BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bartłomowicz Tomasz (Wrocław University of Economics)
Tytuł
The Educational and Cultural Ranking of Lower Silesian Cities
Ranking miast województwa dolnośląskiego w wymiarze edukacyjno-kulturalnym
Źródło
Ekonomia XXI Wieku, 2018, nr 2 (18), s. 39-47, rys., tab., bibliogr. 24 poz.
Economics of the 21st Century
Słowa kluczowe
Wielowymiarowa analiza statystyczna, Edukacja, Miasto
Multi-dimensional statistical analysis, Education, City
Uwagi
streszcz., summ.
Kraj/Region
Województwo dolnośląskie
Lower Silesian Voivodeship
Abstrakt
Wymiar edukacyjno-kulturalny to kategoria złożona, charakteryzowana przez wiele atrybutów (np. liczbę: uczniów i studentów, nauczycieli akademickich, placówek edukacyjnych, czytelników bibliotek, wypożyczeń księgozbiorów czy osób zwiedzających muzea). Oznacza to możliwość postrzegania regionów (gmin, powiatów, województw) jako obiektów wielowymiarowej analizy statystycznej, a co za tym idzie - np. porządkowania ich według określonego kryterium. W artykule zbadano podobieństwa oraz różnice między wybranymi regionami województwa dolnośląskiego w postaci miast o liczbie ludności powyżej 30 000 mieszkańców w wymiarze edukacyjno-kulturalnym. W tym celu wytypowano zbiór zmiennych diagnostycznych w postaci cech (stymulant oraz destymulant) określających m.in. kulturalną wartość poszczególnych miast. Pozwoliło to na wyspecyfikowanie elementów najbardziej oraz najmniej różnicujących badane obiekty, a dzięki temu uporządkowanie miast od najlepszego do najgorszego. Ostatecznie umożliwiło to utworzenie edukacyjno- -kulturalnego rankingu miast województwa dolnośląskiego.(abstrakt oryginalny)

The educational and cultural dimension is a multivariate category, characterized by many attributes (e.g. number of students and academic teachers, educational institutions, library readers, library borrowers and visitors to the museums, etc.). This means the possibility of perceiving regions as objects of multidimensional statistical analysis, and ordering them according to a certain criterion. The paper presents the similarities and differences between selected cities of the Lower Silesia region with a population of over 30,000 inhabitants in the educational and cultural scope. For this purpose, a set of diagnostic variables (stimulants and destimulants) was defined. This allowed specifying the most and least differences between the surveyed objects and consequently the order of the cities from the best city to the worst one. Finally, this allowed the creation of the educational and cultural ranking of Lower Silesian cities.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Bank Danych Lokalnych GUS, URL: http://www.stat.gov.pl/bdl.
  2. Bartosiewicz S., 1976, Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 84.
  3. Borys T., 1978, Propozycja agregatowej miary rozwoju obiektów, Przegląd Statystyczny, nr 3.
  4. Cieślak M., 1974, Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określania potrzeb na kadry kwalifikowane, Przegląd Statystyczny, nr 1.
  5. Gatnar G., Walesiak M., 2004, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wyd. Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
  6. Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., 1989, Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa.
  7. Hellwig Z., 1967, Procedure of Evaluating High-Level Manpower Data and Typology of Countries by Means of the Taxonomic Method, COM/WS/91, Warsaw, 9 December 1967 (unpublished UNESCO working paper).
  8. Hellwig Z., 1968, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, tom 15, nr 4.
  9. Hellwig Z., 1981, Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych, [in:] Metody i modele ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarządzania gospodarką socjalistyczną, ed. W. Welfe, PWE, Warszawa.
  10. Nowak E., 1984, Problemy doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego, PWN, Warszawa.
  11. Nowak E., 1990, Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, PWE, Warszawa.
  12. Panek T., 2009, Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH, Warszawa.
  13. Pluta W., 1976, Taksonomiczna procedura prowadzenia syntetycznych badań porównawczych za pomocą zmodyfikowanej miary rozwoju gospodarczego, Przegląd Statystyczny, nr 4, Warszawa.
  14. Pluta W., 1986, Wielowymiarowa analiza porównawcza w modelowaniu ekonometrycznym, PWN, Warszawa.
  15. Pociecha J., Podolec B., Sokołowski A., Zając K., 1988, Metody taksonomiczne w badaniach społeczno-ekonomicznych, PWN, Warszawa.
  16. R Development Core Team, 2016, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, URL http://www.R-project.org.
  17. Strahl D., 1978, Propozycja konstrukcji miary syntetycznej, Przegląd Statystyczny, nr 2.
  18. Walesiak M., 1993, Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych, PN Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 654, Wrocław.
  19. Walesiak M., 2006, Uogólniona miara odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej, Wyd. Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
  20. Walesiak M., 2011, Uogólniona miara odległości GDM w statystycznej analizie wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R, Wyd. Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
  21. Walesiak M., 2016, Visualization of linear ordering results for metric data with the application of multidimensional scaling, Ekonometria, nr 2(52).
  22. Walesiak M., Dudek A., 2016, clusterSim: Searching for Optimal Clustering Procedure for a Data Set. R package version 0.45-1, URL http://CRAN.R-project.org/package=clusterSim.
  23. Walesiak M., Gatnar E. (eds.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R (2009), PWN, Warszawa.
  24. Zeliaś A. (ed.), 1989, Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2353-8929
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/e21.2018.2.04
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu