Кто изменяет больше по статистике: «Кто по статистике изменяет больше: мужчины или женщины?» — Яндекс.Кью

Наверное каждая девушка сталкивается с проблемой избыточного веса? Ведь, порой бывает не просто похудеть, выглядеть стройной и красивой, убрать бока или живот. Диеты не помогают, в спортзал ходить нет сил и желания или он не приносит ощутимых результатов.

Поэтому мы рекомендуем прочитать истории похудения, в которых героям удалось избавиться от лишнего веса быстро, эффективно и без дорогостоящих процедур…. Читать статью >>

Кто изменяет чаще: сексологи составили рейтинг профессий

Говорят, что День святого Валентина – это хорошая проверка на прочность для семейных отношений. К примеру, как раз 14 февраля в итальянской прессе появились фотографии, на которых якобы изображена супруга российского миллиардера Романа Абрамовича Дарья Жукова с любовником. Представители бизнесмена уже заявили: мол, снимки – подделка, но осадочек, что называется, остался. Правда ли, что у богатых и знаменитых слишком много искушений – разбирался корреспондент телеканала «МИР 24» Максим Красоткин.

Эта любовь еще не была так близко к провалу. Жена миллиардера в ресторане с миллионером. Тот случай, когда состояние проиграло возрасту: ей 35, ему 30. Законному супругу Роману Абрамовичу все 50. Ради Дарьи Жуковой, как пишет пресса, он развелся со своей второй женой, а ради второй бросил первую. Нынешняя супруга Дарья ушла к бизнесмену от теннисиста Марата Сафина. В общем, копили адюльтер как состояние.

«Сексуальная неверность является компенсацией недостатка своего социального статуса. А иногда подтверждением», – поясняет врач-сексолог Александр Полеев.

Что подтверждал или компенсировал тот же Арнольд Шварценеггер, когда 20 лет тайно встречался с домработницей, непонятно. Но шесть лет назад он развелся с Марией Шрайвер, через две недели после серебряной свадьбы. В этом случае обычно говорят – бес в ребро. Впрочем, у бывшего губернатора Калифорнии шансов уйти налево было куда меньше, чем у среднестатистического московского врача, говорят сексологи. Вот, где непаханое поле для измен.

«Женщина, часто сама того не осознавая, хочет иметь врача-любовника. Врача, к которому она может обратиться в любом случае. Потому что если он просто врач в стационаре, ты не можешь позвонить ему поздно вечером. Если он твой любовник, у тебя есть на это моральное право», – считает Полеев.

Как вернуть секс в отношения?

Реанимируем влечение и страсть

Больше возможностей наставить рога – у врачей кардиологов, уверяют сексологи. Все-таки медицинская элита, да и знают толк в делах сердечных, во всех смыслах. Самые верные супруги, по данным психотерапевтов, среди строителей, сталеваров, шахтеров и пожарных. В общем, людей самых что ни на есть мужских профессий. Причина проста – на такой работе не пофлиртуешь, да и не с кем. То ли дело актерская среда. Порой роли и образы, взятые на сцене, не дают покоя и в личной жизни.

«Люди не могут быть искренними. Есть образ, который создан искусственно и за который каждый держится, потому что это является неотъемлемой их частью, и этот образ вмешивается в отношения двух людей», – поясняет психолог Надежда Римская.

Это как раз тот случай, когда людей сближает искусство. Восхищение талантом друг друга, совместные роли, а то и постельные сцены, командировки – так и завязываются звездные романы. После таких съемок Сергей Безруков ушел от жены к режиссеру своего фильма Анне Матисон.

«Там иная мораль. Артисты нравятся женщинам, актрисы нравятся мужчинам. У них особая психика, это люди талантливые, которые нуждаются в подтверждении своего таланта», – говорит врач-сексолог Александр Полеев.

Хотя сами артисты сексологов опровергают. Говорят, среда тут ни при чем. Нехватка времени – вот главный враг семейной жизни.

«У публичных людей и людей в кино работа занимает огромное количество времени, не любой человек может с ним выдержать. В кино можно уехать в экспедицию на три месяца, а жена думает, то ли с мужем ехать, то ли дома остаться», – говорит актер Константин Крюков.

В жизни у Сергея Никоненко и Екатерины Ворониной все совсем не так. Актеры уже воспитывают внуков. Часто в командировки ездили вместе – и семья цела, и роли убедительны.

«Редкая интуиция у этой женщины. Если на кого-то засмотрелся, как Пушкин говорил: могу ль на красоту смотреть без умиленья, без редкой нежности, без тайного волнения? Ну, посмотреть-то можно. Она и это пресекала. Говорит: ну и кого увидел? Что происходит?», – смеется актер Сергей Никоненко.

Они вместе уже больше 40 лет, и секрет их семейного счастья – не соревноваться друг с другом в силе характера и таланта.

О роли Вячеслава Чепурченко его жена узнала уже во время просмотра сериала. Соблазнитель и разлучник на экране, в жизни романтик и любящий муж. Дело не в профессии, уверен актер.

«По поводу соблазнов. Зачем командировки? Если у тебя в голове это сидит, то можно и в подъезде найти кого-то», – говорит актер.

Примерно так происходит с героиней Яны Трояновой в фильме «Кококо». Провинциалка, приехав в Питер, соблазняет возлюбленного своей подруги. Но это опять же – работа, говорит актриса. Роль жены – совсем другое. Но то, что она может быть временной, не исключает. «Я не задумываюсь, как сохранить супружескую верность. Пока мы живем, мы вместе. Если зададутся у него или у меня такие вопросы, то мы будем разбегаться», – рассуждает Яна.

По статистике сексологов, своим женам изменяют больше 70% мужчин. Но разводов по этой причине немного. Может, потому что за ними не следят папарацци, как за актерами и миллиардерами.

Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Благодаря высокопроизводительным технологиям — таким, как грид-вычисления или аналитика в оперативной памяти, компании могут использовать любые объемы больших данных для анализа. Иногда Big Data сначала структурируют, отбирая только те, что нужны для анализа. Все чаще большие данные применяют для задач в рамках расширенной аналитики, включая искусственный интеллект.

Выделяют четыре основных метода анализа Big Data [4]:

1. Описательная аналитика (descriptive analytics) — самая распространенная. Она отвечает на вопрос «Что произошло?», анализирует данные, поступающие в реальном времени, и исторические данные. Главная цель — выяснить причины и закономерности успехов или неудач в той или иной сфере, чтобы использовать эти данные для наиболее эффективных моделей. Для описательной аналитики используют базовые математические функции. Типичный пример — социологические исследования или данные веб-статистики, которые компания получает через Google Analytics.

Антон Мироненков, управляющий директор «X5 Технологии»:

«Есть два больших класса моделей для принятия решений по ценообразованию. Первый отталкивается от рыночных цен на тот или иной товар. Данные о ценниках в других магазинах собираются, анализируются и на их основе по определенным правилам устанавливаются собственные цены.

Второй класс моделей связан с выстраиванием кривой спроса, которая отражает объемы продаж в зависимости от цены. Это более аналитическая история. В онлайне такой механизм применяется очень широко, и мы переносим эту технологию из онлайна в офлайн».

2. Прогнозная или предикативная аналитика (predictive analytics) — помогает спрогнозировать наиболее вероятное развитие событий на основе имеющихся данных. Для этого используют готовые шаблоны на основе каких-либо объектов или явлений с аналогичным набором характеристик. С помощью предикативной (или предиктивной, прогнозной) аналитики можно, например, просчитать обвал или изменение цен на фондовом рынке. Или оценить возможности потенциального заемщика по выплате кредита.

3. Предписательная аналитика (prescriptive analytics) — следующий уровень по сравнению с прогнозной. С помощью Big Data и современных технологий можно выявить проблемные точки в бизнесе или любой другой деятельности и рассчитать, при каком сценарии их можно избежать их в будущем.

Сеть медицинских центров Aurora Health Care ежегодно экономит $6 млн за счет предписывающей аналитики: ей удалось снизить число повторных госпитализаций на 10% [5].

4. Диагностическая аналитика (diagnostic analytics) — использует данные, чтобы проанализировать причины произошедшего. Это помогает выявлять аномалии и случайные связи между событиями и действиями.

Например, Amazon анализирует данные о продажах и валовой прибыли для различных продуктов, чтобы выяснить, почему они принесли меньше дохода, чем ожидалось.

Данные обрабатывают и анализируют с помощью различных инструментов и технологий [6] [7]:

• Cпециальное ПО: NoSQL, MapReduce, Hadoop, R;
• Data mining — извлечение из массивов ранее неизвестных данных с помощью большого набора техник;
• ИИ и нейросети — для построения моделей на основе Big Data, включая распознавание текста и изображений. Например, оператор лотерей «Столото» сделал большие данные основой своей стратегии в рамках Data-driven Organization. С помощью Big Data и искусственного интеллекта компания анализирует клиентский опыт и предлагает персонифицированные продукты и сервисы;
• Визуализация аналитических данных — анимированные модели или графики, созданные на основе больших данных.

Примеры визуализации данных (data-driven animation)

Как отметил в подкасте РБК Трендов менеджер по развитию IoT «Яндекс. Облака» Александр Сурков, разработчики придерживаются двух критериев сбора информации:

1. Обезличивание данных делает персональную информацию пользователей в какой-то степени недоступной;
2. Агрегированность данных позволяет оперировать лишь со средними показателями.

Чтобы обрабатывать большие массивы данных в режиме онлайн используют суперкомпьютеры: их мощность и вычислительные возможности многократно превосходят обычные. Подробнее — в материале «Как устроены суперкомпьютеры и что они умеют».

Big Data и Data Science — в чем разница?

Data Science или наука о данных — это сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ данных, — структурированных и неструктурированных, не только больших. В ней используют методы математического и статистического анализа, а также программные решения. Data Science работает, в том числе, и с Big Data, но ее главная цель — найти в данных что-то ценное, чтобы использовать это для конкретных задач.

Кластерный анализ



Кластерный анализ

Основная цель

Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon, 1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии. Например, биологи ставят цель разбить животных на различные виды, чтобы содержательно описать различия между ними. В соответствии с современной системой, принятой в биологии, человек принадлежит к приматам, млекопитающим, амниотам, позвоночным и животным. Заметьте, что в этой классификации, чем выше уровень агрегации, тем меньше сходства между членами в соответствующем классе. Человек имеет больше сходства с другими приматами (т.е. с обезьянами), чем с «отдаленными» членами семейства млекопитающих (например, собаками) и т.д. В последующих разделах будут рассмотрены общие методы кластерного анализа, см. Объединение (древовидная кластеризация), Двувходовое объединение и Метод K средних.

Проверка статистической значимости

Заметим, что предыдущие рассуждения ссылаются на алгоритмы кластеризации, но ничего не упоминают о проверке статистической значимости. Фактически, кластерный анализ является не столько обычным статистическим методом, сколько «набором» различных алгоритмов «распределения объектов по кластерам». Существует точка зрения, что в отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо априорных гипотез относительно классов, но все еще находитесь в описательной стадии исследования. Следует понимать, что кластерный анализ определяет «наиболее возможно значимое решение». Поэтому проверка статистической значимости в действительности здесь неприменима, даже в случаях, когда известны p-уровни (как, например, в методе K средних).

Области применения

Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. Хартиган (Hartigan, 1975) дал прекрасный обзор многих опубликованных исследований, содержащих результаты, полученные методами кластерного анализа. Например, в области медицины кластеризация заболеваний, лечения заболеваний или симптомов заболеваний приводит к широко используемым таксономиям. В области психиатрии правильная диагностика кластеров симптомов, таких как паранойя, шизофрения и т.д., является решающей для успешной терапии. В археологии с помощью кластерного анализа исследователи пытаются установить таксономии каменных орудий, похоронных объектов и т. д. Известны широкие применения кластерного анализа в маркетинговых исследованиях. В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать «горы» информации к пригодным для дальнейшей обработки группам, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным.

Объединение (древовидная кластеризация)

Общая логика

Приведенный в разделе Основная цель пример поясняет цель алгоритма объединения (древовидной кластеризации). Назначение этого алгоритма состоит в объединении объектов (например, животных) в достаточно большие кластеры, используя некоторую меру сходства или расстояние между объектами. Типичным результатом такой кластеризации является иерархическое дерево.

Иерархическое дерево

Рассмотрим горизонтальную древовидную диаграмму. Диаграмма начинается с каждого объекта в классе (в левой части диаграммы). Теперь представим себе, что постепенно (очень малыми шагами) вы «ослабляете» ваш критерий о том, какие объекты являются уникальными, а какие нет. Другими словами, вы понижаете порог, относящийся к решению об объединении двух или более объектов в один кластер.

В результате, вы связываете вместе всё большее и большее число объектов и агрегируете (объединяете) все больше и больше кластеров, состоящих из все сильнее различающихся элементов. Окончательно, на последнем шаге все объекты объединяются вместе. На этих диаграммах горизонтальные оси представляют расстояние объединения (в вертикальных древовидных диаграммах вертикальные оси представляют расстояние объединения). Так, для каждого узла в графе (там, где формируется новый кластер) вы можете видеть величину расстояния, для которого соответствующие элементы связываются в новый единственный кластер. Когда данные имеют ясную «структуру» в терминах кластеров объектов, сходных между собой, тогда эта структура, скорее всего, должна быть отражена в иерархическом дереве различными ветвями. В результате успешного анализа методом объединения появляется возможность обнаружить кластеры (ветви) и интерпретировать их.

Меры расстояния

Объединение или метод древовидной кластеризации используется при формировании кластеров несходства или расстояния между объектами. Эти расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве. Например, если вы должны кластеризовать типы еды в кафе, то можете принять во внимание количество содержащихся в ней калорий, цену, субъективную оценку вкуса и т.д. Наиболее прямой путь вычисления расстояний между объектами в многомерном пространстве состоит в вычислении евклидовых расстояний. Если вы имеете двух- или трёхмерное пространство, то эта мера является реальным геометрическим расстоянием между объектами в пространстве (как будто расстояния между объектами измерены рулеткой). Однако алгоритм объединения не «заботится» о том, являются ли «предоставленные» для этого расстояния настоящими или некоторыми другими производными мерами расстояния, что более значимо для исследователя; и задачей исследователей является подобрать правильный метод для специфических применений.

Евклидово расстояние. Это, по-видимому, наиболее общий тип расстояния. Оно попросту является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве и вычисляется следующим образом:

расстояние(x,y) = {_i (x_i — y_i)² }^1/2

Заметим, что евклидово расстояние (и его квадрат) вычисляется по исходным, а не по стандартизованным данным. Это обычный способ его вычисления, который имеет определенные преимущества (например, расстояние между двумя объектами не изменяется при введении в анализ нового объекта, который может оказаться выбросом). Тем не менее, на расстояния могут сильно влиять различия между осями, по координатам которых вычисляются эти расстояния. К примеру, если одна из осей измерена в сантиметрах, а вы потом переведете ее в миллиметры (умножая значения на 10), то окончательное евклидово расстояние (или квадрат евклидова расстояния), вычисляемое по координатам, сильно изменится, и, как следствие, результаты кластерного анализа могут сильно отличаться от предыдущих.

Квадрат евклидова расстояния. Иногда может возникнуть желание возвести в квадрат стандартное евклидово расстояние, чтобы придать большие веса более отдаленным друг от друга объектам. Это расстояние вычисляется следующим образом (см. также замечания в предыдущем пункте):

расстояние(x,y) = _i (x_i — y_i)²

Расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние). Это расстояние является просто средним разностей по координатам. В большинстве случаев эта мера расстояния приводит к таким же результатам, как и для обычного расстояния Евклида. Однако отметим, что для этой меры влияние отдельных больших разностей (выбросов) уменьшается (так как они не возводятся в квадрат). Манхэттенское расстояние вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = _i |x_i — y_i|

Расстояние Чебышева. Это расстояние может оказаться полезным, когда желают определить два объекта как «различные», если они различаются по какой-либо одной координате (каким-либо одним измерением). Расстояние Чебышева вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = Максимум|x_i — y_i|

Степенное расстояние. Иногда желают прогрессивно увеличить или уменьшить вес, относящийся к размерности, для которой соответствующие объекты сильно отличаются. Это может быть достигнуто с использованием степенного расстояния. Степенное расстояние вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = (_i |x_i — y_i|^p)^1/r

где r и p — параметры, определяемые пользователем. Несколько примеров вычислений могут показать, как «работает» эта мера. Параметр p ответственен за постепенное взвешивание разностей по отдельным координатам, параметр r ответственен за прогрессивное взвешивание больших расстояний между объектами. Если оба параметра — r и p, равны двум, то это расстояние совпадает с расстоянием Евклида.

Процент несогласия. Эта мера используется в тех случаях, когда данные являются категориальными. Это расстояние вычисляется по формуле:

расстояние(x,y) = (Количество x_i y_i)/ i

Правила объединения или связи

На первом шаге, когда каждый объект представляет собой отдельный кластер, расстояния между этими объектами определяются выбранной мерой. Однако когда связываются вместе несколько объектов, возникает вопрос, как следует определить расстояния между кластерами? Другими словами, необходимо правило объединения или связи для двух кластеров. Здесь имеются различные возможности: например, вы можете связать два кластера вместе, когда любые два объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем соответствующее расстояние связи. Другими словами, вы используете «правило ближайшего соседа» для определения расстояния между кластерами; этот метод называется методом одиночной связи. Это правило строит «волокнистые» кластеры, т.е. кластеры, «сцепленные вместе» только отдельными элементами, случайно оказавшимися ближе остальных друг к другу. Как альтернативу вы можете использовать соседей в кластерах, которые находятся дальше всех остальных пар объектов друг от друга. Этот метод называется метод полной связи. Существует также множество других методов объединения кластеров, подобных тем, что были рассмотрены.

Одиночная связь (метод ближайшего соседа). Как было описано выше, в этом методе расстояние между двумя кластерами определяется расстоянием между двумя наиболее близкими объектами (ближайшими соседями) в различных кластерах. Это правило должно, в известном смысле, нанизывать объекты вместе для формирования кластеров, и результирующие кластеры имеют тенденцию быть представленными длинными «цепочками».

Полная связь (метод наиболее удаленных соседей). В этом методе расстояния между кластерами определяются наибольшим расстоянием между любыми двумя объектами в различных кластерах (т.е. «наиболее удаленными соседями»). Этот метод обычно работает очень хорошо, когда объекты происходят на самом деле из реально различных «рощ». Если же кластеры имеют в некотором роде удлиненную форму или их естественный тип является «цепочечным», то этот метод непригоден.

Невзвешенное попарное среднее. В этом методе расстояние между двумя различными кластерами вычисляется как среднее расстояние между всеми парами объектов в них. Метод эффективен, когда объекты в действительности формируют различные «рощи», однако он работает одинаково хорошо и в случаях протяженных («цепочного» типа) кластеров. Отметим, что в своей книге Снит и Сокэл (Sneath, Sokal, 1973) вводят аббревиатуру UPGMA для ссылки на этот метод, как на метод невзвешенного попарного арифметического среднего — unweighted pair-group method using arithmetic averages.

Взвешенное попарное среднее. Метод идентичен методу невзвешенного попарного среднего, за исключением того, что при вычислениях размер соответствующих кластеров (т.е. число объектов, содержащихся в них) используется в качестве весового коэффициента. Поэтому предлагаемый метод должен быть использован (скорее даже, чем предыдущий), когда предполагаются неравные размеры кластеров. В книге Снита и Сокэла (Sneath, Sokal, 1973) вводится аббревиатура WPGMA для ссылки на этот метод, как на метод взвешенного попарного арифметического среднего — weighted pair-group method using arithmetic averages.

