Celem artykułu było zbadanie i uszeregowanie pozycji w rozwoju państw przyjętych w 2004 roku do Unii Europejskiej, stosując elementy metody porządkowania liniowego. Aby osiągnąć cel w pierwszym punkcie omówiono istotę rozwoju społecznogospodarczego. Wyodrębniono również przykładowe czynniki mające wpływ na postęp. W kolejnym punkcie artykułu omówiono dogłębnie metodologii związanej z przyjętym celem pracy. Zwrócono uwagę na fakt, że metoda porządkowania liniowego z ujęciem wzorca przedstawiana była już w 1968 r. jako miara rozwoju gospodarczego. Po omówieniu metody badawczej dokonano analizy. W celu oceny wykorzystano dane pochodzące z różnych źródeł, m.in.: Banku Światowego oraz OECD. Posłużono się danymi za 2004 oraz 2018 rok. W przypadku drugiej analizy wyjątek stanowią nakłady na badania i rozwój – w ich przypadku posłużono się, ze względu na dostępność, danymi za 2017 r. Na samym końcu artykułu podsumowano analizę oraz przedstawione zostały wnioski końcowe wynikające z badania.
Analiza zanieczyszczenia powietrza obejmuje rejestr zanieczyszczeń gazowych i pyłowych z materiałów gospodarki narodowej do atmosfery. Po wejściu do atmosfery emitowane substancje znajdują się poza wszelką kontrolą człowieka i stają się częścią naturalnego obiegu materii; mogą wywoływać kilka rodzajów oddziaływań na środowisko. Celem artykułu jest ocena jakości czystości powietrza ze szczególnym uwzględnieniem zanieczyszczeń w krajach Unii Europejskiej na podstawie danych udostępnianych przez Eurostat. W artykule wykorzystane zostaną metody wielowymiarowej analizy statystycznej (skalowanie wielowymiarowe oraz porządkowanie liniowe) w celu identyfikacji krajów o znacznym wkładzie w walkę z zanieczyszczeniami, jak i krajów które tych zanieczyszczeń generują najwięcej. Otrzymane wyniki wskazują na poprawę jakości powietrza, mimo że nie wszystkie kraje UE osiągnęły zbliżony poziom zmian. Wszystkie obliczenia przeprowadzono w programie R.
W artykule zaprezentowano wyniki badań, których celem było sprawdzenie, w jakim stopniu poziom wzorca rozwoju wpływa na końcowy wynik uporządkowania i grupowania obiektów. W badaniu zastosowano cztery warianty wzorca rozwoju. Porządkowanie obiektów przeprowadzono, wykorzystując miarę syntetyczną zaproponowaną przez Z. Hellwiga, a grupowania obiektów dokonano stosując metodę trzech średnich. Następnie oceniono zgodność uporządkowania i grupowania obiektów, które uzyskano dla różnych poziomów wzorca rozwoju. Ponadto sprawdzono własności dyskryminacyjne obliczonych miar syntetycznych oraz określono wielkości odchyleń między wartościami porównywanych miar. Wskazano również przyczyny tych odchyleń. W badaniu wykorzystano dane dotyczące bezrobocia wśród osób w szczególnej sytuacji na rynku pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego w 2015 r.
Jednym z najważniejszych problemów w badaniach ekonomicznych prowa-dzonych za pomocą metod analizy danych (w tym metod porządkowania liniowego) jest do-bór zmiennych. Problem ten dotyczy włączenia zmiennych o małym zasobie informacyj-nym, pominięcia zmiennych o dużym zasobie informacyjnym lub uwzględnienia zmiennych współliniowych. Może to prowadzić do błędnej oceny badanych zjawisk i podejmowania niewłaściwych decyzji. W literaturze przedmiotu prezentowane są dwa podejścia do zagad-nienia doboru zmiennych: merytoryczne i statystyczne. Celem artykułu jest przedstawienie wybranych metod statystycznych doboru zmiennych, które mogą być wykorzystane w ba-daniach ekonomicznych prowadzonych za pomocą metod porządkowania liniowego oraz ocena ich efektywności w świetle poprawności uzyskiwanych rankingów. W analizie po-prawności rankingów zastosowano wybrane mierniki oceny jakości metod porządkowania liniowego. W przeprowadzonych badaniach wykorzystano dane dotyczące rankingów uczelni akademickich oraz pakiet pllord i program R.
