Symulacyjne metody transformacji danych pomiędzy podziałami administracyjnymi w Polsce

Celem badań było opracowanie metody transformacji danych ze starego na nowy podział terytorialny Polski. Jednym z popularniejszych źródeł danych wykorzystywanych w badaniach ekonomicznych i społecznych są wyniki badań budżetów gospodarstw domowych (BGD). Jeżeli okres badawczy jest odpowiednio długi, wykorzystywanie w charakterze danych źródłowych wyników badań BGD wiąże się z koniecznością uwzględniania danych przygotowanych zgodnie z różnymi podziałami terytorialnymi (na 49 przed i 16 po 1999 r.). Dostarczane przez GUS raporty nie pozwalają na przydzielenie poszczególnych gospodarstw do konkretnego powiatu, gminy lub miejscowości, a jedynie do określonego województwa lub klasy miejscowości. Przedstawiono propozycje dwóch metod takiej transformacji danych na podstawie metody wag oraz metody Monte Carlo. Uzyskane wyniki wskazują, że zaproponowane rozwiązania umożliwiają prostą klasyfikację gospodarstw domowych według przynależności do województwa niezależnie od podziału administracyjnego. Trafność zaproponowanych metod została potwierdzona przez analizę wartości odstających.

One of the most popular data sources used in economic and social studies are the results of households budgets survey (BGD). If the time horizon of study is long enough, the using of BGD results as a data source is connected with take account necessity of data prepared in different administration divisions (on 49 and 16 voivodeships after 1999). Reports delivered by GUS do not allow for explicit allocation of households to a particular county, municipality or town, but only for voivodeship and town or village class. In paper, proposition of two methods such data transformation with using of weights and Monte Carlo simulations are presented. The results show that the proposed solutions provide a simple classification of households by belonging to the voivodeship regardless of the administrative division. Accuracy of the proposed method is confirmed by the analysis of outliers.