1. Workshop on Demographic Analysis and Evaluation حلقة عمل بشأن التحليل الديمغرافي والتقييم

2. Age and Sex Structure: Correcting for Age Misreporting هيكل العمر والجنس : تصحيح أخطاء ابلاغ(تقرير) العمر

3. Methods for Correcting Age Misreporting While errors in an age-sex distribution are not always matters of age misreporting, this type of error is common for some populations. The analyst’s task is to distinguish (a) age misreporting over parts of the age distribution from (b) age misreporting over most or all of the age distribution from (c) age-and-sex- selective reporting errors from (d) irregularities in an age-sex distribution due to real demographic events. Smoothing techniques have frequently been used for correcting data for age misreporting. 3

4. 4 أساليب لتصحيح العمر نشر أنباء (تقارير)خاطئة مضللة اخطاء توزيع «العمر-جنس» ليست دائماً مردها سبب العمر,لكن هذا النوع من الخطأ شائع لبعض التحليلات السكانية. مهمة المحلل التمييز بين (أ) العمر نشر أنباء مضللة عبر أجزاء من التوزيع العمري من (ب) العمر نشر أنباء مضللة على معظم أو كل من التوزيع العمري من أخطاء التقارير (ج) العمر-وجنس الجنين من (د) مخالفات في توزيع عمر-جنس سبب أحداث حقيقية ديموغرافية. وكثيراً ما استخدمت تقنيات تجانس لتصحيح البيانات لنشر أنباء مضللة العمر.

5. Age Misreporting and Smoothing - Introduction In this lesson, we consider techniques for smoothing the population age distribution when we believe there are errors in age reporting. ونرى في هذا الدرس، تقنيات لتجانس التوزيع العمري السكان عندما نعتقد أن هناك أخطاء في الإبلاغ عن العمر.  What do we hope to accomplish by smoothing? ما نأمل به عند إنجازالتمهيد؟  Reasons to smooth, and not to smooth دواعي التمهيد ، و أسباب عدم التمهيد  Types of smoothing methods:( أنواع التمهيد)  Light vs. strong ( قوي مقابل ضعيف )  Preserve vs. modify slightly population totals الحفظ و تعديل الطفيف ل المجاميع السكانية  Tips for deciding whether smoothing is needed and which method might be most appropriate ( نصائح لاتخاذ القرار في ما إذا كانت هناك حاجة إلى تجانس والأسلوب الذي قد يكون أنسب) 5

6. Why Might We Want to Smooth? لماذا قد نريد أن نسلس؟ Reasons to smooth: دواعي التمهيد  When ages are misreported عند أخطاأ الإبلاغ عن الأعمار  Planning and policies that require accurate counts by age may be affected. Examples: قد تتأثر التخطيط والسياسات التي تتطلب التهم دقيقة حسب العمر. أمثلة :  Children entering school system  Young males reaching military draft age  Distribution of older age public benefits  الأطفال الذين يدخلون النظام المدرسي  الشباب الذكور تصل إلى سن التجنيد العسكري  توزيع المنافع العامة العمرية الأكبر  Flawed age-sex structures, when projected into the future, will also be flawed.  Flawed age counts used as denominators in demographic rates (e.g., child mortality) may bias those rates.  الهياكل العمرية الجنس معيبة، عندما المتوقعة في المستقبل، كما سيتم معيبة.  قد التهم سن معيبة تستخدم القواسم في المعدلات الديموغرافية ( مثل معدل وفيات الأطفال ) التحيز تلك المعدلات. 6

7. Methods for Correcting Age Misreporting Light versus Strong Light (or “slight”) smoothing, which gently modifies irregularities in the age structure تمهيد خفيف (أو "طفيف")، الذي يعدل برفق المخالفات في الهيكل العمري الغير منتظم Strong smoothing, which modifies most irregularities, and therefore more likely to modify features which may represent actual facts instead of errors تمهيد قوي، قد يعدل معظم المخالفات، وذلك قد يؤدى لتعديل السمات التي قد تمثل الحقائق الفعلية بدلاً من الأخطاء 7 Spreadsheet: AGESMTH

8. Smoothing Algorithms Compared (مقارنة خوارزميات التجانس) Light versus Strong Smoothing techniques may be lighter or stronger depending on the formulas that construct the weighted averages: تجانس تقنيات قد تكون أخف أو أقوى تبعاً للصيغ التي تقوم بتشييد المتوسطات المرجحة:  Light Smoothing – formulas that give the greatest weight to what was reported for the age group in question and smallest weight to adjacent age groups  تجانس الخفيفة – الصيغ التي تعطي وزنا أكبر لما ذكر للفئة العمرية في السؤال ووزن أصغر للفئات العمرية المتاخمة  Strong Smoothing – formulas that give greater weight to adjacent age counts and/or over wider age intervals. Resulting pattern does not follow the contours of reported data as well as lighter smoothing.  تجانس قوي – الصيغ التي تعطي وزنا أكبر لتهم بالعمر المجاورة و/أو على مدى أوسع من فترات العمر. لا يتبع النمط الناتج معالم البيانات المبلغ عنها وكذلك تجانس أخف. 8

9. Light Smoothing Formula(صيغة التجانس الخفيفة) 9

10. Strong Smoothing Formula (صيغة التجانس القوية) 10

11. Smoothing Algorithms Compared (مقارنة خوارزميات التجانس) 11

12. Smoothing Algorithms Compared (مقارنة خوارزميات التجانس) 12

13. Smoothing Algorithms Compared (مقارنة خوارزميات التجانس) 13

14. Smoothing Algorithms Compared (مقارنة خوارزميات التجانس) 14

15. Methods for Correcting Age Misreporting أساليب تصحيح الإبلاغ عن العمر Light (or “slight”) smoothing, which gently modifies irregularities in the age structure: التمهيد الخفيف، الذي برفق يعدل المخالفات في الهيكل العمري: Carrier-Farrag Karup-King-Newton Arriaga (“light” formula) United Nations Strong smoothing, which modifies most irregularities, and therefore more likely to modify features which may represent actual facts instead of errors “Strong” Arriaga formula التمهيدات القوية، قد تعدل معظم المخالفات، وذلك يؤدى لتعديل السمات التي قد تمثل الحقائق الفعلية "قوية" ارياغا الصيغة 15 Spreadsheet: AGESMTH

16. Methods for Correcting Age Misreporting أساليب تصحيح الإبلاغ عن العمر Preserve versus Modify Totals حافظ مقابل تعديل طفيف ل المجاميع Light (or “slight”) smoothing, which gently modifies irregularities in the age structure: التمهيد الخفيف، الذي برفق يعدل المخالفات في الهيكل العمري: (a)methods which preserve the enumerated population totals within each 10-year age group; and ( ا ) الأساليب التي تحافظ على المجاميع السكانية المذكورة ضمن كل فئة عمرية 10 عاما، و (b) methods which modify the enumerated population totals. ( ب ) الأساليب التي تعدل مجاميع السكان تعدادها. Strong smoothing, which modifies most irregularities, is also more likely to modify features which may represent actual facts instead of errors. التنعيم القوي، الذي يعدل معظم المخالفات، هو أيضا أكثر عرضة للتعديل الميزات التي قد تمثل الحقائق الفعلية بدلا من الأخطاء. Also modifies the enumerated population totals within 10-year age groups. يعدل أيضا مجاميع السكان المذكورة ضمن الفئات العمرية 10 عاما. 16 Spreadsheet: AGESMTH

17. Methods for Correcting Age Misreporting أساليب تصحيح الإبلاغ عن العمر Preserve versus Modify Totals حافظ مقابل تعديل طفيف ل المجاميع السكانية Light (or “slight”) smoothing, which gently modifies irregularities in the age structure: (a)methods which preserve the enumerated population totals within each 10-year age group: Carrier-Farrag, Karup-King-Newton, Arriaga (“light” formula) (b) methods which modify the enumerated population totals in 10-year age groups: United Nations (and Arriaga’s strong smoothing formula) 17 Spreadsheet: AGESMTH

18. Methods for Correcting Age Misreporting Preserve versus Modify Totals Strong smoothing, which modifies most irregularities, is also more likely to modify features which may represent actual facts instead of errors. Also modifies the enumerated population totals in 10- year age groups (but not the overall population total): “Strong” Arriaga formula 18 Spreadsheet: AGESMTH

19. The Carrier-Farrag Technique The Carrier ‑ Farrag technique is based on the assumption that the relationship of a 5 ‑ year age group to its constituent 10 ‑ year age group is an average of similar relationships in three consecutive 10 ‑ year age groups. تقنية Carrier ‑ Farrag تستند إلى فرضية أن العلاقة بين الفئة العمرية 5 ‑ year للفئة العمرية 10 ‑ year هي متوسط علاقات مماثلة في ثلاث من الفئات العمرية 10 ‑ year على التوالي. 5 P x+5 = 10 P x / [1 + ( 10 P x-10 / 10 P x+10 ) 1/4 ] and 5 P x = 10 P x - 5 P x+5 where: 5 P x+5 represents the population at ages x+5 to x+9; 10 P x represents the population at ages x to x+9; and 5 P x represents the population at ages x to x+4. 19

20. The Karup ‑ King ‑ Newton formula assumes a quadratic relationship among each three consecutive 10-year age groups. صيغة Karup ‑ King ‑ Newton تفترض علاقة من الدرجة الثانية بين الفئات العمرية 10 سنوات كل ثلاث على التوالي. 1 1 5 P x = 10 P x + ( 10 P x-10 - 10 P x+10 ) and 2 16 5 P x+5 = 10 P x - 5 P x Where 5 P x is the first of two 5-year age groups comprising a 10- year age group 10 P x. The Karup-King-Newton Formula 20

21. Arriaga’s Light Smoothing Formula Arriaga’s formula assumes that a second degree polynomial passes by the midpoint of each three consecutive 10-year age groups and then integrates a 5-year age group. صيغة “ارياغا” تفترض أن متعدد الحدود من الدرجة الثانية يمر من نقطة الوسط لكل الفئات العمرية 10 سنوات الثلاثة المتتالية,ثم يدمج (تكامل)مجموعة عمر 5 سنوات. 21

22. When the 10-year age group to be separated is the central group of three, the following formulas (Arriaga, 1968) are used: عندما الفئة العمرية 10-السنة - أن تكون مفصولة- هو مجموعة مركزية من ثلاثة، وتستخدم الصيغ التالية (ارياغا، 1968): 5 P x+5 = (- 10 P x-10 + 11 10 P x + 2 10 P x+10 ) / 24 and 5 P x = 10 P x - 5 P x+5 where: 5 P x+5 is the population ages x+5 to x+9; 10 P x is the population ages x to x+9; and 5 P x represents the population at ages x to x+4. Arriaga’s Light Smoothing Formula 22

23. When the 10-year age group to be separated is an extreme age group (the youngest or the oldest), the formulas are different. For the youngest age group, the following formulas are used: لما الفئة العمرية 10-السنة أن تكون مفصولة تكون متطرفة (الأصغر أو الأكبر سنا)، تختلف الصيغ. للفئة العمرية الصغرى، يتم استخدام الصيغ التالية: 5 P x+5 = (8 10 P x + 5 10 P x+10 - 10 P x+20 ) / 24 and 5 P x = 10 P x - 5 P x+5 For the oldest age group, the coefficients are reversed: 5 P x = (- 10 P x-20 + 5 10 P x-10 + 8 10 P x ) / 24 and 5 P x+5 = 10 P x - 5 P x Arriaga’s Light Smoothing Formula 23

24. United Nations (Carrier and Farrag, 1959) developed the following formula: 5 P' x = (1/16) (- 5 P x-10 + 4 5 P x-5 + 10 5 P x + 4 5 P x+5 - 5 P x+10 ) where: 5 P' x represents the smoothed population ages x to x+4. The United Nations Formula 24

25. If more aggressive smoothing is desired (Arriaga, 1968), this can be achieved with the following formula: 10 P' x = ( 10 P x-10 + 2 10 P x + 10 P x+10 ) / 4 Where: 10 P' x represents the smoothed population ages x to x+9. Arriaga’s Strong Smoothing Formula 25

26. What to Do? (ماذا نفعل؟)  There is no generalized solution for all populations.  لا يوجد أي حل معمم لجميع السكان.  The smoothing technique to be used will depend on the errors in the age and sex distributions, and so the age structure must be analyzed before deciding whether the smoothing should be strong or light.  أسلوب التمهيد المراد استخدامه سوف يتوقف على أخطاء توزيع العمر والجنس، فلذ لك يجب تحليل الهيكل العمري قبل أن تقرر ما إذا كان ينبغي استخدام تجانس(تمهيد) قوي أو الخفيف.  While, as Arriaga and Associates (1994) note, differences in results across procedures are small, a decision to use strong smoothing should not be taken lightly.  في حين، كملاحظة ارياغا وشركاه (1994)، الاختلافات في النتائج عبر إجراءات صغيرة، قرارا باستخدام تجانس قوية ينبغي لا ينبغي الاستخفاف.  Recognize that the whole age distribution need not be smoothed if only part is considered problematic.  الاعتراف بأن توزيع العمر كله بحاجة إلى غير ممهدة إلا إذا كان جزء يعتبر إشكالية. 26

27. What to Do?  Make a graph of the age and sex distributions before making any decision about whether or not smoothing is required and which formula or technique would be appropriate for the particular country's situation (Pyramid, Pyr2, GRPOP-YB).  In general, a regular saw-tooth pattern across successive age groups provide a good rationale for smoothing.  Comparisons among successive censuses and a knowledge of past trends of mortality, fertility, and migration will help in appraising the accuracy of the reported age and sex structure of the population. 27

28.  Caution – Since strong smoothing may erase actual demographic history, a decision to use it should be considered very carefully.  Caution – Even if smoothing produces more plausible age distributions, it may not improve distortions in sex ratios by age (and vice versa).  Caution - The population age distribution may not need to be fully smoothed across all age groups if only part of it is considered problematic.  Caution – If underreporting exists at a particular age, instead of smoothing, one may need “filling.” 28 To Smooth or Not to Smooth? - Cautions