natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Deduktiv imputation, hvor den imputerede værdi tages fra kendte data.
Deductive imputation, where the imputed value is taken from known data.
Deterministisk imputation, hvoraf der findes en række varianter, f.eks.:
Deterministic imputation, which has a number of variants, e.g.:
Imputation af "klassegennemsnittet", hvor stikprøven opdeles i klasser under anvendelse af hjælpevariabler.
Imputation of the "class average", in which the sample is divided into specific classes using auxiliary variables.
I næste fase beregnes respondentgennemsnittet pr. klasse, hvorefter det indsættes for manglende svar inden for klassen.
In a second stage, the respondent average is calculated by class and then allocated to missing replies within the class.
Ved "hotdeck sequential"-metoden indsættes for manglende data værdien fra den foregående respondent inden for klassen.
The "hotdeck sequential" method involves assigning to missing data the value of the previous respondent within the class.
Stokastisk imputation minder om deterministisk imputation, men der indgår en tilfældighedskomponent.
Stochastic imputation is similar to deterministic imputation, but has a random component.
Den metode, der anvendes i forbindelse med Fællesskabets husstandspanelundersøgelse, kaldes "random hotdeck within classes"-metoden. Der dannes her homogene klasser ved gruppevis at samle filer ("potentielle donorer"), som minder om den fil, hvor der mangler data.
For example, the method chosen for the Community Household Panel is known as the "random hotdeck within classes" method.
Dette sker ved at krydschecke hjælpevariabler for begge typer fil (dem, der kræver imputation for manglende data, og dem, for hvilke oplysningerne er korrekt registreret).
This is done by cross- checking auxiliary variables for both types of record (those requiring imputation for a missing item of data and those for which information is correctly recorded).
En af filerne fra den "homogene klasse" vælges så tilfældigt, og den bliver derefter "donor" for den manglende værdi i denne gruppe.
One of the records from the "homogeneous class" is then chosen at random, this constituting the "donor" for the missing value in this group.
Vægtning af data
Weighting of data
Det er almindelig anerkendt, at det er nødvendigt at vægte dataene fra HBU'en.
The need to weight data from the Household Budget Survey is generally recognized.
For nogle variablers vedkommende er det nødvendigt med en dobbeltvægtning:
For some variables, double weighting is required:
Rummæssig vægtning har til formål at forbedre repræsentativiteten af stikprøven med hensyn til den undersøgte populations størrelse, distribution og kendetegn.
Spatial weighting aims to improve the representativeness of the sample in relation to the size, distribution and characteristics of the population under investigation.
Der kan anvendes forskellige metoder til beregning af koefficienter, og her skal vi se på den gradvise metode, som Eurostat anbefaler.
Methods for calculating coefficients may differ, and here we will look at the gradual approach recommended by Eurostat.
Den tidsmæssige vægtning er nødvendig, fordi husstandens observationsperiode ofte er forskellig fra referenceperioden.
• The temporal weighting of data stems from the fact that the household obser vation period is often different from the reference period.
Rummæssig vægtning'
Spatial weighting12
Denne type vægtning anvendes af flere årsager, men hovedsagelig for at tage hensyn til udvælgelsessandsynligheder, bortfald og andre "huller" i undersøgelsesresultaterne.
This type of weighting is used for several reasons, but primarily to take account of selection probabilities, survey nonresponse and other gaps inherent in sampling results.
Hvis der skal anvendes en systematisk metode, er det nødvendigt at gå frem efter en procedure i flere trin i lighed med den, der er beskrevet nedenfor.
A systematic approach would involve adopting a multi-stage procedure akin to that described below.
Proceduren er kun vejledende og kan udvides eller begrænses alt efter medlemsstaternes ønsker.
This is indicative only, and could be expanded or reduced depending on the choices made by the Member States.
Vægte, der er omvendt proportionale med udvælgelsessandsynligheden
Weights inversely proportional to probability of selection
Nogle stikprøver er udformet sådan, at de er selwægtende, dvs. at udvælgelsessandsynligheden er ens for alle husstande (og personer).
Some samples are designed to be self-weighting, so that the probability of selection is identical for all households (and persons).
I så fald er vægtningen af samtlige husstande lig med 1,0.
In this case, the weighting of all households is equal to 1.0.
I andre undersøgelser har visse dele af populationen (f.eks. særlige socioøkonomiske eller geografiske grupper) en udvalgsprocent, som er højere (eller lavere) end for andre dele af populationen.
In other surveys, certain sections of the population, e.g. specific socioeconomic or geographical groups, have a sampling ratio that is higher (or lower) than that of other sections of the population.
For at korrigere for disse forskelle i udvælgelsessandsynlighed indføres der en forskellig vægtningskoefficient for hver husstand eller gruppe husstande.
In order to correct for these differences in sampling probability, a different weighting coefficient is introduced for each household or group of households.
Denne koefficient beregnes sådan, at den er omvendt proportional med udvalgssandsynligheden.
This coefficient is calculated as being inversely proportional to the probability of selection.
Vægte, der tager hensyn til bortfald
Weights that take account of nonresponse
Når der vægtes for bortfald, indføres der en vægt, der skal begrænse forskellen i besvarelsesprocenten for forskellige dele af stikprøven.
Weighting for nonresponse involves introducing a weight designed to reduce differences in the response rates of various sections of the sample.
Bortfaldet i denne type undersøgelser er til tider meget stort, hvilket i høj grad kan fordreje stikprøven med hensyn til de vigtigste husstandskendetegn.
Nonresponse for this type of survey is sometimes very high, which may seriously distort the sample in respect of major household characteristics.
Det må derfor tilrådes at opdele stikprøven i forskellige klasser og inden for hver af disse klasser at beregne en koefficient for enheden, som er omvendt proportional med besvarelsesprocenten for den pågældende klasse.
It is thus advisable to divide the sample into different classes and, within each of these classes, calculate a coefficient for the unit that is inversely proportional to the response rate for the class in question.
vigtig og bør ofte kombineres med substitutionsproceduren, selv om sidstnævnte kun anbefales, hvis bortfaldet er højt'1' (se kapitel 2).
This stage is particularly important and should often be combined with the substitution procedure, although the latter is to be recommended only if the nonresponse rate is high13(see chapter 2).
Eksterne vægte
External weights
Hvis dette skal være muligt, må der anvendes datakilder uden for undersøgelsen, som giver pålidelige og ajourførte skøn over den undersøgte populations kendetegn.
In order to do this, use must be made of extra-survey data sources that will provide reliable and up-to-date estimates of the characteristics of the population under investigation.
Blandt kriterierne kan indgå husstandens type og størrelse, beskæftigelsesmæssig status, antallet af erhvervsaktive personer (eller referencepersonens stillingsgruppe) og populationens fordeling efter region.
Possible criteria might include the type and size of household, occupation status, the number of actively employed persons (or the socioeconomic category of the reference person) and the distribution of the population by region.
En kombineret anvendelse af disse kriterier vil naturligvis være afhængig af, hvilke eksterne kilder der findes, hvor pålidelige de er, hvor ajourførte de er'2', og hvor vidt der er metodologiske forskelle i definitionerne'3'.
15 sources, their reliability, how up to date they are' and methodological differences in definitions
Folketællinger kan også anvendes som referencegrundlag, forudsat at de leverer data om husstande (og ikke blot om enkeltpersoner), og at definitionerne kan anvendes på HBU'en.
Population censuses may also serve as a reference, providing they supply data on households (and not just on individuals) and definitions can be applied to the Household Budget Survey.
Beregning af den endelige vægtningskoefficient
Calculation of the final weighting coefficient
Det sidste led i vægtningsproceduren består i at beregne produktet af de tidligere faser, idet det må påses at "standardisere" samtlige koefficienter, således at gennemsnittet af koefficienterne i stikprøven er lig med 1,0 (summen af koefficienterne lig med størrelsen af stikprøven)'4'.
The final phase of the weighting procedure involves working out the product of the previous stages, taking great care to "standardize" all coefficients such that the average of the coefficients in the sample is equal to 1.0 (sum of the coefficients equal to the sample size)16.
Den procedure, der er beskrevet ovenfor, viser, hvor vigtig rummæssig vægtning er for forbedring af stikprøvens repræsentativitet.
The overall procedure described above shows the importance of spatial weighting for improving sample representativeness.
Proceduren kan udbygges.
This procedure could be made more elaborate.
I Fællesskabets husholdningspanelundersøgelse er der således et yderligere trin, hvor der beregnes vægte til korrektion af persondistributionen.