Metody porządkowania liniowego są stosowane na gruncie ekonomii w badaniach rankingowych i klasyfikacyjnych dotyczących obiektów i zjawisk opisanych zmiennymi o różnych rozkładach i charakterystykach statystycznych. W literaturze przedmiotu z zakresu wielowymiarowej analizy porównawczej opracowano wiele procedur porządkowania liniowego. Różnią się one m.in. metodami wyznaczania wag zmiennych, metodami normalizacji zmiennych oraz metodami szacowania wartości zmiennych syntetycznych. W związku z tym pojawia się problem wyboru optymalnej procedury porządkowania liniowego do analizy danych statystycznych. Celem pracy jest prezentacja wyników badań dotyczących oceny jakości wybranych procedur porządkowania liniowego w odniesieniu do danych o rozkładzie normalnym i różnym od rozkładu normalnego. Do oceny jakości rankingów wykorzystane zostały wybrane mierniki jakości metod porządkowania liniowego
W polskim szkolnictwie wyższym następuje wiele zmian, głównie wynikających z przemian demograficznych oraz wprowadzania do życia akademickiego nowoczesnych technologii. Szybki wzrost liczby uczelni i spadek liczby studentów powoduje konkurencyjność na polskich uczelniach wyższych. Celem pracy jest prezentacja wyników wielowymiarowej analizy porównawczej stanu polskiego szkolnictwa wyższego w 2014 roku w podziale na województwa na podstawie danych Głównego Urzędu Statystycznego i Banku Danych Lokalnych. Ocena obejmuje zarówno uczelnie publiczne, jak i niepubliczne oraz studia stacjonarne i niestacjonarne. Za pomocą analizy skupień pogrupowano województwa, uwzględniając podobieństwo stanu szkolnictwa wyższego, oraz zastosowano porządkowanie liniowe pozwalające ustalić klasyfikację województw. Do obliczeń wykorzystano pakiet Statistica.
W ostatnich latach zaproponowano pewne modyfikacje metod porządkowania liniowego jednostek terytorialnych, mające na celu uwzględnienie występujących pomiędzy nimi relacji przestrzennych. Nowość polega na wprowadzeniu etapu wygładzania przestrzennego wartości zmiennych diagnostycznych. W większości opublikowanych do tej pory prac przyjęto zasadę, by korektę na relacje przestrzenne stosować tylko dla cech diagnostycznych wykazujących istotną statystycznie autokorelację przestrzenną. Jednak w takiej sytuacji zastosowanie wygładzania przestrzennego w niewielkim stopniu wpływa na wartości tej cechy, a więc i wyniki rankingu. Z drugiej strony można podać przykłady cech diagnostycznych, które nie wykazują autokorelacji przestrzennej, a z powodów merytorycznych powinny być korektom przestrzennym poddane. Wnioski są jednoznaczne – konieczność stosowania procedury wygładzania przestrzennego zmiennych diagnostycznych nie może być utożsamiana z występowaniem autokorelacji przestrzennej
Sąsiedztwo geograficzne, wspólne korzenie geograficzne oraz działalność w ramach Rady Nordyckiej sprawiają, że państwa nordyckie niesłusznie dość często traktowane są jako jedność. W rzeczywistości jednak poszczególne regiony państw nordyckich są zróżnicowane pod względem szeroko rozumianego rozwoju społecznego i gospodarczego. Celem niniejszego opracowania jest analiza zróżnicowania poziomu życia ludności w regionach NUTS-3 państw nordyckich w latach 2006-2014. Za aproksymację poziomu życia przyjęto przestrzenny taksonomiczny miernik rozwoju, którego konstrukcję zaproponował Pietrzak. Przeprowadzona analiza wykazała, że regionami o najwyższym poziomie życia są te leżące na zachodnim wybrzeżu Norwegii, zaś regionami o najniższym poziomie życia są regiony znajdujące się w centralnej Finlandii. Analiza wartości współczynnika zmienności wykazała, że występuje zróżnicowanie pomiędzy regionami, które uległo zmniejszeniu z 19% w roku 2006 do 17% w roku 2014.
Celem artykułu jest porównanie wyników zastosowania różnych metod porządkowania liniowego obiektów na przykładzie poziomu aktywności ekonomicznej ludności oraz wybór metody do ostatecznej oceny badanego zjawiska złożonego. Zaproponowano dwa podejścia. Pierwsze polega na wyborze spośród wyników uzyskanych za pomocą wszystkich rozpatrywanych metod wzorcowych i bezwzorcowych, drugie zaś zakłada wybór metody porządkowania osobno dla każdej z grup. Zagadnienie zilustrowano przykładem dotyczącym poziomu aktywności ekonomicznej ludności na podstawie danych uzyskanych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL) na koniec I kwartału 2019 r. w ujęciu województw. Zastosowano kilka wariantów metod bezwzorcowych, różniących się formułą normalizacji cech diagnostycznych, jak również metody wzorcowe: Hellwiga, TOPSIS oraz pozycyjną, bazującą na przestrzennej medianie Webera. W grupie bezwzorcowych metod porządkowania liniowego metodą dającą wyniki najbardziej zbliżone do wyników uzyskanych za pomocą wszystkich pozostałych metod okazała się metoda oparta na unitaryzacji zerowanej. W grupie metod wzorcowych wyniki takie uzyskano za pomocą metody Hellwiga.
Czynnikiem decydującym o funkcjonowaniu i rozwoju przedsiębiorstw jest ich konkurencyjność zarówno na rynku krajowym jak i międzynarodowym. Jednym z podstawowych czynników mających wpływ na konkurencyjność przedsiębiorstw, jest poziom ich innowacyjności. Zdolność kreowania i wykorzystania innowacji staje się istotnym elementem determinującym sprawność działania przedsiębiorstwa oraz jego rozwój na konkurencyjnym rynku. Aktywność innowacyjna przedsiębiorstw zależy od wielu czynników zarówno o charakterze zewnętrznym jak i wewnętrznym z punktu widzenia przedsiębiorstwa. Celem opracowania jest analiza porównawcza zewnętrznych uwarunkowań innowacyjności przedsiębiorstw w wybranych krajach Unii Europejskiej. Poziom innowacyjności przedsiębiorstw na unijnym rynku stanowi jeden z najważniejszych czynników określających ich międzynarodową pozycję konkurencyjną
Celem artykułu jest określenie poziomu innowacyjności przedsiębiorstw na poziomie województw z wykorzystaniem różnych metod taksonomicznych. W pierwszej części artykułu przedstawiono problematykę innowacyjności przedsiębiorstw. W drugiej części na podstawie danych statystycznych określono poziom innowacyjności przedsiębiorstw w poszczególnych województwach, w latach 2010-2014. Wskazano możliwość wykorzystania metod wielowymiarowej analizy porównawczej do ustalenia poziomu innowacyjności. Stosując metody wzorcowe i bezwzorcowe, dokonano porządkowania liniowego województw ze względu na poziom innowacyjności przedsiębiorstw, jak również zbadano zbieżność uzyskanych uporządkowań. Wykorzystując metodę Warda i metodę PAM, pogrupowano województwa z uwagi na podobny poziom innowacyjności przedsiębiorstw. Następnie oceniono efektywność uzyskanych grupowań.
EN
The purpose of this paper is to define the level of innovation in enterprises that conduct business in selected regions with the use of various taxonomic methods. The first part is concerned with issues of enterprise innovation. In the second part, the level of innovation is assessed in individual voivodeships between the years 2010 and 2014, on the basis of statistical data. The author discusses the usefulness of multidimensional comparative analysis to define the level of innovation. A linear classification of the studied voivodeships in terms of enterprise innovation levels is performed, using standard and nonstandard methods. Moreover, the convergence of the classifications is examined. Ward’s method and the PAM method are applied to group the voivodeships according to enterprise innovation level. Finally, the effectiveness of the obtained groupings is assessed.
The article presents the results of research on the evaluation of European Union countries in terms of the level of ICT usage in enterprises in 2018. The analysis used methods of multivariate comparative methods such as Hellwig method, TOPSIS method and linear ordering method without the pattern of development. These methods allowed to establish a hierarchy of countries due to the degree of ICT usage in enterprises. Statistical data used in the analysis come from Eurostat. Based on the calculated ratio a grouping of countries was made, distinguishing countries with a high, medium-high, medium-low and low level of ICT usage in enterprises. The results of the research show that regardless of the method of linear ordering, Denmark, Finland and Sweden were leaders in terms of the level of the usage of information and communication technologies in enterprises. The lowest positions were taken by Bulgaria, Greece, Romania and Latvia.
PL
Artykuł prezentuje rezultaty badań, dotyczące oceny krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania w przedsiębiorstwach technologii ICT w 2018 roku. W analizie wykorzystano wybrane metody Wielowymiarowej Analizy Porównawczej, tj. wzorcowe metody porządkowania liniowego (metoda Hellwiga i metoda TOPSIS) oraz bezwzorcową metodę porządkowania liniowego. Umożliwiły one ustalenie rankingów krajów UE ze względu na stopień wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w przedsiębiorstwach. Dane statystyczne pochodzą z Urzędu Statystycznego Unii Europejskiej – Eurostatu. Na podstawie wartości obliczonej miary syntetycznej dokonano grupowania krajów, wyróżniając kraje o wysokim, średniowysokim, średnioniskim i niskim poziomie stopnia zastosowania technologii ICT w przedsiębiorstwach. Wyniki badań pokazują, że niezależnie od zastosowanej metody porządkowania liniowego Dania, Finlandia i Szwecja były liderami pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w przedsiębiorstwach, a najniższe lokaty zajmowały Bułgaria, Grecja, Rumunia oraz Łotwa.
The author of this paper intends to present the relationships between the level of entrepreneurship and the population’s standard of living. This study covered 112 districts in the Dolnośląskie, Lubuskie, Opolskie, Wielkopolskie and Zachodniopomorskie voivodeships. Entrepreneurship levels and standard of living were assessed with the use of TOPSIS. The variables were selected based on relevance, statistical and formal criteria (mainly including completeness and availability of 2018 data for the objects covered by the study). As shown by this study, moderate correlation exists between the phenomena considered. The results of spatial regression analysis provide grounds for concluding that a 1% increase in the synthetic indicator of entrepreneurship results, ceteris paribus, in a 0.31% increase in the synthetic indicator of standard of living at district level.
PL
Zamiarem autora artykułu było przedstawienie zależności między poziomem rozwoju przedsiębiorczości a poziomem życia mieszkańców. Badaniami objęto 112 powiatów w województwach dolnośląskim, lubuskim, opolskim, wielkopolskim i zachodniopomorskim. Do oceny poziomu przedsiębiorczości i poziomu życia wykorzystano metodę TOPSIS. Dobór zmiennych został dokonany na podstawie kryteriów merytorycznych, statystycznych i formalnych (głównie kompletność i dostępność danych dla badanych obiektów w 2018 r.). Z badań wynika, że między analizowanymi zjawiskami zachodzi umiarkowana zależność korelacyjna. Na podstawie wyników analizy regresji przestrzennej można stwierdzić, że wzrost wartości syntetycznego miernika poziomu przedsiębiorczości o 1 jednostoskę powoduje wzrost wartości syntetycznego miernika poziomu życia w poszczególnych powiatach o 0,31, przy założeniu ceteris paribus.
Celem artykułu jest analiza i ocena zmian sytuacji kobiet na rynku pracy w krajach Unii Europejskiej w latach 2005–2018. Analiza dotyczyła aktywności zawodowej kobiet i mężczyzn oraz wybranych aspektów rynku pracy, tj. zatrudnienia, bezrobocia i relacji wynagrodzeń kobiet do wynagrodzeń mężczyzn. Postawiono hipotezę o poprawie sytuacji kobiet na rynku pracy w krajach UE oraz zmniejszeniu dyskryminacji płacowej kobiet. W badaniu wykorzystano dane Eurostatu. Oceny sytuacji kobiet dokonano za pomocą miernika syntetycznego, którego wartości wyznaczono zgodnie z formułą bezwzorcową. Miernik ten był podstawą porządkowania liniowego krajów UE pod względem sytuacji kobiet na rynku pracy. Z badania wynika, że ogólnie rzecz biorąc, sytuacja kobiet na rynku pracy w większości krajów należących do UE poprawiła się w analizowanym okresie, ale we wszystkich krajach wskaźnik zatrudnienia kobiet jest niższy niż wskaźnik zatrudnienia mężczyzn. W poszczególnych krajach występuje duże zróżnicowanie pod względem udziału kobiet w rynku pracy. Wskaźnikiem mocno różnicującym rynek pracy kobiet i mężczyzn jest odsetek osób zatrudnionych w niepełnym wymiarze czasu pracy. Taka forma zatrudnienia jest powszechniejsza w krajach Europy Zachodniej i znacznie częściej występuje wśród kobiet. Zaobserwowano też poprawę relacji wynagrodzeń kobiet do wynagrodzeń mężczyzn, niemniej zarobki kobiet w blisko połowie krajów UE nie przekraczają 80% przeciętnych zarobków mężczyzn.
The main issue of multivariate comparative analysis is the normalization of variables. The li erature offers various procedures for data normalization, and therefore the researcher has to choose between them. The article presents and discusses the most commonly used normalizing formulas. The article assesses the impact of data normalization procedures on the results of the linear ordering of European Union countries in terms of the level of ICT usage in enterprises. A hypothesis was formulated that the method of data normalization influenced the position of the objects in the ranking. The study is based on statistical data from Eurostat for the year 2018.Based on the selected diagnostic variables, values for a synthetic measure have been determi ned for individual countries. The synthetic measure was calculated according to the model-less method of linear ordering using four types of normalization. The method used in the research allowed the creation of rankings for the countries. The compliance of the orders thus obtained was compared using the Spearman’s coefficient of range correlation and the measure of similarity of rankings. As the study shows, the choice of normalization formula influences the result of linear ordering, which is not due to any change in the data structure. It was proven that the quotient transformation with the normalization base equal to the maximum value allowed the most similar ranking to be obtained of the examined objects in relation to the Rother rankings. The results of the study show that Denmark, Sweden and Finland had the highest positions in each ranking while Bulgaria, Romania and Latvia had the lowest positions.
PL
Podstawowym zagadnieniem wielowymiarowej analizy porównawczej jest normalizacja zmiennych wyjściowych. W literaturze przedmiotu prezentowane są różne formuły normalizacyjne, w związku z tym badacz stoi przed wyborem jednej z nich. W artykule zaprezentowano i omówiono najczęściej stosowane formuły normalizujące.Celem artykułu jest ocena wpływu sposobu normalizacji zmiennych na wynik porządkowania liniowego krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno- komunikacyjnych w przedsiębiorstwach. W pracy postawiono hipotezę, że sposób normalizacji zmiennych wpływa na zajmowane pozycje obiektów w rankingu. Dane statystyczne będące podstawą badań dotyczyły 2018 roku i pochodziły z Eurostatu.W oparciu o wyselekcjonowane zmienne diagnostyczne wyznaczono wartości miary syntetycznej dla poszczególnych krajów. Syntetyczny miernik obliczono zgodnie z bezwzorcową metodą porządkowania liniowego, wykorzystując cztery sposoby normalizacji cech. Zastosowana metoda pozwoliła na ustalenie rankingów krajów. Zgodność otrzymanych uporządkowań została porówna na za pomocą współczynnika korelacji liniowej Spearmana oraz miary podobieństwa rankingów, co pozwoliło stwierdzić, że sposoby normalizacji zmiennych mają wpływ na wyniki klasyfikacji.Z przeprowadzonego badania wynika, że przekształcenie ilorazowe z podstawą normalizacji równą wartości maksymalnej pozwalało na uzyskanie najbardziej podobnego rankingu badanych obiektów względem rankingów uzyskanych innymi sposobami normalizacji zmiennych. Wyniki badań pokazują, że w każdym sporządzonym rankingu czołowe miejsca zajmowały Dania, Szwecja i Finlandia. Najniższe lokaty zajmowała Bułgaria, Rumunia i Łotwa.
Celem artykułu jest ocena rozwoju województw w zakresie wykorzystania e‑usług (e‑administracji, e‑handlu, e‑zdrowia itd.) przez gospodarstwa domowe na tle badań ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe w województwach. Wyniki obu badań pozwoliły zweryfikować tezę, że im wyższy poziom ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe w danym województwie, tym wyższy poziom korzystania z e‑usług przez gospodarstwa domowe. W części teoretycznej pracy przedstawiono uzasadnienie badania. W związku z tym opisano znaczenie wykorzystania e‑usług przez gospodarstwa domowe w budowaniu społeczeństwa informacyjnego, a w konsekwencji gospodarki opartej na wiedzy. Uwzględniono również metodologię badań. Omówiono metody porządkowania liniowego (metodę Hellwiga i metody bezwzorcowe), aglomeracyjną hierarchiczną metodę analizy skupień (metodę Warda) i optymalizacyjną metodę analizy skupień (metodę k‑średnich). Empiryczna część pracy obejmuje przedstawienie wyników badań. Wykorzystano dane z roku 2017 dostarczone przez Główny Urząd Statystyczny. W ramach wykorzystania e‑usług przez gospodarstwa domowe (26 zmiennych) stworzono rankingi województw i zidentyfikowano skupienia województw. Posłużyły one do porównania i oceny województw w analizowanym roku. Otrzymano również wyniki porządkowania i grupowania województw w ramach ogólnego wykorzystania ICT przez gospodarstwa domowe (27 zmiennych), jako tło wyników dotyczących korzystania z e‑usług. Następnie przeprowadzono weryfikację przyjętej tezy.
EN
The aim of this work is to assess the development of voivodships in terms of the usage of e‑services (e‑government, e‑commerce, e‑health, etc.) in households, in comparison with the research on the overall ICT usage in households, in voivodships. The results of both of these studies enabled the verification of the thesis that the higher the level of overall ICT usage in households, in a given voivodship, the higher the level of e‑services usage in these households. In the theoretical part of the work, the rationale for the research was presented. Therefore, the importance of the usage of e‑services in households, for building an information society and consequently knowledge‑based economy, has been described. The research methodology also included: linear ordering methods (Hellwig’s method, methods that are non‑based on the pattern of development), agglomerative hierarchical clustering method (Ward’s method), and optimisation clustering method (the k‑means method) have been discussed. The empirical part of the work involves presentation of the research results. Data from the year 2017, provided by the Central Statistical Office of Poland, was used. Within the framework of the usage of e‑services in households (26 variables), the rankings of voivodships were created and the clusters of voivodships were detected. The obtained rankings and clusters of voivodships served to compare and assess voivodships in the analysed year. In the light of the results relating to the usage of the e‑services, the results of ordering and clustering of voivodships within the framework of overall ICT usage in households (27 variables) were obtained. Then, the verification of the assumed thesis was conducted.
Celem opracowania jest analiza stopnia wykorzystania ICT przez polskie przedsiębiorstwa w podziale na województwa. W części teoretycznej przedstawiono problematykę roli ICT w gospodarce postindustrialnej, a zwłaszcza znaczenie poziomu nakładów na ICT w kontekście wzrostu gospodarczego. Zaprezentowano również metodykę zrealizowanych badań własnych. W części empirycznej przedstawiono wyniki analiz, których celem było uporządkowanie województw pod względem wykorzystania ICT przez przedsiębiorstwa. W oparciu o dane z publikacji GUS zdefiniowano siedemnaście potencjalnych zmiennych diagnostycznych. Ostatecznie wykorzystano jedenaście zmiennych mających najwyższe możliwości dyskryminacyjne. Rankingi utworzono z wykorzystaniem trzech metod porządkowania. We wszystkich uzyskanych rankingach pierwsze trzy miejsca zajmują odpowiednio województwa: mazowieckie, małopolskie, dolnośląskie.
EN
The aim of the study is to analyze the degree of ICT usage in Polish enterprises in the particular voivodeships. The theoretical part presents the issue of ICT role in the post-industrial economy, especially the importance of expenditure on ICT with regard to the economic growth. The methodology of own research was also presented. The empirical part presents the results of the research which was carried out to obtain rankings of voivodeships in terms of the ICT usage in enterprises. Seventeen potential diagnostic variables were defined. These variables were based on data from the publications of the Central Statistical Office. Finally, eleven variables with the highest discriminatory potential were used. The rankings were created with the use of three ordering methods. In all obtained rankings, the first three places are occupied by the following voivodeships: mazowieckie, małopolskie, dolnośląskie.
