Воз официальный сайт на русском нормы роста и веса: ВОЗ | Масса тела-длина тела/рост

ВОЗ | Масса тела-длина тела/рост

• Глобальный веб-сайт
• Веб-сайты регионов Веб-сайты региональных бюро ВОЗ
  • Африка
  • Америка
  • Юго-Восточная Азия
  • Европа
  • Восточное Средиземноморье
  • Западная часть Тихого океана

Рост детей и подростков 5-19 лет

• Глобальный веб-сайт
• Веб-сайты регионов Веб-сайты региональных бюро ВОЗ
  • Африка
  • Америка
  • Юго-Восточная Азия
  • Европа
  • Восточное Средиземноморье
  • Западная часть Тихого океана

Нормы роста и веса детей по неделям от рождения до четырех месяцев (ВОЗ, 2006)

Новое — Сервис.  Оценка роста и веса ребенка онлайн от рождения до 5 лет.

Иногда педиатры при оценке роста и веса детей ориентируются на какое-то одно конкретное значение, которому должны соответствовать, по их мнению, все детки. И  мам малышей, которые не соответствуют “идеальным” параметрам, зачастую подвергаются прессингу со стороны педиатра. Их заставляют ограничивать/увеличивать порции еды, увеличивать физическую нагрузку, менять рацион питания.  И это все без учета специфики развития самого ребенка! Не учитывается ни рост и вес при рождении ребенка, ни комплекция его мамы и папы, ни характер самого малыша.

Но советуем мамам не поддаваться унынию и не начинать корить себя, что вы плохая мать и недокармливаете или перекармливаете ребенка. Нормы – понятие не абсолютное, а относительное. И каждый ребенок имеет право развиваться по своим собственным нормам, а не каким-то среднестатистическим таблицам.

Таблицы зависимости роста от возраста и веса от возраста

Мы предлагаем руководствоваться несколькими таблицами при оценке развития ребенка. Во-первых, нужно оценить вес и рост в зависимости от возраста. Если параметры вашего ребенка попадают в интервал от “Выше Среднего” до “Ниже среднего”, то ваш ребенок развивается в соответствии со среднестатистическими нормами.

Если вес и рост от “Ниже среднего” до “Низкий” или от  “Выше среднего” до “Высокий”, то необходимо оценить соответствие веса росту ребенка и индекс массы его тела.

При значениях роста и веса ниже “Низкий” и выше “Высокий” нужно обратиться к врачу.

Вес в зависимости от возраста. ДЕВОЧКИ

Вес в зависимости от возраста. МАЛЬЧИКИ

Рост в зависимости от возраста. ДЕВОЧКИ

Рост в зависимости от возраста. МАЛЬЧИКИ

Таблицы зависимости  роста и веса.

Значения веса должны попадать в интервал больше “Ниже среднего” и ниже “Выше среднего”. Если значение веса меньше “Ниже среднего”, или больше “ Выше среднего ”, то вашему малышу необходима консультация врача.

Вес в зависимости от роста. ДЕВОЧКИ

Вес в зависимости от роста. МАЛЬЧИКИ

Индекс массы тела

Индекс массы тела – очень важный параметр, который позволяет оценить, является ли масса тела недостаточной, нормальной или избыточной.

Индекс массы тела рассчитывается по формуле I= m/(h²) (масса тела деленная на рост в квадрате) , где m — масса тела в килограммах, h — рост в метрах. Измеряется индекс массы тела в кг/м².

Значения индекса массы тела должны попадать в интервал больше “Ниже среднего” и ниже “Выше среднего”.

Если значение индекса массы тела меньше “Ниже среднего”, или больше “ Выше среднего ”, то это говорит о недостаточности (дефиците) массы или о начинающемся ожирении. Поэтому необходима своевременная консультация врача.

Индекс массы тела. ДЕВОЧКИ

Индекс массы тела. МАЛЬЧИКИ

Как видно, чтобы оценить правильность развития малыша одной таблички с “правильными” значениями массы не достаточно. Для правильной оценки необходимо учитывать соотношение рост и веса малыша, а также его индекс массы тела.

Источник — ВОЗ

Новое — Сервис. Оценка роста и веса ребенка онлайн от рождения до 5 лет.

Будьте здоровы!

Калькулятор индекса массы тела. Рассчитать индекс массы тела

Что показывает индекс массы тела?

Один из основных показателей фигуры человека — это индекс массы тела или ИМТ (BMI — Body Mass Index). Это наиболее распространенный способ определения лишнего веса. Его расчет основан на значении роста и веса человека.

Ограничения индекса массы тела

Формула расчета ИМТ имеет свои ограничения — она подходит только для взрослых мужчин и женщин и не подходит для спортсменов и пожилых людей. Более точными считаются калькуляторы процента жира и фигуры (отношение талии к росту).

Формулы индекса массы тела

Еще в 19 веке задумывались об оценке лишнего веса для снижения рисков заболеваний. Метод расчета индекса массы тела очень прост, он появился в 1869 году, еще до появления калькуляторов. Но по статистичеким данным этот расчет является не самым точным — люди невысокого роста в результате получают более низкий индекс, чем на самом деле, а люди высокого роста — более высокий. В оксфордском университете разработали уточненную формулу для определения индекса массы тела.

