다국어인구학사전입니다. 여러분들의 많은 이용바랍니다.
The Demopaedia team will be present at the next International Population Conference in Busan.
If you attend the conference, please, come to our oral communication which will be held on Tuesday August 27, from 15:30 to 17:00 (Bexco, room 213). The new Korean dictionary will also be presented in a side meeting organized by the Planned Population Federation of Korea (PPFK) on "Population Issues & Official development assistance" (open to all) at 19:00 (Bexco, room 110).
다국어인구학사전, 두 번째 통합본, 한국어판
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=== 130 === | === 130 === | ||
| − | {{TextTerm|인구 통계 | + | {{TextTerm|인구 통계|1|130|EnglishEntry=population/demographic statistics}}란 용어는 관측에 근거한 인구에 대한 {{TextTerm|수리 자료|2|130|EnglishEntry=numerical data}} 를 의미한다. 관측된 자료는 적합한{{NonRefTerm|형식}} ({{RefNumber|20|6|1}})으로 {{TextTerm|수집|4|130}}된 후, 오류제거를 위해 {{TextTerm|편집|5|130}}되고 {{TextTerm|검증|5|130|2|EnglishOriginal=verify}}된다. 자료는 일반적인 특성을 가진 특정{{TextTerm|집단|7|130|EnglishEntry=group}} 또는 {{TextTerm|계급|8|130|EnglishOriginal=class}}으로 나누어져 정리된다. |
| − | + | {{TextTerm|자료처리|9|130|EnglishEntry=data processing}}는 수집에서 {{TextTerm|통계분석|10|130}} ({{RefNumber|13|2|1}})에 이르는 모든 단계를 포함한다. | |
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| − | + | 자료는 일반적으로 {{NonRefTerm|가공}}되고 {{NonRefTerm|도표화}}하기 전 상태인 {{TextTerm|원자료|1|131|EnglishEntry=raw data}} 또는 {{TextTerm|가공되지 않은 자료|1|131|2|EnglishEntry=crude data}}와 기본적인 가공을 거친 {{TextTerm|기초 자료|1|131|3|EnglishOriginal=basic data}} 와 {{TextTerm|주요 자료|1|131|4|EnglishOriginal=primary data}}로 구분된다. 기초 자료는 보통 {{TextTerm|통계표 |4|131|EnglishEntry=statistical tables}}의 형태로 나타내는데, 여기에는 주로 {{TextTerm|일련|2|131}}의 {{TextTerm|절대값|3|131|EnglishEntry=absolute number}}이 사용된다. 이 때 자료는 일반적으로 특정{{TextTerm|변수|5|131|EnglishEntry=variable}} 또는 {{TextTerm|변량|5|131|2|EnglishEntry=variate}}(예: 나이, 자녀 수)으로 분류되거나 특정한{{TextTerm|속성|6|131|EnglishEntry=attribute}} 또는 {{TextTerm|특성|6|131|2|EnglishEntry=characteristic}} (예: 성, 배우자 관계 등)에 의해 분류 되기도 한다. 자료가 어떤 변수 내지 속성에 의해 동시에 분류된 표는 {{TextTerm|교차표|7|131|EnglishOriginal=cross-tabulation}} 또는 {{TextTerm|분할표|7|131|2|EnglishOriginal=contingency table}}라고 부른다. {{TextTerm|요약표|8|131|EnglishEntry=summary table}}는 {{TextTerm|개별표|9|131|EnglishEntry=individual table}}보다 간단한 정보를 제공한다 . | |
