4 research outputs found
āļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļĨ:āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļ
Thesis (Ph.D.(Research Methodology))--Prince of Songkla University, 2015Thailand is in the low stationary phase of demographic transition and Nepal is in the late expanding phase of demographic transition. The probability of future population change depends mainly on current age-sex distribution of the population. Therefore, this thesis focuses on application of factor analysis in clustering provinces and districts based on age-sex distribution of population in Thailand and Nepal. The descriptive and comparative analytical strategies were adopted, including application of multivariate statistical method called factor analysis in demographic data. This thesis consists of three parts. The first part of the study aims to apply factor analysis to cluster provinces based on age-sex distribution of population in Thailand. The data table consists of population counts by 5 years age group for each sex and 76 provinces. Data were managed using spline interpolation. Three-factor model was best fitted to data. Three factors were interpreted as pattern of age-sex distribution. This study found three distinct patterns of population distribution in Thailand. Twenty-seven southern and northeastern region provinces, mainly bordering Myanmar, Cambodia or Malaysia, share the classical pattern of population distribution. The majority of central region provinces, and also Phuket from the south share a similar population distribution pattern, which peaked at the young age group. So too, most of the northern region provinces share another pattern that dipped at the young age group. In conclusion, population distribution is not symmetrical across Thailand. The factor model approximated well this variation and clustered the provinces in three patterns. The second part of this study used population data form 2011 census in Nepal. This study clustered the districts in Nepal based on the patterns of age-sex structures by applying factor analysis. The factor analysis was applied to spline smooth single-year age population by sex and district. A three-factor model was best fitted to the data from Nepal. These three common factors were interpreted as three different patterns based on common characteristics of age and sex distribution. The study found that 23, 17 and 5 districts correlated purely to factor 1, 2 and 3, respectively. Thirty districts were found correlated with two or more factors. In conclusion, the age-sex structure varied substantially between the different districts of Nepal in 2011. The variations were explained well by a three-factor model. The third part focuses on inter-census population changes in Nepal. The population data from Nepal census 2001 and 2011 were used for this part. This descriptive study aimed to summarize the variation in inter-census population changes at the district level by age and sex and explore possible componentsof these changes. The districts were grouped based on both absolute number and percentage of inter-census changes and presented in the thematic map. Spline interpolated single year age population plotted separately for positive and negative inter census district by sex. The top three highly increased districts by percentage were Kathmandu (61.23%), Lalitpur (38.59%), Bhaktapur (35.12%) whereas the top three highly decreased districts were Manang (-31.80%), Khotang (-10.84%) and Mustang (-10.21%). The decreasing pattern was found in mountain and hilly districts of Eastern, Central and Western development regions, whereas the increasing pattern was found in all the districts from Terai and almost all the districts of the Mid- and Far-western region of Nepal including three districts in Kathmandu valley. Each new smaller cohort indicated the decreasing fertility in both male and female but the proportion of working age population is increasing. In conclusion, three main inter-census population changes were found. The first is decreasing new cohorts in majority of the districts, the second one is increasing working age population, but absence of young adult male in some districts, and the last one is beginning of an ageing population. In conclusion, the age-sex distribution varied substantially in both Thailand and Nepal. Based on the results obtained from first and second part of the study, the variations were explained well by three-factor models. The method used in this study is straightforward and the novel concept of using factor as a basis for clustering provinces is applicable to the further demographic studies. Inter-census population change also varied between districts in Nepal. Fertility and migration were the main components responsible for such variation. It is believed that the results from this study pertaining to population dynamics would greatly contribute to population programs. āļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāļāļĒāļđāđāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļāļāļāļĩāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāđāļģ (low stationary phase) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨāļāļĒāļđāđāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļāļĨāļēāļĒāļāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāļāļąāļ§ (late expanding phase) āļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļ°āđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļāļēāļāļāļāļķāđāļāļāļĒāļđāđāļāļąāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļāđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļ āļāļąāļāļāļąāđāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļīāļāļāļāđāđāļĨāđāļĄāļāļĩāđāļĄāļĩāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒ (Factor Analysis) āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļ āļāļĩāđāļāļķāđāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĄāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļĨ āļŠāļāļīāļāļīāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļāđāđāļāđ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļĢāļĢāļāļāļē āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāđāļāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļĩāļĒāļ āļāļķāđāļāļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļŦāļĨāļēāļĒāļāļąāļāļāļąāļĒ āđāļĢāļĩāļĒāļāļ§āđāļē āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒ āļāļĩāđāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļ§āļīāļāļĒāļēāļāļīāļāļāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļŠāļēāļĄāļŠāđāļ§āļāļāļąāļāļāđāļāđāļāļāļĩāđ āļŠāđāļ§āļāđāļĢāļāļāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĄāļĩāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāļāļēāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻ āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļ§āļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāļĨāļ° 5 āļāļĩ āđāļāļĻ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļāļąāđāļāļŦāļĄāļ 76 āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļ āļāļąāđāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāđāļēāđāļāļāđāļ§āļāļāđāļ§āļĒāđāļŠāđāļāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļ āļ spline āļāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļāđāļŠāļēāļĄāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĩāđāļĄāļĩāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļ āļāļąāđāļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļēāļĒāļĢāļđāļāđāļāļ (pattern) āļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻ āļāļāļ§āđāļēāļāļģāļāļ§āļ 27 āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāļāļēāļāļ āļēāļāđāļāđāđāļĨāļ°āļ āļēāļāļāļ°āļ§āļąāļāļāļāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļŦāļāļ·āļāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āļāļķāđāļāļŠāđāļ§āļāđāļŦāļāđāļĄāļĩāļāļĢāļĄāđāļāļāļāļīāļāļāđāļāļāļąāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāļāļĄāđāļē āļāļąāļĄāļāļđāļāļē āđāļĨāļ°āļĄāļēāđāļĨāđāļāļĩāļĒ āļĄāļĩāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĄāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļ (classical pattern) āļŠāđāļ§āļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāļ āļēāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļ āļđāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāđāļŦāļāđāļĄāļĩāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĩāđāļāļĨāđāļēāļĒāļāļąāļ āļāļķāđāļāļĄāļĩāļāļģāļāļ§āļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļŠāļđāļāļŠāļļāļāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļĒāļēāļ§āļāļ āđāļāļāļēāļāļāļĨāļąāļāļāļąāļāļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāļāļēāļāļ āļēāļāđāļŦāļāļ·āļāļāļģāļāļ§āļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļŠāđāļ§āļāđāļŦāļāđāļĨāļāļĨāļāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļĒāļēāļ§āļāļ āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļ§āđāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļĄāđāđāļāđāļĄāļĩāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļ·āļāļāļāļąāļāļāļąāđāļ§āļāļĢāļ°āđāļāļĻ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļāđāļāđāļŠāļēāļĄāļāļĨāļļāđāļĄ āļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļŠāļāļāļāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĩ āļ.āļĻ. 2554 āļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āļāļķāđāļāļāļķāđāļāļāļĒāļđāđāļāļąāļāļĢāļđāļāđāļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻāļāđāļ§āļĒāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒ āđāļāļ·āđāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĒāļļāļĢāļēāļĒāļāļĩ (single-year) āļāļĩāđāļāļĢāļąāļāđāļŦāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļāđāļ§āļĒāļ§āļīāļāļĩ spline āđāļĒāļāļāļēāļĄāđāļāļĻāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļ āļāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒ āļāļąāļ§āđāļāļāļāļĩāđāļāļĨāļĄāļāļĨāļ·āļāļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨāļĄāļēāļāļāļĩāđāļŠāļļāļ āļāļ·āļ āļāļąāļ§āđāļāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļāđāļ 3 āļāļĨāļļāđāļĄ āļāļķāđāļāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļķāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒ 3 āļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĄāļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĄāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻ āļāļąāđāļāļāļĩāđāļāļāļ§āđāļēāļāļĨāļļāđāļĄāļāļģāđāļ āļāļāļģāļāļ§āļ 23, 17 āđāļĨāļ° 5 āļāļģāđāļ āļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļ·āļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļĩāđāļŦāļāļķāđāļ āļŠāļāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄ āļāļēāļĄāļĨāļģāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļāļ§āđāļēāļāļģāļāļ§āļ 30 āļāļģāđāļ āļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļāļąāļāļŠāļāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļķāđāļāđāļ āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļ§āđāļēāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļāļāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨāđāļāļāļĩ āļ.āļĻ. 2554 āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļēāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļ§āļēāļĄāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļ§āđāļāļāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļąāđāļāļŠāļēāļĄāļāļĨāļļāđāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļŠāļēāļĄ āļāļ·āļ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ (inter-census) āđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨāļāļĩ āļ.āļĻ. 2544 āđāļĨāļ° 2554 āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļīāļāļāļĢāļĢāļāļāļēāđāļāļāļĢāļąāđāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļŠāļĢāļļāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļģāđāļ āļ āđāļĒāļāļāļēāļĄāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻ āđāļĨāļ°āļŠāļģāļĢāļ§āļāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļāđāļāđāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļŦāļĨāđāļēāļāļĩāđ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļāļāļķāđāļāļāļĒāļđāđāļāļąāļāļāļģāļāļ§āļāđāļĨāļ°āļĢāđāļāļĒāļĨāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ āđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāđāļāļāļāļĩāđ āļāļąāđāļāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĒāļļāļĢāļēāļĒāļāļĩ (single year age population) āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĢāļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāđāļēāđāļāļāđāļ§āļāļāđāļ§āļĒāđāļŠāđāļāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļ āļ spline āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĒāļļāļĢāļēāļĒāļāļĩāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ āđāļĒāļāļāļēāļĄāļāļģāđāļ āļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļēāļĢāđāļāļĒāļĨāļ°āļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĩāđāđāļāđāļāļāđāļēāļĨāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļāļāļāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āđāļāļĻ āļāļģāđāļ āļāđāļāļŠāļēāļĄāļāļąāļāļāļąāļāđāļĢāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļĢāđāļāļĒāļĨāļ°āļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļŠāļđāļ āļāļ·āļ āļāļēāļāļĄāļēāļāļāļļ (Kathmandu) 61.23% āļĨāļēāļĨāļīāļāđāļāļāļĢāđ (Lalitpur) 38.59% āđāļĨāļ° āļāļąāļāļāļēāđāļāļāļĢāđ (Bhaktapur) 35.12% āđāļāļāļāļ°āļāļĩāđāļŠāļēāļĄāļāļąāļāļāļąāļāđāļĢāļāļāļāļāļāļģāđāļ āļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĨāļāļĨāļāļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§ āļāļ·āļ āļĄāļēāļāļąāļ (Manang) -31.80% āļāļāļāļąāļ (Khotang) -10.84% āđāļĨāļ° āļĄāļļāļŠāļāļąāļ (Mustang) -10.21% āļĢāļđāļāđāļāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļēāļĢāļĨāļāļĨāļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ āļāļāđāļāļāļģāđāļ āļāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāđāļāđāļāļāļ āļđāđāļāļē āđāļĨāļ°āđāļāļīāļāđāļāļēāđāļāļ āļēāļāļāļ°āļ§āļąāļāļāļāļ āļ āļēāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļ āļēāļāļāļ°āļ§āļąāļāļāļ āđāļāļāļāļ°āļāļĩāđāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāđāļāđāđāļāļāļļāļāļāļģāđāļ āļāļāļāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļāļĢāļēāļĒ (Terai) āđāļĨāļ°āđāļāļ·āļāļāļāļļāļāļāļģāđāļ āļāđāļāļ āļēāļāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļāļ·āđāļāļāļĩāđāļŦāđāļēāļāđāļāļĨāđāļāļ āļēāļāļāļ°āļ§āļąāļāļāļāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļēāļĄāļāļģāđāļ āļāđāļāļŦāļļāļāđāļāļēāļāļēāļāļĄāļēāļāļāļļ (Kathmandu) āļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĨāļļāđāļĄāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļāļēāļāđāļĨāđāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄ āļāļĩāđāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļāļķāļāļāļąāļāļĢāļēāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļĨāļāļĨāļāļāļąāđāļāđāļāđāļāļĻāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļŦāļāļīāļ āđāļāļāļāļ°āļāļĩāđāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāļ§āļąāļĒāļāļģāļāļēāļāļāļĨāļąāļāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļ āļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļ§āđāļē āļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĄāļĩāļŠāļēāļĄāđāļāļ āđāļāļāļāļĩāđāļŦāļāļķāđāļāļāļ·āļ āļāļēāļĢāļĨāļāļĨāļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĨāļļāđāļĄāđāļŦāļĄāđ (new cohort) āđāļāļāļģāđāļ āļāļŠāđāļ§āļāđāļŦāļāđ āđāļāļāļāļĩāđāļŠāļāļ āļāļ·āļ āļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļĨāļļāđāļĄāļāļēāļĒāļļāļ§āļąāļĒāļāļģāļāļēāļ āđāļāđāļāļēāļāđāļāļĨāļāđāļāļĻāļāļēāļĒāļ§āļąāļĒāļāļđāđāđāļŦāļāđ (young adult male) āđāļāļāļēāļāļāļģāđāļ āļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļļāļāļāđāļēāļĒāļāļ·āļ āļāļēāļĢāđāļĢāļīāđāļĄāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļ§āļąāļĒāļāļĢāļēāđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļ āļŠāļĢāļļāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāļēāļĄāļāļēāļĒāļļāđāļĨāļ°āđāļāļĻāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļąāļĒāļŠāļģāļāļąāļāļāļąāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āļāļēāļāļāļĨāļāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļŦāļāļķāđāļāđāļĨāļ°āļŠāļāļ āļāļāļ§āđāļē āļāļąāļ§āđāļāļāļāļĩāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļāđāļāļŠāļēāļĄāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĩāđāļāļ·āļ āđāļāđāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āđāļāļ§āļāļīāļāđāļŦāļĄāđāđāļāļĒāļāļēāļĢāđāļāđāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļąāļāļāļąāļĒāđāļāđāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāļļāđāļĄāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļŦāļ§āļąāļ āļāļķāđāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļāđāļāļāļēāļŠāļāđāļāđāļ āļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĩāļŠāļģāļĄāļ°āđāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļ āļāļāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļāļēāļĨ āļāļąāļāļĢāļēāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļāļĒāļāļĒāđāļēāļĒāļāļīāđāļāđāļāđāļāļāļāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĨāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ āļāļĨāļāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĢāļąāđāļāļāļĩāđāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļ§āđāļēāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢ āļāļąāļāļāļąāđāļāļāļķāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāđāļāđāļāđāļ
Analyzing age-sex structure patterns in Nepal using factor analysis
This study aimed to cluster the districts in Nepal based on the patterns of age-sex structures by applying factor analysis.
The population data, which is grouped by 5-year age gap, by sex and by districts, was used. The factor analysis was applied to
spline smooth single-year age population by sex and district. A three factor model was best fitted to the data. These three
common factors were interpreted as three different patterns based on common characteristics of age and sex distribution.
The study found that 23, 17 and 5 districts correlated purely to factor 1, 2 and 3, respectively. Thirty districts were found
correlated with two or more factors. In conclusion, the age-sex structure varied substantially between the different districts of
Nepal in 2011. The variations were explained well by a three-factor model. The method used in this study is straightforward
and applicable to the further demographic study
Incidence Of Needle Stick Injury Among Proficiency Certificate Level Nursing Students In
Abstract: An academic institution based cross- sectional survey was done to identify the incidence density of needle stick injury among PCL level nursing students. Multi stage sampling method was used to select 407 samples from nursing students studying inside Kathmandu valley. Self administered questionnaire and review the records guideline were used as research tool. Incidence density was calculated by using R software. Out of total participated students, 46.9 % had have needle stick injuries in the past and 44.7 % experienced it more than one time. The overall incidence density was found 5.82/person 1000 days exposure. The incidence density in night shift (6.86) and in second year practicum period (6.91) was found higher than day shift (5.41) and first year (4.21) respectively. Out of total 298 injuries, 67.8 % were happened during medication, 41 % while drawing medicine, 20 % while recapping the needle and 45.1 % at medical ward. Only 46.6 % injuries were reported and prophylaxis was used only in five injuries. However, almost all the students (98.3%) stated that they follow universal precaution but only 28 % practicing no-recapping. Although the curriculum focuses on no recapping, there is a common practice of reusing syringes for the same patient in Nepal. Therefore, students must have to recap the needle. So, it is recommended that content in the curriculum and universal precaution training should be revised in the context of Nepal. Thirty one percent students also stated that needle should recap properly by using one hand technique for the prevention of needle stick injury. It is also recommended to develop standard operating procedure for proper post exposure management of needle stick injury