Metodika

Databáze kvality života v sobě spojuje množství datových zdrojů, které mapují nejrůznější aspekty života v obci. Tyto zdroje byly shromážděny a vybrány tak, aby databáze umožnila prozkoumat různé aspekty života a srovnat obce mezi sebou. Databáze kvality života umožňuje hodnotit kvalitu života v jednotlivých obcích České republiky. Databáze se skládá přibližně ze 160 ukazatelů, které spadají do 11 oblastí. Pro každou oblast je pak navržen složený indikátor, který hodnotí danou oblast jako celek. Databáze poskytuje výsledky pro jednotlivé obce i celkový pohled na jednotlivé ukazatele.

Co umožňuje databáze kvality života v obcích?

  • Získat jinde nedostupná data o konkrétní obci
  • Zhodnotit data pro obce ve vztahu k celkové situaci ČR
  • Základně zhodnotit data pro obec ve vztahu k regionu (přes mapy v sekci Dimenze hodnocení)
  • Vyhledat a porovnat mezi sebou konkrétní obce ČR

    • K čemu je to dobré?

  • Identifikace konkrétních problémů v obci. Upozornění na problém umožní další hlubší analýzu příčin.
  • Srovnání místního vnímání situace s reálnými daty a situací jinde.
  • Možná je rovněž identifikace obcí v okolí, které mohou sloužit jako dobrý příklad a zdroj inspirace.
  • Získaná data mohou pomoci při rozhodování jako podklady.
  • Zhodnocení obce v jednotlivých kategoriích umožní lépe stanovit priority rozvoje.

    • Jak na to?

  • V sekci Hodnocení obcí zadejte jméno obce, která Vás zajímá, pak si postupně rozklikněte hodnocení v jednotlivých ukazatelích.
  • V sekci Dimenze hodnocení je možné najít zobrazení dimenzí a indikátorů napříč republikou.
  • K údajům přistupujte kriticky. Databáze byla sestavena pro velké množství obcí a tak není vždy plně možné zohlednit konkrétní detail. Je také možné, že se situace v obci již změnila, nebo, že jsou data ovlivněna nějakou přechodnou situací (např. objížďka).
  • Vzhledem k tomu, že data byla sesbírána v určitém čase, mnohé údaje se vyvíjejí a zejména ceny tak již časem nebudou aktuální – tyto údaje chápejte jako trendy (Jsou pozemky v obci dražší, než je průměr?)

    • Data

    Databáze sdružuje množství datových zdrojů. Jednotlivé ukazatele využívají data naměřená přímo v obcích. Všechny ukazatele tak prezentují kompletní data získaná za danou obec (je-li ukazatel vztažen na obyvatele, je získán na základě údajů o všech obyvatelích). Je-likož se nejedná o výběry, při zpracování těchto dat tak nepracujeme s logikou výběru ze vzorku.

    V několika případech nebylo možné získat data pro úrovně obcí, v takovém případě jsou využita data z vyšších samosprávných celků nebo jiných celků – například úroveň ORP pro činnost HZS, nebo naději dožití při narození, OOP v případě mapování trestné činnosti, nebo okresy v případě příčin úmrtí. Vždy se ale opět jedná o údaje zahrnující celou populaci nikoliv její výběr.

    Zaměření na úroveň obcí je pak zároveň limitem při měření kvality některých aspektů života, protože zároveň znemožňuje využití informací z výběrových výzkumů veřejného mínění.

