Estimation of selected demographic and health indicators for provinces of Turkey from census and survey data by using small area estimation techniques

Abstract

ÖZET SEÇİLMİŞ DEMOGRAFİK VE SAĞLIK GÖSTERGELERİNİN TÜRKİYENİN İLLERİ İÇİN SAYIM VE ALAN ARAŞTIRMASI VERİLERİNDEN KÜÇÜK ALAN KESTİRİM YÖNTEMLERİ KULLANILARAK HESAPLANMASI Gelişmekte olan bir ülke olarak Türkiye'de eksiksiz ve güvenilir bir istatistiksel, demografik ve sağlık verisi yoktur. Türkiye'de cumhuriyetin kurulmasından bu yana sayımlar yapılmaktadır. İyi bilindiği gibi sayımlar ilçe bazında bile bilgi sağjasalar dahi bu bilgi sınırlı ve eksiklikleri vardır, örneklem araştırmaları doğru ve ayrıntılı demografik ve bazı sağlık verilerini sağlamaktadır. Bununla birlikte, bu bilgi ülke geneHJar/kent ve bölge düzeyiyle sınırlıdır. Nüfus ve sağlık verisine olan ihtiyaç her zaman politikacılar, araştırmacılar ve yerel yöneticiler için önemli bir mesele olmuştur ve sadece ülke veya bölge geneli için değil kendi yöreleri içinde bu bilgiyi öğrenmek istemişlerdir. Alt birimler için istatistikler genellikle küçük alan istatistikleri olarak anılırlar ve bu istatistikleri tahmin etmek için bir çok teknikler önerilmiştir. Bu teknikler geleneksel ve modele dayalı teknikler olarak smıflanduılabilirler. Bu çalışmada il bazında bazı seçilmiş nüfus ve sağlık göstergeleri için küçük alan kestirimleri uygulanarak tahminler üretilmesi hedeflenmiştir. 1990 Nüfus sayımı ve 1998 Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştirması veri kaynakları olarak kullanılmıştır. Üç küçük alan kestirim yöntemi kullanılmıştır. Sentetik tahminler geleneksel yöntemlere bir örnek olarak kullanılmıştır. Bu teknik doğrudan bölge tahminlerine çok yakın sonuçlar üretir ve standart hataları hesaplamak mümkün değildir. `Çoklu imputasyon yönteminin` uyarlanmasıyla bir teknik geHştirilmiştir. Ana fikir ilçe seviyesinde birleşmiş bir veri setinde sayım değişkenlerinin tam gözlendiği ve araştırma değişkenlerinin eksik gözlendiği varsayılarak bu eksik ilçelere imputasyonla tahminlerin yapılmasıdır. Bazı sistematik olarak seçilmiş nüfus ve sağlık göstergeleri bu ilçe bazında doldurulmuş verilerin il düzeyinde birleştirilmesiyle tahmin edilmiştir. Burada standart hataları hesaplamak mümkündür. Bir üçüncü tahmin seti olarak bileşik tahminlerde hesaplanmıştır. Bu tahminler doğrudan ve çoklu imputasyonla tahmin edilmiş varyanslarm minimize edildiği bir kombinasyondur. Doğrudan, sentetik, çoklu imputasyonlu ve bileşik yöntemlerle tahminler hesaplanmıştır. Tahmin edilen değişkenler kimi yüksek, kimi düşük değerler alan orantılardır. Doğrudan tahminler genellikle küçük örneklemlerden dolayı güvenilir olmayan tahminlerdir. Sentetik tahminler bölgesel tahminlere çok benzemektedir. Çoklu imputasyon ve bileşik yöntemle üretilen tahminler yüksek yaygınlıktaki göstergeler için güvenilir ve düşük yaygınlıktaki göstergeler için güvenilir olmayan tahnunlerdir. Anahtar kelimeler: Küçük alan kestirimi, Çoklu imputasyon, karmaşık tasarımlar, Bileşik tahminler, Nüfus ve sağlık göstergeleri

IV ABSTRACT ESTIMATION OF SELECTED DEMOGRAPHIC AND HEALTH INDICATORS FOR PROVINCES OF TURKEY FROM CENSUS AND SURVEY DATA BY USING SMALL AREA ESTIMATION TECHNIQUES As a developing country, Turkey does not have a complete and reliable registration system on statistical, demographic and health data. Turkey has been taking censuses since the beginning of the establishment of the Republic. As well known, censuses provide demographic information on as detailed as district level but this information is very limited and has some deficiencies. Sample surveys provide accurate and detailed demographic information and some basic hearth information. However, this information is limited for to nation totals, urban/rural levels and at most to regions due to the nature of sample surveys. The need for demographic and health information is always a current issue and especially policy makers or decision makers, researchers and local governors wish to know them not only for nation-wide or regional base, but also for their own area. Statistics for subdivisions, commonly referred to as small area statistics and there are several techniques proposed for small area estimation. These techniques can be classified as traditional and model based techniques. In this study, it is aimed to use small area estimation techniques in order to produce provincial estimates of some selected demographic and health indicators. The 1990 population census and 1998 Turkish Demographic and Health Survey were used as data sources. Three small area estimation techniques were used. Synthetic estimation techniques were used as an example of traditional methods. This technique produces results that are very similar to regional direct estimates and standard errors are not available. A technique was developed as an adaptation of `multiple imputation technique`. The main idea is to impute the estimates of districts where the census variables assumed the fully observed variables and survey variables assumed to be variables with missing in an aggregated district level data set. Some systematically selected demographic and health indicators were estimated by combining the observed and imputed district level estimates for provincial level. It is possible to calculate standard errors with multiple imputation. A third series of estimates, called composite estimates, were also calculated. This estimate is a combination of direct and estimates of multiple imputations whose variances rninimized. Results of direct, synthetic, multiple estimation and composite estimation methods were computed. Selected indicators, which are proportions, had both high and low prevalence. Direct estimates are generally not reliable due to small sample sizes. Synthetic estimates produced results that are very similar to regional estimates. The estimations for high prevalence indicators produced reliable estimates of multiple imputations and composite estimates, while the estimations for low prevalence indicators produced unreliable estimates of multiple imputations and composite estimates. Key words: Small Area Estimation, Multiple Imputation, Complex Designs, Composite Estimates, Demographic and Health Indicators