All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Statistical Synthesis of Quality of Life Indicators - Design of Index Construction in European Regions

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F19%3A73598838" target="_blank" >RIV/61989592:15310/19:73598838 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

    <a href="https://unibook.upjs.sk/img/cms/doi/2019/gc/6-macku-vozenilek.pdf" target="_blank" >https://unibook.upjs.sk/img/cms/doi/2019/gc/6-macku-vozenilek.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.33542/GC2019-2-06" target="_blank" >10.33542/GC2019-2-06</a>

Alternative languages

  • Result language

    čeština

  • Original language name

    Statistická syntéza indikátorů kvality života – návrh tvorby indexu v evropských regionech

  • Original language description

    Kvalita života je rozsáhlé, s lidskou existencí úzce propojené téma, kterému se věnuje řada vědních oborů, a to společenských, lékařských i přírodních. Na toto téma se v posledních desetiletích zaměřují jak vědecké, tak mezinárodní politické organizace. Autorův výzkum navazuje na výzvy Evropské unie přistupovat k výzkumu kvality života jako k multidimenzionálnímu jevu (chápáno jako jev zahrnující více aspektů). V textu je nejprve představen autorův koncept kvality života založený na klíčových aspektech a jim příslušných indikátorech popsaných dostupnými statistickými daty. Aby bylo téma kvality života možné hodnotit nejen multidimenzionálně, ale také komplexně, je nutné zabývat se otázkou agregace dat. Analýza hlavních komponent (tzv. PCA) je metoda vícerozměrné statistiky sloužící k redukci dimenzionality datového souboru, a může být využita také pro tvorbu syntetického indexu. V základní podobě je tato metoda určená pro neprostorová data a nijak nezohledňuje potencionální prostorové vazby každého záznamu na své okolí. Tyto vztahy je však schopna vystihnout geograficky vážená PCA. Na datech o indikátorech kvality života byla postupně testována jednoduchá PCA, robustní PCA, jednoduchá geograficky vážená PCA a robustní geograficky vážená PCA. Výsledky práce popisují rozdíly ve vybraných metodách a možnosti jejich uplatnění při hodnocení kvality života v Evropě. S využitím vybraných variant analýzy hlavních komponent byl na základě vymezených indikátorů kvality života zkonstruován syntetický index kvality života v celoevropském rozsahu a na regionální úrovni NUTS 2 a byly identifikovány regiony s nejvyšší/nejnižší kvalitou života. Práce nepřináší zásadní inovaci z hlediska použitých metod, nýbrž je výzvou především pro svou interpretační rovinu a oproti existujícím studiím komplexně analyzuje téma ve velkém prostorovém rozsahu a detailu.

  • Czech name

    Statistická syntéza indikátorů kvality života – návrh tvorby indexu v evropských regionech

  • Czech description

    Kvalita života je rozsáhlé, s lidskou existencí úzce propojené téma, kterému se věnuje řada vědních oborů, a to společenských, lékařských i přírodních. Na toto téma se v posledních desetiletích zaměřují jak vědecké, tak mezinárodní politické organizace. Autorův výzkum navazuje na výzvy Evropské unie přistupovat k výzkumu kvality života jako k multidimenzionálnímu jevu (chápáno jako jev zahrnující více aspektů). V textu je nejprve představen autorův koncept kvality života založený na klíčových aspektech a jim příslušných indikátorech popsaných dostupnými statistickými daty. Aby bylo téma kvality života možné hodnotit nejen multidimenzionálně, ale také komplexně, je nutné zabývat se otázkou agregace dat. Analýza hlavních komponent (tzv. PCA) je metoda vícerozměrné statistiky sloužící k redukci dimenzionality datového souboru, a může být využita také pro tvorbu syntetického indexu. V základní podobě je tato metoda určená pro neprostorová data a nijak nezohledňuje potencionální prostorové vazby každého záznamu na své okolí. Tyto vztahy je však schopna vystihnout geograficky vážená PCA. Na datech o indikátorech kvality života byla postupně testována jednoduchá PCA, robustní PCA, jednoduchá geograficky vážená PCA a robustní geograficky vážená PCA. Výsledky práce popisují rozdíly ve vybraných metodách a možnosti jejich uplatnění při hodnocení kvality života v Evropě. S využitím vybraných variant analýzy hlavních komponent byl na základě vymezených indikátorů kvality života zkonstruován syntetický index kvality života v celoevropském rozsahu a na regionální úrovni NUTS 2 a byly identifikovány regiony s nejvyšší/nejnižší kvalitou života. Práce nepřináší zásadní inovaci z hlediska použitých metod, nýbrž je výzvou především pro svou interpretační rovinu a oproti existujícím studiím komplexně analyzuje téma ve velkém prostorovém rozsahu a detailu.

Classification

  • Type

    J<sub>SC</sub> - Article in a specialist periodical, which is included in the SCOPUS database

  • CEP classification

  • OECD FORD branch

    50701 - Cultural and economic geography

Result continuities

  • Project

    <a href="/en/project/GA18-05432S" target="_blank" >GA18-05432S: Spatial synthesis based on advanced geocomputation methods</a><br>

  • Continuities

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Others

  • Publication year

    2019

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Name of the periodical

    Geographia Cassoviensis

  • ISSN

    1337-6748

  • e-ISSN

  • Volume of the periodical

    13

  • Issue of the periodical within the volume

    2

  • Country of publishing house

    SK - SLOVAKIA

  • Number of pages

    14

  • Pages from-to

    196-209

  • UT code for WoS article

  • EID of the result in the Scopus database

    2-s2.0-85080038450