Калькулятор индекса массы тела

Калькулятор BMI на нашем сайте позволяет получить расчет обоими методами и сравнить результаты . Для зарегистрированных пользователей вся информация сохраняется и на личной страничке Вы можете посмотреть графики изменения Вашего ИМТ. Для просмотра результатов расчета по новой и старой системе нажимайте переключатель Стандартный ИМТ (BMI) / Новый ИМТ (BMI)

ВОЗ | Нормы и стандарты

• Глобальный
• Регионы Региональные веб-сайты ВОЗ
  • Африка
  • Америка
  • Юго-Восточная Азия
  • Европа
  • Восточное Средиземноморье
  • Западная часть Тихого океана

Оценка вашего веса | Здоровый вес, питание и физическая активность

Большое количество жира в организме может привести к заболеваниям, связанным с лишним весом, и другим проблемам со здоровьем. Недостаточный вес — также риск для здоровья. Индекс массы тела (ИМТ) и окружность талии являются инструментами скрининга для оценки статуса веса относительно потенциального риска заболевания. Однако ИМТ и окружность талии не являются инструментами диагностики риска заболеваний. Квалифицированный поставщик медицинских услуг должен выполнить другие оценки состояния здоровья для оценки риска заболевания и диагностики статуса заболевания.

Как измерить и интерпретировать статус веса

Индекс массы тела взрослого или ИМТ

ИМТ — это вес человека в килограммах, разделенный на квадрат роста в метрах.Высокий ИМТ может указывать на высокую ожиренность, а низкий ИМТ может указывать на слишком низкую ожирение. Чтобы рассчитать свой ИМТ, см. Калькулятор ИМТ. Или определите свой ИМТ, указав свой рост и вес в этой таблице индекса ИМТ.

• Если ваш ИМТ меньше 18,5 , он находится в диапазоне недостаточного веса.
• Если ваш ИМТ составляет от 18,5 до 24,9 , он находится в пределах нормы или диапазона здорового веса.
• Если ваш ИМТ составляет от 25,0 до 29,9 , он находится в пределах диапазона избыточного веса.
• Если ваш ИМТ 30,0 или выше , он находится в пределах диапазона ожирения.

Вес, превышающий нормальный для данного роста, описывается как избыточный вес или ожирение. Вес, который ниже того, который считается нормальным для данного роста, считается недостаточным. ¹

На индивидуальном уровне ИМТ может использоваться как инструмент скрининга, но не для диагностики ожирения или здоровья человека. Квалифицированный поставщик медицинских услуг должен выполнить соответствующую оценку здоровья, чтобы оценить состояние здоровья человека и риски.

Как измерить рост и вес для определения индекса массы тела

Для расчета ИМТ необходимо измерить рост и вес. Наиболее точно измерять рост в метрах, а вес в килограммах. Однако формула ИМТ была адаптирована для роста, измеряемого в дюймах, и веса, измеряемого в фунтах. Эти измерения можно провести в офисе врача или дома с помощью рулетки и весов.

Для получения дополнительной информации см. О ИМТ взрослого.

Обхват талии

Чтобы правильно измерить окружность талии:

• Встаньте и оберните рулеткой вокруг талии, чуть выше бедер
• Убедитесь, что лента на талии горизонтальна
• Держите ленту плотно вокруг талии, но не сдавливая кожу
• Измерьте талию сразу после выдоха

Еще один способ оценить потенциальный риск заболевания — измерить окружность талии.Избыточный абдоминальный жир может быть серьезной проблемой, поскольку он подвергает вас большему риску развития состояний, связанных с ожирением, таких как диабет 2 типа, высокое кровяное давление и ишемическая болезнь сердца. Ваша талия может говорить вам, что у вас более высокий риск развития состояний, связанных с ожирением, если вам ¹ :

• Мужчина, окружность талии которого превышает 40 дюймов
• Небеременная женщина, окружность талии которой превышает 35 дюймов

Окружность талии может использоваться в качестве инструмента скрининга, но не для диагностики ожирения или здоровья человека. Квалифицированный поставщик медицинских услуг должен выполнить соответствующую оценку здоровья, чтобы оценить состояние здоровья человека и риски.

Примечание : Информация на этих страницах предназначена только для взрослых мужчин и небеременных женщин. Чтобы оценить вес детей или подростков, см. Калькулятор ИМТ детей и подростков.

Нормы роста и веса береговой охраны на 2020 год [мужчины + женщины]

Береговая охрана США часто не первое подразделение, о котором думают, когда думают о вступлении в армию США.

С учетом вышесказанного, они действительно играют жизненно важную роль в безопасности наших стран.

Так же, как армия, флот, авиация и морская пехота, у береговой охраны есть стандарты роста и веса, которым должен соответствовать каждый, кто думает о вступлении.

Вам нужно похудеть, чтобы поступить в службу береговой охраны?

Мужчины — Щелкните здесь , чтобы узнать о Instant Knockout, эффективном сжигателе жира.

Женщины — Щелкните здесь , чтобы узнать о постной фасоли, эффективной добавке для похудания.

ПРИМЕЧАНИЕ: Вышеуказанные добавки НЕ предназначены для лиц моложе 18 лет. Если вам меньше 18 лет, не принимайте их ни при каких обстоятельствах.

Однако, в отличие от других подразделений, Береговая охрана действительно принимает во внимание несколько вещей при оценке общего состояния здоровья потенциальных членов.

Это такие вещи, как:

• Пол
• Процент жира в организме
• Размер рамы
• Высота

Вот краткая таблица, демонстрирующая требования береговой охраны к росту и весу:

Высота (дюймы)	Минимальный вес просеивания (фунты.)	Максимальный вес грохота (фунты)
58	91	131
59	94	136
60	97	141
61	100	145
62	104	150
63	107	155
64	110	160
65	114	165
66	117	170
67	121	175
68	125	180
69	128	186
70	132	191
71	136	197
72	140	202
73	144	208
74	148	214
75	152	220
76	156	225
77	160	231
78	164	237
79	168	244
80	173	250

Потенциальные участники также должны будут пройти тест ИМТ, который измеряет ваш индекс массы тела.

Вот требования к процентному содержанию жира в организме:

Возраст	Процент жира в организме (мужчины)	Процент жира в организме (женщины)
Моложе 30 лет	22%	32%
Меньше благодарности 40 лет	24%	34%
Возраст 40 лет и старше	26%	36%

Все они основаны на руководстве по стандартам веса и телесного жира береговой охраны, последнее обновление в июне 2017 г.

Статьи по теме

Связанная статья: Требования ВВС к высоте и весу

Связанная статья: Нормы роста и веса для ВМФ

Связанная статья: Стандарты роста и веса морской пехоты

Связанная статья: Армейские стандарты роста и веса

Ссылки

Часто задаваемые вопросы о береговой охране

Береговая охрана США

Кэти, уроженка маленького городка в штате Миссури, окончила Военно-морскую академию США со степенью по английскому языку. Она проработала 5 лет в качестве офицера по наземным войскам, включая 2 развертывания на борту управляемого ракетного разрушителя и авианосца. Она имеет степень магистра образования Университета Джона Хопкинса.

Свяжитесь с Кэти @katiebwriter или на сайте www.katiemelynnbegley.com.

Статьи по теме, которые могут вас заинтересовать:

Раскрытие информации рекламодателя: Этот сайт может получать компенсацию через партнерскую программу рекламодателя (бесплатно для вас). Мы можем получать комиссию, когда вы совершаете покупки по ссылкам на нашем сайте.Ознакомьтесь с нашей рекламной политикой здесь.

Frontiers | Российские нормы на 500 общих вопросов

Общие знания варьируются от страны к стране; поэтому простого перевода экспериментальных инструментов, основанных на знаниях, с одного языка на другой обычно недостаточно. Это один из выводов, который можно сделать из результатов Программы международной оценки учащихся (PISA) — показателя знаний, полученных 15-летними. Эта оценка дает каждой участвующей стране (79 в 2018 году) сравнительный показатель эффективности их образовательных программ в рамках согласованных на международном уровне общих рамок и позволяет им определять наиболее эффективные образовательные практики, а также пробелы в учебных программах.На протяжении многих лет эта периодическая мера отражала явные различия между странами в разных областях знаний. Программа PISA оценивает математику, естественные науки и чтение и предназначена для определения того, «насколько хорошо учащиеся овладевают ключевыми предметами, чтобы быть готовыми к реальным ситуациям во взрослом мире» (PISA, 2018). Пример вопроса, использованного в тесте PISA: «Когда метеороид приближается к Земле и ее атмосфере, он ускоряется. Почему это происходит ?: (1) Метеороид притягивается вращением Земли; (2) Метеороид толкает свет Солнца; (3) Метеороид притягивается массой Земли; (4) Метеороид отталкивается космическим вакуумом.«Программа PISA была впервые проведена в 2000 году, и, несмотря на изменения в системе образования, внедренные каждым правительством для повышения конкурентоспособности студентов, между странами сохраняются значительные различия. Эти и аналогичные данные предполагают, что общие знания различаются от страны к стране, в частности, из-за разнообразия образовательных практик в сочетании с доступом к информации, культурными традициями и т. Д.

В когнитивных исследованиях используются различные материалы, такие как изображения, слова, предложения, тексты и т. Д.Несколько исследований показали, что простого перевода семантических материалов на родной язык каждой страны недостаточно даже для таких простых предметов, как слова. Акинина и др. (2015) провели исследование, направленное в первую очередь на проверку семантического и визуального материала (слов и изображений) на русском языке, который в конечном итоге будет использован в экспериментах по разработке клинических мероприятий по восстановлению речи. Они обнаружили, что оценка согласованности названий для визуальных стимулов влияет на задержки в именовании объектов и действий.Они также обнаружили, что согласованность названий и частота были измерениями с наибольшей изменчивостью в зависимости от использования слова в конкретной области. Подобные результаты были также получены на испанском (Cuetos, Alija, 2003), японском (Nishimoto et al., 2012) и других языках. В заключение, экспериментальные материалы, такие как слова, должны быть нормированы или, по крайней мере, тщательно отобраны из языковых баз данных, чтобы избежать искажения результатов. Это подчеркивает аналогичную, если не более острую потребность в более сложных материалах, таких как общие вопросы (GKQ).

Традиционно классическим справочником по GKQ является основополагающее исследование, проведенное Нельсоном и Наренсом (1980). Тем не менее, их исследование проводилось с населением из США, и, несмотря на усилия авторов избежать культурных ссылок и, следовательно, обеспечить более широкое использование, отчеты PISA по-прежнему показывают нам, что значения точности могут отличаться в разных странах. Недавно Таубер и соавт. (2013) провели исследование с целью обновления результатов Нельсона и Наренса, в котором возможные различия между штатами США также рассматривались и контролировались с точки зрения точности и других показателей. В том же духе Duñabeitia et al. (2016) провели нормативное исследование GKQ в Испании, чтобы обеспечить межкультурную проверку данных Таубера на испанском населении. Это исследование показывает необходимость проведения аналогичных нормативных исследований в каждой стране и на разных языках, которые должны быть культурно и лингвистически специфичными.

Целью настоящего исследования является проверка на русском языке большого пула GKQ по различным темам, которые могут быть использованы в различных областях обучения от психологии до нейробиологии в Российской Федерации (РФ).Русский — один из наиболее распространенных языков в мире, самый распространенный родной язык в Европе, один из шести официальных языков ООН и второй по популярности язык в Интернете в мире. Тем не менее, до сих пор нет нормативных общеязыковых вопросов для этого языка, пробел, который мы намеревались заполнить в текущем исследовании. Мы решили использовать вопросы с множественным выбором, потому что они могут использоваться в широком диапазоне экспериментов, обеспечивают простой подход к количественной оценке точности ответа и особенно подходят для использования в опросах или экспериментах, в которых время предъявления стимула контролируется и / или ограничено. Более того, тесты с множественным выбором вопросов широко используются для измерения общих знаний (например, тесты PISA, GRE и т. Д.), Но их сложность часто зависит от фольги, представленной вместе с правильным ответом. Точность ответов на вопрос: «Как называется так называемая электростанция клетки?» резко разойдутся, если четыре предложенных альтернативы — это «митохондрии, рибосома, аппарат Гольджи или везикула» против «пурпурина, митохондрии, ДНК, стопы». Поскольку точность может варьироваться в зависимости от включенных альтернатив, не так просто адекватно преобразовать задачу бесплатного отзыва в вопросы с несколькими вариантами ответов, в то время как наоборот проще.Более того, вопросы с множественным выбором широко используются в экспериментальных, клинических и нейробиологических исследованиях (Luna et al., 2011; Arnold et al., 2013; Higham, 2013; Chua et al., 2017; Griffiths and Higham, 2018; Mangels. et al., 2018; Martín-Luengo et al., 2018; Navajas et al., 2018; Williams et al. , 2018; Coane, Umanath, 2019). Поэтому мы решили проверить вопросы с несколькими вариантами ответов и предоставить процентное соотношение каждой выбранной альтернативы вместе с соответствующими рейтингами достоверности.

Метакогнитивные оценки, такие как ретроспективные доверительные суждения, предоставляют ценную информацию о выборе конкретного ответа.Ретроспективная уверенность — это субъективная оценка правильности выбранного ответа (Luna et al., 2015; Goldsmith, 2016). В текущем исследовании доверительные суждения могут проинформировать нас о предполагаемой сложности вопросов. Даже когда участники преимущественно выбирают правильный ответ на данный вопрос, если общая уверенность низкая, это будет указывать на то, что вопрос воспринимается как сложный. Более того, доверительные суждения могут помочь нам обнаружить «согласованные ответы» (Кориат, 2008).Эти типы альтернатив часто путают с правильным ответом, например, из-за того, что вы лучше знакомы с неверной информацией. Например, поскольку город Сидней настолько популярен с точки зрения спорта, культурной жизни и является первым крупным городом, вступившим в Новый год, участники нередко выбирают Сидней, а не Канберру, когда их спрашивают о столице Австралии. В этом случае сам вопрос не воспринимается как сложный, но включение Сиднея в качестве варианта часто вводит в заблуждение и ведет к ошибке.Таким образом, просьба к участникам указать, насколько они уверены в правильности своего выбора, позволит лучше охарактеризовать вопросы и позволит исследователям более точно настроить выборки в будущих исследованиях в зависимости от их целей.

Наконец, чтобы иметь возможность обращаться к разным группам в таких исследованиях с большей специфичностью, мы собрали данные из выборки с почти равным количеством участников женского и мужского пола, а также сообщили общие оценки точности и достоверности, разделенные по полу.

Метод

Участников

Сто три носителя русскоязычного языка (все жители РФ; средний возраст = 21,97, SD = 4,04; 58 женщин), набранных в социальных сетях, приняли участие в эксперименте за небольшую денежную компенсацию (250 рублей за час эксперимента). ~ 3,5 доллара).

