Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Polish household" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Identyfikacja determinant braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych
    An Attempt to Diagnose Determinants of Non-Response Rate in Polish Household Surveys
    Autorzy:
    Rószkiewicz, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1364911.pdf
    Data publikacji:
    2015-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wskaźnik braku odpowiedzi
    błąd braku reakcji
    błąd braku realizacji
    model
    regresji logistycznej
    procedura drzewa klasyfikacyjnego
    model hybrydowy
    no-response rate
    noncontact
    noncooperation
    logistic regression
    classification tree procedure
    hybrid model
    Opis:
    W artykule podjęto próbę identyfikacji czynników mających wpływ na poziom wskaźnika braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych zrealizowanym w 2013 r. w ramach projektu Uwarunkowania Decyzji Edukacyjnych. Podstawą analizy były wyniki historii kontaktów z wylosowanymi jednostkami oraz wyniki zrealizowanych wywiadów. Odrębnie przeanalizowano uwarunkowania braku kontaktu oraz odmowy odpowiedzi. W identyfikacji czynników związanych z warunkami realizacji badania istotnie wpływających na prawdopodobieństwo braku odpowiedzi wykorzystano model hybrydowy łączący wielomianowy model regresji logistycznej oraz procedurę drzewa klasyfikacyjnego. Model regresji logistycznej wykorzystano również do identyfikacji cech gospodarstw domowych wpływających na brak odpowiedzi. Wyniki wskazały, że brak kontaktu i brak odpowiedzi stanowią odrębne wymiary, na których lokują się jednostki wybrane do badania, a reguły uczestnictwa w badaniu różnicują się względem cech społeczno-demograficznych. Skuteczna organizacja procesu badawczego powinna uwzględniać zarówno zróżnicowanie regionalne w dostępności i gotowości współpracy jak również w preferencjach respondentów względem sposobu nawiązywania kontaktów.
    Article focuses on the identification of factors affecting the non-response in Polish household surveys. The analyse uses data from the survey realized on a random sample of Polish households in 2013 in project Determinant of Educational Decisions. Logistic regression model and classification tree procedure and hybridization of this approach was used to identify factor affecting probability of non-responds. Noncontact and noncooperation in the study was considered separately. Results confirmed that noncontact and noncooperation are two entirely different processes and rules for participation in the study significantly differentiate into subpopulations of Polish households varied by socio-economic features. Efficient organization of the research process should take into account both regional differences in the availability and willingness of cooperation as well as the respondents’ preferences in regarding the way in making contacts.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 361-378
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Polish inequality statistics reconsidered: are the poor really that poor?
    Autorzy:
    Szulc, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2108172.pdf
    Data publikacji:
    2022-09-14
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    inequality indices
    household income imputation
    income correlates
    Opis:
    In the present study income inequality in Poland is evaluated using corrected income data to provide more reliable estimates. According to most empirical studies based on household surveys and considering the European standards, the recent income inequality in Poland is moderate and decreased significantly after reaching its peaks during the first decade of the 21st century. These findings were challenged by Brzeziński et al. (2022), who placed Polish income inequality among the highest in Europe. Such a conclusion was possible when combining the household survey data with information on personal income tax. In the present study the above-mentioned findings are further explored using 2014 and 2015 data and employing additional corrections to the household survey incomes. Incomes of the poorest people are replaced by their predictions made on a large set of well-being correlates, using the hierarchical correlation reconstruction. Applying this method together with the corrections based on Brzeziński's et al. results reduces the 2014 and 2015 revised Gini indices, still keeping them above the values obtained with the use of the survey data only. It seems that the hierarchical correlation reconstruction offers more accurate proxies to the actual low incomes, while matching tax data provides better proxies to the top incomes.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2022, 23, 3; 79-94
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Gospodarstwa domowe z wysokim udziałem wydatków na zdrowie – charakterystyka i wzorzec konsumpcji
    Characteristics and consumption pattern of Polish households with a large share of health expenditure
    Autorzy:
    Piekut, Marlena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27320754.pdf
    Data publikacji:
    2023-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    zdrowie
    gospodarstwo domowe
    konsumpcja
    wydatki na zdrowie
    health
    household
    consumption
    health expenditure
    Opis:
    Badanie omawiane w artykule dotyczy dochodów i wydatków gospodarstw domowych, w szczególności wydatków na konsumpcję. Celem badania jest identyfikacja gospodarstw domowych z wysokim udziałem wydatków na zdrowie, a także poznanie ich profilu ekonomicznego i społeczno-demograficznego oraz wzorca konsumpcji. Okres badawczy objął wybrane lata z okresu 2000–2019 (2020 w przypadku wydatków konsumpcyjnych). Obliczenia wykonano na danych indywidualnych pochodzących z badania budżetów gospodarstw domowych przeprowadzanego przez GUS. W analizach zastosowano różne miary statystyczne, w tym pozycyjne i klasyczne miary położenia, oraz autorski miernik pozwalający zidentyfikować gospodarstwa domowe z wysokim udziałem wydatków na zdrowie. Przyjęto, że są to gospodarstwa, w których udział wydatków na zdrowie stanowi co najmniej 10% dochodu rozporządzalnego i nie mniej niż 25% wydatków na konsumpcję z wyłączeniem żywności, a dochód rozporządzalny nie przekracza mediany dochodu dla ogółu badanych gospodarstw. Z badania wynika, że w latach 2000–2019 ok. 3% gospodarstw domowych w Polsce charakteryzowało się wysokim udziałem wydatków na zdrowie. Obserwowano w nich wzorzec konsumpcji ubogiej, co oznacza, że wysokość wydatków na konsumpcję pozwalała tym gospodarstwom na zaspokojenie potrzeb bytowo-konsumpcyjnych na poziomie minimum socjalnego. Gospodarstwa domowe z wysokim udziałem wydatków na zdrowie były tworzone przede wszystkim przez osoby starsze (po 70. roku życia), z niskim wykształceniem, mieszkające na wsi. Składały się przeważnie z jednej osoby lub dwóch osób, w mniej więcej połowie przypadków pozostających w związku małżeńskim.
    The research described in this paper focuses on the income and spending of Polish households, particularly on their consumption expenditure. The aim of the paper was to identify households with a large share of health expenses, as well as to examine their economic and socio-demographic profile and consumption pattern. The research covered selected years from the period of 2000–2019 (and 2020 in the case of consumption expenditure). The calculations were based on individual data collected in the household budget survey conducted by Statistics Poland. The analyses used various statistical measures, including positional and classic position measures. Additionally, a proprietary measure was constructed specifically to identify households with a large share of health expenditure. It was assumed that in these households the share of health-related expenses constituted at least 10% of their disposable income and not less than 25% of their consumption spending, excluding food, and the level of their disposable income did not exceed the level of the median income for the total number of respondents. The results indicated large shares in health expenditure in approximately 3% of Polish households in the years 2000–2019. A poor consumption pattern was observed among these households, which means that their budget allowed their living and consumption needs to be satisfied at a minimum subsistence level. Households with large shares of health expenditure consisted primarily of older people (over the age of 70), with a lower level of education and living in the countryside. These households were mostly formed by one or two people, about half of whom were married.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 8; 15-33
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies