1. تقييم جـودة بيــانات التعــداد العــام للسكــان والمساكن
بسم الله الرحمن الرحيم
تقييم جـودة بيــانات التعــداد العــام للسكــان والمساكن
الخــــــــامس 2008م
الســـــــــــودان

2. المقـــــــدمة:
بيانات التوزيع العمري والنوعي للسكان الناتجة عن التعدادات السكانية تتعرض لعدة أنواع من الأخطاء عند جمعها وهذه البيانات ذات أهمية كبرى في عمليات التخطيط للتنمية الاقتصادية والاجتماعية، ولما كانت بيانات العمر والنوع تستحوذ على تلك الأهمية نظراً لارتباطها الكبير مع مختلف الخصائص الديمغرافية والاقتصادية والاجتماعية، فيجب أن تستوفي بأكبر قدر ممكن من الدقة، ولكن غالباً ما تكون الدقة المطلوبة بعيدة المنال، وخصوصاً في الدول النامية لذلك فانه يراعى دائماً أن تكون التوزيعات العمرية والنوعية المستخدمة مصححة للتخلص من الأخطاء الواردة بها وفي سبيل تصحيح هذه التوزيعات يجري عادة تقييمها للتعرف على حجم الأخطاء الواردة بها وشكلها، هناك أساليب مختلفة لتقييم بيانات العمر والنوع وهي تختلف حسب الغرض وحسب فئات توزيع السكان. فبيانات الأعمار الموزعة حسب سنوات أحادية لها مقاييس والمبوبة حسب فئات العمر الخمسية لها مقاييس.

3. خـــلفية عامـــــــة :
ليس من المبالغة في شيء أن يقال انه لا يوجد من بين تعدادات العالم ما يمكن أن يسمى تعداد صحيحاً أو كامل الدقة. ففي كل دولة لابد منِ وجود أخطاء في بيانات التعداد نتيجة لتعدد المراحل وتداخلها ولكثرة المشاركين بها. ويختلف حجم الأخطاء باختلاف تقدم أو تأخر الدول ومدى خبرتها في إجراء العمليات الإحصائية الكبيرة كالتعدادات، وتنشأ الأخطاء من مصادر متنوعة تختلف حسب الدور أو النشاط أو المرحلة، فقد تظهر في المراحل الأولية بسبب القصور في تصميم إستمارة التعداد وأسلوب صياغة مدخلاتها. وقد تأتي الأخطاء من البيانات التي يدلي بها الأفراد موضوع العد عن أنفسهم وعن عائلاتهم بسبب عدم المعرفة بالإجابة أو بسبب تعمد الإجابة الخاطئة أو غير الدقيقة. كما قد يكون العداد نفسه مصدر الخطأ (عندما يقوم بتسجيل معلومة خاطئة كالعمر مثلاً حينما يقوم بتقديره للمبحوث) وعدم تمكنه من توجيه الأسئلة بدقة للمبحوث، وقد تنشأ الأخطاء عند تجهيز البيانات أو عند إعدادها للنشر.

4. أهداف التقييم:
أسلفنا أن مختلف أنواع البيانات التي تجمع في العمليات الإحصائية في مختلف أنواعها كالمسوح بالعينة والتعدادات والإحصاءات الجارية عرضة لأنواع مختلفة من الأخطاء. وان الأخطاء تتنوع باختلاف الموضوع فمثلاً هناك أخطاء خاصة بالخصوبة مثل حذف بعض المواليد للمرأة أو بين المواليد التي حدثت للأسرة وهناك أخطاء خاصة بالوفاة وأخرى في بيانات قوة العمل والحالة الزواجية والإعاقات وغيرها. وإن جميع هذه البيانات بحاجة إلى تقييم من حيث تعرضها للأخطاء إلا أن حصر جميع هذه المواضيع في بحث واحد وتقييمها يجعل من الأمر مهمة صعبة ومستهلكة للوقت وبالتالي فان الهدف الأساسي لتقييم البيانات العمرية التعرف على مستوى جودة البيانات لكونه القاسم المشترك بين مختلف المواضيع المزكورة.

5. منهج الدراسة 1- تحليل نسبة النوعSex Ratio
تتنوع أساليب التحليل المستخدمة في تقييم البيانات العمرية والنوعية سنعرض فيما يلي مختلف هذه الأساليب بنوع من الإيجاز.
1- تحليل نسبة النوعSex Ratio
2- تحليل نسبة العمر Age Ratio
3- الهرم السكاني Pyramid Population
دقة التصنيفات باستخدام أرقام قياسية معينة:
مقياس سكرتارية الأمم المتحدةUnited Nation Age – Sex Accuracy Index
مقياس "ويبل“Whipple’s Index
مقياس "مايرز" Myer’s Index

6. تقويم بيانات التركيب العمري
دليل سكرتارية الأمم المتحدة (دليل دقة بيانات العمر والجنس):
United Nation Age – Sex Accuracy Index
وهو دليل مشترك لكل من دليل نسبة النوع ونسبة العمر وضعته الأمم المتحدة لقياس دقة بيانات العمر والنوع في التعدادات إذ يحسب من الصيغة الآتية :
دليل سكرتارية الأمم المتحدة = 3 أمثال نسبة النوع + نسبة العمر (للذكور) + نسبة العمر (للإناث) .
وبصفه عامة يتضح عند المقارنة مع قيم الدليل في الدول المتقدمة أن أخطاء بيانات العمر والنوع في بيانات تعدادات السودان مازالت كبيرة وقد يعود هذا الخطأ في مؤشر الدقة إلى الأخطاء التي تحصل عند إستيفاء البيانات من قبل المبحوث حين يدلي ببيانات خاطئة عن أفراد أسرته وبخاصة في بيانات الأعمار نتيجة جهلة إما بالسؤال أو عدم معرفته بأعمار أفراد الأسرة الآخرين، وفي نفس الوقت قد يحصل أن يقوم العداد نفسه بتقدير عمر المبحوث مما يؤدي إلى تراكم الأعمار وانتقالها من فئة الى أخرى لاتدخل ضمنها وهناك بعض العوامل التي تؤدي إلى زيادة الأخطاء في دقة بيانات العمر والنوع نذكر منها: 
جهل المدلي بالبيانات بالسؤال.
انتشار الأمية.
عدم وجود بطاقات عائلية ملزمة لجميع أفراد الأسرة.
حركات الهجرة.
أخطاء عند إدخال بيانات العمر.
وقد تجتمع هذه العوامل أو بعضاً منها معاً لتساهم في الإدلاء عن بيانات عمرية غير دقيقة أو حتى قريبة من الواقع.

7. نسبة الجنس (عدد الذكور لكل 100 أنثى)
جدول (1)عدد السكان المعلن عنه في منتصف العام وفقاً للتعداد العام للسكان والمساكن الخامس 2008م حسب العمر والجنس ومؤشر الأمم المتحدة لدقة بيانات العمر والجنس عن طريق برنامج Pas_AGESEX
فروقات نسبة الجنس
نسبة الجنس (عدد الذكور لكل 100 أنثى)
انحرافات نسبة العمر
نسبة العمر
السكان
العمر
الإناث
الذكور -
102.3
18,882,989
19,321,970
كل الأعمار
106.0
0-4
2.5
108.5
7.1
6.3
107.1
106.3
5-9
4.6
113.1
-2.1
4.2
97.9
104.2
10-14
-9.8
103.3
-2.6
97.4
15-19
-12.8
90.6
-2.0
-5.4
98.0
94.6
20-24
-8.3
82.2
7.0
-1.5
107.0
98.5
25-29
5.4
87.6
-8.9
-7.3
91.1
92.7
30-34
3.7
91.3
9.6
8.1
109.6
108.1
35-39
8.8
100.2
-3.7
-0.7
96.3
99.3
856387
854846
40-44
108.3
-10.8
-7.0
89.2
93.0
657647
607175
45-49
1.8
110.1
14.1
12.2
114.1
112.2
558435
507133
50-54
9.9
120.0
-30.8
-27.2
69.2
72.8
337852
281585
55-59
0.8
120.8
36.7
32.1
136.7
132.1
369685
306133
60-64
12.7
133.5
-32.1
-25.2
67.9
74.8
222030
166335
65-69
-11.4
122.1
0.0
224327
183734
70-74
130.0
12.9
10.8
283854
218412
75+