Участники сообщили об аналогичном образовательном уровне (три участника не сообщили об уровне завершенного образования): большинство из них завершали учебу в университете (всего 61, 42 женщины и 19 мужчин), около 30% уже имели университетскую степень ( 33 в общей сложности, 14 женщин, 19 мужчин), и очень небольшое количество только закончили среднюю школу (всего 6, 2 женщины, 4 мужчины). В России для получения аттестата после школы необходимо сдать ЕГЭ; Таким образом, мы можем гарантировать, что все наши участники обладали одинаковым минимумом общих знаний.

Мы включили еще два дополнительных вопроса о времени сна прошлой ночью и приеме лекарств, чтобы обеспечить оптимальное состояние участников для завершения этого длительного эксперимента. Пять участников не сообщили количество часов сна; для тех, кто это сделал, среднее значение было M = 7.76 ( SD = 1,38), и ни один из них не сообщил о лечении.

Материалы и конструкция

В эксперименте использовалось пятьсот два GKQ с множественным выбором (см. Дополнительные материалы). Пятьсот вопросов использовались в экспериментальной части и два — в предэкспериментальной тренировочной практике. В GKQ были охвачены разные темы: общие темы (143), история (53), наука (145), культура (77) и география (82). GKQ были отобраны двумя независимыми обладателями университетского диплома и носителями русского языка для включения всех уровней сложности (легкий, средний и трудный). GKQ были взяты с сайта https://iq2u.ru/, который непосредственно ориентирован на студентов и преподавателей и содержит образцы вопросов, используемых в ЕГЭ. Эти экзамены являются обязательными в России либо для получения аттестата об окончании средней школы, либо для доступа к учебе в университете (https://en.wikipedia.org/wiki/Unified_State_Exam). Мы также выбрали некоторые другие вопросы с https://baza-otvetov.ru/ — сайта для людей, заинтересованных в решении викторин. Для каждого вопроса участники должны были выбрать одну альтернативу и оценить свою уверенность в ее правильности по 11-балльной шкале достоверности с шагом 10% от 0% (совершенно не уверен) до 100% (полностью уверен).Зависимыми переменными были (1) точность и (2) уверенность в правильности выбранного ответа.

Процедура

Эксперимент был запрограммирован с использованием SR Research Experiment Builder (SR Research, Торонто, Онтарио, Канада). Эксперимент состоял из одного тренинга с двумя вопросами и 10 экспериментальных блоков по 50 вопросов в каждом. Порядок появления вопросов в экспериментальных блоках, блоках, а также размещение на экране альтернатив было полностью сбалансировано для каждого участника.Вопросы обучения были одинаковыми для всех участников, и их ответы не были включены в анализ.

участников прошли индивидуальное тестирование на компьютере. Сначала участники прочитали и подписали форму информированного согласия и заполнили демографические данные вместе с вопросами о количестве часов сна, которое они получили предыдущей ночью, уровне образования и приеме лекарств. Затем им были даны инструкции, объясняющие каждую фазу эксперимента, и задали два учебных вопроса.Затем началась основная экспериментальная часть. В каждом испытании (см. Рисунок 1) участники впервые увидели вопрос на экране в течение 4 секунд. Затем в середине экрана на 3 секунды отображалась точка фиксации, в течение которых участникам предлагалось зафиксировать и подумать над ответом на поставленный вопрос. Это время было включено для того, чтобы участники могли получить потенциальные ответы. Затем на экране появилось четыре альтернативных ответа, и участники должны были выбрать тот, который они сочли правильным, щелкнув его мышью.На последнем этапе участники выбирали уверенность в правильности своего выбора. Продолжительность эксперимента ~ 2.5–3 ч. Между блоками делались перерывы на 2–3 минуты, во время которых участникам предлагалось отойти от компьютера, размять мышцы, выпить или съесть небольшие закуски и, если необходимо, посетить туалет. Кроме того, участники могли отдыхать после каждого вопроса.

Рисунок 1 . Пример одного экспериментального испытания с этапами ответа на каждый вопрос.

Результаты и обсуждение

Общая характеристика вопросов

Из 500 ответов GKQ с множественным выбором все участники последовательно выбирали правильный ответ для 8 из них. Кроме того, было еще 7 вопросов для группы женщин (всего 15) и 12 вопросов для группы мужчин (всего 17), для которых участники каждого пола всегда выбирали правильный выбор. Во всей выборке было 19 вопросов, для которых участники выбрали только одну из двух альтернатив (две другие никогда не были выбраны), и 66 вопросов, для которых одна из альтернатив не была выбрана.Все вопросы, для которых ни разу не выбирались один, два или три варианта, указаны в дополнительных материалах.

