med a-vikter enligt (3.66) nedan; I (3.66) utelämnas stratumindex h, och a(p) ; står för a; - vikten i Panel p om urvalsperson i ingår i den panelen, och för 0 annars. Vidare används indikatorbeteckningen i (2.5). (3.65) 12
19 I syfte att göra formeln (3.66) mer överblickbar, samt även att för att skapa en enkel struktur för beräkning av a- vikterna, införs följande konvention; Även för familjer med ensamstående vuxen betraktas vuxendelen som ett par, varvid paret erhålls genom upprepning av den vuxne: För ie V E sätts i(d;l) = i(d;2) = i. (3.67) Under (3.67) gäller att en tidigare indikator av typen l(d(i);e(a)) kan skrivas l(d(i);d(a)). Vidare gäller att innebörden av indikatorerna l(d(i);q) och l(d(i);q c ) inte ändras när (3.67) tillämpas. Som konsekvens av det nyss sagda kan (3.66) skrivas på följande enklare sätt under konventionen (3.67); (3.66) (3.68) är ett kompakt sätt att skriva a- vikterna på. I nästa avsnitt uttrycks (3.68) panelvis, och blir då lättare att överblicka. 3.4 Beräkning av α*-vikterna Panelvisa formler för α*-vikterna α*-vikter i Panel 15 Här förutsätts index i löpa över Panel 15, och konventionen (3.67) tillämpas. Formeln (3.68) innebär då att nedanstående relation är uppfylld, där vi för enkelhets skull skriver a x och a istället för 01(15); och a (15); Beräkning av af- vikter enligt (3.69) kan uttryckas med nedanstående tvåstegsförfarande. Steg 1: Beräkna a ; enligt (3.7) - (3.9). Steg 2: Med tillämpande av konventionen (3.67), beräkna a enligt Tabell 2. (3.69) (3.68) 13
20 Tabell 2. α*-vikter i Panel 15. α*-vikter i Panel 16 Här förutsätts index i löpa över Panel 16, och konventionen (3.67) tillämpas. Formeln (3.68) innebär då nedanstående relation, med skrivsättet cq och a' istället för a(16) ; och a (16); Beräkning av a-vikter enligt (3.70) kan uttryckas med nedanstående tvåstegsförfärande. Steg 1: Beräkna otj enligt (3.7) - (3.9) med 3 bytt mot 3. Steg 2: Med tillämpande av konventionen (3.67), beräkna a enligt Tabell 3. (3.70) Tabell 3. α*-vikter i Panel 16. α*-vikter i Panel 60 Här förutsätts index i löpa över Panel 60, och konventionen (3.67) tillämpas. Formeln (3.68) innebär då nedanstående relation, med skrivsättet a s och a istället för a(60); och a (60) ; (3.71) Beräkning av a- vikter enligt (3.71) kan uttryckas med nedanstående tvåstegsförf ärande. Steg 1: Beräkna a { enligt (3.27) - (3.29). Steg 2: Med tillämpande av konventionen (3.67), beräkna a enligt Tabell 4. Vi påminner om definitionen av mängden Q (se (3.57)); Q = familjer där minst en av i(d;l) och i(d;2) har åldern 18,19 eller 20 år. Tabell 4. Beräkning av α*-vikter i Panel
21 Rättfärdigande av steget från (3.71) till Tabell 4: Man förväntar kanske att villkoret i övre högra rutan i tabellen skall ha utseendet: d(i) ed([21-]u3), d(i) «D([21-]u3). Notera dock att från definitionerna (3.2) och (3.12) följer att D([21-]u3) z> D([21-]u3), vilket medför att det angivna villkoret är ekvivalent med det nyssnämnda. Den nämnda inklusionsrelationen förklarar också varför möjligheterna a x (7^ K^,) och ctj ( p 60 ) inte är aktuella i tabellen α*-vikter i Panel 19 Här förutsätts index i löpa över Panel 19, och konventionen (3.67) tillämpas. Formeln (3.68) innebär då nedanstående relation, med skrivsättet oq och a istället för cc(19)j och oc(19); (3.72) Beräkning av a- vikter enligt (3.72) kan uttryckas med nedanstående tvåstegsförfärande. Steg 1: Beräkna a t enligt (3.15) - (3.23). Steg 2: Med tillämpande av konventionen (3.67), beräkna a enligt Tabell 5. Vi påminner om definitionen av mängden Q (se (3.57)); Q = familjer där minst en av i(d;l) och i(d;2) har åldern 18,19 eller 20 år. Tabell 5. α*-vikter i Panel 19. Steget från (3.72) till Tabell 5 rättfärdigas med samma argument som för Panel Numeriska värden på sammanvägningskoefficienterna För att a-vikterna enligt Tabellerna 2-5 skall kunna beräknas, måste man först lägga fast numeriska värden på koefficienterna 7, "k,k och p under bivillkoren (3.32), (3.54) och (3.59). Uppgiften för dessa koefficienter är att väga samman estimatorer i syfte att få estimatorer med bättre precision än var och en av delestimatorerna (se (3.33), (3.55), (3.56) och (3.60) - (3.63)). Precisionsoptimal sammanvägning fås om delestimatorerna vägs omvänt proportionellt mot 15
22 sina varianser. Dessa är dock okända, och de varierar också beroende på vilken statistisk storhet som skattas. Vi stöder oss därför på det vanligtvis föreliggande förhållandet att estimatorvarianser är, åtminstone i stora drag, omvänt proportionella mot antalet observationer de är baserade på, och väljer värden på koefficienterna enligt den principen. Det bör understrykas att om nyssnämnda förutsättningar om estimatorvarianserna fallerar, så uppstår inte skevhet i en sammanvägd estimator, endast att den inte får så god precision som den skulle kunnat få. Centrala storheter för fastläggning av 7, X, K och p är alltså antalet observationer i olika paneler och grupper. I Tabell 6 redovisas sådana, med uppdelning efter urvalspersonens ålder i de två grupperna år respektive 21+ år. Tabell 6. Antal observerade hushåll i HINK92. Ovan förda resonemang om variansers omvända proportionalitet mot antal observationer tillsammans med värdena i Tabell 6 ger bakgrund för nedanstående val av sammanvägningskoefficienterna 7, X, K och p. Kom ihåg att mängden Q infördes i syfte att dela upp familjepopulationen i "unga familjer" (minst en av makarna är år) respektive "övriga familjer". (3.73) (3.74) (3.75) (3.73) - (3.75) och villkoren (3.32), (3.54) och (3.57) leder till nedanstående värden på 7, X, K och p. Värdena visar dock några (mycket små) aritmetiska avvikelser från (3.73) - (3.75), beroende på att de bestämdes med hjälp av preliminära värden i Tabell 6, men värdena i (3.76) - (3.78) är de som användes. (3.76) (3.77) (3.78) En slutlig modifikation Det finns flera goda skäl att, om möjligt, kalibrera en estimator mot en eller flera kända totaler. Sådan kalibrering gjordes för HINK92 på följande sätt. Med koefficienter 7, X, K och p enligt ovan fanns underlag för att beräkna a-vikter enligt Avsnitt Därmed blev estimatorn (3.65) operationell liksom även dess analog för estimation av individtotaler, vilken specificeras i (3.82) i nästa avsnitt. Med ovanstående värden på 7, X, K och p blev det skattade värdet på "HINK92-befolkningen" På basis av uppgifter från HINK91, HINK92 samt befolkningstal för gjordes bedömningen att den "sanna"fflnk92-befolkningenvar cirka Mot den bakgrunden utfördes kalibrering så att alla koefficienter 7, X, K och p multiplicerades med faktorn / = 1,018. I fortsättningen förutsätts denna faktor vara inkluderad i koefficienterna 7, X, K och p. 16
23 3.5 Totalt estimationsförfarande för HINK92 Därmed har härletts förfaranden för punkt- och variansskattning på basis av observationsmaterialet i HINK92, såväl för statistiska storheter som relaterar till familjepopulationen som för storheter som relaterar till individpopulationen. Nedan sammanfattas de centrala stegen i estimationen. 1. För varje panel beräknas a-vikter enligt Avsnitten Sammanvägningskoefficienter (7 15, Y 16, y l9, y^ ), (K l5, X l6, X ï9 ), (K 19, K^ ) och (p 19, p 60 ) beräknas enligt Avsnitt För varje panel beräknas a-vikter enligt Avsnitt Familjevikter beräknas enligt nedan (se Avsnitt 2.5); (3.79) 5. Individvikter beräknas enligt nedan, vilket innebär att individvikten sätts lika med motsvarande familjevikt (se Avsnitt 2.6); (3.80) Därefter kan HINKs sedvanliga skattningsförfaranden användas, där 9î F och SR, betecknar familjeregistret respektive individregistret; (3.81) (3.82) Tillsammans med det som sägs om variansskattningar i BR87 följer också det nedanstående; 8. Med vikter och estimatorer enligt ovan kan HINKs sedvanliga variansskattningsförfaranden användas. Referenser Rosén, B. (1987a). Om HINK-undersökningens estmationsförfarande. R&D Report 30, U/STM, SCB. Rosén, B. (1987b). Some Optimality Problems When Estimating Household Data on the Basis of a "Primary" Stratified Sample of Individuals. R&D Report 36, U/STM, SCB. 17
24
1989, Statistiska centralbyrån ISSN Printed in Sweden Garnisonstryckeriet, Stockholm 1989
Från trycket April 1989 Producent Statistiska centralbyrån, Utvecklingsavdelningen Ansvarig utgivare Staffan Wahlström Förfrågningar Lennart Nordberg, tel. 019-17 60 12 1989, Statistiska centralbyrån ISSN
Föreläsning 4. 732G19 Utredningskunskap I. Föreläsningsunderlagen bygger på underlag skapade av Kalle Wahlin
Föreläsning 4 732G19 Utredningskunskap I Föreläsningsunderlagen bygger på underlag skapade av Kalle Wahlin Dagens föreläsning Systematiskt urval Väntevärdesriktiga skattningar Jämförelse med OSU Stratifierat