Невзвешенный центроидный метод. В этом методе расстояние между двумя кластерами определяется как расстояние между их центрами тяжести. Снит и Сокэл (Sneath and Sokal (1973)) используют аббревиатуру UPGMC для ссылки на этот метод, как на метод невзвешенного попарного центроидного усреднения — unweighted pair-group method using the centroid average.

Взвешенный центроидный метод (медиана). тот метод идентичен предыдущему, за исключением того, что при вычислениях используются веса для учёта разницы между размерами кластеров (т.е. числами объектов в них). Поэтому, если имеются (или подозреваются) значительные отличия в размерах кластеров, этот метод оказывается предпочтительнее предыдущего. Снит и Сокэл (Sneath, Sokal 1973) использовали аббревиатуру WPGMC для ссылок на него, как на метод невзвешенного попарного центроидного усреднения — weighted pair-group method using the centroid average.

Метод Варда. Этот метод отличается от всех других методов, поскольку он использует методы дисперсионного анализа для оценки расстояний между кластерами. Метод минимизирует сумму квадратов (SS) для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге. Подробности можно найти в работе Варда (Ward, 1963). В целом метод представляется очень эффективным, однако он стремится создавать кластеры малого размера.

Для обзора других методов кластеризации, см. Двухвходовое объединение и Метод K средних.

Двувходовое объединение

Вводный обзор

Ранее этот метод обсуждался в терминах «объектов», которые должны быть кластеризованы (см. Объединение (древовидная кластеризация)). Во всех других видах анализа интересующий исследователя вопрос обычно выражается в терминах наблюдений или переменных. Оказывается, что кластеризация, как по наблюдениям, так и по переменным может привести к достаточно интересным результатам. Например, представьте, что медицинский исследователь собирает данные о различных характеристиках (переменные) состояний пациентов (наблюдений), страдающих сердечными заболеваниями. Исследователь может захотеть кластеризовать наблюдения (пациентов) для определения кластеров пациентов со сходными симптомами. В то же самое время исследователь может захотеть кластеризовать переменные для определения кластеров переменных, которые связаны со сходным физическим состоянием.

Двувходовое объединение

После этого обсуждения, относящегося к тому, кластеризовать наблюдения или переменные, можно задать вопрос, а почему бы не проводить кластеризацию в обоих направлениях? Модуль Кластерный анализ содержит эффективную двувходовую процедуру объединения, позволяющую сделать именно это. Однако двувходовое объединение используется (относительно редко) в обстоятельствах, когда ожидается, что и наблюдения и переменные одновременно вносят вклад в обнаружение осмысленных кластеров.

Так, возвращаясь к предыдущему примеру, можно предположить, что медицинскому исследователю требуется выделить кластеры пациентов, сходных по отношению к определенным кластерам характеристик физического состояния. Трудность с интерпретацией полученных результатов возникает вследствие того, что сходства между различными кластерами могут происходить из (или быть причиной) некоторого различия подмножеств переменных. Поэтому получающиеся кластеры являются по своей природе неоднородными. Возможно это кажется вначале немного туманным; в самом деле, в сравнении с другими описанными методами кластерного анализа (см. Объединение (древовидная кластеризация) и Метод K средних), двувходовое объединение является, вероятно, наименее часто используемым методом. Однако некоторые исследователи полагают, что он предлагает мощное средство разведочного анализа данных (за более подробной информацией вы можете обратиться к описанию этого метода у Хартигана (Hartigan, 1975)).

Метод K средних

Общая логика

Этот метод кластеризации существенно отличается от таких агломеративных методов, как Объединение (древовидная кластеризация) и Двувходовое объединение. Предположим, вы уже имеете гипотезы относительно числа кластеров (по наблюдениям или по переменным). Вы можете указать системе образовать ровно три кластера так, чтобы они были настолько различны, насколько это возможно. Это именно тот тип задач, которые решает алгоритм метода K средних. В общем случае метод K средних строит ровно K различных кластеров, расположенных на возможно больших расстояниях друг от друга.

Пример

В примере с физическим состоянием (см. Двувходовое объединение), медицинский исследователь может иметь «подозрение» из своего клинического опыта, что его пациенты в основном попадают в три различные категории. Далее он может захотеть узнать, может ли его интуиция быть подтверждена численно, то есть, в самом ли деле кластерный анализ K средних даст три кластера пациентов, как ожидалось? Если это так, то средние различных мер физических параметров для каждого кластера будут давать количественный способ представления гипотез исследователя (например, пациенты в кластере 1 имеют высокий параметр 1, меньший параметр 2 и т.д.).

Вычисления

С вычислительной точки зрения вы можете рассматривать этот метод, как дисперсионный анализ (см. Дисперсионный анализ) «наоборот». Программа начинает с K случайно выбранных кластеров, а затем изменяет принадлежность объектов к ним, чтобы: (1) - минимизировать изменчивость внутри кластеров, и (2) — максимизировать изменчивость между кластерами. Данный способ аналогичен методу «дисперсионный анализ (ANOVA) наоборот» в том смысле, что критерий значимости в дисперсионном анализе сравнивает межгрупповую изменчивость с внутригрупповой при проверке гипотезы о том, что средние в группах отличаются друг от друга. В кластеризации методом K средних программа перемещает объекты (т.е. наблюдения) из одних групп (кластеров) в другие для того, чтобы получить наиболее значимый результат при проведении дисперсионного анализа (ANOVA).

Интерпретация результатов

Обычно, когда результаты кластерного анализа методом K средних получены, можно рассчитать средние для каждого кластера по каждому измерению, чтобы оценить, насколько кластеры различаются друг от друга. В идеале вы должны получить сильно различающиеся средние для большинства, если не для всех измерений, используемых в анализе. Значения F-статистики, полученные для каждого измерения, являются другим индикатором того, насколько хорошо соответствующее измерение дискриминирует кластеры.

Все права на материалы электронного учебника принадлежат компании StatSoft

Восемь веских причин. Почему и как люди изменяют, и сколько пар после этого на самом деле расстаются

Есть много причин, по которым люди изменяют друг другу, и это далеко не всегда связано с сексом.

Измены — одна из самых частых причин разрушения отношений. Большинство людей считают, что измены связаны с тем, что человеку чего-то не хватает в отношениях и в сексе в частности, однако часто причины гораздо более глубокие и разнообразные.

Недавнее исследование Дилана Селтермана, Джастина Гарсиа и Ирен Цапелас показало, что только половина людей изменяют посредством секса. Но если измена не сводится исключительно к сексу, то что же побуждает людей быть неверными?

Мотивы измены

В том же исследовании приняли участие 495 человек, которые признались в измене в своих отношениях. Чтобы понять их действия, исследователи дали им 77 вопросов, в которых все сводилось к главному вопросу: «Почему вы это сделали?». Анализ выявил восемь ключевых мотивов, большинство из которых вообще не связаны с сексом.

Вот восемь основных причин измен:

1. Гнев: «Мой партнер был неверным», «Перед изменой мы сильно поссорились и я хотел/а отомстить».

2. Самоценность: «Я хотел/а чувствовать себя лучше» «Я хотел/а заявить о своей независимости и автономии».

3. Отсутствие любви: «Я не был/а уверен/на, действительно ли я люблю своего партнера», «Я не был/а уверен/на, что мой партнер был подходящим человеком для меня».

4. Низкий уровень обязательств: «Я не был/а очень привязан к своему партнеру», «Несмотря на то, что мы встречались друг с другом, мы технически не состояли в „публичных“ отношениях».

5. Потребность в разнообразии: «Я хотел большего разнообразия сексуальных партнеров».

6. Пренебрежение: «Я чувствовал/а, что мой партнер пренебрегает мной», «Мой партнер был эмоционально далеким»

7. Сексуальное желание: «Мой партнер потерял интерес к сексу», «Мой партнер партнер отказался выполнять определенные действия во время секса, которые мне обычно нравятся».

8. Ситуация: «Я был/а в состоянии алкогольного опьянения и не мог/ла ясно мыслить», «Я был/а в подавленном состоянии в то время из-за внешних факторов стресса и не мог/ла мыслить ясно».

Анатомия измены

Мотивы измены непосредственно влияют на продолжительность этих измен и отношений на стороне. Когда люди изменяют из-за гнева или отсутствия любви, их другие отношения длятся дольше, чем у тех, кто изменяет ситуативно. У женщин, обычно, отношения на стороне длятся дольше.

Однако главным фактором продолжительности измен является эмоциональная привязанность как к своему основному партнеру, так и к любовнику/любовнице. Большинство опрашиваемых (62,8%) признались, что выражали привязанность к новому партнеру и вели откровенный сексуальный диалог (61,2%). Примерно 4 из 10 (37,6%) вели интимные беседы, а 1 из 10 (11,1%) сказал в новых отношениях: «Я люблю тебя». Те, кто сообщил о меньшей эмоциональной связи в своих основных отношениях, имели больше близости со своим партнером по интрижке. Возможно, это как раз и есть тот случай, когда люди ищут того, чего им недостает в основных отношениях.

Большая часть сексуальной активности связана с поцелуями (86,7%) и объятиями (72,9%). Взаимная мастурбация (53,5%), оральный секс (46,4%), вагинальный секс (53,3%), анальный секс (6,1%) и отсутствие физического контакта (5,7%) встречались реже. Мужчины и женщины сообщали о одинаковой частоте секса с партнером по интрижке и не различались по уровню сексуального удовлетворения.

Люди хотят, чтобы их поймали?

Обычно мы думаем о неверности, как о скрытом предприятии, успех которого заключается в том, чтобы остаться не разоблаченным. Но некоторые изменщики не так осторожны, как следовало бы, и абсолютно намеренно. Те, кто изменял из-за отсутствия любви, чаще ходили на публичные свидания, например, в ресторан или в кино. Публичные поцелуи и другие проявления привязанности были более популярными среди тех, кто был мотивирован отсутствием любви, хотел повысить свою самооценку, и тех, кто хотел большего разнообразия. Ясно, что эти люди не были сильно обеспокоены тем, что их поймают, и, возможно, даже хотели, чтобы их поймали (то есть, роман был стратегией выхода из уже нежелательных отношений). При этом ситуативные изменники менее склонны публично показывать свою измену, ведь у них зачастую нет разрыва отношений в планах.

Признания в измене

Причины неверности также влияют и на то, как человек справляется с содеянным и признается ли в этом своему партнеру. Статистика показывает, что в измене признается ровно 50%, а вторая половина держит все в секрете. При этом женщины более склонны к признанию, чем мужчины. В целом, те, кто признавались в измене, делали это из-за гнева или пренебрежения, однако ими обычно движет не благородство, а желание возмездия. Тем не менее, те, кто был откровенен, с большей вероятностью установили преданные отношения с партнером после всего этого.

Последствия измен

Новые романы, которые завязывались на стороне, очень редко заканчиваются реальными отношениями, и только одна из 10 связей в конечном итоге превращается в полноценные отношения (11,1%). Чаще люди пересекались с человеком лишь изредка (31,1%), еще одна треть (29,9%) налаживала с бывшими любовниками дружеские отношения, а оставшиеся 25,5% сначала скрывали партнера, а затем не контактировали с ним. Те, кто изменял по ситуативным причинам или ради разнообразия с меньшей вероятностью переходили в серьезные отношения.

Что касается основных отношений, то, на удивление, лишь 1 из 5 пар (20,4%) расставалась из-за измены. Почти равное количество (21,8%) остались вместе, несмотря на то, что их партнер обнаружил измену, в то время как чуть большее количество пар (28,3%) остались вместе со своим партнером, так и не узнав о неверности. Остальные отношения закончились по причинам, никак не связанным с изменой.

Причины, по которым люди изменяют, могут определить и судьбу отношений. Роман на стороне может стать убийцей основных отношений, если измена была вызвана гневом, отсутствием любви, низкой привязанностью и пренебрежением, но не тогда, когда неверность была вызвана специфической ситуацией. И хотя основной причиной для прекращения отношений был уровень эмоциональной связи, важным фактором также было наличие более качественного и частого секса с партнером по интрижке.

Вывод

В целом, эти исследования показывают, что измена не так проста, как может казаться на первый взгляд. Эти результаты демонстрируют важность укрепления эмоциональной связи в отношениях, ведь именно это может устранить сразу несколько причин для измены.

Подписаться на ежедневную email-рассылку
материалов раздела Life

Изменение климата и здоровье

\nЗа последние 50 лет в результате человеческой деятельности, особенно сжигания ископаемых видов топлива, в нижних слоях атмосферы скопились углекислый газ и другие парниковые газы в количествах, достаточных для удержания излишнего тепла и воздействия на глобальный климат.

\nЗа последние 130 лет температура в мире возросла примерно на 0,85°С. За последние 25 лет темпы глобального потепления ускорились, превысив 0,18°С за десятилетие[1].\n

\nПовышаются уровни моря, тают ледники и меняется характер атмосферных осадков. Экстремальные метеорологические явления становятся более интенсивными и частыми.

Какое воздействие оказывает изменение климата на здоровье?

\nНесмотря на то, что глобальное потепление может приносить некоторые местные преимущества, такие как уменьшение числа случаев смерти в местах с умеренным климатом и рост производства пищевых продуктов в определенных районах, общие последствия изменения климата для здоровья, по всей видимости, будут в подавляющем большинстве случаев негативными. Изменение климата воздействует на социальные и связанные с окружающей средой факторы здоровья — чистый воздух, безопасную питьевую воду, пищевые продукты в достаточном количестве и надежный кров.

Сильная жара

\nКрайне высокая температура воздуха непосредственно приводит к смерти от сердечно-сосудистых и респираторных заболеваний, особенно среди пожилых людей. Так, например, во время периода сильной жары летом 2003 года в Европе было зарегистрировано дополнительно более чем 70 000 случаев смерти[2].

\nК тому же, из-за высокой температуры в воздухе повышаются уровни озона и других загрязнителей, что усугубляет сердечно-сосудистые и респираторные заболевания.

\nКроме того, во время сильной жары повышаются уровни пыльцы растений и других аэроаллергенов. Они могут провоцировать астму, от которой страдает около 300 миллионов человек. Ожидается, что продолжающееся повышение температуры усилит это бремя.

Стихийные бедствия и меняющийся характер распределения атмосферных осадков

\nВо всем мире число зарегистрированных стихийных бедствий, связанных с погодой, за период с 1960-х годов более чем утроилось. Ежегодно эти бедствия приводят более чем к 60 000 случаев смерти, главным образом, в развивающихся странах.

\nПовышение уровня моря и все более экстремальные метеорологические явления будут разрушать дома, медицинские учреждения и другие основные службы. Более половины населения мира живет в пределах 60 км от моря. Может случиться так, что люди будут вынуждены покидать свои места, что, в свою очередь, повысит риск разнообразных последствий для здоровья — от психических расстройств до инфекционных болезней.

\nВсе более меняющийся характер распределения атмосферных осадков, по всей видимости, окажет воздействие на запасы пресной воды. Нехватка безопасной воды может поставить под угрозу гигиену и повысить риск диарейных заболеваний, от которых ежегодно гибнет почти 760 000 детей в возрасте до 5 лет. В экстремальных случаях скудость воды приводит к засухе и голоду. К концу 21-го века изменение климата может привести к увеличению числа и интенсивности пиреодов засухи на региональном и глобальном уровне.[1].

\nЧастота и интенсивность наводнений также возрастает, и частота и интенсивность экстремальных осадков будет также увеличиваться в течение этого столетия. [1] Из-за наводнений происходит загрязнение запасов пресной воды, возрастает риск болезней, передающихся через воду, и образуются места, благоприятные для размножения насекомых, являющихся переносчиками болезней, таких как комары. Наводнения также приводят к случаям утопления и физическим травмам, разрушению домов и дезорганизации в области оказания медико-санитарных услуг.

\nПовышение температуры и изменяющийся характер выпадения осадков, по-видимому, приведут к снижению производства основных продуктов питания во многих беднейших регионах — до 50% к 2020 году в некоторых африканских странах[1]. Это повысит распространенность неправильного питания и недостаточности питания, от которых в настоящее время ежегодно умирает 3,1 миллиона человек.

Модели инфекций

\nКлиматические условия оказывают сильное воздействие на болезни, передающиеся через воду, и болезни передающиеся насекомыми, моллюсками и другими холоднокровными животными.

\nИзменение климата, по-видимому, приведет к удлинению сезонов передачи трансмиссивных болезней и изменению их географических зон. Так, например, по прогнозам, из-за изменения климата в Китае значительно расширится область, где происходят случаи заболевания шистосомозом — болезни, передаваемой моллюсками[3].

\nКлимат оказывает сильное воздействие на малярию. От малярии, передаваемой комарами Anopheles, ежегодно умирает почти 600 000 человек в год, в основном, это африканские дети в возрасте до 5 лет. Комары Aedes, являющиеся переносчиками денге, также высоко чувствительны к климатическим условиям. Исследования позволяют предположить, что из-за изменения климата риск заражения денге тоже будет увеличиваться.

Оценка последствий для здоровья

\nОценка последствий изменения климата для здоровья может быть только весьма приблизительной. Тем не менее, согласно оценке ВОЗ, учитывающей только ряд возможных последствий для здоровья, и исходя из предположения о продолжении экономического роста и прогресса в области здравоохранения, был сделан вывод о том, что изменение климата, как ожидается, вызовет порядка 250 000 смертей дополнительно в год в период с 2030 по 2050 год, 38 000 человек умрут из-за воздействия жары на престарелых, 48 000 — из-за диареи, 60 000 — из-за малярии и 95 000 — из-за детского недоедания. [4].

Кто подвергается риску?

\nИзменение климата окажет воздействие на все группы населения, но некоторые группы более уязвимы, чем другие. Особо уязвимы люди, живущие в небольших развивающихся островных государствах и других прибрежных районах, мегаполисах, а также горных и полярных районах.

\nДети, особенно в бедных странах, входят в число самых уязвимых перед рисками для здоровья, связанными с изменением климата. Они будут подвергаться более длительному воздействию на здоровье. Более тяжелые последствия для здоровья ожидаются также в отношении пожилых людей и людей, уже имеющих какие-либо болезни или нарушения здоровья.

\nРайоны со слабой инфраструктурой здравоохранения, в основном, в развивающихся странах, будут в меньшей степени способны подготовиться к изменению климата и принять ответные меры без внешней помощи.

Деятельность ВОЗ

\nМногие политические линии и предпочтения отдельных людей обладают потенциальными возможностями для уменьшения выбросов парниковых газов и наряду с этим обеспечения значительных преимуществ для здоровья. Так, например, безопасное использование общественных видов транспорта и активное движение — такое, как езда на велосипедах и пешая ходьба в качестве альтернативы использованию личных автомобилей, могут способствовать сокращению выбросов углерода и сократить бремя бытового загрязнения воздуха, которое вызывает порядка 4,3 миллиона смертей в год, и загрязнения воздуха в окружающей среде, которое вызывает около от 3,7 миллиона смертей ежегодно.

\nВ 2015 году Всемирная ассамблея здравоохранения одобрила новый план работы ВОЗ по вопросам изменения климата и здоровья. Он включает:

\n
• Партнерства: координировать деятельность с партнерскими учреждениями в рамках системы ООН и обеспечить надлежащий учет вопросов здравоохранения в повестке дня по вопросам изменения климата.
\n
• Повышение осведомленности: предоставлять и распространять информацию об угрозах для здоровья людей, связанных с изменением климата, и о возможностях укрепления здоровья путем сокращения выбросов углерода.
\n
• Научные и фактические данные: координировать обзоры научных данных о связях между изменением климата и здоровьем и разрабатывать глобальную повестку дня в области научных исследований.
\n
• Поддерживать принятие ответных мер в области общественного здравоохранения в связи с изменением климата: помогать странам создавать потенциал для снижения уязвимости здоровья в связи с изменением климата и укреплять здоровье путем снижения выбросов углерода.
\n

Библиография

\n
• IPCC. Summary for Policymakers. In: Edenhofer O, R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner, K. Seyboth, A. Adler, I. Baum, S. Brunner, P. Eickemeier, B., Kriemann JS, S. Schlömer, C. von Stechow, T. Zwickel and J.C. Minx editors. Climate Change 2014, Mitigation of Climate Change Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. : Cambridge University Press; 2014.
\n
• Robine JM, Cheung SL, Le Roy S, Van Oyen H, Griffiths C, Michel JP, et al. Death toll exceeded 70,000 in Europe during the summer of 2003. C R Biol. 2008;331(2):171-8.
\n
• Zhou XN, Yang GJ, Yang K, Wang XH, Hong QB, Sun LP, et al. Potential Impact of Climate Change on Schistosomiasis Transmission in China. Am J Trop Med Hyg. 2008;78(2):188-94.
\n
• WHO. Quantitative risk assessment of the effects of climate change on selected causes of death, 2030s and 2050s. Geneva: World Health Organization, 2014.
\n

Изменение климата и здоровье

Изменение климата — самая большая угроза для здоровья, с которой сталкивается человечество

Изменение климата — это самая большая угроза для здоровья, с которой сталкивается человечество, и медицинские работники во всем мире уже реагируют на вред для здоровья, вызванный этим разворачивающимся кризисом.

Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) пришла к выводу, что для предотвращения катастрофических последствий для здоровья и предотвращения миллионов смертей, связанных с изменением климата, мир должен ограничить повышение температуры до 1.5°С. Прошлые выбросы уже сделали определенный уровень глобального повышения температуры и других климатических изменений неизбежными. Однако глобальное нагревание даже на 1,5°C не считается безопасным; каждая дополнительная десятая градуса потепления будет серьезно сказываться на жизни и здоровье людей.

Хотя никто не застрахован от этих рисков, люди, чье здоровье в первую очередь и в наибольшей степени страдает от климатического кризиса, — это люди, которые меньше всего способствуют его причинам и меньше всего способны защитить себя и свои семьи от него — люди в бедных и неблагополучных странах и сообществах.

Климатический кризис угрожает свести на нет последние пятьдесят лет прогресса в области развития, глобального здравоохранения и сокращения бедности, а также еще больше увеличить существующее неравенство в отношении здоровья между группами населения и внутри них. Это ставит под угрозу реализацию всеобщего охвата услугами здравоохранения (ВОУЗ) различными способами, в том числе за счет усугубления существующего бремени болезней и усугубления существующих барьеров для доступа к услугам здравоохранения, часто в то время, когда они больше всего нужны. Более 930 миллионов человек — около 12% населения мира — тратят не менее 10% своего семейного бюджета на оплату медицинских услуг. Поскольку самые бедные люди в основном не имеют страховки, потрясения и стрессы для здоровья уже в настоящее время ежегодно толкают около 100 миллионов человек в нищету, а последствия изменения климата усугубляют эту тенденцию.

Риски для здоровья, связанные с климатом

Изменение климата уже влияет на здоровье множеством способов, в том числе приводя к смерти и болезням в результате все более частых экстремальных погодных явлений, таких как волны тепла, ураганы и наводнения, нарушение продовольственных систем, рост при зоонозах и болезнях, передающихся через пищу, воду и трансмиссивные инфекции, а также при проблемах психического здоровья.Кроме того, изменение климата подрывает многие социальные детерминанты хорошего здоровья, такие как средства к существованию, равенство и доступ к здравоохранению и структурам социальной поддержки. Эти чувствительные к климату риски для здоровья непропорционально ощущаются наиболее уязвимыми и обездоленными, включая женщин, детей, этнические меньшинства, бедные сообщества, мигрантов или перемещенных лиц, пожилых людей и людей с сопутствующими заболеваниями.

Рисунок: Обзор рисков для здоровья, зависящих от климата, путей их воздействия и факторов уязвимости.Изменение климата воздействует на здоровье как прямо, так и косвенно и сильно опосредуется экологическими, социальными детерминантами и детерминантами общественного здравоохранения.

Несмотря на то, что изменение климата однозначно влияет на здоровье человека, по-прежнему сложно точно оценить масштаб и воздействие многих связанных с климатом рисков для здоровья. Однако научные достижения постепенно позволяют нам приписывать рост заболеваемости и смертности антропогенному потеплению и более точно определять риски и масштабы этих угроз для здоровья.

В краткосрочной и среднесрочной перспективе последствия изменения климата для здоровья будут определяться главным образом уязвимостью населения, его устойчивостью к нынешним темпам изменения климата, а также степенью и темпами адаптации. В более долгосрочной перспективе последствия будут все больше зависеть от того, в какой степени сейчас предпринимаются трансформационные действия для сокращения выбросов и предотвращения превышения пороговых значений опасных температур и потенциальных необратимых переломных моментов.

Подробнее

COP26 Программа здравоохранения

ВОЗ в связи с изменением климата и здравоохранения

ВОЗ в связи с изменением климата и здоровья

• Statista — Статистический портал для рыночных данных, Исследования рынка и исследования рынка

3 февраля 2022 г. | Исторические данные

Количество независимых стран в Европе каждый год 1900-2022 гг.

С начала 20 века общее количество независимых национальных государств в Европе почти удвоилось: с 24 стран в 1900 году до 45 сегодня.В начале этого периода большая часть Центральной и Восточной Европы была разделена между империями Австро-Венгрии, Германии, Османской империи и России. Распад этих империй после Первой мировой войны привел к восстановлению или созданию нескольких независимых государств, таких как Чехословакия, Польша и Югославия. В межвоенный период в Европе обычно было 33 страны, до Второй мировой войны Германия и Советский Союз аннексировали большую часть территорий между ними, и контроль над этими регионами поменялся между ними до конца войны.Германия также вторглась в несколько западноевропейских стран, и на пике войны в Европе было менее 20 независимых стран.

Послевоенная Европа Затем в послевоенный период произошла крупная реструктуризация границ Европы, и большинство побежденных правительств Оси попали под влияние союзников. Однако затем произошел раскол между ведущими союзными державами, и континент был разделен между востоком и западом. Коммунистические восточные страны, известные как Восточный блок, сильно попали под влияние Советского Союза; тогда как Запад оставался в значительной степени демократическим и находился под американским влиянием (но в меньшей степени).Обе стороны Европы процветали в послевоенный период, но экономики Восточного блока в конечном итоге рухнули или застопорились, а движения за независимость набрали больший импульс. Коммунистические режимы по всей Европе начали рушиться в 1989 и 1990 годах, до распада Советского Союза в конце 1991 года. Распад СССР привел к образованию 15 отдельных стран (семь в Европе), а Югославия в конечном итоге привела к образованию семи новых государств.

Посткоммунистическое разделение В то время как границы Западной Европы оставались довольно стабильными на протяжении всего этого периода, границы Восточной Европы сильно изменились.Во многом это можно объяснить культурными и историческими различиями между различными этническими группами в регионе, которые часто были вынуждены делить свои земли под властью различных империй или мировых держав; падение коммунизма дало возможность этим группам отделиться, но это не всегда был мирный процесс. Это было наиболее заметно во время югославских войн в 1990-х годах, когда некоторые государства добились независимости с помощью насилия, а другие впоследствии опустились до нее. Крах коммунизма также привел к расширению европейской интеграции, и многие восточные страны присоединились к Европейскому союзу в начале 2000-х годов; это привело к массовому исходу экономических мигрантов из бывшего Восточного блока, что оказало значительное демографическое и экономическое влияние на обе стороны континента. В целом политические отношения на востоке за последние годы значительно улучшились, и благосостояние растет. Однако в Восточной Европе наблюдается заметный рост авторитарного лидерства, растет вмешательство России во внешнюю политику; еще неизвестно, какое влияние это окажет на стабильность в регионе.

Статистика населения и изменения численности населения

Население ЕС немного сократится в 2020 году

В 2020 году население Евросоюза в 27 странах немного уменьшилось с 447 человек.3 млн до 447,0, прервав длительный рост, вызванный положительной чистой миграцией. На этот раз отрицательное естественное изменение (больше смертей, чем рождений) превысило положительную чистую миграцию, скорее всего, из-за воздействия пандемии Covid-19. В 2020 г. в ЕС было зарегистрировано на 534 000 смертей больше, чем в 2019 г., что на 550 000 больше, чем в среднем за период 2016-2019 гг.

За более длительный период население ЕС выросло с 354,5 млн в 1960 году до 447,0 млн на 1 января 2021 года, т. е. на 92 человека.5 миллионов человек (см. рис. 1). Темпы роста населения постепенно замедлялись в последние десятилетия: например, население ЕС увеличивалось в среднем примерно на 0,7 миллиона человек в год в период 2005–2021 годов по сравнению со средним приростом примерно на 3,0 миллиона человек в год. в течение 1960-х годов.

Естественные изменения численности населения ЕС были положительными, хотя и снижались, до 2011 г., а затем отрицательными с 2012 г., когда в ЕС было зарегистрировано больше смертей, чем рождений (рис. 2).Таким образом, общее изменение после 2011 г. (положительное, с увеличением числа жителей на 6,5 млн в период с января 2012 г. по январь 2021 г.) связано с чистой миграцией.

В 2020 году смертность по-прежнему превышала число живорождений в ЕС, что привело к вышеупомянутому отрицательному естественному приросту населения. Общее снижение, которое было зафиксировано в 2020 году для ЕС, было в основном связано с пиком смертности (+534 000 по сравнению с 2019 годом).Короче говоря, естественное изменение населения (-1,1 млн человек) было выше, чем чистая миграция и статистическая корректировка (+0,8 млн), что привело к сокращению населения на -0,3 млн человек. Чистая миграция также снизилась в 2020 году по сравнению с 2019 годом.

Чистая миграция в ЕС значительно увеличилась с середины 1980-х годов и стала основным фактором роста населения с 1990-х годов (см. Рисунок 3). Число живорождений постепенно снижалось в период с 1960 по 1995 год, в то время как число смертей медленно увеличивалось.Разрыв между рождаемостью и смертностью в ЕС значительно сократился с 1961 г., а естественное изменение численности населения стало отрицательным в 2012 г., когда число смертей превысило число рождений. Поскольку ожидается дальнейшее увеличение числа смертей из-за старения населения и при условии, что коэффициент рождаемости останется на относительно низком уровне, отрицательное естественное изменение (больше смертей, чем рождений) вполне может продолжаться. В этом случае общее сокращение или рост населения ЕС, вероятно, будет во многом зависеть от вклада чистой миграции.

В 2020 году, отвечая на потребность в своевременных данных о кризисе в области здравоохранения, Евростат установил новый показатель «избыточной смертности», который представляет собой процент дополнительных смертей от всех причин по сравнению со средним числом смертей в том же месяце. периода с 2016 по 2019 год (так называемый «базовый уровень»). Чем выше значение, тем больше произошло дополнительных смертей по сравнению с исходным уровнем.Это основано на добровольном сборе еженедельных данных о смертности от национальных статистических институтов.

Более подробная информация о еженедельных смертях и избыточной смертности представлена ​​в соответствующих статьях с объяснением статистики.

Общее количество смертей, о которых сообщили государства-члены в 2020 г., подтверждает результаты еженедельного экспресс-анализа смертей. Среднее превышение смертности в 2020 г. над среднегодовым числом, рассчитанным за период 2016-2019 гг., составило 11,9 % по ЕС в целом.

Изменение численности населения на национальном уровне

Население отдельных государств-членов ЕС на 1 января 2020 года колебалось от 0,5 миллиона человек на Мальте до 83,2 миллиона человек в Германии. Германия, Франция и Италия вместе составляли почти половину (47 %) всего населения ЕС на 1 января 2020 года (см. Таблицу 1).

Несмотря на то, что в 2020 году население ЕС в целом немного сократилось, это изменение не было равномерным по государствам-членам ЕС: в 18 государствах-членах наблюдался рост их соответствующего населения, в то время как в остальных 9 государствах-членах население сократилось. Люксембург, Кипр и Ирландия зафиксировали самые высокие темпы прироста населения в 2020 г., превысив 8,0 на 1000 человек, в то время как Италия, Румыния и Польша, которые также входят в число стран с самой высокой избыточной смертностью, зафиксировали самое высокое снижение (см. 2).

Анализируя два компонента изменения численности населения в национальных данных, можно выделить восемь типов изменения численности населения, различая рост или сокращение, а также относительные веса естественного изменения и чистой миграции — полную типологию см. в Таблице 3.В течение 2020 года самый высокий общий показатель естественного прироста населения был зарегистрирован в Ирландии (4,9 на 1000 человек), за ней следуют Кипр (3,9) и Люксембург (2,9). В общей сложности 19 государств-членов ЕС имели отрицательные показатели естественного изменения, при этом смертность больше, чем рождаемость, в Болгарии (-9,5 на 1000 человек), Литве (-6,6), Румынии (-6,2), Латвии (-5,9), Италии. (-5,8) и Хорватии (-5,2). В относительном выражении Люксембург (10,7 на 1000 человек), Словения (8,7) и Литва (7,2) имели самые высокие общие показатели чистой миграции в 2020 году, в то время как только Латвия (-1.7 на 1000 человек), Румыния (-1,2), Италия (-0,7) и Хорватия (-0,2) зафиксировали отрицательный общий коэффициент чистой миграции.

Из 18 государств-членов ЕС, население которых увеличилось в 2020 г., в 8 зарегистрирован как естественный прирост, так и положительная чистая миграция, способствовавшая росту их населения (Ирландия, Франция, Дания, Кипр, Люксембург, Мальта, Нидерланды и Швеция).В 10 государствах-членах (Бельгия, Чехия, Эстония, Испания, Литва, Австрия, Португалия, Словения, Словакия и Финляндия) положительная чистая миграция была движущей силой прироста населения, поскольку естественное изменение численности населения было отрицательным.

Из 9 государств-членов ЕС, сообщивших о снижении уровня населения в течение 2020 г., в Болгарии, Германии, Греции, Венгрии и Польше зафиксировано снижение численности населения за счет отрицательного естественного прироста, при этом нетто-миграция была незначительно положительной. В Хорватии, Италии, Латвии и Румынии снижение уровня населения было обусловлено главным образом отрицательным естественным изменением, дополненным отрицательным чистым миграционным приростом.

Исходные данные для таблиц и графиков

Статистика населения и изменения численности населения: таблицы и рисунки

Источники данных

Демографический баланс дает обзор ежегодных демографических изменений в государствах-членах ЕС; статистические данные об изменении численности населения доступны в абсолютных цифрах и в виде приблизительных показателей. «Грубый темп прироста населения» представляет собой отношение общего прироста населения в течение года к средней численности населения рассматриваемой территории в этом году. Значение выражено в расчете на 1 000 жителей (см. глоссарий населения). Изменение численности населения — или прирост населения — в данном году представляет собой разницу между численностью населения на 1 января данного года и соответствующим уровнем на 1 января предыдущего года. Он состоит из двух компонентов: естественное изменение и чистая миграция плюс статистическая корректировка. «Естественный прирост населения» — это разница между числом живорождений и числом умерших. Если естественное изменение является положительным, то его часто называют естественным приростом.«Чистая миграция» — это разница между количеством иммигрантов и количеством эмигрантов. В контексте годового демографического баланса Евростат производит показатели чистой миграции, взяв разницу между общим изменением численности населения и естественным изменением; поэтому эта концепция называется «чистая миграция плюс статистическая корректировка».

Контекст

Статистические данные об изменении численности населения и его структуре все чаще используются для поддержки разработки политики и обеспечения возможности мониторинга демографического поведения в политическом, экономическом, социальном и культурном контекстах. В частности, это касается демографических изменений, которые сосредоточены на вероятном снижении относительной значимости населения трудоспособного возраста и соответствующем увеличении числа пожилых людей. Эти статистические данные могут использоваться для поддержки ряда различных анализов, включая исследования, касающиеся старения населения и его влияния на устойчивость государственных финансов и благосостояния, оценку рождаемости в качестве основы для семейной политики или экономические и социальные последствия демографических изменений. изменять.

ЕС переживает период демографических и социальных изменений. Ожидается, что вспышка пандемии COVID-19 окажет длительное влияние на то, как мы живем и работаем вместе. Вспышка произошла в то время, когда Европа уже пережила период глубоких демографических и социальных изменений. Более подробную информацию о работе Европейской комиссии в 2019–2024 годах по преодолению последствий демографических изменений в Европе можно найти на специальных страницах Европейской комиссии.

Статистические данные по демографии Европы представлены в интерактивной публикации Евростата.

Изменение популярности

Изменение популярности имени

Статистика изменения популярности с 2019 по 2020 год

В таблице ниже приведены сводные данные с наших страниц, показывающие изменение популярности с 2019 по 2020 год. В таблице наименьшее изменение в рейтинге (от 0 до 4) имеет самый низкий средний рейтинг в 2020 году. Как правило, чем популярнее имя, тем меньше изменение популярности.

Число имён и средний чин в разбивке по званию и полу

Изменение (+ или -) в ранге	Количество имен		Средний ранг в 2020 году
	Мужской	Женщина	Мужчина	Женщина
0 — 4	154	128	237. 7	261,2
5 — 9	122	112	320,2	310,7
10-14	97	91	347,4	377,9
15-19	75	70	479,3	440,4
20-24	81	66	479,8	490,2
25-29	61	58	575.9	451,9
30-34	40	44	575,3	532,8
35-39	43	44	646,9	627,8
40-44	34	36	679,1	552,9
45-49	29	31	661,8	618,2
50-59	66	61	658.0	668,2
60-69	40	55	733,0	633,3
70-79	28	34	706,7	606,3
80-89	28	32	758,2	736,0
90-99	22	26	795,9	716,3
100 или более	119	159	827. 3	817,4
Итого	1039	1047	521,8	525,8
Для каждого года ранг 1 соответствует самому популярному имени, ранг 2 — следующему по популярности имени. популярный и так далее. Мы сравнивали рейтинги за оба года только в том случае, если имя топ-1000 хотя бы за один из двух лет.

Йельские карты мнений о климате 2020

Изменение климата в формулировке вопроса американского опроса общественного мнения

Модельные оценки на картах были получены на основе ответов общественности на следующие вопросы опроса.Категории ответов на многие вопросы были объединены в одну переменную для сопоставления. Например, для вопроса о том, насколько респонденты обеспокоены глобальным потеплением, «очень обеспокоены» и «несколько обеспокоены» были объединены в одну меру «беспокойства». Точно так же «не очень беспокоюсь» и «совсем не беспокоюсь» были объединены в единую меру «не беспокоюсь». Ответы ниже имеют цветовую кодировку, чтобы показать, как они были сгруппированы в переменные, показанные на картах. Лица, ответившие «Не знаю» или не ответившие на вопрос, не моделировались отдельно и отображаются в виде серых сегментов на гистограммах.

УБЕЖДЕНИЯ

Глобальное потепление происходит
В последнее время вы, возможно, заметили, что глобальное потепление привлекло некоторое внимание в новостях. Глобальное потепление относится к идее о том, что средняя температура в мире повышалась за последние 150 лет и может повышаться еще больше в будущем, и что в результате климат в мире может измениться. Как вы думаете: как вы думаете, происходит ли глобальное потепление?

Глобальное потепление вызвано в основном деятельностью человека
Если предположить, что глобальное потепление происходит, вы думаете, что это… ?

• В основном в результате деятельности человека
• Вызвано главным образом естественными изменениями в окружающей среде
• Ничего из вышеперечисленного, потому что глобального потепления не происходит
• Прочее
• Не знаю

Большинство ученых считают, что происходит глобальное потепление
Что ближе всего к вашему мнению?

• Большинство ученых считают, что происходит глобальное потепление
• Ученые расходятся во мнениях относительно того, происходит ли глобальное потепление
• Большинство ученых считают, что глобального потепления не происходит
• Не знаю достаточно, чтобы сказать

Глобальное потепление влияет на погоду в США
Насколько вы согласны или не согласны с приведенным ниже утверждением?

• Полностью согласен
• Скорее согласен
• Скорее не согласен
• Категорически не согласен

ВОСПРИЯТИЕ РИСКА

Беспокойство по поводу глобального потепления
Насколько вас беспокоит глобальное потепление?

• Очень беспокоюсь
• Несколько обеспокоен
• Не очень волнуюсь
• Совершенно не волнуюсь

Глобальное потепление повредит растениям и животным 
Как вы думаете, насколько глобальное потепление повредит растениям и животным?

• Совсем нет
• Совсем немного
• Умеренное количество
• Очень много
• Не знаю

Глобальное потепление навредит будущим поколениям
Как вы думаете, насколько глобальное потепление навредит будущим поколениям людей?

• Совсем нет
• Совсем немного
• Умеренное количество
• Очень много
• Не знаю

Глобальное потепление нанесет вред людям в развивающихся странах
Как вы думаете, насколько сильно глобальное потепление навредит людям в развивающихся странах?

• Совсем нет
• Совсем немного
• Умеренное количество
• Очень много
• Не знаю

Глобальное потепление навредит людям в США
Как вы думаете, насколько глобальное потепление навредит людям в США?

• Совсем нет
• Совсем немного
• Умеренное количество
• Очень много
• Не знаю

Глобальное потепление навредит лично мне
Как вы думаете, насколько сильно глобальное потепление навредит вам лично?

• Совсем нет
• Совсем немного
• Умеренное количество
• Очень много
• Не знаю

Глобальное потепление уже наносит ущерб людям в США
Как вы думаете, когда глобальное потепление начнет наносить вред людям в США?

• Сейчас им причиняют вред
• Через 10 лет
• В 25 лет
• В 50 лет
• Через 100 лет
• Никогда

ПОЛИТИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА

Фонд исследований в области возобновляемых источников энергии

Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующих политик?
Финансирование дополнительных исследований в области возобновляемых источников энергии, таких как энергия солнца и ветра

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Регулировать CO2 как загрязнитель
Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующих политик?
Регулировать двуокись углерода (основной парниковый газ) как загрязнитель

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Установить строгие ограничения выбросов CO2 на существующих угольных электростанциях
Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующей политики?
Установить строгие ограничения на выбросы углекислого газа на существующих угольных электростанциях, чтобы уменьшить глобальное потепление и улучшить здоровье населения. Электростанции должны будут сократить свои выбросы и/или инвестировать в возобновляемые источники энергии и энергоэффективность. Стоимость электроэнергии для потребителей и компаний, вероятно, возрастет.

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Требование от компаний, работающих на ископаемом топливе, платить налог на выбросы углерода
Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующих политик?
Требовать от компаний, работающих на ископаемом топливе, платить налог на выбросы углерода и использовать эти деньги для уменьшения других налогов (например, подоходного налога) на равную сумму.

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Требовать от коммунальных предприятий производить 20% электроэнергии из возобновляемых источников
Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующих политик?
Требовать, чтобы электрические коммунальные предприятия производили не менее 20% своей электроэнергии из ветра, солнца или других возобновляемых источников энергии, даже если это обходится среднему домохозяйству в дополнительные 100 долларов в год.

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Предоставление налоговых льгот
Предоставление налоговых льгот людям, приобретающим энергоэффективные автомобили или солнечные батареи.
Насколько вы поддерживаете или выступаете против следующих политик?

• Решительно поддерживаю
• Некоторая поддержка
• Несколько против
• Категорически против

Изменения в продуктах данных Бюро переписи населения

Бюро переписи населения объявило о новом наборе стандартов и методов контроля раскрытия информации в информационных продуктах общего пользования.По данным Бюро переписи населения, новый подход «знаменует собой кардинальное изменение способов производства и публикации официальной статистики» и представляет собой «погребальный звон для общедоступных подробных таблиц и наборов микроданных в том виде, в каком они готовились традиционно». Причиной этих изменений является озабоченность по поводу конфиденциальности респондентов, даже несмотря на то, что файлы данных десятилетней переписи и исследования американского сообщества (ACS) имеют безупречную репутацию конфиденциальности.Как признает Бюро переписи, никогда не было ни одного задокументированного случая, когда личность респондента в ACS или десятилетней переписи была раскрыта кем-то, не входящим в Бюро переписи населения.

IPUMS обеспокоен тем, что ученые, планировщики и общественность скоро потеряют свободный доступ, которым мы пользовались в течение последних шести десятилетий, к надежным общедоступным данным Бюро переписи населения, описывающим социальные и экономические изменения в Америке. На этой странице сообщается, что мы узнали о новых продуктах данных.

Используйте эту форму , чтобы присоединиться к нашему списку рассылки, чтобы получать обновления о планах Бюро и рассказывать нам о том, как предлагаемые изменения могут повлиять на ваши исследования.

Перепись населения 2020 года
Микроданные ACS
Данные малых районов ACS
Ресурсы

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ В ПЕРЕПИСИ 2020

Бюро переписи уже начало использовать новую систему предотвращения разглашения для сводных файлов переписи 2020 года.Эти файлы данных охватывают ограниченный круг субъектов, поскольку в ходе переписи задается лишь несколько вопросов, но они по-прежнему являются одним из наиболее часто используемых общедоступных ресурсов данных в стране, необходимых для перераспределения районов, распределения средств, городского и регионального планирования и изучения жилищного строительства. сегрегация. Учитывая полный охват десятилетней переписи, эти данные обеспечивают важную высококачественную основу для обследований и оценок на протяжении каждого десятилетия. Они также являются единственным источником высококачественных общенациональных данных для небольших районов, для которых размеры выборки обследования (из обследования американского сообщества или других источников) обычно слишком малы для получения надежных оценок.

Бюро переписи населения планирует опубликовать только «дифференциально частные» данные переписи 2020 года. Эти данные будут содержать преднамеренные ошибки, добавленные почти ко всей статистике, включая даже общую численность населения всех географических единиц ниже уровня штата.

Бюро переписи оправдывает новые средства контроля раскрытия информации, ссылаясь на угрозу реконструкции базы данных, которая представляет собой метод вывода ответов на индивидуальном уровне из табличных данных. Однако наш анализ показал, что угроза восстановления базы данных минимальна.Попытка Бюро переписи населения реконструировать данные переписи 2010 года на основе опубликованных таблиц в большинстве случаев была неверной и не давала больших результатов, чем случайные предположения о характеристиках людей. Как заключил исполняющий обязанности директора Бюро переписи населения Рон Джармин: «Точность данных, полученных нашими исследователями в ходе этого исследования, ограничена, а для подтверждения повторно идентифицированных ответов требуется доступ к конфиденциальной внутренней информации Бюро переписи… у внешнего злоумышленника нет средств для их подтверждения. »

Чтобы другие могли оценить влияние дифференциальной конфиденциальности на удобство использования данных, Бюро переписи населения подготовило серию демонстрационных продуктов, каждая из которых предоставляет разные версии дифференциально конфиденциальных данных переписи 2010 года, которые пользователи могут сравнить с первоначально опубликованными данными 2010 года. Самые последние демонстрационные данные, выпущенные в июне 2021 года, основаны на производственной системе для данных о перераспределении округов за 2020 год, поэтому добавленные ошибки в этом демонстрационном продукте отражают ошибки в опубликованных таблицах данных за 2020 год.

IPUMS вместе с сотрудниками из Вашингтонского университета, Университета Теннесси и NORC из Чикагского университета получили грант от Фонда Альфреда П. Слоана на анализ демонстрационных файлов, и другие группы из Гарварда и CUNY также предприняли анализы. В этих исследованиях изучались только более ранние версии демонстрационных данных, и не все исследования были обнародованы, но результаты на данный момент позволяют предположить, что новая система предотвращения раскрытия информации будет иметь неблагоприятные последствия для перераспределения округов и для многих исследовательских приложений.

СИНТЕТИЧЕСКИЕ МИКРОДАННЫЕ ИЗ ОБЗОРА АМЕРИКАНСКОГО СООБЩЕСТВА

Микроданные опроса американского сообщества (ACS) на сегодняшний день являются наиболее интенсивно используемым набором данных, распространяемым IPUMS, и основным набором данных в социальных науках и исследованиях в области здравоохранения. Общие темы анализа включают бедность, неравенство, иммиграцию, внутреннюю миграцию, этническую принадлежность, инвалидность, транспорт, рождаемость, брак, занятия, образование и структуру семьи.

На конференции пользователей данных ACS в апреле 2021 года Бюро переписи населения объявило, что оно заменит исследовательские данные ACS «полностью синтетическими» данными в течение следующих трех лет.Через неделю после конференции — после шумихи в Твиттере — Бюро переписи отступило и теперь заявляет, что нет четких сроков внедрения смоделированных данных ACS. Бюро переписи не объявило о какой-либо официальной процедуре оценки изменения, как того требует Закон об административных процедурах.

Бюро еще не доработало детали своих методов, но идея состоит в том, чтобы разработать статистические модели, описывающие взаимосвязь переменных в ACS, а затем построить смоделированное население, согласующееся с этими моделями.Такие смоделированные данные фиксируют отношения между переменными только в том случае, если они намеренно встроены в модель. Соответственно, синтетические данные плохо подходят для изучения непредвиденных взаимосвязей, что препятствует новым открытиям. Большинство анализов, проводимых в настоящее время с помощью ACS, вероятно, станут невозможными при переходе на синтетические данные. Например, ACS позволяет исследователям легко измерить этнические смешанные браки или влияние образования партнера на фертильность женщин. Синтетические данные, скорее всего, будут включать взаимосвязи между переменными только на индивидуальном уровне, поэтому анализ по членам домохозяйства будет невозможен.

Бюро, очевидно, признает, что синтетические микроданные ACS не подходят для исследований. Поэтому Бюро предлагает систему, при которой исследователи будут проводить анализ с использованием синтетических данных, а затем представлять их в Бюро переписи для «проверки» с использованием реальных данных. Это помешало бы исследовательскому анализу реальных данных и, вероятно, было бы неосуществимо с точки зрения логистики.

ДАННЫЕ ПО МАЛЫМ РАЙОНАМ ИЗ ОБЗОРА АМЕРИКАНСКОГО СООБЩЕСТВА

Бюро переписи населения объявило, что сводные данные ACS также будут «официально закрыты» не ранее 2025 года, но не предоставило никаких дополнительных подробностей ни о методах, ни о сроках достижения этой цели.

РЕСУРСЫ

Обновления и отчеты об исследованиях

• Обновления системы предотвращения раскрытия информации Бюро переписи населения (DAS)
• Дэвид Ван Рипер, «Дифференциальная конфиденциальность и десятилетняя перепись населения 2020 года»
• Дэвид Ван Рипер, «Дифференциальная конфиденциальность и десятилетняя перепись»
• Рагглз, Стивен, Кэтрин Фитч, Дайана Магнусон и Джонатан Шредер. 2019. «Дифференциальная конфиденциальность и данные переписи: значение для социальных и экономических исследований». Документы и материалы AEA, 109: 403-08.
• Целевая группа по дифференциальной конфиденциальности для данных переписи, последствия дифференциальной конфиденциальности для данных и исследований Бюро переписи населения
• График публикации данных Бюро переписи населения на 2020 год
• Рагглз, С. и Ван Рипер, Д. 2021. «Роль случая в эксперименте по реконструкции базы данных Бюро переписи населения». Обзор демографических исследований и политики
• Хауэр, М.Э., и Сантос-Лозада, А.Р. (2021). Дифференциальная конфиденциальность в переписи 2020 года исказит показатели COVID-19. Социус.
• Кенни, К.Т., Куриваки, С., МакКартан, К., Розенман, Э.Т., Симко, Т., и Имаи, К. (2021). Использование дифференциальной конфиденциальности для данных переписи и его влияние на перераспределение округов: пример переписи населения США 2020 года. Научные достижения, 7 (41).
• Сантос-Лозада, А. Р., Ховард, Дж. Т., и Вердери, А. М. (2020). Как дифференциальная конфиденциальность повлияет на наше понимание различий в состоянии здоровья в Соединенных Штатах. ПНАС, 117(24), 13405–13412.
• Винклер, Р.Л., Батлер, Дж.Л., Кертис, К.Дж. и др. (2021). Дифференциальная конфиденциальность и точность оценок чистой миграции на уровне округов. Исследования народонаселения и обзор политики.

Демонстрационные данные

• Демонстрационные данные и показатели DAS Бюро переписи населения
• Демонстрационные данные IPUMS NHGIS с защитой конфиденциальности
  • В этих файлах данных NHGIS объединила две версии сводных таблиц переписи населения 2010 г.: (1) исходные таблицы из сводных файлов переписи населения 2010 г. и (2) новые таблицы, основанные на различных версиях дифференциально частных демонстрационных данных Бюро переписи населения.
  • Версия 2021-06-08 включает демонстрационные данные, основанные на окончательной производственной системе для данных о перераспределении округов за 2020 год, поэтому эту версию можно использовать для моделирования распределения ошибок в опубликованных таблицах данных за 2020 год.

Мы будем продолжать собирать актуальную информацию для сообщества пользователей IPUMS, публиковать ее здесь и делиться ею через IPUMS Twitter.

17 Замечательная статистика смены карьеры, которую нужно знать (2022)

Есть много преимуществ и причин, по которым люди выбирают другую карьеру.Эти причины включают в себя те, которые выходят за рамки перспективы получить лучшую работу или более высокую заработную плату.

Когда кто-то меняет профессию, это дает ему возможность исследовать другие направления и проявлять больше творчества. Это может привести к повышению самооценки, а также к повышению целеустремленности в новой роли.

Однако важно помнить, что, хотя на то, чтобы понять, что делать дальше, может уйти некоторое время, большинство людей, меняющих карьеру, в конечном итоге довольны новой профессией, которую они выбрали.

Более 39% людей, рассматривающих возможность смены карьеры, заинтересованы в повышении заработной платы. Лишь 14 % американцев считают, что у них отличная работа, и не хотели бы ее менять. Около 70% всех людей трудоспособного возраста активно ищут смену работы.

Имея это в виду, мы изучим статистику смены карьеры и посмотрим, что они говорят нам о наилучшем пути вперед.

Вы часто слышите о людях, меняющих профессию 7 раз за свою жизнь, проблема в том, что нет реальных данных, подтверждающих это.

Статистические данные Бюро статистики труда Министерства труда не включают отслеживание изменений в карьере в течение жизни человека.

Таким образом, хотя точных данных о точном количестве статистических данных о смене карьеры мало, существует множество статистических данных, которые могут дать подсказки.

Недавний опрос показал, что примерно половина (52%) американских сотрудников рассматривают возможность смены карьеры в этом году. 44% уже планируют перейти на .

Проблема в том, что не у всех есть возможность или ресурсы для этого. Если у вас нет денег или времени, трудно изучить варианты, не рискуя, что может не сработать.

По данным выпуска экономических новостей Бюро трудовой статистики, работники, получающие заработную плату, проработали у своего нынешнего работодателя в среднем 4,6 года.

Тем не менее, на эту продолжительность жизни влияют возраст и род занятий:

• Менеджеры, специалисты и представители аналогичных профессий сообщают о самом продолжительном среднем сроке пребывания в должности (5.5 лет).
• Средний срок пребывания в должности работников сферы обслуживания был самым коротким (3,2 года) .
• Рабочие в возрасте 65 лет и старше имеют средний стаж работы ( 10,3 года )
• Для работников в возрасте от 25 до 34 лет средний стаж работы составляет ( 3,2 года )

Продолжительность карьеры человека будет зависеть от области, в которой он работает. Однако в течение жизни человек будет работать в среднем 90 000 часов.

Глядя на эту дальнейшую работу, составляет примерно 13 лет и два месяца жизни большинства людей сейчас. Сверхурочная работа может добавить два дополнительных месяца к вашему рабочему году, если вы часто работаете сверхурочно.

В течение типичного 50-летнего стажа почти четверть рабочего времени человек проводит на работе.

Средний возраст смены профессии – 39 лет. Работники могут чувствовать застой, когда они достигают середины карьеры, поскольку это может указывать на застой в их карьере.Это приводит к тому, что они меняют карьеру на новую новую возможность работы.

Чем старше становятся люди, тем меньше они меняют работу. В возрасте от 18 до 24 лет люди меняют работу в среднем 5,7 раза. Среднее количество смен работы между 25 и 34 годами составляет 2,4. С 35 до 44 лет средний показатель снижается до 2,9 рабочих мест, а затем до 1,9 рабочих мест с 45 до 52 лет.

Подсчитано, что большинство людей будут иметь 12 рабочих мест в течение своей жизни.В прошлом году 32% людей в возрасте от 25 до 44 лет думали о смене карьеры. С момента выхода на свою первую работу после колледжа 29% людей полностью сменили сферу деятельности.

Одним из основных факторов этих изменений является желание повышения заработной платы (39%) или интерес к другой области (21%) и те, кто ищет карьерного роста (20%).

Этот же опрос показал, что многие американцы, которые ходили в школу по определенной специальности, не используют эту специальность на работе.На самом деле 21% используют все свое образование, 53% используют половину или меньше образования и 1 5% не используют ни одного своего образования на текущей работе

По данным Lumina Foundation, 38% студентов бакалавриата старше 25 лет. 58% из них работают во время учебы, а 26% занимаются воспитанием детей. Количество студентов, проживающих в кампусе, сегодня составляет всего 13%.

Это имеет смысл, так как люди принимают решение о выборе новой профессии в более старшем возрасте.Им нужны дополнительные навыки и квалификация, чтобы поддержать это изменение.

Среди тех, кто думал о смене карьеры или уже сделал это, 39% сделали это ради повышения зарплаты . Смена карьеры может быть лучшим вариантом для увеличения перспектив заработной платы, поскольку обычное повышение заработной платы составляет от 3% до 5%.

Чтобы устроиться на работу в новой сфере, работнику придется пройти переподготовку и освоить новые навыки.Им придется пройти весь процесс подачи заявки на собеседование и ожидания ответов. Это не легко, но это можно сделать!

Многие сотрудники хотят работать в сфере, приносящей пользу миру, например, решать экологические проблемы или помогать обездоленным сообществам. В результате изменения жизни или новой философии карьерные изменения являются обычным явлением.

Люди, которые чувствуют необходимость уйти, обычно ссылаются на некомпетентность руководства в своей нынешней организации как на еще одну причину ухода.На производительность сотрудников могут серьезно повлиять проблемы с руководством на всех уровнях компании.

Среди основных причин плохого лидерства — плохое признание, низкая компенсация и минимальные льготы.

На решения о карьере также влияют такие факторы, как гибкость работы . Сотрудники, которые совмещают карьеру и требования личной жизни, часто хотят и нуждаются в гибкой роли.

Это одна из многих причин, по которым люди меняют работу в поисках лучшего баланса между работой и личной жизнью.

Существует распространенное заблуждение, что люди, которые хотят изменить свою сферу деятельности, ленивы, немотивированы или просто неблагодарны. Это не может быть дальше от истины.

На самом деле люди, которые меняют профессию, делают это потому, что не получают удовлетворения от работы. Они могут чувствовать потребность сделать что-то другое в своей жизни.

По данным Бюро статистики труда, следующие профессии являются наиболее быстрорастущими.