Araştırmada Tarihsel İstatistiksel Verileri Anlamak

Araştırmadaki tarihsel istatistik verileri, spekülasyonlardan doğru bir şekilde aktarılan bir analiz haline getirir. Geçmişten gelen sayısız kayıt - sayım sayıları, ticaret öncülüğü ve ölüm tabloları gibi - bilim insanları, demografik değişimleri, ekonomik dalgalanmaları ve sosyal dönüşümleri takip etmek için hassas bir temel sağlarken, bu veriler hipotezleri test etmek, uzun vadeli eğilimleri tanımlamak ve zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zamanlarındaki karşılaştırmaları sağlamak için mükemmel bir şekilde temel sağlar.

Tarihsel İstatistiksel Veriler Nedir?

Tarihsel istatistik verileri, çağdaş analiz için kullanılabilir olan geçmişte kaydedilen herhangi bir sayısal bilgiyi ifade eder.Bu şunları içerir:

  • [FONT=0]Populations[[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜSÜŞÜNÜŞÜNÜ:0)Population countes[[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜN)[Üye Olmayanlar - Yaşlılar, Genellikle yaş, seks, ırk, meslek ve marital statüsü tarafından kırıldılar. Erken nüfuslar bazen sadece hanelerin kafalarını vurdular; modernler her bireyi yakaladılar.
  • [FONT:0]Economic göstergeleri[[Dönetici: 1)) - GSYİH tahminleri, enflasyon oranları, ticaret dengesi ve fiyat endeksleri ekonomik tarihçiler tarafından yeniden inşa edildi. Bu genellikle para birimleri ve satın alma gücü için ayarlamalar gerektirir.
  • [FONT:0]Sosyal istatistikler – suç oranları, eğitim kaydı, halk sağlığı ölçümleri (örneğin, ölüm masaları, hastalık inmesi). “köpek” tanımları yüzyıllardan dramatik bir şekilde değişti.
  • [FONT:0]Political Records[[[Dönetici: 1) Seçim sonuçları, yasama rulo aramaları, hükümet harcamaları raporları. Tarihsel seçim verileri farklı seçim sistemleri veya gerrymandered sınırları kullanabilir.
  • [FONT:0]Geospati ve çevre verileri[Dönemli: 1) Tarihsel haritalar, iklim kayıtları, arazi anketleri. Örneğin, [[ŞUygunT:2).NOAA Paleoclimatoloji veri setleri) ağaçla kaplı ve buz çekirdekli verilere yüzyıllardır sunuyoruz.

Bu kayıtların, 1900'de yayınlanan el yazısına göre çeşitli şekillerde var ve sayısallaştırılmış veritabanı.Bu hataların tarihsel verilerinin nadiren modern anket verileri olarak temiz veya tutarlı olduğu anlayışı vardır. Tanımlar zamanla değişir (örneğin, 1900'de “çalışma”yı oluşturanlar, koleksiyon yöntemleri farklıdır ve boşluklar yaygındır.

Neden Tarihsel İstatistiksel Verileri Kullanın?

Araştırmacılar çeşitli zorlayıcı nedenlerle tarihsel verilere dönerler:

  • [FONT:0] Uzun vadeli kalıpları [Dönetici: 1) • İklim değişikliğini incelemek veya kentselleşmenin etkilerini anlamak için bir yüzyıl boyunca suç oranları izlemek için 150 yıllık sıcaklık kayıtlarını analiz edin.
  • [FONT:0) Geçmiş olaylara karşı test teorileri[[Dönetici: 1) Ekonomik tarihçiler tarife politikaları, savaşlar veya salgınların etkisini değerlendirmek için tarihsel ticaret verilerini kullanırlar.
  • [FONT:0] Mevcut sorunlar için başvuru kapsamı[[Dönemli: 1) Tarihsel eşitsizlik eğilimlerini anlamak zengin dağıtım ve sosyal hareketlilik hakkında modern politika tartışmalarını bilgilendirir.
  • [FONT:0) Özel kaynakların sessiz olduğu boşluklar – Census kayıtları, çağdaş yazarların göz ardı ettiği veya reddettiği demografik değişiklikler ortaya çıkarabilir.
  • [FONT:0)Increase araştırma güvenilirliğini[[[Dönetici: 1) - anlatı kaynakları ile sayısal kanıtları birleştirerek tartışma kaynaklarını güçlendirerek ve yenidenroditeye izin verir.

Çalışmanızı ampirik verilerle zemine dayanarak, anekdote'nin ötesine geçiyorsunuz ve diğer akademisyenlerin de disiplinlerarası bağlantıları, tarihle ekonomi, sosyoloji, siyasi bilim ve halk sağlığıyla bağlantı kurmasını sağlıyorsunuz.

Araştırmanıza Instri Historical Statistics Data at Your Research

1. Güvenilir Kaynağı Tanımlayın

Yazara uygun repositorlar tarafından başlayın. Hükümet arşivleri, üniversite veri hizmetleri ve saygın araştırma kuruluşları sizin en iyi bahislerinizi içerir: Anahtar kaynaklar şunları içerir:

  • [FONT=0)U.S. Ulusal Arşiv ve Kayıt Yönetimi (NARA)) - federal sayı, askeri kayıtlar ve ekonomik istatistiklere sahiptir. [TR:2).Explore NARA'nın istatistiksel holdingleri).
  • [FONT=0)ICPSR (Siyasi ve Sosyal Araştırmalar için Konsülyum)[Dönetici)[Döneticileri)[değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir]
  • [FONT=0)UK Data Archive[[[Dönetici:0)[[değiştir | kaynağı değiştir] [FONT=0) İngiltere verisi ile ilgili olarak 1801'den veri sayım.]
  • [FONT:0) Amerika Birleşik Devletleri (HSUS))'in kurucu istatistiki (ABD)[FONTD)[FONTD)[FONT=0) mevcut ABD'nin sömürge zamanlarından gelen bir veri. [FONTFLT:2).
  • [FONT=0) Dünya Bankası Data Kataloğu[[[Dönetici:0)[değiştir | kaynağı değiştir] - çoğu ülke için tarihsel ekonomik göstergeler içerir.
  • [FONT:0) Avrupa Tarih İstatistik[[[Dönetici: 1) Brian Mitchell tarafından derlenen, birçok üniversite kütüphanesi aracılığıyla basılı ve online olarak kullanılabilir.

Herhangi bir kaynak kullanırken, kanıtlananını doğrulayın. Verileri kim topladı? Hangi amaçla?Kaynaklar (kod kitapları) değişken tanımları açıklayın?Reputable repositories bu metadata'yı da kontrol edin: tablolar manuel olarak anahtarlandı veya OCR'd?

2. Veri Koleksiyonunun Contextini Anlayın

Tarihsel veriler zamanın bir ürünü. 19. yüzyıl sayımı, her özgür kişinin adını kaydetmek için ilk alınabilir; daha sonra, köleleştirilmiş formlar altında numaralar, teknolojiler ve sosyal normlar sorularını şekillendirdi ve insanların nasıl yanıt verdiklerini şekillendirdi.

  • Veri koleksiyonculara verilen orijinal talimatları okuyun (many arşiv kod kitaplarında mevcuttur).
  • Coğrafi sınırlarda (örneğin, ilçe hatları, ulusal sınırlar) not değişiklikler. [FONTD:0) Ulusal Tarihsel Coğrafya Bilgi Sistemi (NHGIS)) ABD'nin sayım süreleri için sınır dosyaları sağlar.
  • Uygulamada yasal tanımları araştırın (örneğin, “çalışan” işsizlik sigortasından önce farklı bir şey anlamına geliyordu; “farmer” kiracıları ve işçileri içerebilir.
  • Politika manipülasyonu, lojistik zorluklardan veya hükümetten gelen aşırı hesaplardan haberdar olun.

Context is not optional; Bu, veri setinizin oluşturulmasını tartışan ikincil literatürde temelseldir.

3. Veriler Temiz ve Preprocess the Data

Tarihsel veri kümeleri genellikle eksik değerleri, tutarsız kodları veya transkript hataları içerir. analiz etmeden önce: ihtiyacınız olabilir:

  • [FONT:0)Standartize formatları[Dönetici:0)[Döneticiler[Döneticiler)[Dönemler:)[Düzücüler[Dönemler:)))[değiştir | kaynağı değiştir] - eski kilodan modern eşdeğerlere para birimine, tarih formatlarına (örneğin Julian to Gregorian takvimleri), on on yıllardır harmonize ırk / etnik kategoriler.
  • [FONT:0] Eksik değerlerin [[Dönetici: 1) Doğrusal interpolasyon, birden fazla dürtü veya maksimum olasılık, ancak varsayımlarınızı önceden işleme girişte açıkça belgeleyin.
  • [FONT=0) Dışlayıcılara Giriş Yap[[Dönetici:0) - ani bir artış, bir veri hatası olabilir (örneğin, yanlış yersiz dekanlık, transkripsiyon hatası) veya gerçek bir olay (örneğin, hasat başarısızlığı, savaş).
  • [FONT:0) Türbe değişkenleri[Dönemli değişkenler) - örneğin, nüfus toplamlarından gelen kapita oranları hesaplayın veya fiyat endekslerinden büyüme oranları üretir.
  • [FONT:0] Kayıp ülke/bölge tanımlayıcıları ile ilgili olarak[[Dönetici: 1) tarihsel sınırlar değişir (örneğin, Prusya, Avusturya-Hungary), bu yüzden modern birimleri tarihsel eşdeğerlere ihtiyacınız olabilir.

R gibi yazılımlar (köpek, hayvanat bahçesi ve onuntor) veya Python (pandas, numpy) ölçeklendirmeyi başarabilir. Anahtar, çalışmanızı çoğaltmak için şeffaf bir günlük tutmaktır.

4. Analyze Trendleri ve Desenleri

Veriler temiz olduğunda, keşfedin. tanımlayıcı istatistiklerle başlayın: ne anlama geliyor, medyanlar ve aralıklar? Trendleri aramak için zaman içinde değişkenler, döngüler veya yapısal molalar. Common analitik yaklaşımlar şunları içerir:

  • [FONT=0]Time-eeere regresyon[[[Dönetici: 1 ) - zaman eğilimlerini kontrol ederken bir değişkenin etkisini modelleyin. otokorelasyon ve sabitlik konusunda dikkatli olun (eğer gerekirse ilk farklılaşma).
  • [FONT:0]Difference-in-differences[[Dönetici: 1), tarihsel bir olaydan etkilenen bir grupla (örneğin, politika değişikliği, doğal felaket) daha önce ve sonrasındaki bir kontrol grubuna karşı.
  • [FONT:0)Factor analizi[[Dönetici:0)[[Dönetici:0)) - birçok tarihsel göstergeyi altta yatan boyutlara indir (örneğin, kentselleşme, okuryazarlık ve endüstriyel çıktıdan “modernleşme” bir indeksi).
  • [FONT:0)Cluster analizi[[[Dönetici: 1) Grup bölgeleri veya gelişim tiplerini tanımlamak için benzer istatistik profilleri ile dönemler.
  • [FONT:0] Tarih analizi[[[Dönemli: 1))[[Dönemli:0) Tarih analizi[[[Dönem: 1)) - öğrenim süresi için faydalı (örneğin, bir şehir yeni bir teknoloji benimsemeye kadar zaman).

Her zaman örnek boyutlarda ve veri kalitesi aklınızda bulundurun. Küçük bir dizi veri noktası sofistike modeller destekleyemez.Templement of Historical Sociology) for methods customize to historical data. For more general time-set guide,ENFLT:2).Forecast: Principles and Practice by Hyndman and Athanasopoulos Ücretsiz online bölümler sunuyor.

5. Etkili Görselleştirmeleri Kullanın

Tarihsel veriler genellikle uzun dönemler boyunca görselleştirmeler temel alır. İyi grafikler tablolarda görünmez desenleri ortaya çıkarabilir. Bu en iyi uygulamaları takip edin:

  • [FONT:0) Zaman serisi için çizgi grafikler kullanın[Dönetici:0)[Dönder: 2) Trendler için en sezgisel format (örneğin, erkek vs. kadın ölümleri için birden fazla satır kullanmayı düşünün.
  • [FONT:0] Önemli olaylar için bir notu ekleyin[Dönem: 1) Savaşlar, politika değişiklikleri, ekonomik krizler veya zaman çizelgesindeki iklimolojik olaylar.
  • [FONT=0) Karşılaştırmayı sağlamak için birden fazla grafikte tutarlı ölçekler tutar, ancak veri büyüklüğü siparişlerini (örneğin, yüzyıllar boyunca GSYİH) kullanır.
  • [FONT=0)Choose colorblind-friendly paletler[[DÜT:1) – kırmızı yeşil kontrastlardan kaçın.UseENFLT:2).
  • [FONT=0)Include güven aralıkları[[Dönetici: 1) Veriler agresyon belirsizliği (örneğin, yetersizlik veya örneklemeden) tanımaktadır.
  • [FONT:0)Ensure readability - açık bir font kullanın, aşırı 3D etkilerden kaçının ve efsanelere güvenmek yerine doğrudan efsaneleri etiketlemek için bir modlar etiketi kullanın.

Ekranlar: 0,0|Döntgen[Dönetici:2|Dönetici], ve Python'un )[Döneticileri için iyi işliyor.

6. Birden çok kaynakla Cross-Verify

Tek bir tarihsel veri kümesi mükemmel değildir. Triangulation – farklı koleksiyonlardan aynı ölçüyü karşılaştırır – güven sağlar. Örneğin, ABD Census sayımı, göçmenlerin veri kalitesi hakkında farklı varsayımlara nasıl kontrol edilebilir.

Overcoming Common Pitfalls

Anachronism

Son verilerdeki en büyük tehlike modern kategorilere engel oluyor. 19. Yüzyıl “farmer”, küçük bir çiftçi veya bir plantasyon sahibi – tüm bir meslek kodu altında toplanıp, süreklilik kanıtınız olmadıkça çağdaş kutulara uyum sağlamak.

Hayatta kalma Bias

Sadece mevcut olan veriler mevcut. Bu genellikle servetli, okuryazarlığa veya merkezi olarak toplumlara uygulanan. Örneğin, ortaçağ ticaret istatistikleri çoğunlukla Avrupa limanlarından geliyor; Afrika ve Asya kayıtları bu boşlukları kabul ediyor ve sonuçlarınızı sistematik olarak önyargılıyorlar.

Ekolojik Fallacy

Aggregate verileri (örneğin, ortalama gelir) bireysel davranışlara yol açmaz. Grup seviyesindeki bir eğilim, bu grupta belirli bir kişi için tutmaz.Eğer araştırma sorunuz bireyler hakkındaysa, mikrodata – bireysel insanların veya hanelerin anonim kayıtları – IPUMS gibi) ABD'de birçok sayım örneği (IPUMS gibi).

Ölçüyü görmezden gelmek

Tarihsel veriler kasıtlı ve kaza hataları ile doludur. Örneğin, geri dönüşümlerinizi kontrol etmek,% 10 yanlış sınıflama oranını önemli bir değişkende yeniden test etmek.Test ölçüm hatası hakkında açıkça tahminler.

Digitized Datasets'te Bias

Digitization projeleri genellikle iyi bilinen, kolayca erişilebilir koleksiyonlara öncelik verir. Bu, belirli bölgelere, zaman dönemlerine veya konularda yapay bir konsantrasyon yaratabilir. Her zaman şunu sor: orijinal kayıtların oranı sayısallaştırılmış mıydı?

Gelişmiş Analiz için Araçlar ve Teknikler

Tarihsel Belgelerden Veri Ekstraları

Birçok tarihi veri setleri yalnızca basılı tablolar veya tarama sayfaları olarak mevcuttur. Optik Karakter Tanımlaması (OCR) dramatik bir şekilde gelişmiştir, ancak hala eski fontlarla mücadele etmektedir, smudged ink ve multi-column yerleşimleri için.

  • [FONT:0)Transkribus[[Dönetici: 1))[[Dönemli metin tanıma için bir AI-güçlü platform, genellikle 17-19. yüzyıllardan arşiv belgeleri için kullanılır.
  • [FONT:0)Tabula[[Dönemli: 1) - PDF tablolarından verileri çıkarın, özellikle PDF formatında hükümet raporları için faydalı.
  • [FONT=0]Tesseract OCR[[Dönetici: 1 ) - birçok dil için destekle açık kaynak OCR motoru; tarihsel fontlarda eğitim görebilir.
  • [FONT=0)DH araçları - Linguistic Data Consortium'un tarihi OCR'ye sunduğu gibi ([DDDH:0).LDC).

Her zaman hata oranlarını tahmin etmek için otomatik olarak veri örneği doğrulamak. kritik değişkenler için, iki bağımsız araştırmacı tarafından çifte giriş düşünün ve diskrepancies uzlaştırın.