Introduktion till statistik för statsvetare
och enkäter "Det finns inget så praktiskt som en bra teori" September 2011 och enkäter Inledning Inledning Om vi vill mäta en egenskap hos en population individer (individer kan vara personer, företag
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 5: Stratifierat urval
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 5: Stratifierat Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-06 En stratifierad sundersökning: NTU2014 Från NTU2014 Från NTU2014 Dellens
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 6: Några övriga urvalsmetoder
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 6: Några övriga smetoder Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-11 Några övriga smetoder OSU-UÅ (med eller utan stratifiering) förutsätter
Föreläsning 4. Kapitel 5, sid Stickprovsteori
Föreläsning 4 Kapitel 5, sid 127-152 Stickprovsteori 2 Agenda Stickprovsteori Väntevärdesriktiga skattningar Samplingfördelningar Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen 3 Statistisk inferens Population:
Teknisk Rapport En beskrivning av genomförande och metoder
Teknisk Rapport En beskrivning av genomförande och metoder Attityder till skolan Föräldrar 2012-09-10 Inledning Enheten för Utbildning och arbete vid Statistiska centralbyrån (SCB) genomförde under våren
Urvalsökningar. Precisionen i en skattning är normalt proportionell mot 1/ n där n är urvalsstorleken
Urvalsökningar Precisionen i en skattning är normalt proportionell mot 1/ n där n är urvalsstorleken En urvalsökning från 21000 till 29500 individer borde då resultera i förbättring med ca 15% Eller? 1
Från trycket Producent Ansvarig utgivare Förfrågningar
Från trycket Producent Ansvarig utgivare Förfrågningar Februari 1987 Statistiska centralbyrån, Enheten för statistiska metoder Staffan Wahlström Bengt Rosén, tel. 08 7834490 1987, Statistiska centralbyrån
Urvalsmetoder: Stratifierat urval (kap 9.5)
F4 Urvalsmetoder: Stratifierat urval (kap 9.5) Tidigare exempel Vi undersökte tidigare medellönen i ett företag med N = 500 anställda. Vi fick ett konfidensintervall: Vi vet att några förklaringsvariabler
Från trycket Mars 1990 Statistiska centralbyrån, Utvecklingsavdelningen Ansvarig utgivare Åke Lönnqvist Förfrågningar Bengt Rosén, tel.
Från trycket Mars 1990 Producent Statistiska centralbyrån, Utvecklingsavdelningen Ansvarig utgivare Åke Lönnqvist Förfrågningar Bengt Rosén, tel. 08-783 44 90 (c) 1990, Statistiska centralbyrån ISSN 0283-8680
INLEDNING. R & D report : research, methods, development, U/STM / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, Nr
INLEDNING TILL R & D report : research, methods, development, U/STM / Statistics Sweden. Stockholm : Statistiska centralbyrån, 1987. Nr 29-41. Föregångare: Promemorior från U/STM / Statistiska centralbyrån.
F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT
Stat. teori gk, ht 006, JW F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT 7.1-7.4) Ordlista till NCT Sample Population Simple random sampling Sampling distribution Sample mean Standard error The central limit theorem Proportion
Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 5 HT06
Föreläsningsmanus i matematisk statistik för lantmätare, vecka 5 HT06 Bengt Ringnér September 20, 2006 Inledning Detta är preliminärt undervisningsmaterial. Synpunkter är välkomna. 2 Väntevärde standardavvikelse
Tidigare exempel. Några beteckningar. Stratifierat urval
Tidigare exempel F4 Urvalsmetoder: (kap 9.5) Ursprung: Linda Wänström Vi undersökte tidigare medellönen i ett företag med N = 500 anställda. Vi fick ett konfidensintervall: Vi vet att några förklaringsvariabler
Bortfallsmönster i Undersökningarna av barns levnadsförhållanden
Bortfallsmönster i Undersökningarna av barns levnadsförhållanden 2010-2017 2019 Bortfallsmönster i Undersökningarna av barns levnadsförhållanden 2010-2017 Producent Förfrågningar SCB, Befolkning och välfärd
Elevpaneler för longitudinella studier 2014 Panel 8 UF0501 Innehåll
Statistiska centralbyrån SCBDOK 3.2 1 (16) Elevpaneler för longitudinella studier 2014 Panel 8 UF0501 Innehåll 0 Allmänna uppgifter... 2 0.1 Ämnesområde... 2 0.2 Statistikområde... 2 0.3 SOS-klassificering...