8. ملحق جدول رقم (1)خلاصة مؤشرات دقة البيانات
النسبة
المؤشــر
10.8
مؤشر نسبة العمر للذكور
12.9
مؤشر نسبة العمر للإناث
7.2
مؤشر نسبة الجنس
45.2
مؤشر دقة بيانات العمر والجنس
مؤشر دقة بيانات العمر والنوع إذا كانت قيمته اقل من 20، دل ذلك على أن بيانات العمر والنوع دقيقة. أما إذا كان الرقم بين 20 ، 40 فيدل ذلك على أن بيانات العمر والنوع تعاني من ضعف وبدرجة متوسطة لكن إذا زادت قيمة المقياس عن 40 فمعنى ذلك أن بيانات العمر والنوع غير دقيقة وتعاني من مشاكل كبيرة في الإدلاء بالأعمار.
بحساب قيمة مؤشر دقة بيانات العمر والنوع في تعداد 1993نجد أنه 56.6، وفي تعداد 2008م حسب قيمة هذا المقياس عن طريق برمجية PAS_Age Sex قيمة المؤشر 45.2 وهذا يوضح أن هناك تحسناً في درجة دقة التبليغ عن الأعمار في تعداد مقارنة بتعداد 1993م. ``

9. مؤشر دقة بيانات العمر والنوع
جدول رقم (2)خلاصة مؤشرات دقة البيانات للتعدادات السابقة والتعداد الأخير 2008م يدوياً حسب العمر والجنس ومؤشر الأمم المتحدة لدقة بيانات العمر والجنس:
مؤشر دقة بيانات العمر والنوع
مؤشر نسبة النوع
مؤشر نسبة العمر
السنوات
إناث
ذكور
67.1
9.6
20.7
17.7
1973
62.2
9.1
18.9
16.9
1983
56.6
16.5
11.3
1993
53.5
6.9
18.6
14.2
2008 .

10. تحليل نسب النوع Sex Ratio
وتعرف نسبة النوع بأنها عدد الذكور لكل مئة أنثى. يلاحظ من الجدول رقم (1)إن نسبة النوع المسجلة في العمر (صفر) ، والتي بلغت 106 جاءت متفقة مع النمط النظري المتوقع إضافة إلى نسب النوع المسجلة للأعمار من (1) حتى العمر (9) والتي إنحصرت ضمن المدى المقبــول بين وبدءاً من العمر 10 وحتى العمر 14 ويمكن أن يعزى إرتفاع نسب النوع في تلك الأعمار إلى قصور في تسجيل الإناث بسبب تعمد بعض الأسر (خصوصاً في الريف) بعدم إعطاء بيانات عن الإناث ونجد في كل الفئات العمرية من وحتى من إنخفضت نسبة النوع عن 100 وبالأخص في الفئة من ويمكن تفسير إنخفاض نسب النوع في تلك الأعمار إلى ميل النساء إلى تصغير أعمارهن الحقيقية ، حيث ومن المعلوم أن النساء تقوى لديهن الرغبة القوية إلى تصغير أعمارهن الحقيقية مما أدى إلى ترجيح كفتهن في تلك الأعمار . لقد لوحظ في الفئات من وحتى وإرتفاع نسب النوع عموماً في تلك الأعمار جاء عكس النمط المتوقع مما يوحي بتعرض بيانات النوع إلى أخطاء كبيرة.

