ساخت شاخص ترکیبی فضایی سلامت اجتماعی و ارزیابی آن در استانهای ایران
فصلنامه سلامت اجتماعی,
دوره 9 شماره 6,
2 دی 2023
,
صفحه 54-63
https://doi.org/10.22037/ch.v9i6.31666
چکیده
زمینه و هدف: شاخص سلامت اجتماعی یکی از شاخصهای ترکیبی میباشد که وضعیت سلامت جامعه را با استفاده از شاخصهای قابل اندازهگیری و براساس ویژگیهای جامعه سالم نشان میدهد. اکثر مطالعات انجام شده در زمینه ساخت شاخص ترکیبی سلامت اجتماعی در ایران، ناهمگونی و همبستگی فضایی را از لحاظ متغیرهای مورد بررسی نادیده گرفتهاند. هدف این پژوهش درنظرگرفتن اثر فضایی در ساخت شاخص ترکیبی سلامت اجتماعی و ارزیابی آن در استانهای ایران بود.
روش و مواد: در پژوهش حاضر از 39 شاخص سلامت اجتماعی گردآوریشده از منابع رسمی مربوط به مطالعه "طراحی شاخص ترکیبی سلامت اجتماعی و ارزیابی آن در استانهای ایران" بین سالهای 1385 تا 1393، استفاده شده است. از سه روش نرمالسازی با توزیع نرمالاستاندارد، روش مقایسهای و روش رتبهبندی و از سه روش وزندهی با وزن برابر، وزندهی با تحلیل مؤلفههای اصلی و وزندهی با تحلیل مؤلفههای وزندارشده جغرافیایی استفاده شد. سپس نه شاخص ترکیبی ایجاد شده با استفاده از آزمون خودهمبستگی Moran و همبستگی با شاخص توسعه انسانی سال1390 مورد مقایسه قرار گرفتند. درنهایت بهترین شاخص انتخاب و یافتهها براساس آن بیان شد.
یافته ها: شاخصترکیبی وزندارشده با تحلیل مؤلفههای وزندارشده جغرافیایی برای دادههای نرمالشده z-score با مقدار آماره آزمون خودهمبستگی Moran 334/0(0003/0=P ) و ضریب همبستگی 81/0 با شاخص توسعه انسانی سال 1390، به عنوان شاخص ترکیبی فضایی سلامت اجتماعی انتخاب شد. براساس آن استانهای تهران، البرز و یزد به عنوان سه استان اول و استانهای سیستان و بلوچستان، لرستان و بوشهر به عنوان سه استان آخر رتبهبندی شدند.
نتیجهگیری: مطالعه نشان داد که با توجه به وجود نابرابریهای استانهای ایران از لحاظ امکانات بهداشتی، اقتصادی و اجتماعی و در نتیجه وجود ناهمگونی و همبستگی فضایی بین آنها، در نظر گرفتن اثر فضایی در ساخت شاخص ترکیبی سلامت اجتماعی در طبقهبندی مناسبتر سطح سلامت اجتماعی استانها مؤثر است.
- سلامت اجتماعی، شاخص ترکیبی فضایی، تحلیل مولفههای اصلی، تحلیل مولفههای وزندارشده جغرافیایی
ارجاع به مقاله
مراجع
2. SAMIEE M, RAFIEE H, AMINI RM, AKBARIAN M. Social health of Iran: from a consensus-based definition to an evidence-based index. 2011.
3. Derakhshannia F. Define Index and Indicators of Social Health in Iran (Dissertation). Tehran: University of Rehabilitation Sciences and Social Welfare. 2013.
4. Nardo M, Saisana M, Saltelli A, Tarantola S. Tools for composite indicators building. European Comission, Ispra. 2005;15(1):19-20.
5. Commission JRC-E. Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide: OECD publishing; 2008.
6. Zamankhani F, Abachizadeh K, Omidnia S, Abadi A, Hiedarnia MA. Composite social health index: Development and assessment in provinces of Iran. Medical journal of the Islamic Republic of Iran. 2019;33:78.
7. Sarra A, Nissi E. A spatial composite indicator for human and ecosystem well-being in the Italian urban areas. Social Indicators Research. 2020;148(2):353-77.
8. Anselin L. What is Special About Spatial Data? Alternative Perspectives on Spatial Data Analysis (89-4). 1989.
9. Demšar U, Harris P, Brunsdon C, Fotheringham AS, McLoone S. Principal component analysis on spatial data: an overview. Annals of the Association of American Geographers. 2013;103(1):106-28.
10. Anselin L. Exploratory spatial data analysis and geographic information systems. New tools for spatial analysis. 1994;17:45-54.
11. Cliff AD, Ord K. Spatial autocorrelation: a review of existing and new measures with applications. Economic Geography. 1970;46(sup1):269-92.
12. Anselin L, Sridharan S, Gholston S. Using exploratory spatial data analysis to leverage social indicator databases: the discovery of interesting patterns. Social Indicators Research. 2007;82(2):287-309.
13. Longley PA, Tobón C. Spatial dependence and heterogeneity in patterns of hardship: an intra-urban analysis. Annals of the Association of American Geographers.2004;94(3):503-19.
14. Trogu D, Campagna M. Towards spatial composite indicators: A case study on Sardinian landscape. Sustainability. 2018;10(5):1369.
15. Harris P, Brunsdon C, Charlton M. Geographically weighted principal components analysis. International Journal of Geographical Information Science. 2011;25(10):1717-36.
16. Lloyd CD. Analysing population characteristics using geographically weighted principal components analysis: a case study of Northern Ireland in 2001. Computers, Environment and Urban Systems. 2010;34(5):389-99.
17. Jolliffe IT, Cadima J. Principal component analysis: a review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2016;374(2065):20150202.
18. Saib M-S, Caudeville J, Beauchamp M, Carré F, Ganry O, Trugeon A, et al. Building spatial composite indicators to analyze environmental health inequalities on a regional scale. Environmental Health. 2015;14(1):1-11.
19. Afghah SM, Ahangari A, Askari Por H. Estimating Human Development Index of Iranian Provinces and Investigating its Impact on Economic Growth Using Fuzzy Logic. Quarterly Journal of Quantitative Economics. 2020;17(2):89-121.
- چکیده مشاهده شده: 334 بار
- pdf دانلود شده: 143 بار