Thus, in the Community Household Panel, there is an additional stage involving the calculation of weights to correct for the distribution of individuals.
Til analyseformål kan det være praktisk at fastsætte en enkelt koefficient til ekstrapolering af resultaterne til hele populationen. I den ovenfor beskrevne procedure beregnes denne koefficient som forholdet mellem antallet af almindelige husstande i populationen og stikprøvestørrelsen. Denne faktor er imidlertid kun relevant, hvis det er nødvendigt med aggregater (f.eks. de samlede forbrugsudgifter).
Then again, for analytical purposes, it may be worthwhile to determine a single coefficient for extrapolating results to the population as a whole.
Den mest almindelige type resultater i denne slags undersøgelser er proportionale statistikker, gennemsnitsstatistikker osv.
The most common type of result in this type of survey is proportional statistics, average statistics, etc.
I praksis foretrækker nogle lande at slå disse faser sammen til en enkelt fase, hvor stikprøvedataene efter undersøgelsen sammenlignes med den mest egnede eksterne kilde.
In practice, some countries prefer to group these stages together into a single stage that involves comparing sample data after the survey with the most appropriate outside source.
Dette har den dobbelte fordel, at det er enkelt, og at der tages hensyn til bortfald.
This offers the double advantage of simplicity and inclusion of nonresponse.
Det er imidlertid bedst ikke at begrænse sig til simpel beregning af vægte i henhold til stikprøvesandsynlighed.
However, it is better not to confine oneself to the simple calculation of weights according to sampling probability.
En undtagelse fra denne regel er undersøgelser, hvor besvarelsesprocenten er meget høj, og stikprøvegrundlaget af meget god kvalitet.
The exception to this rule is for surveys in which the response rate is very high and the sampling base of very good quality.
Tidsmæssig vægtning'51
Temporal weighting17
Denne type vægtning volder normalt ikke problemer, da observations- og referenceperioderne er klart defineret.
This type of weighting does not generally pose a problem, as the observation and reference periods are clearly defined.
Undersøgelsesreferenceperioden er i de fleste lande et år undtagen i tilfælde af en løbende undersøgelse, hvis formålet er kvartalsvise beregninger til nationalregnskabet.
The survey reference period is one year in most countries, except in the case of an ongoing survey if the aim is to provide quarterly estimates for national accounts.
De data, som denne vægtning vedrører, er kvantitative variabler, specielt variabler vedrørende forbrugsudgifter og husstandsindkomst.
The data affected by this weighting are quantitative variables, particularly those relating to consumption expenditure and household income.
I praksis er beregningen af ekstrapoleringskoefficienterne forholdet mellem referenceperioden og observationsperioden.
From a practical point of view, calculation of extrapolation coefficients is the ratio of the reference period to the observation period.
Følgelig vil koefficienterne have forskellige værdier, alt efter om de vedrører udgifter til fødevarer i løbet af en 14dages periode eller køb af et varigt forbrugsgode (for hvilket observationsperioden er meget længere).
Consequently, coefficients will have different values depending on whether they apply to expenditure on food over a fortnight, or to the purchase of a consumer durable (for which the observation period is much longer).
Den eneste faldgrube, der må undgås i forbindelse med en række varer og tjenesteydelser, er at sidestille observationsperioderne.
The only pitfall to avoid, in the case of certain goods or services, is juxtaposing observation periods.
Hvis en post observeres i den detaljerede journal og det retrospektive spørgeskema, er observationsperioden for beregning af den tidsmæssige koefficient summen af de to delobservationsperioder. Man får derfor en koefficient for denne bestemte post.
If an item is monitored in the detailed log book and the retrospective questionnaire, the observation period for calculating the temporal coefficient is the sum of the two observation sub-periods.
Journalen begrænset til dagligdags indkøb (f.eks. fødevarer og tobak), hvilket gør det muligt at undgå problemet.
As, however, some surveys limit the log book to everyday purchases (food, tobacco, etc.), this problem can be avoided.
Ved udgangen af referenceåret er det nødvendigt med en omvægtning, således at man kan få et repræsentativt billede af samtlige husstandes og husstandskategoriers gennemsnitlige udgifter.
At the end of the reference year, a reweighting is required in order to obtain a representative picture of the average expenditure of all households and categories of households.