11. تحليل نسبة العمر Age Ratio
تعرف نسبة العمر بأنها : الأعداد المبلغ عنها في فئة عمر واحدة لكل 100 من متوسط الأعداد المبلغ عنها في فئتي عمر متجاورتين. ولا تبعد نسبة العمر عادة كثيراً عن 100 ألا في الأعمار المتقدمة ، وتستخدم نسب العمر لقياس أخطاء الإدلاء بالعمر ، والمقياس الشامل الذي يمكن إستخدامه للتعبير عن دقة التوزيع العمري هو حساب متوسط الانحرافات عن100 بصرف النظر عن الإشارة الجبرية ، وكلما كانت القيمة التي نحصل عليها من هذا المقياس صغيرة ، كلما كان ذلك مؤشراً على دقة إدلاء السكان ببيانات أعمارهم . من الجدول رقم (1) لوحظ تقارب نسب العمر للذكور والإناث في الأعمار الصغيرة والشابة والى حد كبير وبالتحديد من العمر(10-14)حتى العمر (20-24(، وبالتالي فإن الانحرافات سجلت نفس الإتجاه وهذا يوحي بأن الأخطاء العمرية قبل العمر 17 قد لا تختلف بحسب النوع وقد يعود ذلك إلى قلة الدوافع التي ربما تجعل الشخص ذكراً كان أو أنثى في تلك الأعمار أن يدلي بعمر أكبر أو أقل من العمر الحقيقي. يلاحظ أن نسب العمر المسجلة للذكور والإناث عند الأعمار المبتدئة بالأعمار (4، 9) سجلت كلها إنحرافات سالبة ويمكن تفسير ذلك بأن وقوع هذه الأعمار بجوار الصفر والخمسة قد يكون سهل التحيز إلى الأعمار المفضلة.

12. الهرم السكاني PYRAMID POPULATION
الهرم السكاني لجمهورية السودان المأخوذ لفئات العمر الخماسية حسب نتائج التعداد العام للمساكن والسكان عام 2008، ونظراً لارتفاع نسبة الخصوبة في السودان يجب أن نتوقع أن يتخذ التركيب العمري فيها الشكل الهرمي يدعى هرم الأعمار وذلك بسبب الصورة التى يوحيها شكله المثلث وقواعده المتطابقة وشكل الهرم فى السودان فى الشكل التالي هو الهرم الموسع وهو المألوف فى جميع الدول النامية ونجد أن الفئات من (10-14) وحتى (30-34) عريضة وبالتالي يعتبر المجتمع فتي لان كل فوج أكبر من الفوج الذى ولد قبله ويدل شكل هذا الهرم على إرتفاع الخصوبة وبذا يكون الهرم أعرض فى قاعدته بمقدار 4 مرات عنه فى الوسط وشكل هذا الهرم ايضا نتيجة لارتفاع الوفيات فى الماضى ففئات السن الكبيرة يقل عدد الاحياء فيها وبذا تاخذ قطاعا صغيراً من الهرم والشكل أدناه يوضح ذلك.

14. تقييم بيانات التركيب العمري ( الأعمار الأحادية ):
تتعرض بيانات الأعمار إلى أخطاء الإدلاء، وتنشأ هذه الأخطاء عادة عن عدم المعرفة من قبل المدلي بالمعلومات عن الأعمار وخاصة للأفراد الآخرين. والاحتمال الأغلب في هذه الحالة هو تفضيل أعمار معينة على أعمار أخرى وقد يزيد من حجم مشكلة هذه الأخطاء عن أهتمام الباحثين أو معرفتهم بطرق التقصي والتحقق من الأعمار وخاصة عند الإدلاء بأعمار من المعروف أنها مفضلة لدى الغالبية مثل تلك التي تنتهي بالصفر والخمسة. وسنستعرض إلى قياس تفضيل الأعمار باستخدام أسلوبي ويبل و مايرز وذلك على بيانات تعدادي 1993 و 2008 ، ولكل من الذكور والإناث.

