TNSA VERİLERİNDEN SEÇİLMİŞ DEMOGRAFİK GÖSTERGELERİN TEKRAR HESAPLANMASI: TABAKALAMANIN ETKİSİ

RE-CALCULATING THE SAMPLING VARIANCES OF SELECTED DEMOGRAPHIC INDICATORS FROM TDHS SURVEYS: THE EFFECT OF STRATIFICATION

Özet

Türkiye’de köklü bir demografik araştırma geleneği bulunmaktadır. Bu araştırmalar doğurganlık, aile planlaması ve erken yaş ölümlülüğüyle ilgili resmi istatistik üretmek için önem taşımaktadır. Çok aşamalı, tabakalı, kümeli ve ağırlıklı örneklem yaklaşımlarıyla tasarlamış bu araştırmalar, karmaşık örneklem (complex sample) tasarımlı araştırmalar olmaları nedeniyle örneklem varyansları özel yaklaşımlarla hesaplanmaktadır. Karmaşık örneklemlerde bu hesaplamalar basit tesadüfi seçilmiş örneklemlerdeki gibi hesaplanamamaktadır. Kullanılan istatistik yazılımına örneklem varyanslarının doğru hesaplanabilmesi için tabaka, küme ve ağırlık bilgileri tanıtılmalıdır. Bu çalışma Nüfus ve Sağlık Araştırmalarında uygulanan örnekleme varyansı hesabından yola çıkmaktadır. Geleneksel olarak Jackknife 1 yöntemiyle hesaplananan toplam doğurganlık hızının standard hatasını Jackknife n yöntemiyle hesaplayıp, bulguların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Sonuçlar tabakalamanın hesaba katılmasının örnekleme varyansını/hatalarını düşürdüğünü göstermektedir.

Abstract

Turkey has a long tradition of demographic surveys. These surveys are essential in terms of producing official statistics regarding fertility, family planning and early age mortality. Moreover, they are complex sample surveys with multistage, stratified, clustered and weighted designs. The computation of sampling variances is not straight forward as for simple random samples for such complex samples. Clustering, weighting and stratification should be specified to the statistical software in order to obtain statistically correct sampling variances. This study is based on the method of calculation applied to calculate the sampling variances of rates in the Demographic and Health Surveys. We re-calculate the standard errors of the total fertility rate with a Jackknife n procedure that takes the stratification aspect into account and rather than the conventional DHS Jackknife 1 procedure and compare the findings. Our results show that the inclusion of stratification in the variance estimation process decreases the sampling variances/errors.