| − | {{Note|1|데이터의 분석 단위가{{NonRefTerm|개인}} ({{RefNumber|11|0|2}})에 관한 경우, 그것은 마이크로 | + | {{Note|1|데이터의 분석 단위가{{NonRefTerm|개인}} ({{RefNumber|11|0|2}})에 관한 경우, 그것은 마이크로 자료(micro-data)라고 한다. 집합 자료 또는 매크로자료(macro-data)는 국가 또는 국내 행정 단위 등 개인이 아닌 집단을 분석단위로 할 때 사용된다. 마이크로 자료는 {{NonRefTerm|현장 조사}} ({{RefNumber|20|3|5}}) 및 인구 동태 기록 자료의 표본과 같은 다양한 출처에서 생성된다. 최근에는 센서스의 표본자료가 매우 유용한 마이크로자료로 사용되고 있다.}} |
| − | {{Note|7| | + | {{Note|7| {{NoteTerm|빈도표|EnglishEntry=frequency table}}는 모집단의 단일 변수 내지 어떤 특성의 분포를 나타낸 것으로 일반적으로 도수가 표시되어 있다.}} |
=== 132 === | === 132 === | ||
| − | 기초 | + | 기초 자료 이용은 일반적으로 분석 및 종합과 관련되어 있다.{{TextTerm|분석|1|132|EnglishEntry=analysis}} 은 관측 값의 구성 요소 (규모, 구조, 외부 요인, 현상)을 분리하는 것을 목적으로 한다. {{TextTerm|종합|2|132|EnglishEntry=synthesis}}은 다양한 방법으로 분리된 구성 요소를 다시 결합하는 과정이다. 각각의 과정은 다양한 이름으로 불릴 수도 있는 {{TextTerm|지표|4|132}}의{{TextTerm|계산|3|132}}과정(참조. § 133)을 포함된다. 기초 자료와는 대조적으로, 이 지표는 {{TextTerm|계산결과|6|132|EnglishOriginal=result}}라고 불린다. 제한적 의미에서 {{TextTerm|지표|7|132|EnglishEntry=indice)}} 나{{TextTerm|지수|7|132|2|EnglishEntry=index number}}는{{TextTerm|기준치|5|132|EnglishOriginal=synthetic index}}에 대한 특정 값을 나타내는 비율이고, {{TextTerm|기준치|8|132}}는 보통 100%에 놓인다. 몇 가지 지표는 복잡한 현상을 표현하는데 있어 매우 유용한 {{TextTerm|척도|9|132|EnglishEntry=indicator}}가 된다. 예를 들어, 영아사망율은 인구집단의 전반적인 건강상태를 보여주는 척도로 이용된다. |
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| − | {{NonRefTerm|분석}} ({{RefNumber|13|2|1}})의 첫 단계는 총인구(합계) | + | {{NonRefTerm|분석}} ({{RefNumber|13|2|1}})의 첫 단계는 총인구(합계)나 사건 수를 다른 합계나 수치로 구성하는 것이다. 결과 지표는 다음과 같은 다양한 명칭으로 불려진다. 다양한 목적으로 사용되는 비(ratio)는 같은 종류에서 하나의 숫자를 다른 숫자로 나누어 얻은 값이다. 나뉜 수와 나누는 수는 같은 종류이지만 다른 분류에 속해있다 (예를 들면 남자와 여자, 아이와 여자, 한 연령과 다른 연령). {{TextTerm|특정비|1|133|EnglishEntry=specific ratio)}}는 성비나 부양비와 같이 이미 잘 알려진 특정한 개념을 나타낼 때 사용된다. {{TextTerm|구성비|2|133|EnglishEntry=proportion}}는 전체에 대한 부분의 크기를 나타내는 비율이다. {{TextTerm|백분율|3|133|EnglishEntry=percentage}}은 숫자 100당으로 표시된 구성비이다. {{TextTerm|비율|4|133|EnglishEntry=rate}}은 특정 기간, 보통 1년간 인구나 하위 인구의 특정 사건 발생에 대한 {{TextTerm|상대 도수|5|133|EnglishOriginal=relative frequency}}를 가리키는 종류의 비율이다. 최근에 비율은 꾸준히 그 의미를 넓혀 가고있으며, 비(ratio)의 동의어로 잘못사용하는 경우가 종종 있다. (예를 들어. 노동참여율은 비가 아니라 실제로는 구성비이다.) |
| − | + | {{Note|4| 추가적인 언급 없이 "비율"이라는 용어가 사용되는 경우는 일반적으로 "1,000 명당”으로 풀이된다. 그러나 사인별 사망률({{RefNumber|42|1|10}})과 같은 일부의 비율은 1만 명 당, 10만 명 당, 혹은 100만 명 당으로 표시된다. 한편, 1인당 또는 100명 당으로 표시되는 비율도 있다. 비율은 가끔 생략되어 "1,000명 당 10명 사망"이라는 표현을 하는 경우도 있지만, 이러한 표현은 권장되지 않는다.}} | |
| − | {{Note|4| | + | {{Note|6| 합계출산율(TFR) 은 재생산(가임기) 연령에 있는 여성들의 {{NoteTerm|연령별 출산율의 합}}({{RefNumber|63|3|9}}참고)으로 구해진다. 합계출산율은 사실 개인들이 이미 경험하지도 않은 사건을 마치 경험한 것으로 가정하고 있기 때문에, 시간과 사건의 순서가 서로 맞지 않는 오류를 기본적으로 내재하고 있다. 예컨대 25세의 여성은 아직도 가임 기간이 20년이 넘게 남아있고 몇 명의 자녀를 낳게 될지 모르지만, 특정한 년도에는 그 해의 합계출산율이 이 여성에게 적용된다. 이와 같은 오류를 보정하기 위해 합성지표(synthetic index)라는 용어를 사용하기도 한다.}} |
| − | {{Note|6| | ||
=== 134 === | === 134 === | ||
| − | 반복 할 수 없는 사건의{{NonRefTerm|상대 | + | 반복 할 수 없는 사건의{{NonRefTerm|상대 빈도}} ({{RefNumber|13|3|5}})는 {{TextTerm|확률|1|134|EnglishEntry=probability}}의 경험적 척도로 간주되는 경우가 많다. 이것은 분모에 속해있는 모든 개인이 어떤 형태로 {{TextTerm|위험에 노출된 것|3|134|EnglishEntry=exposed to risk}}을 전제로 한다. 즉 해당 사건이 그들에게 발생할 {{TextTerm|기회|2|134}}나 {{TextTerm|위험|2|134|2}} 이 있어야 한다. "위험"이라는 용어가 어떤 원하지 않는 사건을 의미하는 것은 아니다. 인구를 다른 하위 집단으로 구별할 때, 해당 사건이 발생하는 위험의 개인차는 전체 인구의 차이만큼 크지는 않다. 그러므로 위험의 관점에서 {{TextTerm|이질적인|5|134|EnglishEntry=heterogeneous}} 전체 인구에 비해 부분 인구가 보다 {{TextTerm|동질적|4|134|EnglishEntry=homogeneous}}이다. 전체 인구에 적용되는 비율인 {{NonRefTerm|조율|EnglishEntry=crude rates}} ({{RefNumber|13|6|8}})과 대비하여 부분 인구에 산정되는 비율은{{TextTerm|특수율|6|134|EnglishEntry=specific rate}}이라 불린다. {{TextTerm|일반율|7|134|EnglishEntry=general rate}}은 {{NonRefTerm|합계출산율}} ({{RefNumber|63|3|8}})의 경우처럼 특정 연령에만 사용될 수 있다. |
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| − | {{TextTerm|연령별 특수 비율 | + | {{TextTerm|연령별 특수 비율|1|135|EnglishEntry=age-specific rate}}은 개별 나이나 각 {{TextTerm|연령 집단|2|135}}에 대해 계산된다. {{TextTerm|기간특수비율|3|135|EnglishEntry=duration-specific rate}}은 결혼이나 출생과 같은 인생의 {{TextTerm|출발선|4|135|EnglishOriginal=baseline event}} 또는 {{TextTerm|사건 발생 기점|4|135|2}}에서 경과한 시간을 고려한다. {{TextTerm|중앙 비율|10|135|EnglishOriginal=central rate}}은 1년간 또는 그 이상의 기간 (종종 5년)의 사건 수를 {{TextTerm|평균 인구|6|135|}} 또는 {{TextTerm|연앙인구|6|135|2|EnglishOriginal=mid-year population}}로 나누거나 당해 년 내지는 해당 기간 동안의 사건으로 인해 발생하는 위험에 노출된 {{TextTerm|인년의 수|7|135|EnglishEntry=person-year}}로 나눠서 계산된다. 인년의 수는 1년 간 혹은 1시간 동안 관찰된 집단에 포함된 모든 개인이 위험에 노출된 총 시간을 년수로 표시한 것이다. "비율"이라는 용어는 비슷하지만 다른 종류의 계산법인데, 1 년 내지 1 시간 동안 반복되지 않는 사건의 수를 몇 년 혹은 일정 기간이 시작되는 시점의 코호트의 수로 나눈 것이다. 이 지표는 {{TextTerm|손상 확률|5|135|EnglishOriginal=attrition probability}} 혹은 보다 단순하게{{TextTerm|확률|5|135|2}}로 불리는데 이미 정의된 {{NonRefTerm|중앙비율}}과 대비된다. 여기서 "기간"이라는 용어는 시간의 길이를 의미한다. 그러나 {{TextTerm|기간 비율|8|135|EnglishOriginal=period rate}}이라는 표현처럼 기간은 시간적 의미에서 사용된 특정 연도를 가리킨다. 이것은 {{TextTerm|코호트 비율|9|135|EnglishEntry=cohort rate}}또는 {{TextTerm|세대 비율|9|135|2|EnglishEntry=generation rate}}과 대비된다. |
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=== 136 === | === 136 === | ||
| − | 불완전한 관찰 또는 통제가 부족한 관찰에 근거한 | + | 불완전한 관찰 또는 통제가 부족한 관찰에 근거한 자료는 {{TextTerm|임시/잠정적|1|136|EnglishEntry=provisional}}이라고 불린다. 이러한 자료는 완전한 관찰 단계에서 {{TextTerm|최종|2|136}} 자료로 대체된다. 이러한 자료를 기반으로 한 비율은 각각 {{TextTerm|잠정율|3|136|EnglishOriginal=provisional rate}}과 {{TextTerm|확정율|4|136|EnglishOriginal=final rate}}로 불린다. 이미 수치가 공표된 후 새로운 정보가 이용 가능하게 된 경우, {{TextTerm|개정/보완율|5|136|EnglishEntry=revised rate}}이 발표될 수 있다. {{TextTerm|보정율|6|136|EnglishEntry=corrected rate}} 이라는 표현은 일반적으로 자료 결함 혹은 부적당한 방법에 의해 오차를 보완한 율을 의미한다. 예를 들어 하위 계싼에 대한 보정, 인구 이동에 대한 보정, 계절 변화에 대한 보정 등을 의미한다. {{TextTerm|표준화율|7|136|EnglishOriginal=standardized rate}} 또는 {{TextTerm|조정율|7|136|2|EnglishOriginal=adjusted rate}}은 하나의 변수에 대해 두 개 이상의 집단이 서로 동일한 특성을 가진다는 가정하에 다른 변수가 비교 가능하도록 만들어진 율이다. 예를 들어 연령구조가 다른 두 인구집단의 사망률을 직접 비교할 수 없는데, 이 때 연령구조를 보정하여 두 집단이 같은 연령구조를 가지고 있다고 가정한 후에 사망률을 비교할 수 있다. 한편 한 인구집단의 자료가 충분치 않을 경우 직접 표준화가 불가능하다. 이 때는 간접표준화의 방법이 사용된다. {{TextTerm|보정율|7|136|3}}이라는 용어는 일부 인구학자에 의해 표준화율과 동의어로 사용되고 있다. 표준화되지 않은 율은 {{TextTerm|조율|8|136|EnglishEntry=crude rate}}이라고 불린다. {{TextTerm|표준비율|9|136}} (cf. {{RefNumber|40|3|6}})로 불린다. 이것은 어떤 인구현상의 실제 추세를 측정하기 위해 사용되는 경우도 있지만, 다른{{NonRefTerm|구조}} ({{RefNumber|14|4|4}})를 가진 인구 집단을 비교할 때 무비판적으로 사용되었다면 잘못된 추론을 도출 할 수 있기 때문에 주의해야 한다. |
=== 137 === | === 137 === | ||
| − | 인구{{NonRefTerm|지표}} ({{RefNumber|13|2|7}}) 는 대부분의 경우 특정{{TextTerm|관찰 기간 | + | 인구{{NonRefTerm|지표}} ({{RefNumber|13|2|7}}) 는 대부분의 경우 특정 {{TextTerm|관찰 기간|1|137|EnglishEntry=period of observation}}과 관련된다. 이는 특히 대부분의 인구학적 {{NonRefTerm|율}} (cf. {{RefNumber|13|3|4}})에 적용된다. {{TextTerm|연간율|2|137|EnglishEntry=annual rate}}은 12개월의 기간에 대한 것이다. 관측 값이 여러 해 동안 수집되고, 이를 바탕으로 연간평균이 계산되면 {{TextTerm|연평균율|3|137|EnglishOriginal=mean annual rate}} 이라는 용어가 사용된다. 계산되면 라는 용어가 사용되는 경우가 많다. 일 년 이외의 기간 비율이 계산되는 경우에는 적당한 수치를 곱하여 {{TextTerm|연(年)단위로 환산|4|137|EnglishOriginal=converted to an annual basis}}되는 경우도 있다. 한편 {{TextTerm|순간율|5|137|EnglishEntry= instantaneous rate}}이 사용될 때도 있는데 이는 매우 작은 시간 단위가 기간으로 사용될 때이다. 예를 들어 {{NonRefTerm|순간사망률}} ({{RefNumber|43|1|4}}) 이나{{NonRefTerm|순간인구증가율}} ({{RefNumber|70|2|5}})이 있다. |
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| − | {{NonRefTerm|코호트 분석}} ({{RefNumber|10|3|4}}) 의 주된 목적은 인구 현상의 {{TextTerm| | + | {{NonRefTerm|코호트 분석}} ({{RefNumber|10|3|4}}) 의 주된 목적은 인구 현상의 {{TextTerm|발생 강도|1|138|EnglishEntry=intensity}}와 {{TextTerm|진행속도|2|138|EnglishEntry=tempo}} 또는 {{TextTerm|타이밍|2|138|2|EnglishEntry=timing}}의 연구에 있다. 어떤 {{NonRefTerm|재발하지 않는 사건}} ({{RefNumber|20|1|4}})에서 비롯된 인구 현상의 발생 강도는 그 사건이 {{TextTerm|최종적으로 발생한 빈도|3|138|EnglishOriginal=ultimate frequency}}에 의해 측정된다. 최종 빈도는 외부 영향이 없다고 한 경우 해당{{NonRefTerm|코호트}} ({{RefNumber|11|6|2}})의 존속하는 기간 중에 그 사건을 경험한 사람들의 비율이다. 사람들의 구성비를 나타내는 출생 및 인구 이동 등{{NonRefTerm|반복적 사건}} ({{RefNumber|20|1|5}})에서 비롯된 발생 강도는, 마찬가지로 외부 영향이 없다고 한 경우, 코호트 인당 {{TextTerm|평균 사건 수|4|138|EnglishOriginal=mean number of events}}에 의해 측정할 수 있다. 진행 속도나 타이밍은 연구 대상인 사건의 시간 경과에 따른 코호트의 분포로 정의할 수 있다. {{NonRefTerm|횡단면 분석}}이나{{NonRefTerm|기간분석}} ({{RefNumber|10|3|5}}) 의 결과는 여러가지 방법으로 측정되는 {{TextTerm|기간측정법|5|138|EnglishEntry=period measure}}으로 요약되어 표현되지만, 이것은{{TextTerm|코호트측정법|6|138|EnglishOriginal=cohort measure}}과 대비된다. 일반적으로 사용되는 방법은 다양한 연령과 지속 기간에 관측된 기간측정법을 이용하여 코호트의 개념에 가상적으로 도입하여 {{TextTerm|가상 코호트|7|138|EnglishOriginal=hypothetical cohort}} 또는 {{TextTerm|합성코호트|7|138|2|EnglishOriginal=synthetic cohort}}를 설정하는 것이다. |
| − | {{Note|3|이 최종 | + | {{Note|3| 이 최종 빈도는 연구 대상이 되는 현상에 따라 다양한 이름이 붙여져 왔다. {{NoteTerm|출산진도비|EnglishEntry=parity progression ratio}} ({{RefNumber|63|7|7}}), {{NoteTerm|생애미혼빈도|EnglishEntry=frequency of definitive celibacy}} ({{RefNumber|52|1|1}}) 등이 그 예이다. 이 최종빈도는 구성비와는 다른 개념인데, 생애미혼빈도는 최종빈도인 반면 특정 연령대에서 미혼자의 비중은 구성비이다.}} |
| − | + | {{Note|5| 횡단면 분석과 가설 코호트 분석은 본래의 의미의 코호트 분석 연구 이전에 진행되었기 때문에, 기간 지표라는 명칭이 코호트를 의미하는 것으로 여겨져 오기도 하였다. 이 경우 기간과 코호트 개념의 혼용은 모순적인 상황을 발생할 수도 있다. 예를 들어, 출산순위별 출산확률은 1을 초과할 수도 있는데, 오랜 기간 지연되었던 출산이 한꺼번에 이루어질 경우가 그러하다.}} | |
| − | {{Note|5|횡단면 분석과 가설 코호트 분석은 본래의 의미의 코호트 분석 연구 이전에 | ||
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2013년 9월 26일 (목) 07:24 기준 최신판
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인구 통계(population/demographic statistics)1란 용어는 관측에 근거한 인구에 대한 수리 자료(numerical data)2 를 의미한다. 관측된 자료는 적합한형식 (206-1)으로 수집4된 후, 오류제거를 위해 편집5되고 검증5된다. 자료는 일반적인 특성을 가진 특정집단(group)7 또는 계급8으로 나누어져 정리된다. 자료처리(data processing)9는 수집에서 통계분석10 (132-1)에 이르는 모든 단계를 포함한다.
