Adaptation of Statistics Canada and Eurostat methodologies for variance estimation of changes of the main labour force indicators in Iran
Notice bibliographique
Résumé
The changing values of the indicators obtained from national labour force surveys provide analysts and planners with valuable information on the fluctuations of the labour market of the country. Labour force surveys in many countries follow the standards established by the International Labour Organization, and, as a result, tend to be similar in various respects. Given these similarities, the procedures used by the statistical organizations of Canada and the European Union are examined in this paper for the development of variance estimates of changes of the labour force indicators in Iran. While the survey in Iran and those in the countries under study have many similarities, they also differ in certain respects, namely, in terms of the periodicity of the survey, the rotation pattern as well as the unit of rotation, and the possible existence of non-response among the primary sampling units. Here, first, the methodologies of Statistics Canada and Eurostat are modified and adapted to the particularities of the labour force survey in Iran. Then, the results are compared. Among the four methods examined, the bootstrap methodology of Statistics Canada, after some modifications and adaptations, is found to be especially suitable for application in the labour force survey of Iran and, perhaps, in other counties with similar conditions. The proposed methodology can, particularly well, take into account the impact of the various steps of weight calculations on the variance estimates of change of the main labour force indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».