Kalibreringsrapport. Utländska doktorander
Kalibreringsrapport Utlänska oktoraner Inlening I en urvalsunersökning är allti skattningarna beäftae me urvalsfel beroene på att enast en elmäng (urval) av populationen stueras. Ett annat fel uppkommer
Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen
Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen När utfallsrummet för en slumpvariabel kan anta vilket värde som helst i ett givet intervall är variabeln kontinuerlig. Det är väsentligt att utfallsrummet
Deltagare i svenskundervisning för invandrare (sfi) 2008
STATISTISKA CENTRALBYRÅN 1(24) Deltagare i svenskundervisning för invandrare (sfi) 2008 UF0539 Innehåll 0 Allmänna uppgifter SCBDOK 3.1 1 Innehållsöversikt 0.1 Ämnesområde 0.2 Statistikområde 0.3 SOS-klassificering
Bilaga 2: Teknisk beskrivning av ULF. Bilaga 2: Teknisk beskrivning av ULF 225
Bilaga 2: Teknisk beskrivning av ULF 225 Bilaga 2: Teknisk beskrivning av ULF 1 Inledning I denna bilaga ges en kortfattad beskrivning av undersökningens uppläggning. En mera utförlig redogörelse för tillvägagångssättet
Börja med att ladda ner Kommuner2007.xls från kursens hemsida.
STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh Obligatorisk examinationsuppgift SDA II, 3 högskolepoäng. Olika urvalsmetoder punkt- och intervallskattningar Börja med att
Planeringen av en statistisk undersökning
F2 Undersökningsplanering Datakällor: officiell statistik, olika databaser, registerstatistik (kap 2.5, 4) Planeringen av en statistisk undersökning Tre huvudfrågor: Vem ska undersökas? Vad ska undersökas?
Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)
Uppsala universitet Statistiska institutionen A5 2014-08-26 Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2014-08-26 UPPLYSNINGAR A. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Formelsamlingar: A4/A8 Tabell- och formelsamling
LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0006M Institutionen för matematik Datum Skrivtid
LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0006M Institutionen för matematik Datum 2009-06-05 Skrivtid 0900 1400 Tentamen i: Statistik 1, Undersökningsmetodik 7.5 hp Antal uppgifter: 6 Krav för G: 12 Lärare:
Föreläsning 1: Introduktion. Vad är statistik?
Föreläsning 1: Introduktion Vad är statistik? 1 Statistiska undersökningar Ett gemensamt syfte för alla undersökningar är att få ökad kunskap om ett visst problemområde Det kanske viktigaste sättet att
Slumpmässiga urval med Minitab LWn /
Statistiska institutionen Slumpmässiga urval med Minitab LWn / 2006-03-01 1 OSU, obundet slumpmässigt urval I Minitab har vi lagt upp ett register med våra tjugo bästa kompisar. Nu ska vi göra ett OSU
Hälften av Sveriges befolkning bor i småhus. 70 procent av barnen i småhus. Hus på landet, lägenhet i stan
BO 23 SM 0601 Korrigerad version Boende och boendeutgifter 2004 Housing and housing expenses in 2004 I korta drag Hälften av Sveriges befolkning bor i småhus Mer än hälften, 56 procent, av Sveriges befolkning
Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens
Föreläsning 11: Mer om jämförelser och inferens Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology Maj 12, 2014 Oberoende stickprov Vi antar att vi har två oberoende stickprov n 1 observationer
Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)
Uppsala universitet Statistiska institutionen A5 2013-01-14 Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2013-01-14 UPPLYSNINGAR A. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Formelsamlingar: A4/A8 Tabell- och formelsamling
Vem ska undersökas? Vem ska undersökas? Planeringen av en statistisk undersökning. Tre huvudfrågor: Vad ska undersökas? Hur ska undersökningen göras?
F2 Undersökningsplanering Datakällor: officiell statistik, olika databaser, registerstatistik (kap 2.5, 4) Planeringen av en statistisk undersökning Tre huvudfrågor: Vem ska undersökas? Vad ska undersökas?
STATISTISKA MEDDELANDEN STATISTICAL REPORTS 1970
STATISTISKA MEDDELANDEN STATISTICAL REPORTS 1970 Producent Producer Staristiska centralbyrån National Central Bureau of Statistics Referent Datum Meddelande nr Sida Kansliskrivare Irena Przyjalkowska 08-63
Bortfall Konsekvenser Varför det kan vara allvarligt med bortfall. Ann-Marie Flygare Metodstatistiker, SCB
Bortfall Konsekvenser Varför det kan vara allvarligt med bortfall. Ann-Marie Flygare Metodstatistiker, SCB Konsekvenser av Bortfall Introduktion Illustration av hur bortfall påverkar resultaten i en statistisk
Bilaga 3. Redovisning av familjer
Bilaga 3. Redovisning av familjer I denna publikation har vi använt SCB:s befolkningsregister för att belysa barns familjeförhållanden. Uppgifter från olika urvalsundersökningar har använts för att belysa
Statistiska centralbyråns författningssamling
SCB-FS 2016:17 Utkom från trycket den 28 september 2016 Statistiska centralbyråns föreskrifter om kvalitet för den officiella statistiken; beslutade den 14 juni 2016. Statistiska centralbyrån (SCB) föreskriver
Tentamen i Tillämpad statistisk analys, GN, 7.5 hp. 23 maj 2013 kl. 9 14
STOCKHOLMS UNIVERSITET MT4003 MATEMATISKA INSTITUTIONEN LÖSNINGAR Avd. Matematisk statistik 3 maj 013 Lösningar Tentamen i Tillämpad statistisk analys, GN, 7.5 hp 3 maj 013 kl. 9 14 Uppgift 1 a Eftersom
Teknisk beskrivning av undersökning av deltagare i Jobb- och utvecklingsgarantins Fas3. Maj-juni 2011.
1 (18) Statistikenheten 20110808 Teknisk beskrivning av undersökning av deltagare i Jobb- och utvecklingsgarantins Fas3. Maj-juni 2011. Inledning Under våren/försommaren 2011 har Arbetsförmedlingens Statistikenhet,
Hushållens icke-vinstdrivande organisationer 2005
STATISTISKA CENTRALBYRÅN 1(8) Hushållens icke-vinstdrivande organisationer 2005 1 Inledning Emma-projektet, eller paraplyprojektet för förbättring av den ekonomiska statistiken, omfattar i huvudsak förbättringsförslagen
Laboration 3: Urval och skattningar
S0004M Statistik 1 Undersökningsmetodik. Laboration 3: Urval och skattningar Denna laboration handlar om slumpmässiga urval. Dessa urval ska användas för att uppskatta egenskaper hos en population. Statistiska
Extra övningssamling i undersökningsmetodik. till kursen Regressionsanalys och undersökningsmetodik, 15 hp
Extra övningssamling i undersökningsmetodik HT10 till kursen Regressionsanalys och undersökningsmetodik, 15 hp Författad av Karin Dahmström 1. Utgå från en population bestående av 5 personer med följande
Registerbaserad hushållsstatistik
Version 2.0 Sida Dokumentation 1 (8) 2017-03-15 Registerbaserad hushållsstatistik Inledning Den registerbaserade hushållsstatistiken är en statistik med kort historia och SCB:s första publicering skedde
F1 Introduktion. Statistisk undersökning. Vad är statistik? Vad är en statistisk undersökning? Klassificering efter mål eller syfte med undersökningen
F1 Introduktion. Statistisk undersökning. Leif Ruckman och Christina Andersson Avdelningen för Nationalekonomi och Statistik Karlstads universitet Vad är statistik? 1. Statistiska uppgifter. T ex som underlag
Lastbilsundersökningen: Hantering av överrapporterat stillestånd
Nordiskt statistikermöte, Bergen 14-17 augusti 2013 Tema: Produktionsprocessen Lastbilsundersökningen: Hantering av överrapporterat stillestånd Abboud Ado, Trafikanalys. Sara Berntsson, Trafikanalys. Abboud.ado@trafa.se
Tomträttsindexet i KPI: förslag om ny beräkningsmetod
STATISTISKA CENTRALBYRÅN PM 1(7) Tomträttsindexet i KPI: förslag om ny beräkningsmetod Enhetens förslag. Enheten för prisstatistik föreslår att en ny beräkningsmetod införs för tomträttsindexet så snart
F10. Ytterligare urvalsmetoder och skattningsmetoder (kap 9.8, 9.9) Flerstegsurval
F10 Ytterligare urvalsmetoder och skattningsmetoder (kap 9.8, 9.9) Flerstegsurval Anta att man vill göra ett urval som täcker ett stort geografiskt område vill använda besöksintervju som insamlingsmetod
Fakta om undersökningen
Medborgarnas attityder 2017 Fakta om undersökning Fakta om undersökningen Population och urval Populationen, d.v.s. de objekt som man vill kunna dra slutsatser om, utgjordes av samtliga invånare i åldern
Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar
Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, 7.1-7.3): Punktskattningar Marina Axelson-Fisk 4 maj, 2016 Stickprov (sample) Idag: Stickprovsmedelvärde och varians Statistika (statistic) Punktskattning (point estimation)
Undersökningsplanering Datakällor: officiell statistik, olika databaser, registerstatistik
F2 Undersökningsplanering Datakällor: officiell statistik, olika databaser, registerstatistik Planeringen av en statistisk undersökning Tre huvudfrågor: Vem ska undersökas? Vad ska undersökas? Hur ska
Ytterligare urvalsmetoder och skattningsmetoder
F6 Ytterligare urvalsmetoder och skattningsmetoder Flerstegsurval Anta att man vill göra ett urval som täcker ett stort geografiskt område vill använda besöksintervju som insamlingsmetod Praktiskt omöjligt
MVE051/MSG Föreläsning 7
MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 7 Petter Mostad Chalmers November 23, 2016 Överblick Deskriptiv statistik Grafiska sammanfattningar. Numeriska sammanfattningar. Estimering (skattning) Teori Några exempel
Hyror i bostadslägenheter (HiB)
Statistiska centralbyrån SCBDOK 3.2 1 (17) Hyror i bostadslägenheter (HiB) 2014 BO0406 Innehåll 0 Allmänna uppgifter... 2 0.1 Ämnesområde... 2 0.2 Statistikområde... 2 0.3 SOS-klassificering... 2 0.4 Statistikansvarig...