131
자료는 일반적으로 가공되고 도표화하기 전 상태인 원자료(raw data)1 또는 가공되지 않은 자료(crude data)1와 기본적인 가공을 거친 기초 자료1 와 주요 자료1로 구분된다. 기초 자료는 보통 통계표 (statistical tables)4의 형태로 나타내는데, 여기에는 주로 일련2의 절대값(absolute number)3이 사용된다. 이 때 자료는 일반적으로 특정변수(variable)5 또는 변량(variate)5(예: 나이, 자녀 수)으로 분류되거나 특정한속성(attribute)6 또는 특성(characteristic)6 (예: 성, 배우자 관계 등)에 의해 분류 되기도 한다. 자료가 어떤 변수 내지 속성에 의해 동시에 분류된 표는 교차표7 또는 분할표7라고 부른다. 요약표(summary table)8는 개별표(individual table)9보다 간단한 정보를 제공한다 .
- 1. 데이터의 분석 단위가개인 (110-2)에 관한 경우, 그것은 마이크로 자료(micro-data)라고 한다. 집합 자료 또는 매크로자료(macro-data)는 국가 또는 국내 행정 단위 등 개인이 아닌 집단을 분석단위로 할 때 사용된다. 마이크로 자료는 현장 조사 (203-5) 및 인구 동태 기록 자료의 표본과 같은 다양한 출처에서 생성된다. 최근에는 센서스의 표본자료가 매우 유용한 마이크로자료로 사용되고 있다.
- 7. 빈도표(frequency table)는 모집단의 단일 변수 내지 어떤 특성의 분포를 나타낸 것으로 일반적으로 도수가 표시되어 있다.
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기초 자료 이용은 일반적으로 분석 및 종합과 관련되어 있다.분석(analysis)1 은 관측 값의 구성 요소 (규모, 구조, 외부 요인, 현상)을 분리하는 것을 목적으로 한다. 종합(synthesis)2은 다양한 방법으로 분리된 구성 요소를 다시 결합하는 과정이다. 각각의 과정은 다양한 이름으로 불릴 수도 있는 지표4의계산3과정(참조. § 133)을 포함된다. 기초 자료와는 대조적으로, 이 지표는 계산결과6라고 불린다. 제한적 의미에서 지표(indice))7 나지수(index number)7는기준치5에 대한 특정 값을 나타내는 비율이고, 기준치8는 보통 100%에 놓인다. 몇 가지 지표는 복잡한 현상을 표현하는데 있어 매우 유용한 척도(indicator)9가 된다. 예를 들어, 영아사망율은 인구집단의 전반적인 건강상태를 보여주는 척도로 이용된다.
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분석 (132-1)의 첫 단계는 총인구(합계)나 사건 수를 다른 합계나 수치로 구성하는 것이다. 결과 지표는 다음과 같은 다양한 명칭으로 불려진다. 다양한 목적으로 사용되는 비(ratio)는 같은 종류에서 하나의 숫자를 다른 숫자로 나누어 얻은 값이다. 나뉜 수와 나누는 수는 같은 종류이지만 다른 분류에 속해있다 (예를 들면 남자와 여자, 아이와 여자, 한 연령과 다른 연령). 특정비(specific ratio))1는 성비나 부양비와 같이 이미 잘 알려진 특정한 개념을 나타낼 때 사용된다. 구성비(proportion)2는 전체에 대한 부분의 크기를 나타내는 비율이다. 백분율(percentage)3은 숫자 100당으로 표시된 구성비이다. 비율(rate)4은 특정 기간, 보통 1년간 인구나 하위 인구의 특정 사건 발생에 대한 상대 도수5를 가리키는 종류의 비율이다. 최근에 비율은 꾸준히 그 의미를 넓혀 가고있으며, 비(ratio)의 동의어로 잘못사용하는 경우가 종종 있다. (예를 들어. 노동참여율은 비가 아니라 실제로는 구성비이다.)
- 4. 추가적인 언급 없이 "비율"이라는 용어가 사용되는 경우는 일반적으로 "1,000 명당”으로 풀이된다. 그러나 사인별 사망률(421-10)과 같은 일부의 비율은 1만 명 당, 10만 명 당, 혹은 100만 명 당으로 표시된다. 한편, 1인당 또는 100명 당으로 표시되는 비율도 있다. 비율은 가끔 생략되어 "1,000명 당 10명 사망"이라는 표현을 하는 경우도 있지만, 이러한 표현은 권장되지 않는다.
- 6. 합계출산율(TFR) 은 재생산(가임기) 연령에 있는 여성들의 연령별 출산율의 합(633-9참고)으로 구해진다. 합계출산율은 사실 개인들이 이미 경험하지도 않은 사건을 마치 경험한 것으로 가정하고 있기 때문에, 시간과 사건의 순서가 서로 맞지 않는 오류를 기본적으로 내재하고 있다. 예컨대 25세의 여성은 아직도 가임 기간이 20년이 넘게 남아있고 몇 명의 자녀를 낳게 될지 모르지만, 특정한 년도에는 그 해의 합계출산율이 이 여성에게 적용된다. 이와 같은 오류를 보정하기 위해 합성지표(synthetic index)라는 용어를 사용하기도 한다.
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반복 할 수 없는 사건의상대 빈도 (133-5)는 확률(probability)1의 경험적 척도로 간주되는 경우가 많다. 이것은 분모에 속해있는 모든 개인이 어떤 형태로 위험에 노출된 것(exposed to risk)3을 전제로 한다. 즉 해당 사건이 그들에게 발생할 기회2나 위험2 이 있어야 한다. "위험"이라는 용어가 어떤 원하지 않는 사건을 의미하는 것은 아니다. 인구를 다른 하위 집단으로 구별할 때, 해당 사건이 발생하는 위험의 개인차는 전체 인구의 차이만큼 크지는 않다. 그러므로 위험의 관점에서 이질적인(heterogeneous)5 전체 인구에 비해 부분 인구가 보다 동질적(homogeneous)4이다. 전체 인구에 적용되는 비율인 조율(crude rates) (136-8)과 대비하여 부분 인구에 산정되는 비율은특수율(specific rate)6이라 불린다. 일반율(general rate)7은 합계출산율 (633-8)의 경우처럼 특정 연령에만 사용될 수 있다.
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연령별 특수 비율(age-specific rate)1은 개별 나이나 각 연령 집단2에 대해 계산된다. 기간특수비율(duration-specific rate)3은 결혼이나 출생과 같은 인생의 출발선4 또는 사건 발생 기점4에서 경과한 시간을 고려한다. 중앙 비율10은 1년간 또는 그 이상의 기간 (종종 5년)의 사건 수를 평균 인구6 또는 연앙인구6로 나누거나 당해 년 내지는 해당 기간 동안의 사건으로 인해 발생하는 위험에 노출된 인년의 수(person-year)7로 나눠서 계산된다. 인년의 수는 1년 간 혹은 1시간 동안 관찰된 집단에 포함된 모든 개인이 위험에 노출된 총 시간을 년수로 표시한 것이다. "비율"이라는 용어는 비슷하지만 다른 종류의 계산법인데, 1 년 내지 1 시간 동안 반복되지 않는 사건의 수를 몇 년 혹은 일정 기간이 시작되는 시점의 코호트의 수로 나눈 것이다. 이 지표는 손상 확률5 혹은 보다 단순하게확률5로 불리는데 이미 정의된 중앙비율과 대비된다. 여기서 "기간"이라는 용어는 시간의 길이를 의미한다. 그러나 기간 비율8이라는 표현처럼 기간은 시간적 의미에서 사용된 특정 연도를 가리킨다. 이것은 코호트 비율(cohort rate)9또는 세대 비율(generation rate)9과 대비된다.
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불완전한 관찰 또는 통제가 부족한 관찰에 근거한 자료는 임시/잠정적(provisional)1이라고 불린다. 이러한 자료는 완전한 관찰 단계에서 최종2 자료로 대체된다. 이러한 자료를 기반으로 한 비율은 각각 잠정율3과 확정율4로 불린다. 이미 수치가 공표된 후 새로운 정보가 이용 가능하게 된 경우, 개정/보완율(revised rate)5이 발표될 수 있다. 보정율(corrected rate)6 이라는 표현은 일반적으로 자료 결함 혹은 부적당한 방법에 의해 오차를 보완한 율을 의미한다. 예를 들어 하위 계싼에 대한 보정, 인구 이동에 대한 보정, 계절 변화에 대한 보정 등을 의미한다. 표준화율7 또는 조정율7은 하나의 변수에 대해 두 개 이상의 집단이 서로 동일한 특성을 가진다는 가정하에 다른 변수가 비교 가능하도록 만들어진 율이다. 예를 들어 연령구조가 다른 두 인구집단의 사망률을 직접 비교할 수 없는데, 이 때 연령구조를 보정하여 두 집단이 같은 연령구조를 가지고 있다고 가정한 후에 사망률을 비교할 수 있다. 한편 한 인구집단의 자료가 충분치 않을 경우 직접 표준화가 불가능하다. 이 때는 간접표준화의 방법이 사용된다. 보정율7이라는 용어는 일부 인구학자에 의해 표준화율과 동의어로 사용되고 있다. 표준화되지 않은 율은 조율(crude rate)8이라고 불린다. 표준비율9 (cf. 403-6)로 불린다. 이것은 어떤 인구현상의 실제 추세를 측정하기 위해 사용되는 경우도 있지만, 다른구조 (144-4)를 가진 인구 집단을 비교할 때 무비판적으로 사용되었다면 잘못된 추론을 도출 할 수 있기 때문에 주의해야 한다.
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인구지표 (132-7) 는 대부분의 경우 특정 관찰 기간(period of observation)1과 관련된다. 이는 특히 대부분의 인구학적 율 (cf. 133-4)에 적용된다. 연간율(annual rate)2은 12개월의 기간에 대한 것이다. 관측 값이 여러 해 동안 수집되고, 이를 바탕으로 연간평균이 계산되면 연평균율3 이라는 용어가 사용된다. 계산되면 라는 용어가 사용되는 경우가 많다. 일 년 이외의 기간 비율이 계산되는 경우에는 적당한 수치를 곱하여 연(年)단위로 환산4되는 경우도 있다. 한편 순간율(instantaneous rate)5이 사용될 때도 있는데 이는 매우 작은 시간 단위가 기간으로 사용될 때이다. 예를 들어 순간사망률 (431-4) 이나순간인구증가율 (702-5)이 있다.
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코호트 분석 (103-4) 의 주된 목적은 인구 현상의 발생 강도(intensity)1와 진행속도(tempo)2 또는 타이밍(timing)2의 연구에 있다. 어떤 재발하지 않는 사건 (201-4)에서 비롯된 인구 현상의 발생 강도는 그 사건이 최종적으로 발생한 빈도3에 의해 측정된다. 최종 빈도는 외부 영향이 없다고 한 경우 해당코호트 (116-2)의 존속하는 기간 중에 그 사건을 경험한 사람들의 비율이다. 사람들의 구성비를 나타내는 출생 및 인구 이동 등반복적 사건 (201-5)에서 비롯된 발생 강도는, 마찬가지로 외부 영향이 없다고 한 경우, 코호트 인당 평균 사건 수4에 의해 측정할 수 있다. 진행 속도나 타이밍은 연구 대상인 사건의 시간 경과에 따른 코호트의 분포로 정의할 수 있다. 횡단면 분석이나기간분석 (103-5) 의 결과는 여러가지 방법으로 측정되는 기간측정법(period measure)5으로 요약되어 표현되지만, 이것은코호트측정법6과 대비된다. 일반적으로 사용되는 방법은 다양한 연령과 지속 기간에 관측된 기간측정법을 이용하여 코호트의 개념에 가상적으로 도입하여 가상 코호트7 또는 합성코호트7를 설정하는 것이다.
- 3. 이 최종 빈도는 연구 대상이 되는 현상에 따라 다양한 이름이 붙여져 왔다. 출산진도비(parity progression ratio) (637-7), 생애미혼빈도(frequency of definitive celibacy) (521-1) 등이 그 예이다. 이 최종빈도는 구성비와는 다른 개념인데, 생애미혼빈도는 최종빈도인 반면 특정 연령대에서 미혼자의 비중은 구성비이다.
- 5. 횡단면 분석과 가설 코호트 분석은 본래의 의미의 코호트 분석 연구 이전에 진행되었기 때문에, 기간 지표라는 명칭이 코호트를 의미하는 것으로 여겨져 오기도 하였다. 이 경우 기간과 코호트 개념의 혼용은 모순적인 상황을 발생할 수도 있다. 예를 들어, 출산순위별 출산확률은 1을 초과할 수도 있는데, 오랜 기간 지연되었던 출산이 한꺼번에 이루어질 경우가 그러하다.
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