natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Udstyr til modtagelse, indspilning og reproduktion af lyd og billeder (D)
Equipment for the reception, recording and reproduction of sound and pictures (D)
Udstyr til modtagelse, indspilning og reproduktion af lyd Tv-apparater, videobåndoptagere
Equipment for the reception, recording and reproduction of sound Television sets, video-cassette players and recorders
Fotografisk og kinematografisk udstyr, optiske instrumenter (D)
Photographic and cinematographic equipment and optical instruments (D)
Fotografisk and kinematografisk udstyr
Photographic and cinematographic equipment Optical instruments
Databehandlingsudstyr (D)
Data processing equipment (D)
Databehandlingsudstyr
Data processing equipment
Udstyr til optagelse af billeder og lyd (SD)
Recording media for pictures and sound (SD)
Udstyr til optagelse af billeder og lyd
Recording media for pictures and sound
Reparation af audiovisuelt og fotografisk udstyr, databehandlingsudstyr samt tilbehør hertil (S)
Repair of audio-visual, photographic and data processing equipment and accessories (S)
Reparation af audiovisuelt og fotografisk udstyr, databehandlingsudstyr samt tilbehør hertil
Repair of audio-visual, photographic and data processing equipment and accessories
Andre større forbrugsgoder i forbindelse med fritid og kultur, herunder reparation
Other major durables for recreation and culture, including repairs
Andre større forbrugsgoder i forbindelse med fritid og kultur (D)
Other major durables for recreation and culture (D)
Musikinstrumenter Udstyr til sport og fritid
Sports and leisure related equipment
Reparation af andre større forbrugsgoder i forbindelse med fritid og kultur (S)
Repair of other major durables for recreation and culture (S)
Reparation af andre større forbrugsgoder i forbindelse med fritid og kultur
Repair of other major durables for recreation and culture
Andet tilbehør og udstyr til fritid; blomster, haveplanter mv. og husdyr
Other recreational items and equipment; flowers, gardens and pets
Spil, legetøj og hobbyartikler, udstyr til sport, camping og friluftsaktiviteter (SD)
Games, toys and hobbies, equipment for sport, camping and open-air recreation (SD)
Spil, legetøj, hobbyartikler og mindre musikinstrumenter Udstyr til sport, camping og friluftsaktiviteter
Games, toys hobbies and small musical instruments Equipment for sport, camping and open-air recreation
Blomster og have
Flowers and gardens
Husdyr (ND)
Pets (ND)
Tjenesteydelser i forbindelse med sport og fritid (S)
Sporting and recreational services (S)
Tjenesteydelser i forbindelse med sport og fritid
Sporting and recreational services
Tjenesteydelser i forbindelse med kultur (S)
Cultural services (S)
Hasardspil (S)
Games of chance (S)
Diverse trykt materiale
Miscellaneous printed matter
Pakkerejser (S)
Package holidays (S)
Førskoleundervisning og undervisning på første niveau (S)
Pre-primary and primary education (S)
Førskoleundervisning og undervisning på første niveau
Pre-primary and primary education
Undervisning på andet niveau (S)
Secondary education (S)
Undervisning på andet niveau
Secondary education
Undervisning på tredje niveau (S)
Tertiary education (S)
Undervisning på tredje niveau
Tertiary education
HOTELLER, CAFEER OG RESTAURANTER Restaurationsvirksomhed
HOTELS, CAFES AND RESTAURAl·^ Catering
Caféer, beværtninger o.l.
Restaurants Cafés, bars and the like
Indlogering
Accommodation services (S)
DIVERSE VARER OG TJENESTEYDELSER Personlig pleje
MISCELLANEOUS GOODS AND SERVICES Personal care
Frisørsaloner og institutter for personlig pleje (S)
Hairdressing salons and personal grooming establishments (S)
Apparater og artikler til personlig pleje (ND)
Appliances, articles and products for personal care (ND)
Andre artikler og produkter til personlig pleje
Electrical appliances for personal care Other articles and products for personal care
Personlig pleje i.a.n. (S)
Personal care services n.e.c. (S)
Personlig pleje i.a.n.
Personal care services n.e.c.
Smykker og ure (D)
Jewellery, clocks and watches (D)
Andre personlige effekter (SD)
Other personal effects (SD)
Rejseartikler Andre personlige effekter
Travel goods and other carriers Other personal effects
Sociale tjenesteydelser (S)
Social protection services (S)
Sociale tjenesteydelser Vuggestuer, børnehaver
Social protection services Crèches, nurseries
Forsikring i forbindelse med boligen (S)
Insurance connected with the dwelling (S)
Forsikring i forbindelse med boligen
Insurance connected with the dwelling
Sygeforsikring (S)
Insurance connected with health (S)
Sygeforsikring
Insurance connected with health
Anden forsikring (S)
Other insurance (S)
Finansielle tjenesteydelser i.a.n.'
Financial services n.e.c
Finansielle tjenesteydelser i.a.n. (S)
Financial services n.e.c. (S)
Andre tjenesteydelser i.a.n. (S)
Other services n.e.c. (S)
Kategori 13 (Udgifter til individuelt konsum afholdt af non-profit institutioner rettet mod husholdninger (NPIH)) og 14 (Udgifter til individuelt konsum afholdt af den offentlige forvaltning) er ikke relevant for HBU'erne.
Functions 13 (Individual consumption expenditure by Non Profit Institutions Serving Households (NPISH)) and 14 (Individual consumption expenditure by general government) are not applicable for the HBS.
Livsforsikring (12.4.1 i COICOP) er ikke relevant for HBU'erne.
7Life insurance (12.4.1 of COICOP) is not applicable for the HBS.
Indirekte målte finansielle formidlingstjenester (12.5.2 i COICOP) er ikke relevant for HBU'erne.
"Financial intermediation services indirectly measured (12.5.2 of COICOP) is not applicable for the HBS
En kontrol af dataenes kvalitet er afgørende for HBU'erne, da der er tale om en så kompleks undersøgelse.
The phase of quality control of the data produced is essential to the Household Budget surveys, given the complexity of this type of survey.
Det er derfor nødvendigt at rense datasættene for de vigtigste af de fejl, der opdages.
It is thus necessary to rid the data sets of the main errors detected.
Dette kapitel omfatter ikke alle fejlsøgningsmuligheder, idet disse i vidt omfang afhænger af den enkelte undersøgelse, men giver blot en generel ide om de forskellige typer fejlsøgning, der skal udføres.
This chapter does not cover all possible checks, which depend largely on the specific characteristics of each survey, but merely gives a general idea of the checks to be carried out.
Teknikker til beregning af imputationer for manglende data vil blive beskrevet med henblik på at nå frem til fuldstændige datasæt.
Techniques used to calculate imputations for missing data will be looked at with a view to obtaining exhaustive data sets.
Imputationsberegninger anvendes kun, hvis et mindre antal data mangler.
Obviously, imputation calculations are applied only if a small amount of data are missing.
Dette kan for HBU'emes vedkommende være tilfældet med indkomstdata i forskellige lande.
In the case of the Household Budget surveys, this might apply to income data in certain countries.
I tredje og sidste del vil datavægtningsprocedurerne blive beskrevet.
In the third and final part, we will look at data weighting procedures.
Selv om det måske kan være svært at se, hvordan disse hænger sammen med fejlsøgningen, er vægtning alligevel en metode til forbedring af datakvaliteten.
Although the link with data checks may not seem clear, weighting is one way of improving the quality of the data produced.
Specielt kan stikprøverepræsentativiteten forbedres, hvis der tages hensyn til bortfald.
In particular, sample representativeness can be improved if instances of nonresponse are taken into account.
I lighed med fejlsøgning og -retning er vægtning af afgørende betydning, og den gennemføres efter indsamlingen.
As with data checks and correction, weighting is an essential stage, and is one that is implemented after collection.
Kontrol af data fra HBU'en
Checking data from the Household Budget Survey
Forskellige typer af fejl kan påvirke kvaliteten af resultater fra HBU'erne.
The quality of the results obtained from the Household Budget surveys may be affected by various types of error.
En fejltype, som påvirker den generelle kvalitet af undersøgelsen, er observationsfejl'1', som altid bør rettes, når det er muligt.
One such error that affects the overall quality of the survey is the observation (or collection) error9, which should be corrected wherever possible.
Andre fejl kan opstå under kodning eller indlæsning.
Other errors may arise during encryption or input.
Om muligt bør rettelserne foretages på nationalt plan.
Where possible, correction should be done at national level.
Fejl, der opdages af kontrolprogrammer, kan ikke rettes af Eurostat, når datasættene er blevet overført, bl.a. fordi det ikke er muligt at kontrollere spørgeskemadataene, og fordi procedurerne i de enkelte lande ikke altid er kendt.
Errors discovered by control programmes cannot be rectified by Eurostat after data sets have been transmitted owing, for example, to the impossibility of verifying the data contained in the questionnaires or lack of familiarity with procedures specific to a given country.
Denne kontrol indebærer, at dataene krydscheckes for en række variablers vedkommende.
This involves carrying out conditional cross-checks on data for several variables.
De medvirkende personers alder er en vigtig variabel ved denne form for kontrol.
The age of individuals is a key variable in elaborating this kind of test.
F.eks. kan det kontrolleres:
For example, checks can be carried out to verify whether:
• • • at et barn ikke angives at være gift eller enke/enkemand at barnet er yngre end husstandsoverhovedet og/eller hans/hendes ægtefælle at uddannelsesniveauet er kompatibelt med den angivne alder (f.eks. kan en person, der går på universitetet, ikke være under en vis alder) at en person, der ikke er i den erhvervsaktive alder, ikke klassificeres som en del af arbejdsstyrken.
• a child is not married or widowed; • the child is younger than the head of household and/or his/her spouse; • the current level of education is compatible with the stated age (e.g. a person attending university cannot be under a certain age); • an individual not of working age is not classified as belonging to the working population.
Det er også muligt at gennemføre forskellige former for kontrol ved hjælp af sandsynlighedsintervalteknikken.
It is also possible to carry out a number of tests by using the technique of plausibility intervals.
Der kan således foretages fejlsøgning ved at opstille minimum- og maksimumgrænser.
Thus, tests can be carried out by setting minimum and maximum limits.
• en person i en bestemt stillingsgruppe må have en indtægt, der falder inden for sandsynlige rammer • for fødevarers vedkommende må værdien af en post stemme overens med mængden (i et land, som registrerer mængden).
• the income earned from a job by an individual belonging to a particular socioeconomic category must fall within plausible limits; • for a food product, the value of an item must be consistent with quantity (in a country that records quantities).
For kvalitative variablers vedkommende er det også en god ide at kontrollere, at værdien af en variabel faktisk svarer til en af de givne muligheder.
For qualitative variables, it is also a good idea to check that the value of a variable does in fact correspond to one of the specified entries.
Der findes mange korrektionsmetoder, og de kan være meget forskellige fra land til land afhængigt af gældende praksis.
There are many correction methods, and they may vary considerably from one country to the next depending on current practices.
Det er derfor umuligt at anbefale en enkelt korrektionsmetode.
No single correction method can thus be recommended.
Generelt bør der dog under denne lange og vanskelige proces anvendes en god portion sund fornuft.
However, as a general rule, this long and difficult process should involve judgment (common sense).
Blandt de forskellige mulige korrektionsmetoder kan det somme tider lade sig gøre at få rettet en række fejl, hvis man vender tilbage til selve spørgeskemaerne, specielt når en række variabler er inkonsistente. Hvis der er et stort antal inkonsistenser kan denne proces dog være lang og møjsommelig.
Of the various possible correction methods, returning to the questionnaire sometimes allows certain errors to be corrected, particularly when several variables are inconsistent.
Observationsfejl kan f.eks. skyldes, at undersøgte husstande alligevel udelades, at udgifter bogføres, selv om de ligger uden for referenceperioden, eller at der gives forkerte oplysninger.
' This may, for example, be due to the omission of enumerated households, to the recording of expenditure incurred outside the reference period, or to false declarations.
I sådanne tilfælde ses værdien af uddannelse af og støtte til de personer, der indsamler oplysningerne.
This is where enumerator training and backup come into their own.
tilknytning), kan man beslutte at rette dette ved hjælp af en algoritme, hvorved alderen gøres konsistent med den anden variabel.
For example, if age is inconsistent with another variable (such as employment or relationship), there is a case for algorithmic correction by making the age consistent with the other variable concerned.
Der må i så fald søges efter kriterier, som forklarer den værdi, der skal rettes, og disse kriterier bruges så til beregning af f.eks. en gennemsnitsværdi eller værdien for den sidste ækvivalente registrering.'1'
In this case, a search must be made for criteria that explain the value to be corrected, and use is then made of these criteria to calculate, for example, an average value or the value of the last equivalent observation, etc.'0
Direkte korrektion på grundlag af oplysningerne i spørgeskemaerne kan også foretages via inputkontrol, hvor de vigtigste fejl opdages.
Direct correction based on the information contained in questionnaires can also be done via input checks that detect the main irregularities.
Ulempen ved denne metode er, at inputtiden bliver længere.
The disadvantage of this method is that it increases input time.
Indførelsen af bærbare computere i inputfasen vil sandsynligvis forbedre kvaliteten, da eventuelle fejl, der opdages, kan rettes direkte i samarbejde med husstanden.
