التحليل الديموغرافي: منهجية شاملة لتقييم جودة التعدادات السكانية
يُعد التحليل الديموغرافي أداة أساسية وفعّالة لتقييم جودة البيانات التي يتم جمعها في التعدادات السكانية. تُشجع الدول على تبني هذه المنهجية لضمان دقة وشمولية إحصاءاتها. لا يقتصر التحليل الديموغرافي على مجرد فحص البيانات، بل يتضمن مجموعة واسعة من الأساليب المتقدمة التي تُستخدم للكشف عن الأخطاء وتصحيحها.
1. تقييم دقة بيانات العمر والجنس:
يُعتبر تقييم دقة بيانات العمر والجنس هو النقطة الأساسية في التحليل الديموغرافي، وله عدة طرق:
- الهرم السكاني: الأسلوب الأساسي لتقييم البيانات هو التحليل البياني للهرم السكاني. من خلال رسم توزيع السكان حسب العمر والجنس، يمكن للمحللين الكشف بسهولة عن أي تشوهات غير طبيعية في الهرم، مثل وجود فجوات غير مبررة أو تضخم في فئات عمرية معينة، مما يشير إلى وجود أخطاء في البيانات.
مؤشرات موجزة لدقة البيانات: تُستخدم مؤشرات إحصائية موجزة لفحص الاتساق الداخلي للبيانات. من أبرز هذه المؤشرات:
- الرقم القياسي لدقة العمر/الجنس (Age-sex Accuracy Index): الذي أعدته الأمم المتحدة، وهو مؤشر مُركب يُقيس انحراف نسب العمر والجنس المُشاهدة في التعداد عن النسب المتوقعة لكل فئة عمرية، ويجمع هذه الانحرافات في رقم واحد يعكس مستوى الدقة.
- مؤشرا ويبل وماير (Whipple's Index and Myer's Blended Index): وهما مؤشران يُستخدمان بشكل خاص للكشف عن ظاهرة التكويم العمري (Age Heaping)، وهي ميل الأفراد للإبلاغ عن أعمار تنتهي بأرقام معينة (مثل 0 أو 5) بدلاً من أعمارهم الحقيقية.
- نظرية المجتمع المستقر: تُستخدم هذه النظرية لمقارنة توزيع العمر والجنس في التعداد الفعلي مع توزيع متوقع لمجتمع مستقر افتراضي (مجتمع ذو خصوبة ووفيات ثابتة). تُعد هذه المقارنة مفيدة في الدول التي لا تزال خصوبتها ووفياتها مستقرة نسبياً، لكن فائدتها تقل في الدول التي تشهد انخفاضاً حاداً في معدل الخصوبة.
2. تحليل أخطاء الشمول: الكشف عن الفجوات في التعداد
بينما تُقدم الأساليب السابقة تقييماً عاماً لجودة البيانات، فإنها لا تُحدد مصادر الأخطاء بدقة. ولتحديد أخطاء الشمول (أي عدد السكان الذين لم يتم إحصاؤهم أو تم إحصاؤهم مرتين)، يُعتبر التحليل المقارن للتعدادات المتتالية هو الأداة الأكثر فعالية. تتضمن هذه الأساليب الأربعة الرئيسية:
- التقدير القائم على السجلات الحيوية: يتم تقدير عدد السكان المتوقع بعد التعداد السابق باستخدام بيانات الولادات والوفيات، ثم تُقارن هذه التقديرات بنتائج التعداد الجديد.
- الإسقاطات السكانية (Cohort Component Method): تُستخدم بيانات التعداد السابق كأساس لإسقاطات مستقبلية للسكان، مع الأخذ في الاعتبار معدلات الخصوبة والوفيات والهجرة من مصادر متعددة. تُقارن هذه الإسقاطات بنتائج التعداد الجديد للكشف عن أي فجوة في الشمول.
- معدلات البقاء (Survival Rates): تُقارن التوزيعات العمرية لتعدادين متتاليين بناءً على معدلات بقاء مجمعة، مما يكشف عن الاختلافات غير الطبيعية في حجم الفئات العمرية.
- الأسلوب الإحصائي للتحليل الانحداري (Cohort Survival Regression Method): تُستخدم طرق إحصائية لتقدير معامل تصحيح الشمول، مما يجعل نتائج الأعمار من التعدادين متسقة مع بعضها البعض.
من المهم ملاحظة أن الأسلوبين الأولين (التقدير بالإحصاءات الحيوية والإسقاطات السكانية) يُفضل استخدامهما على المستوى الوطني، خاصة في الدول التي تفتقر إلى بيانات دقيقة حول الهجرة على المستوى دون الوطني.