Objectives: This paper presents the current development progress of environmental health indicators (EHIs) in the Republic of Korea and discusses the utilization, limitations and prospects of EHIs. Methods: The development process and assessment criteria of EHIs were established based on the DPSEEA (Driving force-Pressure-State-Exposure-Effect-Action) framework with reference to that of the World Health Organization-Europe. In order to explore the applicability of EHIs, a case study was performed to compare the atmospheric environmental health status between the Republic of Korea and European region countries using six indicators. Results: Through the development process, 23 indicators in five areas including air quality, indoor air quality, climate change, chemicals, and water quality were developed, mostly using national statistical data. As a result of the case study comparing environmental health indicators in air quality between the Republic of Korea and Europe, it could be useful to understand the different situation of air pollution source, emission, exposure and health effects. Conclusion: In order for EHIs to compare environmental health status and be used as an environmental health policy development tool for vulnerable areas and related factors, it is necessary to develop further indicators for various issues other than air quality and conduct additional research on their interpretation and related implications, such as policy implementation effects.
Objectives: This study was conducted to assess environmental health status on a local scale using environmental health-related indicators. It demonstrated the possibility of using a structural equation model, a methodological approach to provide synthesized information. Methods: Eighteen indicators were selected from official statistical data published by local governments. Each environmental health-related indicator was classified according to the PSR (pressure-state-response) model. Aggregation methods were performed using principal component analysis and fuzzy sets. Results: The five principal components were classified through principal component analysis (PCA) and obtained eigenvalues >1.0 from the initial 18 indicators. The aggregated index was obtained by condensing the original information into two broad and simple categories through fuzzy sets. Conclusion: This could be useful in that the aggregation procedure may provide a basis for establishing environmental health policies and a decision-making process. However, the availability and quality of indicators, assessment of aggregation method bias, choice of weighted scores for indicators, and other factors should be examined in future studies.
The developed composite index has limits to estimate and predict economic status due to economic pattern change and the response change of explanatory variables. A higher precedence individual indicators should be selected to predict the future accurately. In this study, effectiveness of Jeju Island precedence indicators consists of constituents in the area, the consumer price index, services production index, mining and manufacturing production index. The average temperature of Seogwipo and credit card purchase amount is reviewed as an economic turning point consideration and time lag correlation analysis with real data. In addition, we suggest the proper reference cycle in Jeju composite precedence index and evaluate the configuration in leading indicators for Jeju by comparing national economic indicators. Based on the derived results, the current problems of Jeju Island precedence indicators will be illustrated and the improvement methods to estimate a regional composite index will be suggested.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.4
no.1
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pp.21-29
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2016
Given the difference in research performance in various scientific fields, this study aims to weight and valuate current indicators used for evaluation of scientific productions (publications), in order to adjust these indicators in comparison to each other and make possible a more precise evaluation of scientific productions. This is a scientometrics study using documentary, evaluative, and survey techniques. The statistical population consisted of 106 top Iranian researchers, scientists, and scientific and research managers. Then their research résumé information was gathered and analyzed based on research questions. In order to compare values, the data gathered from research production performance of the population was weighted using Shannon entropy method. Also, the weights of each scientific production importance according to expert opinions (extracted from other works) was analyzed and after adjustment the final weight of each scientific production was determined. A pairwise matrix was used in order to determine the ratios. According to the results, in the area of engineering sciences, patents (0.142) in the area of science, international articles (0.074) in the area of humanities and social sciences, books (0.174), and in the area of medical sciences, international articles (0.111) had the highest weight compared to other information formats. By dividing the weights for each type of publication, the value of each scientific production compared to other scientific productions in the same field and productions of other fields was calculated. Validation of the results in the studied population resulted in very high credibility for all investigated indicators in all four fields. By using these values and normalized ratios of publication indicators it is possible to achieve precise and adjusted results, making it possible to feasibly use these results in realistic policy making.
This study aims to improve the openness of administrative data and to make extensive use of it in the academic and policy development, analyzing the quality requirements as the users' view of administrative data using statistical purposes. Conducted the exploratory analysis on the case of the Transaction-based Price Index of Housing, applying the administrative data of Realestate Transaction Management System in Korea, based on Denmark's 7 quality indicators for the statistical use of administrative data. According to the results of this study, the administrative data could improve the efficacy of the policy by facilitating the collection of the statistical data which help analyzing the actual market situations. On the other hand, the data have some constraints in adding the required items to producing the statistics, or improving the timeliness problem, due to the characteristics focused on the civil service.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.2
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pp.191-213
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2023
Unit distributions are frequently used in probability theory and statistics to depict meaningful variables having values between zero and one. Using convenient transformation, the unit inverse exponentiated weibull (UIEW) distribution, which is equally useful for modelling data on the unit interval, is proposed in this study. Quantile function, moments, incomplete moments, uncertainty measures, stochastic ordering, and stress-strength reliability are among the statistical properties provided for this distribution. To estimate the parameters associated to the recommended distribution, well-known estimation techniques including maximum likelihood, maximum product of spacings, least squares, weighted least squares, Cramer von Mises, Anderson-Darling, and Bayesian are utilised. Using simulated data, we compare how well the various estimators perform. According to the simulated outputs, the maximum product of spacing estimates has lower values of accuracy measures than alternative estimates in majority of situations. For two real datasets, the proposed model outperforms the beta, Kumaraswamy, unit Gompartz, unit Lomax and complementary unit weibull distributions based on various comparative indicators.
This study is aimed at evaluating the financial structure of hospitals before and after the separation of prescription and drug dispensing policy started to be implemented in July 2000 and at making a suitable hospital managerial strategy through the verification of the factors which have effect on their profitability. This study investigated the hospitals which have passed the accredition review to be designated as a accredited training hospital each year for three years from 1999 to 2001. Those hospitals were selected from members of the Korea Hospital Association. 106 hospitals were targeted for analysis except for the hospitals whose financial statements and managerial performance were not reported faithfully. The financial indicators used in this study were stability indicators(liability to total assets, ratio of debt to fund balance, fixed ratio), liquidity indicators(current ratio, quick ratio), activity indicators(total assets turnover, fixed assets turnover), profitability indicators(net profit to total assets, net profit to net worth, operating margin), and operating expenses to patient revenues indicators(drug and supplies costs/payroll/overhead expenses). The result of this study are as follows: First, the analysis of the increase of loss-making hospitals before and after. The separation of prescription and drug dispensing policy shows that the number of loss-making hospitals increase after the separation(22.6% before the separation; 31.1% after the separation). However, there was no significant statistical difference. Second, the analysis of operating expenses to patient revenues indicators showed that the ratio of drug and supplies cost became lower in all hospitals but the ratio of payroll/overhead expenses became higher. Additionally, the factor which have the greatest effect on profitability was operating expenses to patient revenues indicators (drug and supplies costs/payroll/overhead expenses). Third, the analysis of managerial performance by four types of loss-loss, loss-profit, profit-loss and profit-profit compared the results before the separation with those after the separation revealed as follows : Reliance on liability to total assets became higher in the profit-loss type($56.2%{\rightarrow}66.4%$), lower in the loss-profit type($82.7%{\rightarrow}74.5%$). Total assets turnover became higher in the profit-profit type($1.3{\rightarrow}1.5$), but lower in the loss-profit type($0.8{\rightarrow}0.7$). Operating margin decreased to minus 5.9% from 4.3% in the profit-loss type, but increased to 7.2% from minus 7.8% in the loss-profit type. Forth, operating expenses to revenues indicators showed that the increase of payroll was the biggest in the profit-loss type($39.2%{\rightarrow}49.9%$) and that overhead cost decreased in the loss-profit type but that rather increased in other types.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.1
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pp.101-110
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2022
The purpose of this study is to evaluate the efficiency of financial support for rural industry revitalization in eastern China. Comparative analysis of the efficiency of provincial financial support for rural industrial revitalization in eastern China can provide reference for various provinces to formulate financial policies for rural revitalization. In the research process, 5 evaluation indicators were selected using the panel data of the 2016-2021 "China Financial Statistical Yearbook" and "China Statistical Yearbook", and the DEA and Malmquist index methods were used for calculation. The results show that the average efficiency of financial support for rural revitalization in the 10 eastern provinces from 2015 to 2020 was generally higher, with the efficiency values all higher than 0.8, and reached 0.908 in 2017. The comprehensive efficiency of financial support for rural industry revitalization in Tianjin, Shanghai and Hainan has reached the best. From 2015 to 2020, the total factor productivity of financial support for rural industry revitalization in the eastern region has a "V"-shaped fluctuation. Total factor productivity has the fastest growth. The provinces are Beijing, Hebei and Shandong showing negative growth. It is recommended that relevant provinces improve their strategies for financial support for the revitalization of rural industries. The scope of future research should be expanded to most areas of China and the evaluation indicators should be optimized.
The purpose of this study is to analyze the efficiency in management of general hospitals and investigate the major factors on efficiency. Specifically, the management of each general hospital is evaluated by using Data Envelopment Analysis(DEA) technique which is a nonparametric statistical method for measurement of efficiency. Then, the influencing factors are investigated through analyses of Decision-Tree Model and Tobit Regression. The target hospitals were general hospitals in which bed sizes are between 200 and 500 among a total of 276 general hospitals. The main data of financial indicators were collected from 48 hospitals, and it was analyzed by using two statistical models. For Model I, three input and two output variables were used for efficiency evaluation. In particular, three input variables were the number of medical doctors, the number of paramedical personnel, and the bed size. And, two output variables were the numbers of inpatients and outpatients per year, adjusted by bed-size. The results of DEA analysis showed that only seven out of 48 hospitals(15%) turned out to be efficient. The decision-tree analysis also showed that there were six significant influencing factors for Model I. Six factors for Model I were Bed Occupancy Rate, Cost per Adjusted Inpatient, New Visit Ratio of Outpatients, Retired Ratio, Net Profit to Gross Revenues, Net Profit to Total Assets. In addition, the management efficiency of hospital is proved to increase as profit and patient-induced indicators increase and cost-related indicators decrease, by the Tobit regression model of independent variables derived from the decision-tree analysis. This study may be contributable to the development of analytic methodology regarding the efficiency of hospital management in that it suggests the synthetic measures by utilizing DEA model instead of suggesting simple ratio-analyzing results.
Survey on the rural living indicators was the statistic approved from National Statistical Office and the survey executed by rural resources development institute. This study was used the raw data of survey on the rural living indicators in 2005. After editing procedure for raw data, we were studied 1,582 households which is acquired through elimination of case included nonresponses, and imputed a nonresponses of 15 item selected from 146 item. The imputation methods and efficiency of imputation for simulation was adapted differently from type of data. For continuous data, we imputed the nonresponses with mean imputation, regression imputation, adjusted grey-based k-NN imputation(DU, DW, WU, WW) and compared the results with RMSE. For categorical data, we imputed the nonresponses with mode method, probability imputation, conditional mode method, conditional probability method, hot-deck imputation, and compared the results with Accuracy. By the results, regression imputation and adjusted grey-based k-NN imputation appropriated for continuous data and hot-deck imputation appropriated for categorical data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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