휘플 지수
Whipple's index미국의 인구통계학자 조지 챈들러 휘플(1866–1924)이 발명한 휘플의 지수(또는 집중도 지수)는 개인이 실제 나이나 생년월일을 부정확하게 보고하는 경향을 측정하는 방법이다. 인구조사나 다른 조사에 응답한 사람들은 종종 그들의 나이나 생년월일을 둥근 숫자(일반적으로 0과 5로 끝나는 숫자)로 보고하거나, 예를 들어, 그들이 실제 생년월일보다 더 젊어 보이거나 운이 좋다고 여겨지는 날짜에 태어난 것처럼 보이도록 문화적으로 더 우호적이다. 둥근 나이나 "행운의" 나이를 보도하는 과정은 노령화라고 알려져 있다.
계산
지수 점수는 0세에서 5세로 끝나는 연령인 23세에서 62세 사이의 인구 수를 합산하여 23세에서 62세 사이의 총 인구로 나눈 다음 그 결과를 5로 곱하여 구한다. 백분율로 재작성된 지수 점수는 100(0~5세로 끝나는 연령에 대한 선호 없음)에서 500(연령이 0~5로 끝나는 것으로 보고되는 모든 사람) 사이의 범위다.[1]
유엔은 위플 지수를 사용하여 나이 적층 측정 기준을 다음과 같이 권고한다.[2]
| 휘플 지수 | 데이터 품질 | 완벽으로부터의 편차 |
|---|---|---|
| < 105 | 매우 정확함 | < 5% |
| 105–109.9 | 꽤 정확하다. | 5–9.99% |
| 110–124.9 | 근사치 | 10–24.99% |
| 125–174.9 | 거칠다 | 25–74.99% |
| > 175 | 매우 거칠다 | ≥ 75% |
적용가능성
위플의 지표가 연령별 히핑 테스트에 폭넓게 적용됐지만, 디지트 선호도나 라운딩을 기준으로 5년, 10년 간격으로 히핑이 발생할 가능성이 가장 높다고 가정한다. 마이어스의 혼합 지수 같은 다른 노화 층계를 적용하여 모든 단자 숫자에 대한 선호도를 찾을 수 있지만, 층 쌓기의 패턴은 복잡할 수 있다.[3]
예를 들어, 한족 중에서, 나이 적출은 중국 달력의 선호하는 동물 연도와 일치하는 12년 주기로 발생하는 것으로 나타났다. 이 수확이 실제 출산 행동(예: 바람직한 동물 연도에 아이를 낳는 것)을 나타내는 것인지, 선택적인 기억이나 출생 연도의 보고를 나타내는 것인지는 결정되지 않았다. 한씨 사이에서는 피복이 심하지 않고, 나이 과장과 관련이 없는 것 같지만, 체계적이고 문맹자 사이에서는 더 높다. 반면 중국의 투르크계 무슬림 인구(신장 성 우이구르족과 카자흐족) 중 0세와 5세로 끝나는 심각한 수혈이 발생하고 있으며, 문맹자 사이에서는 훨씬 높으며 연령 과장과 상관관계가 있는 것으로 보인다. 이러한 전통적인 이슬람 국적은 중국 달력을 사용하지 않는다.[4]
이 발견은 나이 급상승의 특정 숫자 또는 소수 간격에 초점을 맞춘 휘플 지수 또는 기타 노화 보온 척도의 사용이 모든 모집단에 적절하지 않을 수 있음을 시사한다. 위에서 보고된 중국의 1990년 인구 조사의 경우, 한 히핑은 38세, 50세, 62세, 74세 등 용의 해에 태어난 연령대에서 발견되었다.[5] 그러나 투르크계 이슬람교도들 사이에서는 35세, 40세, 45세, 50세, 55세, 60세 등에서 수확이 발견되어 연령에 따라 규모가 커졌다.[6]
ABCC지수
ABCC지수는 연구에 사용되는 또 다른 연령층 지수로서 휘플 지수를 기반으로 한다. 이 방법은 아힌, 바텐, 크레옌이 개발했다.[7][8] 누가 미국 인구 조사 표본, 즉 인종, 성별, 높은 교육 수준과 낮은 교육 수준과 같은 여러 인적 자본 지표 사이의 밀접한 관계를 조사했는가? 결과는 통계적으로 유의미한 관계를 증명했다. 또한, 중세부터 19세기까지 17개의 다른 유럽 국가의 데이터에 대해서도 동일한 실험을 실시했다. 그 결과는 또한 노년기와 식자율 사이의 긍정적인 상관관계를 묘사했다. 게다가 17세기에서 20세기까지 라틴 아메리카를 고려한 또 다른 연구도 문맹 인구의 노령화 경향이 더 높다는 것을 보여준다.[9]
데이터 선택
ABCC 지수를 적용할 때는 데이터의 품질을 확인하고, 데이터 선택 과정뿐만 아니라 제도적 프레임워크를 검토하는 것이 중요하다. 주요 규칙 중 하나는 왜곡 효과를 막기 위해 23세 이상 62세 이하만 고려하는 것이다. 명분은 최소 연령 요건이 적용될 때(예: 혼인신고, 징병, 투표) 연령 의식이 높아지는 반면, 노인들은 종종 나이를 과대평가하는 경향이 있다는 것이다. 더욱이, 주목해야 할 것은, 예를 들어, 2살에서 12살까지 다양한 형태의 노년층이 있다는 것이다. 성인, 청소년, 어린이들 사이에서 2번으로 늘어나는 것이 더 흔하다.
적용
이 방법은 종종 특정 인구나 지역에 대한 수치의 불평등을 탐구하는 데 사용된다. ABCC 지수는 추가 분석을 위해 인적 자본의 차이를 측정하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 서로 다른 국가(예: 프랑스의 26개 지역, 미국의[10] 25개 주)에서 추출한 표본 모집단의 상위 및 하위 세그먼트의 수치 수준 간 차이를 평가한다. 이러한 인적 자본의 불평등은 결국 선별된 국가들의 후속 경제 발전에 부정적인 또는 긍정적인 관계를 더 연구하는데 영향을 미칠 수 있다.
참조
- ^ 헨리 S. 슈혁과 제이콥 S. Sigel, Methods and Materials of Demography (뉴욕: Architective Press, 1976년)
- ^ 1988년 인구통계연보(UN: 1990년 뉴욕. 국제 연합 판매 번호 E/F 89.XIII.1)
- ^ 위에서 인용한 슈료크와 시겔을 참조하라.
- ^ 1990년 중국 인구조사에서 B. A. Anderson과 B. D. Silver, "중국에서의 지구성과 사망률": 국제 세미나 진행 (베이징: 주 통계국, 1994: 752–772 및 B. A. Anderson과 B. D. Silver, "북중국 사망률의 민족적 차이 측정의 문제", PSC 연구 보고서 93-277호, 인구 연구 센터, 미시건 대학교(Annn Arbor, MI, 미국), 1993년 4월.
- ^ 중국의 출산율에서 점성술에 기반한 또 다른 순환성 사례는 에드워드 코디, "아, 돼지띠" 워싱턴포스트(2007년 3월 1일)를 참조하라.[1]
- ^ 1982년 중국의 인구조사에 근거한 후자의 관찰은 A. J. 조웨트와 Y를 참조한다. Li, "Age-heaping: 중국으로부터의 대조적인 패턴," GeoJournal 28 (1992년 12월): 427–442.
- ^ Baten, Jörg (September 2009). "Quantifying Quantitative Literacy: Age Heaping and the History of Human Capital". The Journal of Economic History. 69 (3).
- ^ Baten, Jörg (January 2010). "Global trends in numeracy 1820–1949 and its implications for long-term growth". Explorations in Economic History. 47 (1): 82–99.
- ^ Baten, Jörg (December 2010). "Convergence and Divergence of Numeracy: The Development of Age Heaping in Latin America, 17th to 20th Century". Historical Patterns of Development and Underdevelopment.
- ^ Baten, Jörg (May 2010). "New Evidence and New Methods to Measure Human Capital Inequality before and during the Industrial Revolution: France and the U.S. in the 17th to 19th Centuries". The Economic History Review. 63 (2).
