2. Metode yang menyesuaikan dengan mortalitas: Menggunakan data mortalitas bisa memberikan estimasi TFR yang lebih akurat di populasi dengan tingkat kematian yang tinggi atau bervariasi.
3. Metode dengan data historis: Pendekatan ini mungkin menggunakan data historis tentang kelahiran dan kematian untuk memperbaiki estimasi. Sangat berguna dalam mempelajari populasi di masa lalu atau di daerah dengan pencatatan data yang kurang lengkap.
4. Metode gabungan dengan sumber data lain: Metode ini mungkin menggabungkan data piramida populasi dengan sumber data eksternal, seperti survei atau sensus. Penggabungan data ini dapat meningkatkan keakuratan dalam kondisi tertentu, seperti pada sub-populasi khusus.
5. Metode analitik atau model matematika kompleks: Varian ini mungkin melibatkan penggunaan model matematika lanjutan atau teknik analisis statistik yang lebih rumit.
Mereka menguji 5 metode ini menggunakan lebih dari 2400 jadwal kesuburan (kumpulan data) dari berbagai sumber, termasuk populasi manusia dan bahkan spesies non-manusia. Metode paling sederhana menunjukkan kesalahan median hanya 0,09 kelahiran per wanita, menunjukkan akurasi tinggi.
Metode baru dapat diterapkan pada berbagai situasi, termasuk sub-populasi, wilayah geografis yang berbeda, dan data historis, di mana metode tradisional tidak layak.
KENAPA DIPERLUKAN?
Penelitian ini dapat secara signifikan berdampak pada studi demografi, terutama di daerah yang tidak memiliki data kelahiran dan kesuburan yang terperinci.
Ini juga dapat membantu dalam memahami dinamika populasi dalam konteks historis, di daerah dengan data terbatas, dan bahkan dalam mempelajari pola kesuburan pada spesies non-manusia.
Metode-metode ini dapat berkontribusi pada pembuatan kebijakan dan perencanaan yang lebih baik, karena mereka menyediakan cara yang lebih mudah diakses dan fleksibel untuk memperkirakan tingkat kesuburan.
Untuk makalah asli dan detail lebih lengkapnya silahkan kunjungi link di bawah ini:
