Record Details

DEVELOPMENT OF THE MODEL TO MEASURE EFFECTIVENESS OF THE 2020 RUSSIA POPULATION CENSUS RESULTS

Voprosy statistiki

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title DEVELOPMENT OF THE MODEL TO MEASURE EFFECTIVENESS OF THE 2020 RUSSIA POPULATION CENSUS RESULTS
Разработка модели оценки эффективности результатов проведения Всероссийской переписи населения 2020 года
 
Creator Oleg Manzhula ; Federal State Statistics Service
Олег Манжула Владимирович; Федеральная служба государственной статистики (Росстата)
 
Subject перепись населения; эффективность; модель оценки; ВПН-2020; информационные технологии; классификация ошибок; качество и достоверность статистической информации; ресурсный подход; census; effectiveness; evaluation model; 2020 Russia Population Census; information technologies; classification of errors; quality and reliability of statistical information; resource approach
 
Description Russia population census is the main source of the official statistical information on the population size and structure. Increased necessity for collecting and using the high-quality and reliable statistical information for different users and the shortcomings of the existing algorithms and methods for measuring efficiency of the census results enhance the usefulness of determining the new alternative approaches to increase census effectiveness based on the use of modern information processing technologies, as well as on the evaluation of quality of the statistical information. Classification of errors emerging in census-taking and technology for processing census materials play an important role. The article presents the author’s classification of errors that occur at all stages of the census, wherein the quality of statistical information is interrelated with the quality of the statistical survey. To assess the quality of information is proposed the use of confidence intervals concept, within which the exact meaning of the analyzed indicator with a given probability lies. The resource method is used to create a model for measuring the efficiency. When defining the indicators to measure effectiveness of the census results, probable error should be compared with the assumed resources received during the use of different measurement parameters. The theory of fuzzy sets, which is based on the function of element membership to the set and can take any value in the range [0 - 1], is applied. This fact allows defining of the fuzzy concepts, such as qualitative information, less qualitative and low-quality information, etc. The developed model for measuring effectiveness the 2020 Russia Population Census with due regard to the quality of the obtained information will allow to classify all possible types of errors, depending on the stage of the census, to identify the sources of an error and to evaluate the error according to the given level of reliability and quality of the final statistical information on the basis of the resource approach.
Всероссийская перепись населения является основным источником формирования официальной статистической информации о численности и структуре населения. Увеличившаяся потребность в получении и использовании качественной и достоверной статистической информации для различных пользователей и недостатки существующих алгоритмов и методов оценки эффективности результатов переписи населения делают актуальным выявление новых альтернативных подходов к повышению эффективности проведения переписи на основе использования современных технологий обработки информации, а также оценки качества статистической информации. Важную роль играют классификация ошибок при проведении переписи населения и технология обработки ее материалов. Представлена авторская классификация ошибок, которые возникают на всех этапах проводимой переписи населения; при этом качество получаемых статистических сведений взаимосвязано с качеством проведения статистического обследования. Для оценки качества информации предлагается использование понятий доверительного интервала, внутри которого находится точное значение анализируемого показателя с заданной вероятностью. Применен ресурсный метод к созданию модели оценки показателя эффективности. При построении показателя оценки эффективности результатов проведения переписи населения следует провести сопоставимость вероятной ошибки и предполагаемых ресурсов в результате использования различных параметров измерения. Применена теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множеству не бинарная (да/нет), а может принимать любое значение в диапазоне от нуля до единицы. Таким образом, предоставляется возможность характеризовать нечеткие понятия: качественная информация, менее качественная информация, информация низкого качества и т. д. Разработанная модель оценки эффективности результатов проведения ВПН-2020 с учетом качества получаемой информации позволит провести классификацию всех возможных видов ошибок в зависимости от этапа проведения переписи населения, определить источники возникновения ошибки и провести оценку ошибки при заданном уровне достоверности и качества итоговой статистической информации на основании ресурсного подхода.
 
Publisher Information and publishing center "Statistics of Russia"
 
Date 2016-12-12
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/225
 
Source Voprosy statistiki; № 5 (2015); 79-85
Вопросы статистики; № 5 (2015); 79-85
2313-6383
 
Language rus
 
Relation http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/225/226
Суриков А.Е. Всероссийская перепись населения: опыт и перспективы. Доклад на научно-практической конференции, Росстат, 27-28 ноября 2012 г.
Божко В.П., Лури А.В., Сычев Е.Б. Совершенствование процессов проведения статистических переписей и обследований. Монография. Под ред. В.П. Божко. М., 2008.
Инновации, аутсорсинг и безопасность: основные итоги обследования ЕЭК ООН, посвященного национальной практике проведения переписей, и первые предложения в отношении Рекомендаций КЕС по циклу переписей 2020 года. Записка Руководящей группы ЕЭК ООН по переписям населения и жилищного фонда. Европейская экономическая комиссия. Конференция европейских статистиков. Группа экспертов по переписям населения и жилищного фонда. 15-е совещание. Женева, 30 сентября - 3 октября 2013 г. Пункт 3 предварительной повестки дня «Технология переписи, инновации и аутсорсинг».
Иванова Е.И. Современный текущий статистический учет естественного движения населения и возможности его применения для социально-демографического анализа // Вестник РГГУ, серия «Социологические науки». 2012. № 2.
Ярных Э.А., Агентова Г.В. Новая система учета макропоказателей в России // Материалы международной научно-практической конференции «Коммерческое дело в России: история, современное состояние, будущее». - М.: Изд-во МГУК, 1999.
Шевцов П.А. Статистика населения. М.: «Изд-во РГТЭУ, 2010. С. 124-132.
Бакуменко Л.П., Сарычева Т.В. Статистический анализ денежных доходов населения. Монография. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2010.
Шмарихина Е.С. Ю.Э. Янсон о достоверности статистических показателей // Материалы конференции к 160-летию со дня рождения. 18-19 октября 1995 г. - СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1995. С. 49-52.
Манжула О.В. К вопросу о выборе технологических средств сбора и обработки материалов Всероссийской переписи населения 2020 года // Информационное общество. 2014. № 5,6. С. 103-113.
Евтюшкин А.В., Елизаров А.М., Елизарова Р.У., Ершова Т.В. Индекс готовности регионов России к информационному обществу 2010-2011. Институт развития информационного общества, 2012.
Итоги Всероссийской переписи населения 2010 года. Том 9. «Жилищные условия населения».
Никитина С.Ю. Проведение федерального статистического наблюдения «Социально-демографическое обследование (микроперепись населения) 2015 года». // Вопросы статистики. 2014. № 4. С. 17-19.
Бурдаков М.В. ИВС Росстата: текущее состояние и перспективы // Вопросы статистики, 2014. № 4. С. 19-21.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).