15. تحليل مؤشر ويبل Whipple’s
تم تطبيق مقياس ويبل لكل من الذكور والإناث في تعدادي1993 و 2008 على مستوى ولايات السودان. كما تم تطبيق هذا الدليل على إجمالي الجمهورية في تعداد بلغت قيمة هذا الدليل 218للذكور و234 للإناث مقابل و 279.5على التوالي لكل من الذكور والإناث في تعداد 1993.
الأرقام الناتجة عن مؤشر ويبل السودان بالنسبة لتعداد 1993 غير منظمة وتظهر إن بيانات الأعمار بالنسبة للإناث أدق مقارنة بالذكور. وتتراوح قيمة دليل أو مقياس ويبل بين ( ) فإذا كانت القيمة 100دل ذلك على عدم وجود تحيز أو تفضيل للرقمين صفر وخمسة ، ولكن إذا كانت القيمة 500 ( من الناحية النظرية ) دل ذلك على أنه لم يبلغ إلا عن الأعمار المنهية بصفر وخمسة . ونجد أنه يوجد تحسناً نسبياً في تعداد 2008 مقارنة بتعداد 1993بالنسبة للذكور والإناث.

16. تحليل مؤشر مايرزMyers Index
يبين هذا الدليل أوجه التفضيل أو عدم التفضيل لكل الآحاد العشرة من صفر إلى تسعة. وتتراوح قيمة دليل مايرز بين صفر و 90 . فمن خلال النتائج التي توصلنا إليها عند تطبيق هذا المقياس على بيانات الأعمار المفردة في تعدادي و 2008م على مستوى السودان ، يتعزز ما كشفه مقياس ويبل والأساليب الأخرى السابقة.من الجدول التالي رقم (4) نجد أنه يوجد تراكم للأعمار في الخانات ( 0 - 5) لكلاً من الذكور والإناث. كما أن أقل تراكم للأعمار يوجد بالخانات (2- 8) وهذا يدل على تفضيل المبحوثين للأرقام المنتهية ( 0- 5). على الرغم من التدريب الجيد للباحثين في التعداد توجد أخطاء في بيانات العمر إلا أنه يوجد تحسن في نوعية البيانات في تعداد 2008 مقارنة بالتعداد السابق 1993.

17. جدول رقم(3) مقاييس جودة بيانات أحاد الأعمار في التعدادين السكانيين الأخيرين تحليل مؤشر مايرزMyers Index
1993
2008
الخانات
إناث
ذكور
14.7
12.8
13.34
11.98
5.7-
5.1-
5.59
5.05 1
1.8-
1.0-
0.32
0.52 2
4.4-
3.0-
3.62
2.97 3
4.8-
4.2-
3.90
3.54 4
13.3
11.2
8.49
7.49 5
3.8-
3.5-
3.15
2.71 6
2.6-
2.1-
1.81
1.77 7
0.2-
.3-
0.33
0.56 8
4.7-
4.41
4.50 9
28.0
24.0
44.97
41.09
M.I

18. تمهيد بيانات التركيب العمري والنوعي للسكان:
إن عملية تمهيد البيانات وتصحيحها تعتبر مرحلة إمتداد لعملية تقييم البيانات ومهما كان مستوى جودة البيانات العمرية فإنه من المستحب إستعمال طرق لتمهيد البيانات لتحسين مستوى جودتها بالتقليل من أخطاء الإدلاء بالأعمار مهما كانت هذه الأخطاء محدودة. ورغم أن بيانات الأعمار حسب سنوات أحادية قد لا تظهر وجود مشكلات مهمة، إلا أنه لا بد من إخضاع بيانات التعداد حسب فئات العمر في الأعمار عشر سنوات فما فوق لتمهيد باستعمال خمس طرق وفقاً للمصفوفات والمعادلات التي وضعهاArriaga وآخرون، وهي طريقة Carrier-Farrag، وطريقة K.King Newton، وطريقة Strong، وطريقة الأمم المتحدة وتم تمهيد البيانات وفق برنامج PAS_AGESMTH.

19. البيانات الممهدة حسب الطريقة
عدد السكان المسجل والممهد في منتصف العام حسب العمر للذكور استناداً إلى نتائج التعداد العام للسكان والمساكن الأخير2008 ومؤشر الأمم المتحدة لدقة بيانات العمر والجنس
البيانات الممهدة حسب الطريقة
البيانات المسجلة
العمر والجنس
Strong
United Nations
Arriaga
K.-King
Newton
Carrier
Farrag
السكان الذكور -
مجموع 0-79
مجموع 10-69
3,174,634
3,123,272
2,983,270
0-4
2,792,976
2,844,338
2,984,340
5-9
2,416,822
2,619,256
2,546,007
2,536,308
2,553,619
2,630,215
10-14
2,068,187
2,081,962
2,150,687
2,160,386
2,143,075
2,066,479
15-19
1,704,213
1,627,596
1,616,886
1,636,958
1,621,080
1,614,062
20-24
1,430,279
1,328,845
1,343,345
1,323,273
1,339,151
1,346,169
25-29
1,179,259
1,148,740
1,181,917
1,183,996
1,185,052
1,119,457
30-34
986,890
1,036,073
1,005,301
1,003,222
1,002,166
1,067,761
35-39
821,121
861,726
836,545
837,700
841,088
856,387
40-44
674,983
676,884
677,489
676,334
672,946
657,647
45-49
528,409
521,267
499,264
505,788
500,532
558,435
50-54
425,895
388,208
397,023
390,499
395,755
337,852
55-59
335,860
322,101
323,472
326,086
324,456
369,685
60-64
274,262
254,387
268,243
265,629
267,259
222,030
65-69
224,888
223,470
224,327
70-74
187,737
189,155
188,298
75-79
95,556
80+

20. البيانات الممهدة حسب الطريقة السكان الإنـــــــــــاث
عدد السكان المسجل والممهد في منتصف العام حسب العمر للذكور استناداً إلى نتائج التعداد العام للسكان والمساكن الأخير2008 ومؤشر الأمم المتحدة لدقة بيانات العمر والجنس
البيانات الممهدة حسب الطريقة
البيانات المسجلة
العمر والجنس
Strong
United Nations
Arriaga
K.-King
Newton
Carrier
Farrag
السكان الإنـــــــــــاث
مجموع 0-79
مجموع 10-69
2,949,962 -
2,951,941
2,814,423
0-4
2,615,929
2,613,950
2,751,468
5-9
2,292,858
2,353,932
2,289,902
2,296,874
2,294,259
2,325,331
10-14
2,024,597
2,002,732
2,035,574
2,028,602
2,031,217
2,000,145
15-19
1,785,376
1,798,188
1,828,692
1,827,288
1,831,444
1,782,424
20-24
1,546,729
1,590,254
1,591,020
1,592,424
1,588,268
1,637,288
25-29
1,309,339
1,335,246
1,345,871
1,345,634
1,352,725
1,277,637
30-34
1,083,558
1,123,417
1,100,686
1,100,923
1,093,832
1,168,920
35-39
844,791
866,754
828,141
834,625
833,766
854,846
40-44
663,019
629,323
633,880
627,396
628,255
607,175
45-49
486,429
466,587
448,767
456,206
449,676
507,133
50-54
373,295
330,963
339,951
332,512
339,042
281,585
55-59
281,919
260,134
261,360
264,961
261,943
306,133
60-64
223,042
199,743
211,108
207,507
210,525
166,335
65-69
179,073
175,262
183,734
70-74
150,010
153,821
145,349
75-79
73,063
80+

21. الخلاصــة والتوصيـــات
التوصية بالتركيز على متغير العمر والتعامل معه بجدية أثناء التدريب لعملية جمع البيانات الميدانية وتوضيح مفهومه لدى الباحثين وحثهم على بذل كل جهد ممكن لاستخلاص البيانات على درجة كبيرة من الثقة والدقة. ويجب أن يكون هذا التوجه سياسة يتبعها الجهاز المركزي للإحصاء في جميع الأعمال الميدانية في المرحلة المقبلة. ومن جهة أخرى يتم التركيز على زيادة وعي المواطنين من أجل التعاون مع الباحثين الإحصائيين للحصول على البيانات العمرية الدقيقة وأسلوب التأكد منها مثل شهادة الميلاد أو وثيقة تقدير السن أو البطاقة الشخصية أو جواز السفر وغيرها . وفي هذا السياق يجب بذل مزيد من الجهد لتحري الدقة في حال الإدلاء بالأعمار وخاصة تلك التي تنتهي بصفر أو خمسة .