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检索人口密度数据

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  • Google Earth Engine —— 西非沿海地区脆弱性数据集(社会脆弱性、人口风险、以及贫困和适应能力)

    西非沿海地区脆弱性数据集 西非沿海地区脆弱性测绘。社会脆弱性指数数据集包括三个指数。社会脆弱性、人口风险、以及贫困和适应能力。社会脆弱性指数(SVI)是利用六个指标制定的:人口密度(2010年)、人口增长(2000-2010年)、国家以下各级贫困和极端贫困(2005年)、2008年左右的产妇教育水平、2000年左右的市场可及性(到市场的旅行时间)和政治暴力的冲突数据(1997-2013年)。由于高人口密度和高增长(高脆弱性)的地区通常与贫困程度较低、适应能力较强(低脆弱性)的城市地区有关,因此在某种程度上,人口因素抵消了贫困和适应能力指标。为了说明这一点,该数据集包括两个子指数,一个是人口暴露指数(PEI),只包括人口密度和人口增长;另一个是贫困和适应能力指数(PACI),由国家以下的贫困、产妇教育水平、市场可及性和冲突组成。这些子指数能够将人口指标从贫困和冲突指标中分离出来。这些指数代表了西非地区距离海岸200公里以内的社会脆弱性。

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    如何解决抽样调查过程中所面临的难点和问题?——以政治学研究为例

    论文| 量化研究方法 政治学抽样调查面临概念抽象、复杂,难以测量,理论假设中的关系结构复杂,不得不较多依赖面访式概率抽样调查的难点。受这些难点所限,一些调查中发生了概念不清、社会期许偏差、评价参照系偏差、覆盖偏差、无回答偏差,以及抽样成本高昂和无应答率居高不下等问题。针对这些难点和问题,学者们利用列举实验法、随机化回答技术、虚拟情境锚定法来解决社会期许偏差和评价参照系偏差问题;利用地址抽样来解决覆盖偏差问题,以空间单元格和夜间灯光亮度来降低高昂的抽样成本;以并行数据的应用来降低访员效应,处理无应答,构建应答

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