2013년 9월 10일 (화) 19:04 판

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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 검증(verify)⁵된다. 자료는 일반적인 특성을 가진 특정집단(group)⁷ 또는 계급⁸으로 나누어져 정리된다. 자료처리(data processing)⁹는 수집에서 통계분석¹⁰ (132-1)에 이르는 모든 단계를 포함한다.

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데이터는 일반적으로 원자료¹ 또는 가공되지 않은 자료¹를처리 하고도표화하기 이전에 기초자료¹ 와 주요한 자료¹를 처리하고 도표화한 후 참조한다. 기초데이터는 보통 통계표 (statistical tables)⁴의 형태로 합계한 일련²의절대수(absolute number)³로 구성된다. . 이러한 표의 자료는 일반적으로 나이와 자녀 후 등 특정변수(variable)⁵ 또는 변량(variate)⁵으로 분류되거나 특정한속성(attribute)⁶ 또는 특성(characteristic)⁶ (i.e. 성, 배우자 관계 등)에 의해 분류 되기도 한다. 데이터가 어떤 변수 내지 속성에 대해 동시에 분류 될 수 있도록 교차표교차표⁷나분할표⁷라고 불린다 . 요약표(summary table)⁸는개별표(individual table)⁹보다 간단한 정보를 제공한다 .

• 1. 데이터의 분석 단위가개인 (110-2)에 관한 경우, 그것은 마이크로 데이터 micro-data를 참조한다. 집계 데이터 또는 매크로 데이터는 국가와 한 국내의 행정 단위 등 개인 이외의 분석 단위에 관한 것이다. 마이크로 데이터는 현장 조사 (203-5) 및 인구 동태 명부 표본에서 파생된다. 마이크로 데이터의 새로운 이용원으로 센서스 공공 이용 표본이 있는데 이것은 관심을 가지는 사용자의 분석목적에 맞는 센서스의 개표에서 계통추출 내지는 무작위 표본이다.
• 7. 모집단 내에서 단일 변수 내지 특성 분포를 나타낸 것으로 빈도표에는 일반적으로 도수가 표시되어 있다.

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기초 데이터 이용은 일반적으로 두 양상을 띠고 있다.분석(analysis)¹ 은 관측 값의 구성 요소 (규모, 구조, 외부 요인, 연구 대상의 현상)을 분리하는 것을 목적으로 한다. 종합(synthesis)²은 다양한 방법으로 분리 된 구성 요소를 다시 결합하는 과정이다. 다양한 명칭으로 불리는 지표⁴의계산³ (참조. § 133)도 포함된다. 기초 데이터와는 대조적으로, 이 지표는 계산결과⁶를 나타낸다.더 제한된 의미에서의지표⁷ 나지수⁷는기준치⁵에 대한 특정 수량의 값을 나타내는 비율이다. 기준치⁸는 보통 100%에 놓인다. 몇 가지 지표는 복합적인 상태를 나타내는 좋은도⁹일 수 있다. 예를 들어, 유아 사망율은 인구 보건의 척도로 이용될 수 있다.

• 1. 분석, 명. - 분석의, 형. - 분석하다, 동.
• 2. 계산하다, 동. - 계산, 명. - 계산기, 명.: 소량산술이나 통계연산을 쉽게 하기 위해 만들어진 최소한 내지 소량의 데이터 저장 능력을 갖춘 기계.
  계산하다, 동. - 계산, 명. - 전산기, 명. 대규모 데이터 세트 전송, 저장, 연산을 수행 할 수 있도록 만들어진 기계 시스템, 연산, 통계 연산 외에 데이터의 논리적 처리도 가능하게 한다. calculator 과 computer 란 용어는 계산처리하는 업무에 종사하는 사람을 가리키는 데 사용되었다.

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분석 (132-1)의 첫 단계는 총인구(합계) 또는 사건 수를 다른 합계나 수치로 구성하는 것이다. 결과 지표는 다양한 명칭으로 불려진다. 비율⁶은 또한 다양한 목적으로 사용된다. 비율은 같은 종류의 수량에서 나눈 몫을 포함한다. 같은 종류에 속하는 것을 나누지만 다른 카테고리의 것을 나눌 때도 있다. (예를 들어 남성과 여성, 어린이와 여성, 연령이 다른 집단) 다른 용어는 비 영어권에서 사용된다. 고유비율(specific ratio))¹ (성 비율)이다. A 구성비(proportion)²는 전체에 대한 부분의 크기를 나타내는 비율이다. A백분율³은 숫자 100당으로 표시된 구성비이다. 비율⁴은 특정 기간, 보통 1년간 특정 인구 내지는 부분 인구의 특정 사건의 상대 도수⁵를 가리키는 종류의 비율이다. 이와 같은 용어법이 권장되지만, 비율이라는 용어는 꾸준히 의미를 넓혀 가고있으며, 비율의 동의어로 잘못사용하는 경우가 종종 있다.( 예를 들어. 노동력 비율이지만, 이것은 실제로 구성비이다)

