Tại sao các nhà nhân khẩu học đưa ra tỷ lệ trên 100.000 người?

Dường như phổ biến rằng số liệu thống kê nhân khẩu học được đưa ra dưới dạng 100.000 dân mỗi năm. Ví dụ, tỷ lệ tự tử, tỷ lệ giết người, năm sống điều chỉnh khuyết tật, danh sách này tiếp tục. Tại sao?

Nếu chúng ta đã nói về hóa học, phần triệu (ppm) là phổ biến. Tại sao hành động đếm người lại nhìn về cơ bản khác nhau. Con số 100.000 không có cơ sở trong hệ thống SI, và theo như tôi có thể nói, nó hoàn toàn không có cơ sở thực nghiệm, ngoại trừ mối quan hệ yếu với tỷ lệ phần trăm. Số lượng trên 100.000 có thể được hiểu là phần trăm, m%. Tôi nghĩ rằng có thể nhận được một số tiếng rên rỉ.

Đây có phải là một cổ vật lịch sử? Hoặc có bất kỳ lý lẽ để bảo vệ đơn vị?

Một nghiên cứu nhỏ cho thấy trước tiên rằng các nhà nhân khẩu học (và những người khác, chẳng hạn như các nhà dịch tễ học, người báo cáo tỷ lệ các sự kiện trong dân số của con người) không "phổ biến" sử dụng 100.000 làm mẫu số. Thật vậy, "nhân khẩu học 100000" của Google hoặc các tìm kiếm liên quan dường như xuất hiện nhiều tài liệu sử dụng 1000 cho mẫu số là 100.000. Một ví dụ là Thuật ngữ Nhân khẩu học của Cục Tham chiếu Dân số , thường sử dụng 1000.

Nhìn xung quanh trong các bài viết của các nhà dịch tễ học và nhà nhân khẩu học ban đầu cho thấy rằng những người đầu tiên (như John Graunt và William Petty, những người đóng góp cho London Bills of Mortality , 1662) thậm chí không bình thường hóa số liệu thống kê của họ: họ đã báo cáo số liệu thô trong các đơn vị hành chính cụ thể (chẳng hạn như thành phố Luân Đôn) trong các khoảng thời gian nhất định (chẳng hạn như một năm hoặc bảy năm).

Nhà dịch tễ học tinh dịch học John Snow (1853) đã tạo ra các bảng bình thường hóa thành 100.000 nhưng tỷ lệ thảo luận trên 10.000. Điều này cho thấy mẫu số trong các bảng được chọn theo số lượng các số liệu có ý nghĩa có sẵn và được điều chỉnh để làm cho tất cả các mục không thể tách rời.

$[0,1]$

Một ví dụ hiện đại về việc sử dụng nhất quán việc thay đổi kích thước theo quyền hạn mười để đạt được các giá trị tích phân có thể quản lý được trong các bộ dữ liệu được cung cấp bởi văn bản cổ điển của John Tukey , EDA (1977). Ông nhấn mạnh rằng các nhà phân tích dữ liệu nên thoải mái phân tích lại dữ liệu (và, nói chung hơn, thể hiện lại phi tuyến tính) để làm cho chúng phù hợp hơn để phân tích và dễ quản lý hơn.

Do đó, tôi nghi ngờ những suy đoán, tuy nhiên tự nhiên và hấp dẫn, có thể là mẫu số 100.000 có nguồn gốc lịch sử với bất kỳ quy mô cụ thể nào của con người như "thành phố nhỏ đến trung bình" (trước thế kỷ 20 sẽ có ít hơn 10.000 người Ít hơn 100.000).

Tôi dường như nhớ lại trong một khóa học Địa lý Dân số vài thập kỷ trước, người hướng dẫn của chúng tôi (Giáo sư Brigette Waldorf, hiện tại Đại học Purdue) đã nói [một cái gì đó có hiệu lực] rằng chúng tôi thể hiện số lần xuất hiện (ví dụ: tử vong, sinh) trên 100.000 vì ngay cả khi chỉ có 30 hoặc 50 lần xuất hiện, chúng ta không cần phải sử dụng đến tỷ lệ phần trăm đáng tiếc. Theo trực giác, hầu hết mọi người có ý nghĩa hơn (mặc dù có lẽ không phải là độc giả của diễn đàn quý giá này), nói ở Upper Otters ', tỷ lệ tử vong do rắn cắn đối với nam từ 35 đến 39 tuổi vào năm 2010 là 13 trên 100.000 dân. Nó chỉ giúp bạn dễ dàng so sánh tỷ lệ giữa các địa điểm và đoàn hệ (mặc dù tỷ lệ này cũng vậy).

Mặc dù tôi không phải là nhà nhân khẩu học, tôi chưa bao giờ nghe ai nhắc đến tranh luận về thành phố cỡ trung bình, mặc dù nghe có vẻ hợp lý. Chỉ là trong khoảng 20 năm làm việc với các nhà địa lý và các nhà khoa học xã hội có liên quan như một sinh viên đại học, sinh viên tốt nghiệp và bây giờ là giảng viên, tôi chưa bao giờ nghe lời giải thích cụ thể về quy mô thành phố được viện dẫn. Cho đến bây giờ.

Nói chung, chúng tôi đang cố gắng truyền đạt thông tin đến những người thực tế, vì vậy sử dụng một số có ý nghĩa với mọi người là hữu ích. 100.000 người là kích thước của một thành phố vừa và nhỏ rất dễ nghĩ đến.

Hoàn toàn không có lý do thông minh hoặc hợp lý để chuyển đổi thành 100.000.

Nó chỉ thay đổi các đơn vị của một tỷ lệ.

Vấn đề lớn hơn là hầu hết mọi người sử dụng tên miền sai khi chuyển đổi thành 100.000

Không có lý do chính đáng để làm điều này.