Datasets Over Time

Uzun zamandır bilgi edinmek genellikle farklı noktalardan kayıt almak gerektirir - örneğin, birden fazla sayı arasındaki bireyleri yönlendirebilir.Bu, olasılıksal kayıt bağlantılarını kullanarak yapılır (ayrıca fuzzy eşleştirme olarak adlandırılır). Software likeFLT:0)merge-names[FLT)[FLT) veya yaş arasındaki değişkenleri doğruyu geliştirmek için.

Historical GIS

Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) tarihsel veya modern sınırlara ilişkin tarihsel verileri haritalamanıza izin verir.TheETHFLT:0) Ulusal Tarihsel Coğrafya Bilgi Sistemi (NHGIS)) ABD'nin 1790'dan fazla veri ve sınır dosyalarına göre, diğer ülkeler için, DUYURULAR:2).

Tarihsel Veriler için Doğru İstatistiksel Yöntemleri Seçin

Çünkü tarihsel veriler genellikle standart regresyon varsayımlarını ihlal eder (örneğin, sürekli varyans, bağımsızlık), özel yöntemler düşünün:

  • [FONT:0]Newey-West standart hataları[Dönem: 1) Zaman serilerinde otokorelasyon ve heterozlik için ayarlayın.
  • [FONT:0]ARIMA modelleri - tarihsel şokların tahmin veya test sonuçları için.
  • [FONT=0)Quantile regresyon[[Dönetici: 1) Dağıtım üzerindeki etkileri inceler, yanıltıcı olduğunda faydalı olur (örneğin, zenginlik eşitsizliği).
  • [FONT:0)Bootstrapping[Dönetici: 1 ) - küçük veya dağınık örneklerle belirsizlik tahminleri için.

En iyi yöntem, veri yapısınıza ve araştırma sorunıza bağlıdır; karmaşıklıkta sağlamlığı önceden tanımlamak; botlara güven aralıkları olan basit bir fark-in-means, hatalı yapısal denklem modelinden daha güvenilir olabilir.

Quantitative ve Qualiteative Del

Sadece sayı tüm hikayeyi anlatamaz.Pir Your Statistics with Contemporary letters, diaries, gazete makaleleri veya yasal tartışmalar. Qualitative resources Açıklamalar için nicel kalıpların arkasındaki mekanizmaları açıklayabilir. Örneğin, 1846'dan sonra bir damla gözlemlerseniz, parlamento kayıtlarının Corn Law'un geri dönüşünü ortaya çıkarabilir. Conversely, nitel kaynaklar size veri problemlerine uyarılabilir: belirli bir mahallede, resmin bu alandaki oransız olduğunu gösterir.

Yazı yazarken, iki kanıt türüne göz atın. Bir paragraf "The istatistiksel kayıt% 12 düşüş gösteriyor", sonra “bu çağdaş gözlemcilerin atıldığı” ve bir çiftçinin günlüğünü örtmesi.Bu denge, özellikle birincil kaynakları ortaya çıkarmak için tıkanıklığınızı sağlar.

Etik düşünceler

Tarihsel veriler genellikle savunmasız popülasyonları içerir - köleleştirilmiş insanlar, mülteciler, fakirler - bilgilerini nasıl kaydettirilmediğini veya kullanılmadığını kontrol etmediler. Kayıtlar yüzyıllarca eski olsa bile, bireyleri insansız bir şekilde sunmadan kaçının. Bireysel anlatıyı kullanmadıkça yapısal kalıplara odaklanın. Ayrıca, verilerin silinmesi ve analizinin eleştirel olarak şekillendirildiği güç dinamiklerini kabul edebilir.

Ayrıca kendi konumsallığınız hakkında şeffaf olun. ait olmayan bir topluluk hakkında tarihsel verileri analiz ederseniz, o topluluğun uzmanlarına danış veya en azından bunu yapanlar tarafından yapılan etik tarihi araştırma sadece doğrulukla değil, saygı ve hesapla ilgili olarak işlenir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Tarihsel istatistik verileri, yalnızca geçmiş ancak kalıcı sosyal ve ekonomik kuvvetlerle ilgili olan araştırmalar için güçlü bir araçtır.Bir sonraki projenize dikkatlice girerek, her tarihsel veri kümesinin insan sanatını düzeltebileceğini unutmayın - mükemmel, ancak burada belirtilen adımları uygulayın, en iyi burs, bulgularınızı bir araya getirir ve çalışmanız, bilimsel görüşlerinize güvenilir bir şekilde katkıda bulunacaktır.