Ideą porządkowania liniowego obiektów wielocechowych jest konstrukcja wskaźnika syntetycznego, na podstawie którego przeprowadza się analizę porównawczą. W badaniach empirycznych często pojawiają się problemy przy interpretacji wyników takiego uszeregowania, które wynikają między innymi z nieznacznych różnic w wartościach otrzymanej zmiennej syntetycznej. W artykule dokonano analizy wartości wskaźnika rankingu polskich uczelni oraz wskazano wady liniowego porządkowania. Następnie, w celu zniwelowania negatywnych skutków nieznacznych różnic pomiędzy wynikami kolejnych porównywanych obiektów zaproponowano procedurę skorygowania rezultatów liniowego rankingu z wykorzystaniem metody grupowania E. Nowaka. W pracy ukazano, iż rekomendowany algorytm postępowania jest również przydatny, gdy w zbiorze cech kryterialnych znajdują się takie, które charakteryzują się tak zwaną zdolnością grupowania.
EN
The idea of linear ordering of multivariate objects is construction of aggregated indicator, which will be useful in the comparative analysis. In the empirical research very often there are many problems with interpretation of the results of linear ordering. In the article analysis of value of indicator of polish university ranking was done and the defects of linear ordering was indicated. Moreover, the E. Nowak method of grouping to correct of the results of the linear ordering was proposed. The recommended algorithm is also useful, when in the set of characteristics of the objects are variables characterized by the so-called ability of grouping.
Dynamiczny rozwój cywilizacyjny wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na energię. Wykorzystywanie tradycyjnych źródeł energii, takich jak węgiel, ropa naftowa i gaz ziemny, wiąże się nie tylko ze wzrostem zanieczyszczenia środowiska, ale powoduje także wyczerpywanie się zasobów naturalnych. Alternatywę dla nieodnawialnych nośników energii, jakimi są paliwa kopalniane, stanowią odnawialne źródła energii. Głównym celem artykułu jest ocena zmian zachodzących na rynku energii ze źródeł odnawialnych w Unii Europejskiej. Na podstawie tych dostępnych danych przeprowadzono liniowe uporządkowanie krajów ze względu na udział energii ze źródeł odnawialnych w produkcji energii elektrycznej. Omówione zostały zmiany w strukturze produkcji energii ze źródeł odnawialnych. Kraje podzielono na grupy ze względu na strukturę produkcji energii ze źródeł odnawialnych.
EN
The ongoing dynamic development of civilization has translated into growing demand for energy. The use of traditional energy sources such as coal, oil and natural gas is not only associated with an increase in pollution, but also causes the depletion of natural resources. Renewable sources of energy are an alternative to non-renewable energy sources such as fossil fuels. The main aim of this article is to assess the changes occurring in the market of renewable energy in the European Union. Based on available data, countries were ordered linearly, according to the share of energy from renewable sources they used to produce electricity. Changes in how energy from renewable sources is obtained are discussed. The countries were classified according to how they obtained energy from renewable sources.
The aim of the article was to investigate and assess the level of development of urbanrural communes from 10,000 to 15,000 inhabitants of the Mazovian voivodsip using the method of linear ordering. To achieve the above goal, the first chapter discusses the concept of local development and the differences between the types of communes. Moreover, some of the factors that may affect the development of urban-rural communes are shown. The next chapter introduces the topic of the linear ordering method and presents the stages used in its application. The third chapter was used to analyze selected urban-rural communes. The research was conducted with the use of indicators for 2020 presented by the Central Statistical Office. At the end of the article, a summary of the analysis was made and conclusions were drawn from it, which gave an answer to the question which of the analyzed communes ranked highest in terms of development.
PL
Celem artykułu było zbadanie i ocena poziomu rozwoju gmin miejsko-wiejskich od 10 000 do 15 000 mieszkańców województwa mazowieckiego za pomocą metody porządkowania liniowego. Aby zrealizować powyższy cel w pierwszym rozdziale omówiono pojęcie rozwoju lokalnego oraz różnice między rodzajami gmin. Ponadto pokazano niektóre z czynników, mogących wpływać na rozwój gmin miejsko-wiejskich. W następnym punkcie przybliżona została tematyka metody porządkowania liniowego oraz przedstawione zostały kolejne etapy wykorzystywane podczas jej stosowania. Trzeci punkt posłużył do przeprowadzenia analizy wybranych gmin miejsko-wiejskich. Badania były prowadzone z wykorzystaniem wskaźników za rok 2020, prezentowanych przez Główny Urząd Statystyczny. Na zakończenie artykułu dokonano podsumowania analizy oraz wyciągnięto z niej wnioski, które dały odpowiedź na pytanie, która z analizowanych gmin uplasowała się na najwyższym miejscu pod względem rozwoju.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.