人口統計学者が10万人あたりの料金を提示するのはなぜですか？

人口統計が年間10万人という点で与えられているのは普遍的なようです。たとえば、自殺率、殺人率、障害調整後の生活年など、リストは続きます。どうして？

化学について話している場合、100万分の1（ppm）が一般的です。人々を数える行為が根本的に異なって見られているのはなぜですか？10万という数はSIシステムでは根拠がなく、私が知る限り、パーセンテージとの関係が弱いことを除いて、経験的根拠はまったくありません。100,000あたりのカウントは、ミリパーセント、m％と解釈できます。それはいくつかのうめき声を得るかもしれないと思った。

これは歴史的な遺物ですか？それともユニットを守るための議論はありますか？

小さな調査では、最初に人口統計学者（および疫学者など、人間の集団における事象の発生率を報告する人々）が100,000を分母として「普遍的に」使用していないことが示されています。実際、グーグルの「人口統計100000」または関連する検索では、分母に1000を使用した場合、100,000と同じ数のドキュメントが表示されるようです。例として、人口参照局の人口統計用語集があり、一貫して1000を使用しています。

初期の疫学者と人口統計学者の著作を見回してみると、初期の疫学者（John GrauntやWilliam Petty、初期のロンドン死亡法案の寄稿者、1662など）は統計を正規化していなかったことがわかります。特定の行政単位内の生の数を報告しました（ロンドン市など）所定の期間（1年や7年など）の間。

精巧な疫学者であるJohn Snow（1853）は、100,000に正規化された表を作成しましたが、10,000あたりの率について議論しました。 これは、表の分母が利用可能な有効数字の数に応じて選択され、すべてのエントリを統合するように調整されたことを示唆しています。

そのような規則は、少なくとも範囲の値で7桁の精度を達成するために10,000,000あたりの値を表現した、John Napierの対数帳（c。1600）までさかのぼる数学の表では一般的でした。（10進数表記は明らかに最近のことであり、彼はこの本で彼の表記を説明する義務を感じました！）したがって、データが報告される精度を反映し、小数を避けるために、通常、分母が選択されていると予想されます。$[0,1]$

データセットで管理可能な積分値を達成するための10の累乗による再スケーリングの一貫した使用の最新の例は、John Tukeyの古典的なテキスト、EDA（1977）によって提供されています。また、データアナリストはデータを自由に再スケールして（より一般的には非線形に再表現して）、分析により適して管理しやすくする必要があることを強調しています。

したがって、10万分の1の分母は、歴史的には「中小規模の都市」などの特定の人間の規模（20世紀以前はいずれにせよ1万人に満たなかったはず）のような特定の人間のスケールに由来するものではないかと推測します。 100,000未満）。

私は数十年前の人口地理学コースで思い出したようです。私たちのインストラクター（現在パーデュー大学のブリジットウォルドルフ教授）は、10万件あたりの発生（例：死亡、出生）の数を表現していると述べています。発生が30または50しかない場合でも、厄介なパーセンテージに頼る必要はありません。直感的には、このアッパーオッターズボトムでは、2010年の35歳から39歳の男性のヘビ咬傷による死亡率は、住民10万人あたり13でした。場所とコホート全体の割合を簡単に比較できるようになります（ただし、割合も同様です）。

私は人口統計学者ではありませんが、中規模の都市の議論について誰かが言及するのを聞いたことはありませんが、それは合理的に聞こえます。学部生、大学院生、そして現在の教員として地理学者や関連する社会科学者を扱ってきた約20年の間に、私は都市サイズに関する特定の説明が呼び出されたことを聞いたことがありません。今まで。

一般的には実際の人に情報を伝えようとしているので、人にとって意味のある数字を使うと便利です。10万人は、中小規模の都市のような、考えやすい大きさです。

100,000あたりに変換するインテリジェントな理由や合理的な理由はありません。

比率の単位を変更するだけです。

より大きな問題は、ほとんどの人が100,000に変換するときに間違ったドメインを使用することです

これを行う正当な理由はありません。