Laboration 3: Urval och skattningar
S0004M Statistik 1 Undersökningsmetodik. Laboration 3: Urval och skattningar Denna laboration handlar om slumpmässiga urval. Dessa urval ska användas för att uppskatta egenskaper hos en population. Statistiska
Punktskattning 1 Ett exempel
Matematisk statistik för STS vt 004 004-05 - 04 Bengt Rosén Punktskattning Ett exempel Vid utveckling av nannoelektronik vill man väga en mycket liten "pryl", med vikt någonstans mellan 00 och 50 mg. "Prylen"
Teknisk Rapport En beskrivning av genomförande och metoder
Teknisk Rapport En beskrivning av genomförande och metoder Ungar & Medier medievardagen för barn och unga 2013-04-12 Inledning Enkätenheten vid Statistiska centralbyrån (SCB) genomförde under perioden
STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING
Statistikens framställning version 1 1 (13) STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING Undersökningarna av levnadsförhållanden Ämnesområde Levnadsförhållanden Statistikområde Levnadsförhållanden Produktkod LE0101 Referenstid
Introduktion till statistik för statsvetare
Stockholms universitet November 2011 Data på annat sätt - I Stolpdiagram Data på annat sätt - II Histogram För kvalitativa data som nominal- och ordinaldata infördes stapeldiagram. För kvantitativa data
STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING
Statistikens framställning version 1 1 (8) STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING Hushållens boende Ämnesområde Hushållens ekonomi Statistikområde Inkomster och inkomstfördelning Produktkod HE0111 Referenstid 31 december
STATISTISKA CENTRALBYRÅN
STATISTISKA CENTRALBYRÅN 2013-04-12 1(7) Kalibreringsrapport 1 Inlening I en urvalsunersöning är allti sattningarna behäftae me urvalsfel beroene på att enast en elmäng (urval) av populationen stueras.
Jämförelse av olika mått
Fokus på näringsliv och arbetsmarknad Polarisering och ojämnhet Lönefördelningen 1997 2006, analys av polarisering och ojämnhet Jan Selén 35 Ibland kan man höra uttalanden som att det sker en polarisering
STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING
Statistikens framställning version 1 1 (14) STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING Hushållens boendeutgifter Ämnesområde Hushållens ekonomi Statistikområde Hushållens utgifter Produktkod HE0202 Referenstid Kalenderåret
Poolade data över tiden och över tvärsnittet. Oberoende poolade tvärsnittsdatamängder från olika tidpunkter.
PANELDATA Poolade data över tiden och över tvärsnittet Alternativ 1: Oberoende poolade tvärsnittsdatamängder från olika tidpunkter. Oberoende stickprov dragna från stora populationer vid olika tidpunkter.
7.5 Experiment with a single factor having more than two levels
7.5 Experiment with a single factor having more than two levels Exempel: Antag att vi vill jämföra dragstyrkan i en syntetisk fiber som blandats ut med bomull. Man vet att inblandningen påverkar dragstyrkan
Statistik RAPPORT. Bodil Mortensson Lena Otterskog Gunnel W ahlstedt. Statistiska centralbyrån Statistics Sweden Potatis konsumtion och fritidsodling
Statistik RAPPORT. AVDELNINGEN ENVIRONMENT FÖR AND MILJÖ- REGIONAL OCH STATISTICS REGIONALSTATISTIK Statistiska centralbyrån Statistics Sweden Potatis konsumtion och fritidsodling Bodil Mortensson Lena
STATISTISKA MEDDELANDEN STATISTICAL REPORTS
STATISTISKA MEDDELANDEN STATISTICAL REPORTS Utgivare: Statistiska centralbyrån, Stockholm Publisher: National Central Bureau of Statistics, Stockholm Referent Datum Meddelande nr Fröken B. Norman 08/63
Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen
Härledning av Black-Littermans formel mha allmänna linjära modellen Ett sätt att få fram Black-Littermans formel är att formulera problemet att hitta lämpliga justerade avkastningar som ett skattningsproblem
A.2 Statistikområde Arbetsmiljö A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella statistik Ja A.4 Beställare. Arbetsmiljöverket (AV), SOLNA
Arbetsmiljön 1998 1998 AM0502 A. Allmänna uppgifter A.1 Ämnesområde Arbetsmarknad A.2 Statistikområde Arbetsmiljö A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella statistik Ja A.4 Beställare A.5 Producent
DATORÖVNING 2: STATISTISK INFERENS.
DATORÖVNING 2: STATISTISK INFERENS. START Logga in och starta Minitab. Se till att du kan skriva Minitab-kommandon direkt i Session-fönstret (se föregående datorövning). CENTRALA GRÄNSVÄRDESSATSEN Enligt
Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 1 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Kursens uppbyggnad 9 föreläsningar Föreläsningsunderlag läggs ut på kurshemsidan 5 lektioner Uppgifter från kursboken enligt planering 5 laborationer
DATORÖVNING 6: CENTRALA GRÄNSVÄRDES-
DATORÖVNING 6: CENTRALA GRÄNSVÄRDES- SATSEN OCH FELMARGINALER I denna datorövning ska du använda Minitab för att empiriskt studera hur den centrala gränsvärdessatsen fungerar, samt empiriskt utvärdera
6. Barn vars föräldrar avlidit
Barn och deras familjer 2004 Under år 2004 förlorade knappt 1 000 barn i åldrarna 0 17 år sin biologiska mamma och 2 200 sin biologiska pappa. 16 barn miste båda sina föräldrar. I procent räknat blir andelen
STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING
Statistikens framställning version 1 1 (8) STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING Konjunkturstatistik över sjuklöner (KSju) Ämnesområde Arbetsmarknad Statistikområde Sjuklöner Produktkod AM0209 Referenstid 2019 kvartal
Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade
HT 2011 Inlämningsuppgift 1 Statistisk teori med tillämpningar Instruktioner Ett av problemen A, B eller C tilldelas gruppen vid första övningstillfället. Rapporten ska lämnas in senast 29/9 kl 16.30.
Intolerans Enkätundersökning bland gymnasieelever i årskurserna 1 och 3 år 2009/2010 Uppdragsgivare: Forum för levande historia
Intolerans Enkätundersökning bland gymnasieelever i årskurserna 1 och 3 år 2009/2010 Uppdragsgivare: Forum för levande historia Teknisk rapport STATISTISKA CENTRALBYRÅN 2010-11-01 1(12) Innehåll Inledning...
Nationella brukarundersökningen 2011 Brukarna om sitt äldreboende i Lidköpings kommun
Nationella brukarundersökningen 2011 Brukarna om sitt äldreboende i Lidköpings kommun Lidköpings kommun- Sammanfattning Sammanfattning Resultaten i denna rapport baseras på den nationella brukarundersökning
STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson
1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys I (SDA l), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och statistisk
Europaparlamentsval, valdeltagandeundersökningen
Statistisa centralbyrån SCBDOK 3.2 1 (18) Europaparlamentsval, valdeltagandeundersöningen 2014 ME0110 Inneåll 0 Allmänna uppgifter... 2 0.1 Ämnesområde... 2 0.2 Statistiområde... 2 0.3 SOS-lassificering...
SF1901: Sannolikhetslära och statistik
SF1901: Sannolikhetslära och statistik Föreläsning 1. Jan Grandell & Timo Koski 01.09.2008 Jan Grandell & Timo Koski () Matematisk statistik 01.09.2008 1 / 48 Inledning Vi ska först ge några exempel på
STATISTISKA CENTRALBYRÅN
STATISTISKA CENTRALBYRÅN 1(8) Enkät till elev Inledning vid Statistiska centralbyrån (SCB) har under mars juli 2005 genomfört en enkätundersökning till elever på uppdrag av Göteborgs universitet. Undersökningen
Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet
Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2016-01-13 Statistiska institutionen, Uppsala universitet Uppgift 1 (20 poäng) A) (4p) Om kommunens befolkning i den lokala arbetsmarknaden
Uppföljningsundersökning. Lärare. Teknisk rapport
Uppföljningsundersökning Lärare Teknisk rapport Inledning Enheten för statistik om utbildning och arbete vid Statistiska centralbyrån (SCB) genomförde under perioden mars - juni 2011 en postenkät på uppdrag
Europaparlamentsval, valdeltagandeundersökningen 2014 ME0110. Innehållsförteckning
Enheten för demokratistatistik 2015-03-06 1(10) Europaparlamentsval, valdeltagandeundersökningen 2014 ME0110 I denna beskrivning redovisas först allmänna och legala uppgifter om undersökningen samt dess
Energistatistik för småhus 2002
Energistatistik för småhus 2002 EN0102 A. Allmänna uppgifter A.1 Ämnesområde Energi A.2 Statistikområde Tillförsel och användning av energi A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella statistik
STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh
STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys I (SDA l), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och
Avdelning för hälsofrämjande - www.ltdalarna.se/folkhalsa
Avdelning för hälsofrämjande - www.ltdalarna.se/folkhalsa Innehållsförteckning Inledning... 1 Metod... 1 Svarsfrekvens... 1 Variabelförklaring... 3 Statistik och tolkning... 4 Kalibreringsvikt... 4 Stratifiering
Föreläsning 1. 732G60 Statistiska metoder
Föreläsning 1 Statistiska metoder 1 Kursens uppbyggnad o 10 föreläsningar Teori blandas med exempel Läggs ut några dagar innan på kurshemsidan o 5 räknestugor Tillfälle för individuella frågor Viktigt
, s a. , s b. personer från Alingsås och n b
Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 2: Obundet slumpmässigt urval 1
Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 2: Obundet slumpmässigt urval 1 Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-03 Syfte För många frågeställningar finns data inte tillgängligt.
FORSKNINGSMETODIK, KVANTITATIV DEL
FORSKNINGSMETODIK, KVANTITATIV DEL Jan Saarela http://www.vasa.abo.fi/users/jsaarela/ ANSATS Hantering av numerisk information Hur förstå, tolka och bearbeta sifferserier i matrisform CENTRALA BEGREPP
Valdeltagandeundersökning, Europaparlamentsval
Valdeltagandeundersökning, Europaparlamentsval 1999 ME0110 A. Allmänna uppgifter A.1 Ämnesområde Medborgarinflytande A.2 Statistikområde Allmänna val A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella
Energistatistik för småhus 2003
Energistatistik för småhus 2003 EN0102 A. Allmänna uppgifter A.1 Ämnesområde Energi A.2 Statistikområde Tillförsel och användning av energi A.3 Statistikprodukten ingår i Sveriges officiella statistik
Hög utrikeshandel i november. Handelsnettot för januari november 2007 gav ett överskott på 114,4 miljarder kronor
HA 17 SM 0712 Utrikeshandel, varuexport/varuimport och handelsnetto Snabbstatistik för november 2007, i löpande priser Foreign trade first released figures for November 2007 I korta drag Hög utrikeshandel
IT bland individer 2006
IT bland individer 2006 IT0102 A. Allmänna uppgifter A.1 Ämnesområde Informationsteknik A.2 Statistikområde Användning och tillgång av IT i företag och bland individer A.3 Statistikprodukten ingår ej i
och deras familjer 2001 Del 1: TABELLER
Demografi med barn och familj BARN och deras familjer 2001 Del 1: TABELLER om familjesammansättning, separation mellan föräldrar, boende, inkomster, barnomsorg och föräldrars sysselsättning Demografiska
Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 4 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Icke-parametriska test Mann-Whitneys test (kap 8.10 8.11) Wilcoxons test (kap 9.5) o Transformationer (kap 13) o Ev. Andelar
{ } { } En mängd är en samling objekt A = 0, 1. Ex: Mängder grundbegrepp 5 C. Olof M C = { 7, 1, 5} M = { Ce, Joa, Ch, Je, Id, Jon, Pe}
Mängder grundbegrepp En mängd är en samling objekt Ex: { } { } A = 0, 1 B = 0 C = { 7, 1, 5} tomma mängden (har inga element) D = { 1, 2, 3,, 10} M = { Ce, Joa, Ch, Je, Id, Jon, Pe} kallas element i mängden
Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?
Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det
Är icke-sannolikhetsurval aldrig representativa?
Surveyföreningens webbpanelseminarium 2011-02-03 Är icke-sannolikhetsurval aldrig representativa? Jan Wretman Webbpanelkommittén 1 Det kommer att handla om: Begreppet representativitet. Bedömning av skattningars
Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer
Innehåll 1 Hypotesprövning Innehåll Hypotesprövning 1 Hypotesprövning Inledande exempel Hypotesprövning Exempel. Vi är intresserade av en variabel X om vilken vi kan anta att den är (approximativt) normalfördelad
Vad tycker medborgarna om nedskräpningen i sin kommun? - En analys av tilläggsfrågor från medborgarundersökningen 2011 2013.
Vad tycker medborgarna om nedskräpningen i sin kommun? - En analys av tilläggsfrågor från medborgarundersökningen 2011 2013. Resultat Resultat Varje vår och höst sedan 2005 erbjuder Statistiska centralbyrån
Inferensstatistik. Hypostesprövning - Signifikanstest
011-11-04 Inferensstatistik En uppsättning metoder för att dra slutsatser om populationers egenskaper (parametrar) med hjälp av stickprovs egenskaper (statistik) Hypostesprövning - Signifikanstest Ett