Por que os demógrafos fornecem taxas por 100.000 pessoas?

Parece universal que as estatísticas demográficas sejam dadas em termos de 100.000 habitantes por ano. Por exemplo, taxas de suicídio, taxas de homicídio, ano de vida ajustado por incapacidade, a lista continua. Por quê?

Se estivéssemos falando sobre química, partes por milhão (ppm) são comuns. Por que o ato de contar as pessoas é encarado de maneira fundamentalmente diferente. O número de 100.000 não tem base no sistema de SI e, até onde posso dizer, não tem base empírica, exceto uma relação fraca com uma porcentagem. Uma contagem por 100.000 pode ser interpretada como um mili-por cento, m%. Eu pensei que poderia obter alguns gemidos.

Este é um artefato histórico? Ou existe algum argumento para defender a unidade?

Um pouco de pesquisa mostra primeiro que demógrafos (e outros, como epidemiologistas, que relatam taxas de eventos em populações humanas) não usam "universalmente" 100.000 como denominador. De fato, o Google "demografou 100000" ou pesquisas relacionadas parece exibir tantos documentos usando 1000 para o denominador quanto 100.000. Um exemplo é o Glossário de termos demográficos do Population Reference Bureau , que usa consistentemente 1000.

Olhando ao redor nos escritos dos primeiros epidemiologistas e demógrafos, mostra que os primeiros (como John Graunt e William Petty, colaboradores dos primeiros Bills of Mortality de Londres , 1662) nem sequer normalizaram suas estatísticas: eles relataram contagens brutas em unidades administrativas específicas (como a cidade de Londres) durante determinados períodos de tempo (como um ano ou sete anos).

O epidemiologista seminal John Snow (1853) produziu tabelas normalizadas para 100.000, mas discutiu taxas por 10.000. Isso sugere que o denominador nas tabelas foi escolhido de acordo com o número de algarismos significativos disponíveis e ajustado para tornar todas as entradas integrais.

$[0,1]$

Um exemplo moderno de uso consistente do redimensionamento por potências de dez para atingir valores integrais gerenciáveis ​​em conjuntos de dados é fornecido pelo texto clássico de John Tukey , EDA (1977). Ele enfatiza que os analistas de dados devem se sentir à vontade para redimensionar (e, de maneira mais geral, reexpressar não-linearmente) os dados para torná-los mais adequados para análise e mais fáceis de gerenciar.

Duvido, portanto, especulações, por mais naturais e atraentes que sejam, que um denominador de 100.000 pessoas tenha se originado historicamente com uma escala humana específica, como uma "cidade pequena a média" (que antes do século XX teria menos de 10.000 pessoas de qualquer maneira e longe) menos de 100.000).

Parece que me lembro em um curso de Geografia da População algumas décadas atrás, nossa instrutora (professora Brigette Waldorf, agora na Universidade de Purdue) disse [algo no sentido] que expressamos o número de ocorrências (por exemplo, mortes, nascimentos) por 100.000 porque mesmo se houver apenas 30 ou 50 ocorrências, não precisamos recorrer a porcentagens incômodas. Intuitivamente, faz mais sentido para a maioria das pessoas (embora provavelmente não seja o leitor deste estimado fórum) dizer, bem no fundo da lontra, a taxa de mortalidade por picada de cobra em homens de 35 a 39 anos em 2010 foi de 13 por 100.000 habitantes. Isso facilita a comparação de taxas entre locais e coortes (embora também o fizessem porcentagens).

Embora eu não seja um demógrafo, nunca ouvi alguém fazer referência ao argumento da cidade de tamanho médio, embora pareça razoável. É que, em cerca de 20 anos lidando com geógrafos e cientistas sociais relacionados como estudante de graduação, pós-graduação e agora membro do corpo docente, nunca ouvi essa explicação específica sobre o tamanho da cidade invocada. Até agora.

Geralmente, estamos tentando transmitir informações a pessoas reais, portanto, é útil usar um número que seja significativo para as pessoas. 100.000 pessoas são do tamanho de uma cidade pequena a média, fácil de se pensar.

Reslly não há razão inteligente ou racional para converter por 100.000.

Está apenas mudando as unidades de uma proporção.

O maior problema é que a maioria das pessoas usa o domínio errado ao fazer cobblings para 100.000

Não há apenas uma boa razão para fazer isso.