The introduction of portable computers as input devices should improve quality, as any irregularities detected can be corrected directly in conjunction with the household.
Kvalitetskontrol ved hjælp af eksterne kilder
Quality control using external sources
Der anvendes ikke længere eksterne kilder til datakontrol på mikrodataniveau, men på aggregeret niveau.
The use of external sources to check data is no longer done at microdata level, but at aggregated data level.
Ved at sammenligne resultaterne med kilder uden for undersøgelsen kan de nødvendige rettelser foretages.
By comparing results with extra-survey sources, the necessary corrections can be made.
Det anbefales at anvende samtlige til rådighed stående kilder på nationalt niveau, idet der dog skal tages højde for forskelle i definitioner og begreber.
It is recommended that use be made of all sources available at national level, with care being taken to evaluate differences in definitions and concepts.
• beregningerne af husstandenes indkomst kan kontrolleres ved at sammenligne dem med resultaterne i Fællesskabets husstandspanelundersøgelse eller andre statistiske kilder på nationalt plan beregning af forbrugsudgifter kan sammenlignes med data fra nationalregnskabet.
• estimates of household income can be evaluated by comparing them with the results of the Community Household Panel or any other statistical source available at national level; estimates of consumption expenditure can be compared with national accounts data.
Disse metoder gør det muligt at afgøre, om tallene i hovedundersøgelsen er blevet sat for højt eller for lavt.
This method allows over- or underestimates in the principal survey results to be detected.
Alt efter hvilken kilde der anvendes ved sammenligningerne, kan det også være muligt at undersøge forskelle på et mere detaljeret niveau.
Depending on the source used for comparisons, it may or may not be possible to study divergences at a more detailed level.
Tabel 23: Fejlsøgningsprocedure efter land
Table 23: Control procedures by country
Kontrol af de faste udgifters regelmæssighed.
Control of regularity of periodic expenses.
Kontrol af balancen mellem indtægter og udgifter, opsparing og "ikke­opsparing".
Checks of the balance between receipts and expenses, saving and 'non-saving'.
Kontrol med henblik på at undgå dobbelttælling, forglemmelser osv.
Controls in order to avoid double counting, 'forgetting things' etc.
Kontrol i interviewfasen (hvor der anvendes CAPI), kontrol via registeroplysninger og ved udarbejdelse af sandsynlighedsintervaller.
Controls implemented at the interview phase (using CAPI), controls via register information and by making probability intervals.
Datainput kontrolleres for fuldstændighed.
Data entries are checked for completeness.
Der udføres omfattende sandsynlighedskontrol hos Statistisches Bundesamt og ikke på de regionale kontorer.
Comprehensive plausibility checks are carried out at the Statistisches Bundesamt and not at the regional office.
1993­resultaterne er blevet kontrolleret ved hjælp af en dialogbaseret procedure.
The 1993 results have been controlled using a dialogue-based procedure.
Der gennemføres både intern (sandsynlighedsintervaller og sammenhæng mellem pris og mængder) og ekstern kontrol.
Both internal (ranges variation and coherence of prices/quantities) and external controls are done.
Der sker en "automatisk" rensning af dataene i begyndelsen af databehandlingsprocessen.
An 'automatic' cleaning of the data takes place in the beginning of processing the data.
Logisk kontrol ved dataindsamlingen sandsynlighedsintervaller.
Logical checks at the moment of data collection using CAPI and by making probability intervals.
De oplysninger, som de enkelte husstande giver, kontrolleres ved hjælp af edb for konsistens og fuldstændighed.
The data returned by individual households are checked by computer for consistency and completeness.
De gennemløber denne edb­valideringsproces, indtil alle åbenlyse fejl er kontrolleret tilfredsstillende.
They are recycled through this computer validation process until all apparent defects are satisfactorily checked.
Der foretages ikke imputationer for manglende data.
No imputations are done for missing data.
Andre metoder beskrives i afsnittet om imputering af manglende data.
Automatic control of data via Blaise and logical controls.
Der foretages automatisk kontrol af de enkelte poster og sandsynlighedskontrol på aggregeret og individuelt niveau.
Automatic checks are performed on the individual items, plausibility checks are performed at aggregate and individual level.
Der udarbejdes oversigt over resultaterne for hver vare (gennemsnitspris, gennemsnitsmængde osv.) med henblik på at opdage og rette eventuelle systematiske fejl.
Overviews of the results for each article (average price, average quantity etc.) are compiled and used to detect and correct any systematic errors.
En række poster kontrolleres i deres helhed.
Certain items are checked on a global basis.
Til sidst kontrolleres det aggregerede datamateriale med henblik på at finde frem til ikke-systematiske fejl og usandsynlige input.
The last control is to check aggregated material in order to detect non-systematic errors and implausible entries.
Denne kontrol består hovedsagelig i sammenligninger med tilsvarende data fra tidligere undersøgelser og data fra eksterne kilder.
This mainly involves comparisons with the corresponding data from earlier surveys and data from external sources.
Efterfølgende logisk kontrol.
Logical controls a posteriori.
Der gennemføres automatisk kontrol under dataindsamlingen. Logisk kontrol.
Automatic control procedures are installed during the data collection phase.
Der gennemføres mange former for intern kontrol.
Many internal checks are carried out.
Der foretages ekstern kontrol med nationalregnskabstal, data fra detailsalgsbranchen og folketællingsdata.
External controls are done with national account estimates, data from the retail sale and census data.
Intern og ekstern kontrol (konsistens med hensyn til distribution og regression).
Internal and external controls (distribution and regression consistency).
Den første kontrol sker i datainputfasen under anvendelse af CAPI (konsistenskontrol).
The first checks of data are made at the data input phase using CAPI (consistency checks).
Behandling af manglende data
Treatment of missing data
Da manglende data har en negativ virkning på datasættenes kvalitet, er det bedre at imputere "fiktive" værdier for at sikre, at oplysningerne er udtømmende.
As missing data adversely affect the quality of data sets, it is better to impute 'fictive' values to ensure that information is exhaustive.
Hvis nøglevariablerne for en bestemt husstand indeholder for mange fejl, eller hvis der mangler for mange data, må det antages, at den pågældende husstand ikke har deltaget på tilfredsstillende vis i undersøgelsen.
However, if key variables for a particular household show too many errors, or if too many data are missing, it can be assumed that the household in question has not cooperated satisfactorily in the survey.
I så fald er det bedst at fjerne husstanden og tilpasse vægtningskoefficienterne for de øvrige husstande herefter.
In this case, the best solution is to remove the household and adjust the weighting coefficients for the other households accordingly.
Dette kan klassificeres som afvisning af at deltage i undersøgelsen, dvs. fuldstændigt bortfald.
This can be classed as refusal to participate in the survey, otherwise known as "item non-response".
Ved delvist bortfald menes derimod husstande, som har afgivet oplysninger af høj kvalitet for de fleste variabler, men for hvilke der mangler data vedrørende andre variabler. Det er denne kategori bortfald, som er omfattet af den procedure, der beskrives nedenfor.
The second category of nonresponse ("partial non-response") concerns households which have supplied high-quality information for most variables, but for which data on other variables are missing.
Hvis antallet af manglende data for en bestemt variabel i forhold til det samlede antal husstande overskrider en vis tærskel, må man imidlertid spørge sig, om det overhovedet er hensigtsmæssigt at foretage imputation, da denne variabel i så fald ikke kan anvendes til analyseformål.
However, when for a specific variable the proportion of missing data in relation to the total number of households exceeds a certain threshold, it must be asked whether or not imputation is appropriate, as this variable cannot then be used for analytical purposes.
Opsporing af manglende data
Detection of missing data
Før der kan anvendes imputationsprogrammer, må de manglende data først opspores.
Before imputation programs can be applied, missing data must first be detected.
I HBU'en kan der i denne type kontrol indgå krydscheck af en kvalitativ variabel med en kvantitativ variabel.
In the Household Budget Survey, this type of test may involve cross-checking a qualitative variable with a quantitative variable.
• • angivelse af leje, hvis den person, der bor i boligen, angiver at være "lejer" angivelse af lejeværdi, hvis den person, der bor i boligen, angiver at være "lejer, der ikke betaler eller betaler lav husleje" eller "ejer af egen bolig betaling af elektricitetsregning, hvis husstanden er tilsluttet elektricitetsnettet angivelse af indtægt, hvis der er tale om en "erhvervsaktiv person".
• • no or low rent" or "owner-occupier"; payment of electricity bill if the household is connected to a supply network; existence of income for an "economically active person".
I forbindelse med de kvalitative variabler bør der være mulighed for at anføre "ikke angivet", for at gøre det lettere at finde frem til manglende data, og at angive "ikke relevant", som dækker en helt anden situation.
For qualitative variables, provision should be made for a "not specified" entry to make it easier to detect missing data, and for a "not applicable" entry, which covers a different eventuality altogether.
Imputering af manglende data'
Imputation of missing data11
De tre vigtigste former for imputation er:
There are three main types of imputation: