كيف يتم إصدار وتعديل بيانات التوظيف غير الزراعي
ما هي بيانات التوظيف غير الزراعي
بيانات التوظيف غير الزراعي ( souvent abrégé en “NFP”) هي مقياس مشهود له على نطاق واسع للتوظيف للأشخاص الذين يعملون في الولايات المتحدة. الفكرة الرئيسية هي أن الإحصاء يتم بناؤه من العديد من مدخلات البيانات (مثل تقارير الشركات والاستبيانات) ثم معالجته إلى عدد شهري. لأن العدد يتم إنتاجه من بيانات المصدر المجمعة وطرق الإحصاء، من الطبيعي أن يتم تحديث التقدير الأولي المنشور لاحقًا.
كيف يتم إصدار بيانات التوظيف غير الزراعي
يتابع عملية الإصدار سير عمل نشر ثابت:
- جمع البيانات: تقدم الشركات وكيانات الإبلاغ الأخرى معلومات التوظيف وفقًا لجدول زمني منتظم.
- التجميع والمعالجة: تجمع الوكالة الإحصائية المدخلات الخام، وتطبق طرق التقدير، وتنتج عدد توظيف شهري.
- النشر في تقرير منظم: يتم نشر النتيجة علنًا كجزء من حزمة تقرير رسمي، بالإضافة إلى مقاييس التوظيف ذات الصلة.
بعبارة أخرى، يعني “المُصدر” أن التقدير المنشور الأولي لشهر معين يصبح متاحًا علنًا وفقًا لجدول الوكالة الروتيني.
كيف يتم تعديل بيانات التوظيف غير الزراعي
تحدث التعديلات لأن المعلومات اللاحقة يمكن أن تغير التقدير السابق. تشمل العوامل الشائعة:
- بيانات مصدر محدثة: قد تكون بعض التقارير الأساسية غير مكتملة في البداية، ثم تصبح أكثر اكتمالًا لاحقًا.
- معالجة محسنة: قد يتم تحديث الإجراءات الإحصائية (بما في ذلك تقديرات التعديل الموسمي) مع توفر بيانات أكثر.
- تحديد مرجعي مستمر: يتم محاذاة سلسلة التوظيف بشكل دوري مع معلومات مرجعية أكثر شمولية أو تصحيح.
قيود المواد: اتجاه وحجم التعديلات غير متوقعين من الإصدار الأول فقط. قد ينتهي شهران بقدرات أولية مماثلة لاحقًا بنتيجة معدلة مختلفة.
دليل أو مثال على كيفية تأثير التعديلات على التفسير
طريقة عملية للتحقق من “الإصدار مقابل التعديل” هي مقارنة نسختين من نفس الرقم الشهري من تواريخ نشر مختلفة. على سبيل المثال، يمكنك أخذ قيمة NFP لشهر معين من تقرير مبكر، ثم العثور على قيمة نفس الشهر في تقرير لاحق بعد التعديلات. إذا أظهر التقرير اللاحق رقمًا مختلفًا، فهذا يثبت أن التقدير تم تعديله بناءً على معلومات إضافية أو طرق محدثة.
الفرضية: يركز المثال على منطق المقارنة، وليس على حجم أي شهر معين من التعديلات، حيث تختلف أحجام التعديلات.
القيود، modes of failure، والمخاطر
القيود الرئيسية التي يجب تذكرها:
- غير مؤكد القياس: لا يتم حساب التوظيف بشكل مثالي في الوقت الفعلي؛ بل يتم تقديره من التقارير والتعديلات الإحصائية.
- عدم consistency الزمني: يمكن أن تتغير الأرقام التاريخية، لذلك قد تختلف التحليلات التي تعتمد على لقطات قديمة عن التحليلات التي تعتمد على البيانات الحالية.
- الاعتبار الزائد: قد تعكس التغييرات الكبيرة من شهر إلى آخر في إحصاء تعديلات البيانات أو تحديثات المنهجية، وليس فقط التغييرات الحقيقية في أسواق العمل.
Mode of failure: معاملة العدد المنشور الأولي على أنه نهائي واستخدامه كما لو كان قياسًا مستقرًا يمكن أن يغير استنتاجاتك حول الاتجاهات.
التحقق والتحقق مما يجب التحقق منه بعد ذلك
لتحقق بشكل مستقل مما تراه:
- تحقق مما إذا كان الرقم هو التقدير الأولي أو قيمة معدلة في النسخة التي تستخدمها.
- استخدم نفس الشهر المرجعي عند مقارنة التقارير المبكرة والمتأخرة.
- اتبع التغييرات في إطار الإبلاغ، حيث يتم نشر التعديلات غالبًا alongside الإبلاغ اللاحق.
إذا كنت تريد أن تذهب خطوة أخرى إلى الأمام، فإن السؤال التالي الذي يجب طرحه هو: أي جزء من التقرير الذي تقرأه (قياس التوظيف العام مقابل المقاييس الفرعية ذات الصلة)، لأن التعديلات والتحديثات قد لا تؤثر على كل مكون بشكل متساوٍ.