    Ukazatele

    Konstrukce ukazatelů se řídila následujícími pravidly, která jsou rovněž významná pro jejich správnou interpretaci:

    1. Ukazatele mají konkrétní rozměr (jednotku) a umožňují srovnání mezi jednotlivými obcemi na základě hodnot (Je tedy například možné říct, že jedna obec získá do rozpočtu o 500 Kč na osobu více než druhá obec).
    2. Vzhledem k tomu, že ukazatele mají reálný rozměr (jednotku), je třeba při jejich interpretaci vždy hodnotit, zda je vyšší míra jevu pozitivní, a nebo negativní pro kvalitu života (např. vyšší koncentrace znečištění). V některých případech je vhodné situaci hodnotit na základě několika ukazatelů.
    3. Ukazatele byly vybírány tak, aby dokázaly rozlišit situaci v jednotlivých obcích. Zároveň však byl kladen důraz i na odhalení klíčových nedostatků nebo rizik v některých obcích (např. dostupnost vodovodu, riziko povodní).
    4. Pro zvýšení robustnosti některých ukazatelů bylo využito průměru z delšího časového období. Tím byl částečně omezen vliv jednotlivých událostí na průměry v malých obcích (např. porodnost v malé obci je v rámci jednoho roku velice výrazně ovlivněna jednotkami událostí, při využití delšího časového období, tento vliv klesá).
    5. Ukazatele rovněž musejí být dostupné pro drtivou většinu obcí a musí vycházet z hodnot získaných přímo pro danou obec. Nelze tedy použít data z výzkumů veřejného mínění nebo z jiných zdrojů pracujících s výběrem z populace. Využití dat z vyšších územních celků (pouze za předpokladu, že zahrnují celou populaci) je využíváno jako kompromisní pouze v krajních případech.
    6. Ukazatel musí být smysluplný pro všechny obce bez ohledu na jejich velikost. Je tak možné srovnávat mezi různě velkými obcemi. Hlavním cílem databáze je přesto zejména srovnání podobně velkých obcí. Při srovnávání obcí různé velikosti je třeba brát v úvahu obecné trendy (např. dostupnost divadel je vyšší ve městech než na vesnici). Naopak celkové hodnocení jednotlivých ukazatelů umožňuje posoudit existující trendy kvality života vzhledem k velikosti obcí (např. bydlení ve městech nad 20 000 obyvatel je o tolik a tolik dražší než bydlení v obci do 1000 obyvatel).
    7. Při interpretaci ukazatelů je důležité zdůraznit, že i běžně definované sociodemografické ukazatele mohou mít, v návaznosti na výše zmíněné požadavky, mírně odlišnou metodiku výpočtu, a proto je třeba vyhnout se přímému srovnávání hodnot z databáze s jinými zdroji bez důkladného zhodnocení metodiky výpočtu v obou zdrojích.

    Tvorba složených indikátorů

    Z ukazatelů v každé oblasti kvality života byla vybrána podskupina, která byla využita pro tvorbu složeného indikátoru. Výběr se opíral jak o obsahovou stránku ukazatelů, tak o jejich vzájemné vztahy. Pro každou z oblastí tak byl navržen složený indikátor, který souhrnně hodnotí kvalitu života v konkrétní oblasti v jednotlivých obcích.

    Konstrukce složeného indikátoru probíhala v následujících krocích:

    1. Iterativní návrhy ukazatelů a jejich hodnocení skrze význam, diferenciační schopnost, úplnost a spolehlivost údajů a vzájemné korelace
    2. Transformace ukazatelů směrem k normálnímu rozložení (Tukey's Ladder of Powers)
    3. Ořez extrémních hodnot (nahrazení hodnotami 2,5 a 97,5 percentilu)
    4. Normování (z-skóry)
    5. Vážení hodnotiteli (budget allocation) a reorientace se zohledněním vzájemných korelačních vztahů ukazatelů
    6. Agregace součtem
    7. Normování (min-max)
    8. Stanovení mezní hranice pro přípustný podíl chybějících hodnot (podíl 0,4 z váženého ukazatele)
    9. Ověřování robustnosti a externí validity navržených složených indikátorů (testování korelací dosažených hodnot a pořadí obcí, porovnání výsledků více agregačních, ověření externí validita v rámci série případových studií v jednotlivých obcích)