Trend Ekstrapolasyonu/ Sınırlı Veriler Altında Çin'in Nüfus Ölüm Oranının Tahmini
Konu özeti
-
-
Çin'de nüfus ölümü ile ilgili ciddi bir veri eksikliği bulunmaktadır, 90 yaş ve üstü nüfus verilerinin olmaması kuyruğun eğrisinde büyük dalgalanmalara neden olmaktadır.
-
-
-
Nüfus sağlığı, Çin'in yaşlanan nüfusu ile ilgili bir sorundur ve bu, nüfusun yaşam kalitesini doğrudan yansıtabilmektedir. Bir ülke nüfusunun genel sağlık durumunu ölçmek için ölüm oranı hayati bir göstergedir. Ölüm oranını tahmin etmek, Çin'in yaşlanan nüfusunda beklenen sorunların izlenmesinde esastır. Çin'de ölüm verileri, özellikle de yaşlı nüfus hakkında büyük bir veri eksikliği vardır. Çin'in demografik yıllığı ve 1998'den 2020'ye kadar olan demografik ve istihdam istatistik yıllığı, 90 yaşın üzerindeki nüfus verilerinin eksikliğini göstermekte ve bu da kuyruğun eğriliğinde büyük dalgalanmalara yol açmaktadır.
Nüfus ölüm oranı projeksiyonları genellikle iki yöntem kullanır. Birincisi, alt yaş ölüm oranını tahmin ederek nüfus yaşam beklentisini hesaplamak, ikincisi ise nüfus yaşam beklentisini tahmin ederek yaşam tablolarından alt yaş ölümlerini hesaplamaktır. Gelecekteki ölüm oranını tahmin etmek için, zaman etkisini ve tahmin edilen yılın değerini simüle etmek için zaman serisi yöntemi kullanılabilir. Bu, daha sonra gelecekteki ölüm oranını tahmin etmek için trend ekstrapolasyonu ile elde edilebilir (Cheng ve diğerleri, 2022).
Kannisto modeli, eksik verileri tamamlamak ve yaşlı nüfusun verilerini 100 yıla çıkarmak için uygulanmış, bu da yaşam beklentisi tahminini daha doğru hale getirmiştir. Daha sonra Çin nüfusunun ölüm türlerini tahmin etmek için Lee-Carter tek faktörlü modeli kullanılmıştır.
-
-
-
Trend Ekstrapolasyonunun uygulanmasından elde edilen bulgular, toplumun sürekli gelişimi ve bilim ve teknoloji ile tıbbi tedavi düzeyinin sürekli iyileştirilmesi ile ölüm oranının 1997'den 2019'a kadar önemli ölçüde iyileştiğini göstermektedir. 2019, 2025 ve 2030'daki ölüm oranlarının karşılaştırılması, Çin'in tüm bölgelerindeki ölüm oranının sürekli iyileştiğini ve yaşam beklentisinin sürekli uzadığını göstermektedir. Erkek ve kadın ölümlerindeki değişiklikler karşılaştırıldığında kadın ölümleri büyük ölçüde dalgalansa da bulgular Çin'de uzun ömür riski olduğunu göstermektedir.
Kullanılan yöntemler, orijinal verilerdeki boşluğu doldurarak nüfus ölüm tahmininin doğruluğunu artırmaktadır. Aynı zamanda Çin nüfusunun yaşam beklentisini de öngörmekte ve sonuçlar, uzun ömür riskini ele alan politikalar için teorik bir temel sağlamaktadır.
-
-
-
● Cheng, Z., Si, W., Xu, Z., & Xiang, K. (2022). Prediction of China’s Population Mortality under Limited Data. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(19), 12371.
https://doi.org/10.3390/ijerph191912371
METHODS:
● Manolov, R., Solanas, A., & Sierra, V. (2019). Extrapolating baseline trend in single-case data: Problems and tentative solutions. Behavior Research Methods, 51, 2847-2869.
https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-018-1165-x
● What is Interpolation and Extrapolation?
● Extrapolation
● Extrapolation in Statistics: Explanation, Techniques, and Real-Life Examples (Need Account to Watch)
https://study.com/academy/lesson/extrapolation-in-statistics-definition-formula-example.html
● Extrapolation: Lesson Plans: Lesson 3 Working with Outliers
● 5.1 Trend extrapolation (in German)
https://docplayer.org/192392034-5-1-trendextrapolation.html
-
-