On the Use of Redundancy Analysis to Study the Property Crime in Poland

• Authors: Małgorzata Misztal

Title variants

O zastosowaniu analizy redundancji do badania przestępczości przeciwko mieniu w Polsce

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Redundancy analysis (RDA) is a canonical form of principal components analysis (PCA) and is one of, so‑called, linear ordination techniques. The goal of ordination is to represent objects and response variables relationships as faithfully as possible in a low‑dimensional space. Redundancy analysis is also a technique of exploratory data analysis. Graphical presentation of the results using the ordination biplots or triplots can facilitate the analysis of the relationship between the variation in the set of the response variables and the variation of the explanatory variables. In the paper, redundancy analysis was applied to assess the relationships between the selected socio‑economic factors and the intensity of the crime against property in Poland.  

PL

Analiza redundancji (RDA) jest kanoniczną formą analizy głównych składowych (PCA) i należy do tzw. liniowych technik ordynacyjnych. Celem analiz ordynacyjnych jest przedstawienie związków między obiektami i zmiennymi objaśnianymi/objaśniającymi w przestrzeni o jak najniższym wymiarze. Analiza redundancji jest także jedną z metod eksploracyjnej analizy danych. Graficzna prezentacja wyników z wykorzystaniem diagramów ordynacyjnych (biplotów i triplotów) może ułatwić analizę powiązań między zmiennością rozkładów badanych zmiennych i czynnikami mogącymi wpływać na tę zmienność. W artykule zastosowano analizę redundancji do oceny zależności między wybranymi czynnikami społeczno‑ekonomicznymi a poziomem przestępczości przeciwko mieniu w Polsce.

Keywords

EN

redundancy analysis; ordination diagram; crime against property

PL

analiza redundancji; diagram ordynacyjny; przestępczość przeciwko mieniu; analiza redundancji; diagram ordynacyjny; przestępczość przeciwko mieniu

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2017
• Volume: 6
• Issue: 332
• Pages: 99-109

Dates

published

2018-02-02

Contributors

author

Małgorzata Misztal

• University of Łódź, Faculty of Economics and Sociology, Department of Statistical Methods

References

• Anderson M.J., Gribble N.A. (1998), Partitioning the variation among spatial, temporal and environmental components in a multivariate data set, “Australian Journal of Ecology”, vol. 23, pp. 158–167.
• Bieniek P., Cichocki S., Szczepaniec M. (2012), Czynniki ekonomiczne a poziom przestępczości – badanie ekonometryczne, “Zeszyty Prawnicze”, vol. 12(1), pp. 147–172.
• Borcard D., Gillet G., Legendre P. (2011), Numerical Ecology with R, Springer, New York–Dordrecht–London–Heidelberg.
• Borcard D., Legendre P., Drapeau P. (1992), Partialling out the spatial component of ecological variation, “Ecology”, vol. 73(3), pp. 1054–1055.
• Cushman S.A., McGarigal K. (2002), Hierarchical, multi‑scale decomposition of species‑environment relationships, “Landscape Ecology”, vol. 17, pp. 637–646.
• Everitt B.S., Skrondal A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press, Cambridge.
• Ezekiel M. (1930), Methods of correlational analysis, Wiley, New York.
• Kądziołka K. (2014), Wpływ wybranych czynników o charakterze społeczno‑ekonomicznym na przestępczość przeciwko mieniu w Polsce, [in:] W. Szkutnik (ed.), Zarządzanie ryzykiem kapitałowym i ubezpieczeniowym oraz społecznymi uwarunkowaniami ryzyka rynku pracy, “Studia Ekonomiczne”, vol. 181(14), pp. 11–23.
• Kądziołka K. (2015), Bezrobocie, ubóstwo i przestępczość w Polsce. Analiza zależności na poziomie województw, “Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, vol. 242, pp. 71–84.
• Legendre P., Legendre L. (2012), Numerical Ecology, Elsevier Science B.V., Amsterdam.
• Legendre P., Oksanen J., ter Braak C.F.J. (2011), Testing the significance of canonical axes in redundancy analysis, “Methods in Ecology and Evolution”, vol. 2, pp. 269–277.
• Lepš J., Šmilauer P. (2003), Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO, Cambridge University Press, Cambridge.
• Misztal M. (2017), Wizualizacja wyników liniowych technik ordynacyjnych na przykładzie analizy przestępczości przeciwko mieniu w Polsce, “Taksonomia 28. Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, no. 468, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Peres‑Neto P.R., Legendre P., Dray S., Borcard D. (2006), Variation partitioning of species data matrices: estimation and comparison of fractions, “Ecology”, vol. 87(10), pp. 2614–2625.
• Rao C.R. (1964), The Use and Interpretation of Principal Component Analysis in Applied Research, “Sankhyā: The Indian Journal of Statistics”, Series A (1961–2002), vol. 26, no. 4, pp. 329–358.
• Raport o stanie bezpieczeństwa w Polsce w 2014 roku, Ministerstwo Spraw Wewnętrznych, http://isp.policja.pl/isp/aktualnosci/7789,Raport‑o‑stanie‑bezpieczenstwa‑w‑Polsce‑w–2014‑r.html [accessed: 31.08.2016].
• Rocznik Statystyczny Województw (2015), GUS, Warszawa.
• Spożycie alkoholu w Polsce w 2012 r. Raport z badania (2013), TNS Polska, www.tnsglobal.pl/jakpijapolacy/pdf/raport.pdf [accessed: 31.08.2016].
• Szczepaniec M. (2012), Bezrobocie jako czynnik kształtujący wskaźniki przestępczości, “Zeszyty Prawnicze”, vol. 12(3), pp. 165–176.
• Sztaudynger J.J., Sztaudynger M. (2003), Ekonometryczne modele przestępczości, “Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny”, Rok LXV, vol. 3, pp. 127–143.
• Wollenberg A.L. van den (1977), Redundancy analysis. An alternative for canonical correlation analysis, “Psychometrika”, vol. 42, no. 2, pp. 207–219.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.332.07