Der er forskellige grunde til, at omvægtning er nødvendig.
There are various reasons why reweighting is necessary.
Nogle typer husstande har større sandsynlighed for bortfald i løbet af året af samme årsager som dem, der gør, at nogle husstande allerede fra begyndelsen ikke ønsker at medvirite.
Certain types of households are more likely to drop out of the survey in the course of the year, for the same reasons which explain nonresponse at the 'recruitment' stage.
Husstande bestående af en enkelt person, husstande med en lav indkomst og store husstande har tendens til at være vanskeligere at kontakte og til at være mindre villige til at deltage i undersøgelserne.
Single-person households, households with a low income and large households tend to be more difficult to contact and less willing to take part in the surveys.
Dette skyldes karakteren af HBU'en, som er kompleks, og indebærer, at der skal svares på en del spørgsmål, og at husstandene skal være til rådighed i et år.
This is because of the nature of the Household Budget Survey, which is complex, entails providing answers to extensive questions and requires households to be available for a period of one year.
Desuden kan husstandens indtægt, når den registreres ved udgangen af undersøgelsesåret ved hjælp af et detaljeret spørgeskema, variere fra den indkomst, der blev angivet i reknjtteringsfasen (som dannede grundlag for udvælgelsen af husstanden).
Moreover, household income as observed at the end of the survey year by means of a detailed questionnaire can differ from the income measured during the 'recruitment' phase (which formed the basis for selecting the household at the outset).
Det skyldes, at Indkomsten kun opgøres generelt i rekrutteringsfasen, og at der kan være væsentlige ændringer i løbet af et år.
This is because income is only measured in global terms during the 'recruitment' and because there can be considerable changes in the course of a year.
Følgelig er nogle typer husstande overrepræsenteret, mens andre er underrepræsenteret.
As a result, some types of households are over-represented, while other are under-represented.
Der anvendes en iterativ proces for at konigere den vægtede stikprøves fordeling i forhold til populationen på basis af en række grundlæggende faktorer, der påvin\er udgiftsfordelingen.
An iterative process is used to match the distribution, in the weighted sample and in the population, of certain background factors affecting expenditure.
Fordelingen af disse variabler i populationen fås på gmndlag af statistikker over den personlige indkomstfordeling, årlige husstandsstatistikker og boligbehovsundersøgelsen.
The distribution of these variables in the population is obtained from the statistics on personal income distribution, annual household statistics and the Housing Needs Survey.
Følgende variabler anvendes ved vægtningen:
The following variables are used in the weighting:
En styrke ved HBU'en er, at emnedækningen er så bred.
One of the strong points of the Household Budgets survey resides in the diversity of the subjects covered.
Det gør det muligt at foretage komplette undersøgelser af husstandenes levestandard.
This makes it possible to make complete studies on the living conditions of households.
I sine kommende publikationer vil Eurostat i så høj grad som muligt bruge denne brede dækning og tegne et så fuldstændigt billede som muligt af EU-husstandenes levestandard.
In its forthcoming publications, Eurostat wishes to use as much as possible this diversity and to draw up as complete a panorama as possible of the standard of living of households in the European Union.
Det vigtigste emne er naturligvis fortsat "forbrugsudgifter", som kan analyseres efter forskellige klassifikationsvariabler.
The priority topic remains of course that of 'consumption expenditure' which may be analysed according to several classification variables.
Det er imidlertid også praktisk at kunne undersøge boligforhold, antallet af varige forbrugsgoder og husstandenes indkomst- og gældsforhold.
But it is also useful to be able to study housing conditions, the level of ownership of consumer durables, income and debt of households.
For at fremlægge disse resultater har Eurostat til hensigt fra og med 1994undersøgelsen at udarbejde en tabelplan og en række analyser i tre forskellige former:
To give an account of these results, Eurostat plans, as from the 1994 round of surveys, to establish tabulation plan and analyses which will have three specific forms:
• et dokument i papirform, der skal give en generel præsentation af resultaterne af undersøgelsen for de 15EU-lande • analyser om specielle emner (ekspresoversigter) • indarbejdelse af de mest betydningsfulde aggregerede data i et elektronisk format (Eurostats database NewCronos).
• a document on paper aiming at a general presentation of the results of the survey for the 15 countries of the EU; • analyses on specific subjects ('rapid statistics'); • the incorporation of the most significant aggregated data in an electronic format (Eurostat's reference data base 'NewCronos').
For overskuelighedens skyld er hoveddokumentet opdelt i seks dele, der hver behandler et analyseemne.
To ensure clarity, the main document is divided into 6 separate parts each corresponding to a topic of analysis.
Hvad angår offentliggørelsen af resultaterne af 1994-undersøgelserne indgik variabierne gæld ikke i de fleste undersøgelser, og der vil derfor ikke blive udarbejdet tabeller for disse områder før i forbindelse med 1998-undersøgelserne.
However for the publication of the results for the 1994 round of surveys, the variables debt were not included in most surveys and consequently table production for these fields will not be before the 1998 round of surveys.
Forbrugsudgiftsniveauet
The levels of consumption expenditure
Forbrugsudgifterne er en indikator for husstandenes levestandard og kan undersøges både hvad angår niveau og struktur.
Consumption expenditure is an indicator of the standard of living of the households and can be studied both in level and in structure.
Niveaumæssigt kan de gennemsnitlige udgifter analyseres efter forskellige klassifikationsvariabler:
In level, average expenditure can be analysed according to various classification variables:
I første omgang giver en simpel sammenligning af de gennemsnitlige udgifter opdelt pr. land og udtrykt i de forskellige nationale valutaer, i ECU og i købekraftpariteter'1' et overblik over husstandenes gennemsnitlige levestandard, og den gør det også muligt at foretage sammenlignende analyser af resultaterne i de forskellige EU-lande.
Initially, a simple comparison of average expenditure by country expressed in the various national currencies, in ECU and in purchasing power parities18provides a first view of the average standard of living by household and allows comparative analysis of the results obtained in the various countries of the European Union.
For at kunne tage hensyn til husstandenes forskellige størrelse og struktur i de enkelte lande er det nødvendigt at kunne udtrykke denne gennemsnitsværdi ikke blot pr. husstand, men også pr. voksenækvivalent'2'.
In order to take account of the size and structure of different households from one country to another, it is also necessary to be able to express this average value not only by household but also by adult equivalent10.
Dernæst kan udgiftsniveauet undersøges inden for hvert land i henhold til en række klassifikationer, som har til formål at fremhæve forskellene.
In the second place, the expenditure level can be studied within each country according to certain classifications which aim to demonstrate disparities.
Resultaterne, der præsenteres i forskellige tabeller og efter forskellige karakteristika, kan delvis overlappe hinanden. F.eks. er det sandsynligt, at gennemsnitsniveauerne vil ligge tæt på hinanden for husstande, hvor referencepersonen klassificeres som "pensionist", og for husstande, hvor referencepersonens alder ligger i den højere ende.
The results presented in various tables and according to certain characteristics can partly overlap; for example it is probable that we shall find fairly close average levels for households whose reference person is classified as "retired" and for households where the age of the reference person is in the higher classes.
Ved den generelle offentliggørelse af resultaterne er det imidlertid nødvendigt at medtage et bredt udsnit af resultater, således at brugerne selv kan foretage de analyser, de ønsker.
However, in the general publication of results, it appears necessary to provide a rather broad range of results in order for users to carry out the analyses they wish.
Når variablerne krydses med forbrugsudgiftsniveauet fås derfor:
The variables crossed with the level of consumption expenditure will therefore be:
Hermed ønsker man at måle, hvilken indflydelse den erhvervsmæssige situation har på levestandarden.
This seeks to measure the influence of activity on the standard of living.
Den vigtigste kilde til husstandens indkomst samt indkomstniveauet beregnet pr. decil. Dette er formentlig den variabel, der er tættest knyttet til forbrugsniveauet.
The principal source of the household's income as well as level of income calculated by decile This is probably the variable most closely correlated to consumption level.
Specielt kan forbrugsniveauet pr. post sammenlignes med indkomstniveauet, først og fremmest ved at beregne krydselasticiteter.
In particular the consumption level per item could be compared with the income level notably by calculating cross-elasticities.
Købekraftpariteter er omregningsfaktorer, som gør det muligt at eliminere forskellene i prisniveauer mellem de forskellige lande, når der skal foretages mængdesammenligninger.
" The purchasing power parities are conversion factors which makes it possible to eliminate the differences in price levels between countries in order to make volume comparisons.