|
sample design |
The sample design provides information on the target and final sample sizes, strata definitions and the sample selection methodology. |
تصميم العينة |
كيفية اختيار جزء المجتمع الإحصائي ليكون مشمولا بالمسح. |
|
|
identification risk |
This risk is defined as the probability that an intruder identifies at least one respondent in the disseminated microdata. This identification may lead to the disclosure of (sensitive) information about the respondent. The risk of identification depends on the number and nature of quasi-identifiers in the microdata and in the a priori knowledge of the intruder. |
مخاطر التحديد |
يقصد بمخاطر احتمال تحديد متسلل لهوية مستجيب واحد على الأقل من خلال البيانات الصغرية المنشورة. قد يقود هذا التحديد إلى الإفصاح عن بعض المعلومات الحساسة المتعلقة بالمستجيب. وخطر التحديد منوط بعدد المعرّفات المشابهة وطبيعتها في البيانات الصغرية وبمعرفة المتسلل المسبقة. |
|
|
categorical data |
Data consisting of counts of observations falling in different categories. The categories may be purely descriptive, or may have a natural order. |
بيانات غير مقيدة طبقية (بيانات مصنفة) |
بيانات مبنية على أعداد من المشاهدات المصنفة في فئات مختلفة. يمكن أن تكون الفئات وصفية بحتة أو قد يكون لها ترتيب طبيعيّ. |
|
|
null hypothesis |
In general, this term relates to a particular hypothesis under test, as distinct from the alternative hypotheses which are under consideration. It is therefore the hypothesis which determines the probability of the type I error. In some contexts, however, the term is restricted to an hypothesis under test of “no difference”. |
فرضية البطلان - فرضية العدم |
هناك فرق بين فرضية البطلان وفرضية الخيار المغاير، إذ تضع الأولى فرضية قيد الاختبار، أما الثانية فتنظر في الفرضيات المغايرة. فرضية البطلان هي تلك التي تحدد احتمال وقوع خطأ من النوع (أ). في بعض الإطارات، يقتصر معنى هذا التعبير إلى اختبار الفرضية لمعرفة إذا ما كان هناك "لا فرق". |
|
|
data status upon release |
The status of the data refers to whether the data initially disseminated to the public are final data or preliminary and therefore subject to revision. |
وضع البيانات عند نشرها |
يدل وضع البيانات على ما إذا كانت البيانات المنشورة في البداية للعموم نهائية أو تمهيدية و بالتالي يمكن أن تخضع لمراجعة. |
|
|
statistical data |
Statistical data refers to data from a survey or administrative source used to produce statistics |
بيانات إحصائيّة |
تشير البيانات الإحصائيّة إلى بيانات مسح أو بيانات مصدر إداريّ تستخدم لانتاج الاحصاءات. |
|
|
Least Developed Countries (LDCs) |
As agreed by the United Nations Economic and Social Council: The General Assembly, on the recommendation of the Committee for Development Policy, decides on the countries to be included in the list of the least developed countries. List of least developed countries: Africa: Angola, Benin, Burkina Faso, Burundi, Cape Verde, Central African Republic, Chad, Comoros, D. R. of the Congo, Djibouti, Equatorial Guinea, Eritrea, Ethiopia, Gambia, Guinea, Guinea-Bissau, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Mozambique, Niger, Rwanda, Sao Tome and Principe, Senegal, Sierra Leone, Somalia, Sudan, Togo, Uganda, U.R. of Tanzania, Zambia; Asia and the Pacific: Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, Cambodia, Kiribati, Lao P.D.R., Maldives, Myanmar, Nepal, Samoa, Solomon Islands, Tuvalu, Vanuatu, Yemen; Latin America and the Caribbean: Haiti. |
أقل البلدان نموا |
وفقًا لما اتفق عليه المجلس الاقتصادي والاجتماعي في الأمم المتحدة، وبناءًا على توصية لجنة سياسة التنمية، قررت الجمعية العامة وضع لائحة بالبلدان الأقل نموًا. وتشمل هذه اللائحة البلدان التالية:
في أفريقيا: أنغولا، البنين، بركينا فاسو، بوروندي، كاب فردي/ جمهورية أفريقيا الوسطى، التشاد، جزر القمر، جمهورية الكونغو الديمقراطية، دجيبوتي، غينا خط الاستواء، أريتريا، أثيوبيا، غامبيا، غينا، غينا بيساو، ليزوتو، ليبيريا، مدغشقر، مالاوي، مالي، موريتانيا، الموزامبيك، النيجير، رواندا، ساو تومي وبرينشيبي، السينيغال، ، الميانيار، النيبال، جزر ساموا، جزر سيرا ليون، الصومال، السودان، توغو، يوغاندا، جمهورية تانزانيا، زامبيا.
في آسيا المحيط الهادئ: أفغانستان، بنغلادش، البوتان، كامبوديا، كيريباتي، جمهورية لاو الشعبية، المالديف سولومون، توفالو، فانواتو، اليمن.
في أمريكا اللاتينية والكاريبي: هايتي.
|
|
|
principles and practices for international statistics |
Principle 1: Official statistics provide an indispensable element in the information system of a democratic society, serving the Government, the economy and the public with data about the economic, demographic, social and environmental situation. To this end, official statistics that meet the test of practical utility are to be compiled and made available on an impartial basis by official statistical agencies to honour citizens’ entitlement to public information.
Principle 2: To retain trust in official statistics, the statistical agencies need to decide according to strictly professional considerations, including scientific principles and professional ethics, on the methods and procedures for the collection, processing, storage and presentation of statistical data.
Principle 3: To facilitate a correct interpretation of the data, the statistical agencies are to present information according to scientific standards on the sources, methods and procedures of the statistics.
Principle 4: The statistical agencies are entitled to comment on erroneous interpretation and misuse of statistics.Principle 5: Data for statistical purposes may be drawn from all types of sources, be they statistical surveys or administrative records. Statistical agencies are to choose the source with regard to quality, timeliness, costs and the burden on respondents.
Principle 6: Individual data collected by statistical agencies for statistical compilation, whether they refer to natural or legal persons, are to be strictly confidential and used exclusively for statistical purposes.
Principle 7: The laws, regulations and measures under which the statistical systems operate are to be made public.
Principle 8: Coordination among statistical agencies within countries is essential to achieve consistency and efficiency in the statistical system.
Principle 9: The use by statistical agencies in each country of international concepts, classifications and methods promotes the consistency and efficiency of statistical systems at all official levels.
Principle 10: Bilateral and multilateral cooperation in statistics contributes to the improvement of systems of official statistics in all countries.
|
المبادئ والممارسات للاحصاءات الدولية |
المبدأ الأول: تشكّل الاحصاءات الدولية عنصرًا ضروريًّا في نظام المعلومات في مجتمع ديمقراطيّ، وتزوّد الحكومة، الاقتصاد، والناس بالبيانات حول الوضع الاقتصادي، السكّاني، الاجتماعيّ، والبيئي.
لهذه الغاية، يجب أن تجمع وكالات الاحصاءات الرسميّة الاحصاءات الرسميّة التي تنجح في اختبار الفائدة العملية وتجعلها متوفرة على أساس غير متحيّز حتّى تفي بحقّ المدنيين بالحصول على المعلومات العامة.
المبدأ 2: للاحتفاظ بالثقة في الاحصاءات الرسميّة ، وجب على وكالات الاحصاءات أن تقرّر وفقًا لاعتبارات مهنيّة بحتة، من ضمنها المبادئ العلمية والاخلاقيات المهنية، الطرق والاجراءات المستخدمة في جمع البيانات الاحصائية ومعالجتها، تخزينها وتقديمها.
المبدأ 3: لتسهيل تفسير البيانات بشكل صحيح، على وكالات الاحصاءات أن تقدّم المعلومات وفقًا لمعايير علمية حول مصادر الاحصاءات وطرقها واجراءاتها.
المبدأ 4: وكالات الاحصاءات مؤهلة للتعليق على التفسير الخاطئ واساءة استعمال الاحصاءات.
المبدأ 5: يمكن سحب البيانات لأغراض احصائية من كلّ أنواع المصادر، أكانت استقصاءات احصائية أو سجلات إداريّة. على وكالات الاحصاءات أن تختار المصدر بالنظر إلى الجودة والدقة والتكاليف والحمل على المستجيبين.
المبدأ 6: البيانات الفردية التي تجمعها وكالات الاحصاءات للتجميع الاحصائيّ، أكانت تشير إلى أشخاص طبيعيّين أو قانونيّين، يجب أن تكون غاية في السريّة وتستخدم حصريًّا لغايات احصائيّة.
المبدأ 7: القوانين، التنظيمات، والتدابير التي تعمل أنظمة الاحصاءات على اساسها يجب أن تكشف للعموم.
المبدأ 8: التنسيق بين وكالات الاحصاءات داخل الدول ضروريّ لتحقيق التبات والكفاءة في النظام الاحصائيّ.
المبدأ 9: إن استخدام وكالات الاحصاءات في كلّ دولة للمفاهيم والتصنيفات والطرق الدولية يعزّز ثبات أنظمة الاحصاءات وكفاءتها على كلّ المستويات الرسميّة.
المبدأ 10: التعاون الثنائي والمتعدد الاطراف في الاحصاءات يساهم في تحسين أنظمة الاحصاءات الرسمية في كلّ الدول.
|
|
