Identyfikacja i delimitacja obszarów wzrostu i obszarów problemowych
Identyfikacja i delimitacja obszarów wzrostu i obszarów problemowych
Identyfikacja i delimitacja obszarów wzrostu i obszarów problemowych
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
II. Etap<br />
n<br />
t<br />
t t<br />
x = ∑ wi<br />
⋅ xi<br />
= x<br />
i=1<br />
t<br />
woj<br />
t<br />
x<br />
i<br />
– wartość wskaźnika w i-tym powiecie w roku t,<br />
n<br />
t<br />
t t 2<br />
, s = ∑ wi<br />
⋅ ( xi<br />
− x)<br />
, gdzie<br />
t<br />
x<br />
woj<br />
– przeciętna wartość wskaźnika w województwie w roku t,<br />
t<br />
w<br />
i<br />
– waga dla i-tego powiatu w roku t, która równa się udziałowi liczby osób danej kategorii<br />
(ew. powierzchni) w ogólnej liczbie osób danej kategorii (ew. w ogólnej powierzchni)<br />
w województwie.<br />
i=<br />
1<br />
Utworzenie finalnego zestawu wskaźników diagnostycznych.<br />
Ze zbioru potencjalnych wskaźników diagnostycznych, wykorzystując klasyczny współczynnik<br />
zmienności oparty na odchyleniu standardowym V s , dokonano eliminacji cech charakteryzujących się<br />
niskim zróżnicowaniem. Przyjęto, że zbyt słabymi właściwościami diagnostycznymi odznaczają się<br />
cechy, dla których współczynnik zmienności jest mniejszy od wartości progowej V S<br />
wynoszącej 10%.<br />
Kolejnym kryterium doboru cech do analizy było ich słabe skorelowanie. W niniejszej analizie<br />
przyjęto arbitralnie 3 w przekroju powiatowym progowy poziom współczynnika korelacji równy 0,7.<br />
Zatem, dla każdego wyróżnionego aspektu badawczego obliczono współczynniki korelacji wszystkich<br />
par potencjalnych zmiennych i wybrano taki zestaw zmiennych, dla których współczynniki korelacji<br />
przyjmowały wartości niższe od przyjętej wartości progowej.<br />
W wyniku przeprowadzonej procedury eliminacji wskaźników nieistotnych, tj. takich dla których<br />
współczynnik zmienności był mniejszy niż 10% i/lub współczynnik korelacji był większy niż 0,7,<br />
otrzymano finalny zestaw wskaźników diagnostycznych, który jest bazą dalszej analizy, tj.<br />
obliczenia dla każdego zakresu tematycznego syntetycznego miernika rozwoju, a na jego podstawie<br />
dokonanie delimitacji <strong>obszarów</strong>. W analizie zaprezentowano w ośmiu tablicach wartości dla typu<br />
cech.<br />
III. Etap<br />
Konstrukcja miernika syntetycznego<br />
1. Określenie charakteru przyjętych do badania cech diagnostycznych - podział cech na<br />
stymulanty oraz destymulanty. Pod pojęciem stymulant rozumie się cechy, których wysokie<br />
wartości wskazują na wysoki poziom rozwoju społeczno-gospodarczego, świadczą o wysokich<br />
potencjałach rozwojowych, istotnych przewagach konkurencyjnych. Destymulantami są cechy,<br />
których wysokie wartości mogą hamować rozwój społeczno – gospodarczy, świadczą<br />
o występowaniu barier rozwojowych. Pożądane są, zatem niskie wartości tych cech.<br />
Wstępny zestaw wskaźników diagnostycznych wraz z określeniem charakteru wskaźnika (S – stymulanta,<br />
D – destymulanta) - jego definicji z krótkim uzasadnieniem wyboru przedstawiono<br />
w rozdziałach 3.1 – 3.8.<br />
3<br />
W analizach statystycznych zwykle przyjmuje się, że wartość współczynnika korelacji Pearsona z przedziału<br />
[0,7; 0,9) świadczy o znaczącej zależności korelacyjnej między zmiennymi.<br />
16