• 2. 구성비, 명. - 구성비의, 형.
• 4. 비율은 일반적으로 1000명당 게시되고 추가적인 제한없이 "비율"이라는 용어가 사용되는 경우는 일반적으로 "1000 명당"으로 풀이된다. 그러나 일부의 비율은 1만명 당 10만명 당 100만 명당으로 표시된다. 예를 들어 원인별 사망률 (421-10)이 그러하다. 한편 1인당 또는 100명당으로 표시되는 비율도 있다. "비율"라는 말은 생략 될 수 있기 때문에 "1000명 당 10명 사망율"이라는 표현은 적절하지 않다.

{{Note|6| 총출산율 (TFR) 은연령별 출산율의 합(cf 633-9)이다.

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반복 할 수 없는 사건의상대 도수 (133-5)는 그런 사건의확률(probability)¹의 경험적 척도로 간주되는 경우가 많다. 이것은 분모에 나타나는 모든 개인이 어떤 형태로 위험에 노출된 것(exposed to risk)³을 전제로 한다. 즉 해당 사건이 그들로 인해 발생하는기회²또는위험² 이 있어야한다. 영어의 경우 "위험"이라는 용어는 해당 사건이 원하지 않는 것을 의미하는 것은 아니다. 그래서 "결혼의 위험"이라는 용어가 사용되는 게 이것의 예이다. 인구를 다른 하위 집단으로 구별하는 경우가 많지만, 해당사건으로 인해 발생하는 위험의 개인차는 전체 인구의 차이만큼 크지는 않다. 위험에 관해서 말하면, 상대적으로 이질적인⁵ 전체 인구보다 부분적인 인구가 동질적⁴이라고 할 수 있다. 전체 인구에 대한 발생률 (136-8) 에 이러한 부분 인구가 산정되는 비율은특수비율(specific rate)⁶이라고 한다. 일반율7(general rate)¹³⁴은 총출산율 (633-7)의 경우처럼 연령 제한을 할 수 있다.

• 1. 확률, 명. - 있을 것 같은, 형.
• 4. 동질적인, 형. - 동질성, 명.
• 5. 이질적인, 형. - 이질성, 명.

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연령별 특수 비율(age-specific rate)¹은 나이나 연령 계급²의해 산정된다. 지속특이적비율³은 결혼이나 출생 등 인생의 기준 사건⁴또는사건 기점⁴에서 경과한 시간을 고려한다.중앙 비율¹⁰은 1년간 또는 그 이상의 기간 ( 종종 5년 )의 사건 수를평균 인구⁶나연앙인구⁶로 나누거나 당해 년 내지는 해당 기간 동안의 사건으로 인해 발생하는 위험에 노출된 생존인년수⁷ 로 나눠서 계산된다.생존인년수는 1년간 내지 는 1시간 동안 관찰된 집단의 모든 개인이 위험에 노출되 총 시간을 년수로 표시한 것이다. 감소율⁵또는 보다 단순하게확률⁵이라는 수는 이미 정의 된 중앙비율과 대비된다. "기간" 이라는 용어는 시간의 길이를 의미해왔다. 기간 비율⁸이라는 표현처럼 기간이라는 용어는 특정 시간의 의미에서 사용된 특정 연도나 기간을 가리킨다. 이것은 코호트 비율⁹또는 세대 비율⁹과 대비된다.

• 5. 몫 이라는 용어는 프랑스에서 비율, 지수라는 용어로 영어에서도 자주 사용되어 왔다.

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불완전한 관찰 또는 통제가 부족한 관찰에 근거한 데이터는잠정적(provisional)¹이라고 불린다. 이러한 데이터는 완전한 관찰 단계에서 최종²데이터로 대체된다. 이러한 데이터ㄹ를 기반으로 비율은 각각 잠정 비율³ 과확정 비율⁴로 불린다. 이미 수치가 공표된 후 새로운 정보가 이용 가능하게 된 경우,개정 비율⁵이 발표될 수 있다. 보정율⁶ 이라는 표현은 일반적으로 결함 데이터 혹은 부적당한 방법에 의해 오차를 주는 산정 결과와 수표의 목적만을 위한 한정된 가치 밖에 없는 산정 결과가 발생해 이를 보완하기 위한 것을 의미한다. 예를 들어 하위 계싼에 대한 보정, 인구 이동에 대한 보정, 계절 변화에 대한 보정 등을 의미한다. 표준준화 비율⁷ 또는 조정 비율⁷은 하나의 변수, 예를 들어 나이가 일정하게 유지 된 경우 또 다른변수, 예를 들어 출산율과 사망율을 다른 인구 집단으로 비교를 가능하도록 계산하는 것이다. 보정율⁷이라는 용어는 일부 인구학자에 의해 표준화 비율과 동의어로 사용되고 있다. 표준화되지 않은 비율은 발생율⁸이라고 불린다. 표준비율⁹ (cf. 403-6)로 불린다. 이것은 실제 추세를 측정하기 위해 사용되는 경우도 있지만, 다른구조 (144-4)를 가진 인구 집단을 비교할 때 무비판적으로 사용 되었다면 잘못된 추론을 도출 할 수 있다.

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인구지표 (132-7) 는 대부분의 경우 특정관찰 기간(period of observation)¹에 관한 것이다. 이는 특히 대부분의비율 (cf. 133-4)에 해당한다. 연간 비율²은 12개월의 기간에 대한 것이다. 관측 값이 여러 연례에 대해 수집된 평균이 되면 그 계산 결과에연평균³ 이라는 용어가 사용되는 경우가 많다. 1년 이외의 기간 비율이 계산되는 경우에는 적당한 수치를 곱하여 연단위로 환산⁴되는 경우도 있다.즉각적인 비율⁵로 계산되는 경우도 있지만 이것은 극소적 기간에 대한 것이다. 예를 들어 순간인구사망률 (431-4) 이나순간인구증가율 (702-5)이 있다.

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코호트 분석 (103-4) 의 주된 목적은 인구 현상의 발생빈도(intensity)¹와진행속도(tempo)²또는타이밍(timing)²의 연구에 있다. 어떤반복하지 않는 사건 (201-4)에서 비롯된 현상의 발생빈도는 그 사건의 최종 빈도³에 의해 측정된다. 최종 빈도는 외부 영향이 없다고 한 경우 해당코호트 (116-2)의 존속 중에 그 사건을 경험한 것이다. 사람들의 구성비를 나타내는 출생 및 인구 이동 등반복적 사건 (201-5)의 발생 빈도는 마찬가지로 외부 영향이 없다고 한 경우 에 코호트는 인당 평균 사건 수⁴에 의해 측정될 수 있다. 진행 속도나 타이밍은 연구 대상으로 인구 사건, 시간 경과에 따른 코호트의 분포로 정의할 수 있다. 횡단면 분석이나기간분석 (103-5) 의 결과는 여러가지 방법으로 측정되는 기간 지표⁵에 의해 요약되어 표현되지만 이것은코호트 지표⁶와는 대비된다. 일반적으로 사용되는 기법으로는 각각 다른 연령과 지속 기간에 관측된 인구 현상의 발생률을가설 코호트⁷ 또는합성코호트⁷로 간주한것이다.

• 3. 이 최종 빈도 또는 그 보수는 연구 대상에 따라 다양한 이름이 붙여져 왔다.순위출산률 (637-7), 생애 미혼율 (521-1) ...등이다. 이런 경우 구성비라는 용어는 사용하지 않고 관찰된 가로 단면으로 구성비를 위해 남겨두는 것이 바람직하다. 예를 들어 생애 미혼율은 센서스에 기록된 주어진 나이의 미혼자 비율은 구분되어야 한다.
• 4. 평균 사건 수와 코호트에서 사망과 같은 외부 영향이 없는 경우에 관촬되는 동종의 사건의 평균 수치에 같은 명칭을 붙이는 것은 드문일이 아니다. 그러나 사실은 다른 말이 채택되어야 할 것인지에 대한 문제를 갖고 있다. 예를 들어 과거 출생아 수 (637-2)누적 출산율 (636-2). 과 구별해야 한다.
• 5. 횡단면 분석과 가설 코호트 분석은 본래의 의미의 코호트 분석 연구 이전에 진행되고 있었기 때문에, 기간 지표라는 명칭이 코호트에 관한 것으로 간주하는 항목이있다. 기간과 코호트 개념의 혼용은 명백한 모순을 초래할 수 있다. 예를 들어, 출생의 지연과 뒤늦은 출산으로 순위출산률의 계산이 오류를 가져올 수 있다.

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