Точность

Тесты на распознавание

легче решить, чем другие тесты на запоминание, такие как запоминание по сигналу или свободное вспоминание, потому что они основаны на знакомстве (Tulving, 1985; Richardson-Klavehn and Bjork, 1988; Martín-Luengo et al., 2012). Такое знакомство затрудняет создание вопросов распознавания, охватывающих все уровни сложности. На рисунке 2А показано распределение точности ответов.Визуальный осмотр рисунка 2A показывает немного больше вопросов с точными ответами: больше вопросов с точностью более 0,80, чем вопросов с точностью ниже 0,20, но в целом мы получили однородное распределение. В таблице 1 показано среднее значение точности в разбивке по полу для всех вопросов — общих и по каждой теме. Для статистического анализа мы использовали двусторонний независимый тест Стьюдента t , а Коэна d использовали для оценки величины эффекта. Не было различий между участниками женского и мужского пола ни при рассмотрении всех вопросов, ни при разделении их по темам.

Рисунок 2. (A) Распределение ответов по точности. (B) Распределение ответов по рейтингам уверенности.

Таблица 1 . Средняя точность ( SD ), разделенная по полу ( N женщин = 58; N мужчин = 45) и тематике со статистическим анализом различий между полами.

Уверенность

На рис. 2В показано распределение вопросов на основе оценок достоверности без учета их точности.Этот субъективный опыт важен для задач с памятью, потому что он является основой для принятия решения, продолжать ли поиск правильного ответа или прекратить его. Независимо от точности, если мы оценим ответ с доверием 85%, мы, вероятно, прекратим поиск более правдоподобных альтернатив, в отличие от рейтинга достоверности 20% (Koriat et al. , 2000). На рисунке 2B показано однородное распределение ответов на основе рейтингов достоверности, аналогичное распределению ответов на основе точности, показанному на рисунке 2A.В этом случае также больше вопросов с высоким рейтингом, чем с низким уровнем достоверности. Это было ожидаемо, учитывая значения точности и тип теста памяти.

Таблица 2 показывает среднее значение достоверности в разбивке по полу для всех вопросов — общих и по каждой теме. Как и при анализе точности, мы рассчитали критерий Стьюдента t , критерий Коэна d для размера эффекта и поправку Бонферрони для множественных сравнений, когда это необходимо. Мы обнаружили, что мужчины значительно больше доверяли правильности своих ответов на вопросы по истории и географии, чем женщины.Других отличий не обнаружено.

Таблица 2 . Средняя достоверность ( SD ), разделенная по полу ( N женщин = 58; N мужчин = 45) и тематике со статистическим анализом различий между полами.

Калибровочные кривые

Калибровочные кривые уверенность – точность показывают соответствие между точностью ответа (объективная мера) и достоверностью (субъективная мера), с которой ответы даются в тесте (Juslin et al., 1996).Графическое представление идеальной калибровочной кривой, где ось x представляет достоверность, а ось y представляет точность, является диагональю и представляет собой точку, в которой точность и достоверность полностью совпадают (т. Е. Ответы с точностью 0,20 оцениваются с достоверностью 20%). Существует «чрезмерная уверенность», когда рейтинг достоверности выше, чем полученная точность (например, точность 0,50 при 70% достоверности), и «недоверие», когда модель перевернута, то есть более низкий рейтинг достоверности, чем полученная точность (например,g., точность 0,50 с достоверностью 20%).

На рисунке 3 мы построили три калибровочные кривые: одну для всех участников вместе, одну только для женщин-участников и другую только для мужчин (см. Рис. 3). Мы также предоставляем количество вопросов, используемых для вычисления каждой точки данных. Чтобы калибровочная кривая была надежной, рекомендуется иметь 200 точек данных на каждый уровень достоверности (Juslin et al., 1996). Все наши баллы превышают это значение.

Рисунок 3 .Калибровочные кривые. Ромбы представляют калибровку для всего образца; треугольники представляют калибровочную кривую для женщин-участниц; квадраты представляют собой калибровочные кривые для мужчин-участников. Цифры соответствуют количеству точек для создания калибровки.

Три калибровочные кривые похожи и не отличаются ни на каком уровне достоверности. Более того, три калибровочные кривые демонстрируют так называемый эффект «трудное — легкое» (Griffin and Tversky, 1992; Luna, Martín-Luengo, 2012), который показывает, что мы недооцениваем свои способности в простых задачах, но переоцениваем их в сложных.В данном случае эффект «трудный – легкий» проявляется потому, что простые вопросы оценивались с меньшей степенью достоверности, чем должны быть, а сложные вопросы оценивались с более высокой степенью достоверности.

Мы вычислили индекс калибровки ( C ; расчеты см. В Brewer et al., 2002), чтобы количественно оценить калибровочную кривую для сравнения женских и мужских групп. Идеальная калибровка обозначается цифрой 0, а более высокие значения указывают на худшую калибровку. Не было различий в калибровочном индексе между женщинами ( M = 0.041, SD = 0,027) и охватываемый ( M = 0,040, SD = 0,026), t ₍₄₄₎ = 0,209, p = 0,835. Кроме того, оба C s значительно отличались от 0: для женщин t ₍₄₄₎ = 10,156, p <0,001, а для мужчин t ₍₄₄₎ = 9,950, p <0,001.

Выводы

Целью исследования было собрать нормы GKQ на русском языке. Как объяснялось выше, эти типы исследований необходимы, чтобы лучше контролировать переменные, которыми мы хотим манипулировать.Простой перевод экспериментальных материалов из другой установленной базы данных (например, американского английского) игнорирует все культурные особенности, которые, как было доказано, влияют на решение проблем (Chen et al. , 2004), а материалы, относящиеся к культуре и языку, важны для получения объективных оценок.

Формат множественного выбора с четырьмя вариантами сделал данную батарею вопросов подходящей для широкого спектра экспериментов, которые будут проводиться на русском языке в рамках выборки со схожими характеристиками.Более того, дополнительная информация, полученная из субъективного опыта участников, позволит экспериментаторам более тщательно выбирать вопросы для проведения своих экспериментов. Все наши участники имели аттестат о среднем образовании, что для граждан России означает, что они успешно сдали ЕГЭ по ряду предметов (Francesconi et al., 2019). Этот тип государственных экзаменов в некоторой степени обеспечивает одинаковый уровень общих знаний граждан, что, в свою очередь, подразумевает достоверность наших результатов и применимость наших материалов к населению в других регионах России.Однако это также подразумевает определенное ограничение на использование данной батареи вопросов для населения, которое не сдали ЕГЭ или не участвовало в нем (например, русскоязычных, не проживающих в РФ).

Наконец, в этом исследовании мы использовали новые вопросы, которые ранее не использовались в других опубликованных исследованиях. Это несколько усложняет кросс-культурное сравнение наших результатов с другими образцами, полученными на других языках и культурах. Следующим шагом этого направления исследований могло бы стать улучшение этой базы данных путем включения вопросов, используемых в других исследованиях (например,г., Таубер и др., 2013; Duñabeitia et al., 2016).

Заявление о доступности данных

Все наборы данных, созданные для этого исследования, включены в статью / дополнительные материалы.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

BM-L, OZ, MA и YS внесли свой вклад в разработку. MA собрал данные. OZ и BM-L провели анализ данных. Все авторы участвовали в написании рукописи.

Заявление об открытой практике

Материалы этого эксперимента можно найти в дополнительных материалах, а также в данных. Исходные данные можно получить, связавшись с первым автором.

Финансирование

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (код проекта РГФУ 19-18-00534).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2020.545304/full#supplementary-material

Сноска

Ссылки

Акинина Ю., Малютина, С., Иванова, М., Искра, Е., Манова, Е., Драгой, О. (2015). Русские нормативные данные для 375 картинок и глаголов. Behav. Res. Методы 47, 691–707. DOI: 10.3758 / s13428-014-0492-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Арнольд, М.М., Хайэм П. А. и Мартин-Луенго Б. (2013). Небольшая предвзятость имеет большое значение: влияние обратной связи на стратегическое регулирование точности тестов, рассчитанных по формуле. J. Exp. Psychol. 19: 383. DOI: 10.1037 / a0034833

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брюэр Н., Кист А. и Ришворт А. (2002). Взаимосвязь достоверности и точности в идентификации очевидцев: влияние отражения и опровержения на корреляцию и калибровку. J. Exp. Psychol. 8, 44–56. DOI: 10.1037 / 1076-898X.8.1.44

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, Z., Mo, L., and Honomichl, R. (2004). Имея память слона: долгосрочное извлечение и использование аналогов в решении задач. J. Exp. Psychol. 133, 415–433. DOI: 10.1037 / 0096-3445.133. 3.415

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чуа Э. Ф., Ахмед Р. и Гарсия С.М. (2017). Влияние HD-tDCS на память и метапамять для общих вопросов, которые различаются по сложности. Стимуляция мозга 10, 231–241. DOI: 10.1016 / j.brs.2016.10.013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коан, Дж. Х., и Уманат, С. (2019). Не помню и не знаю: феноменологические состояния, связанные с ошибками поиска. J. Язык памяти 107, 152–168. DOI: 10.1016 / j.jml.2019.05.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Duñabeitia, J.А., Гриффин, К. Л., Мартин, Дж. Л., Олива, М., Самано, М. Л., и Иваз, Л. (2016). Общие нормы знания испанского языка. Фронт. Psychol. 7: 1888. DOI: 10.3389 / fpsyg.2016.01888

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Francesconi, M., Slonimczyk, F., and Yurko, A. (2019). Демократизация доступа к высшему образованию в России: последствия реформы ЕГЭ. Eur. Экон. Ред. 117, 56–82. DOI: 10.1016 / j.euroecorev.2019.04.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Голдсмит, М. (2016). «Метакогнитивные процессы контроля качества при извлечении из памяти и составлении отчетов», в Оксфордский справочник по метапамяти , ред. Дж. Данлоски и С. К. Таубер (Оксфорд, Oxford University Press), 357–385. DOI: 10.1093 / oxfordhb / 9780199336746.013.28

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гриффин Д. и Тверски А. (1992). Взвешивание доказательств и факторы, определяющие уверенность. Cogn. Psychol. 24, 411–435. DOI: 10.1016 / 0010-0285 (92)

-R

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хайэм, П. А. (2013). Регулировка точности университетских тестов с опцией множественности. ЖЖ. Инструкция 24, 26–36. DOI: 10.1016 / j.learninstruc.2012.08.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джуслин П., Олссон Н. и Уинман А. (1996). Калибровка и диагностическая достоверность опознания очевидцев: комментарии к тому, что можно сделать из корреляции между низкой достоверностью и точностью. J. Exp. Psychol. 22, 1304–1316. DOI: 10.1037 / 0278-7393.22.5.1304

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луна, К., и Мартин-Луенго, Б. (2012). Калибровка достоверности и точности с использованием общих знаний и вопросов воспоминания очевидцев. Заявл. Cogn. Psychol. 26, 289–295. DOI: 10.1002 / acp.1822

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луна, К., Мартин-Луенго, Б., и Брюэр, Н. (2015). Необходимы ли регуляторные стратегии для регулирования точности? Эффект от ответов прямого доступа. Memory Cogn. 43, 1180–1192. DOI: 10.3758 / s13421-015-0534-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мангельс, Дж. А., Ходжа, О., Лейн, С. П., Джарвис, С. Н., и Дауни, Г. (2018). Свидетельства, мешающие ориентированию на оценочную социальную обратную связь, подрывают исправление ошибок у женщин, чувствительных к отказу. Soc. Neurosci. 13, 451–470. DOI: 10.1080 / 17470919.2017.1358210

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартин-Луенго, Б. , Луна, К., Мигелес, М. (2012). Efecto del tipo de prueba de evalación en la memoria y valoración de marcas publicitarias. Escritos de Psicología 5, 24–30. DOI: 10.5231 / psy.writ.2012.0611

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартин-Луенго, Б., Штыров, Ю., Луна, К., Мячиков, А. (2018). Различные ответы для разных аудиторий: влияние социального контекста на компромисс между точностью и информативностью. Память 26, 993–1007. DOI: 10.1080 / 09658211.2017.1420196

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Навахас, Дж., Ниелла, Т., Гарбульский, Г., Бахрами, Б., и Сигман, М. (2018). Совокупное знание небольшого количества дебатов превосходит мудрость большой толпы. Nat. Человеческое поведение. 2, 126–132 DOI: 10.1038 / s41562-017-0273-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нельсон, Т. О., и Наренс, Л. (1980). Нормы из 300 общих информационных вопросов: оценка точности воспроизведения, задержки воспроизведения и чувства знания. J. Verbal. Обучение вербальному. Behav. 19, 338–368.

Google Scholar

Нисимото, Т., Уэда, Т., Мияваки, К., Уне, Ю., и Такахаши, М. (2012). Роль свойств, связанных с изображениями, в именовании изображений: новый стандартизированный набор из 360 изображений для японского языка. Behav. Res. Методы 44, 934–945. DOI: 10.3758 / s13428-011-0176-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ричардсон-Клавен А. и Бьорк Р. А. (1988).Меры памяти. Annual Rev. Psychol. 39, 475–543. DOI: 10.1146 / annurev.ps.39.020188.002355

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Таубер, С. К., Данлоски, Дж., Роусон, К. А., Родс, М. Г., и Зитцман, Д. М. (2013). Общие нормы знаний: обновлены и расширены на основе норм Нельсона и Наренса (1980). Behav. Res. Методы 45, 1115–1143. DOI: 10.3758 / s13428-012-0307-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уильямс, Д.М., Бергстрём З. , Грейнджер К. (2018). Метакогнитивный мониторинг и эффект гиперкоррекции у аутизма и населения в целом: отношение к аутистическим (подобным) чертам и чтению мыслей. Аутизм 22, 259–270 DOI: 10,1177 / 1362361316680178

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Население Российской Федерации (2021 г.)

человек проживает — Countrymeters

Счетчик населения Российской Федерации

145,967,368	Численность населения
67,608,248	Численность мужского населения (46.3%)
78,359,120	Численность женского населения (53,7%)
124,556	Год рождения
2570	Сегодня родились
135,825	Смертей с начала года
2,803	Смертей сегодня
15288	Чистая миграция с начала года до настоящего времени
315	Чистая миграция сегодня
4018	Прирост населения с начала года
83	Прирост населения сегодня

25-01-2021 11:08:11

Источник: Департамент по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций: Отдел народонаселения.

Уведомление о COVID-19!

Обратите внимание, что данные о численности населения, указанные выше, не включают смертей, вызванных вирусом COVID-19. И не отражает фактическую миграционную ситуацию из-за ограничений передвижения.

Выберите countryAfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBritish Virgin IslandsBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral Африканский RepublicChadChannel IslandsChileChinaColombiaComorosCongoCook IslandsCosta RicaCote d’IvoireCroatiaCubaCuracaoCyprusCzech RepublicDemocratic Народная Республика KoreaDemocratic Республики CongoDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFaroe IslandsFederated Штаты MicronesiaFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJordanKazakhstanKeny aKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacauMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNorth MacedoniaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian AuthorityPanamaPapua Нового GuineaParaguayPeruPhilippinesPolandPortugalPuerto RicoQatarRepublic из KoreaRepublic из MoldovaReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint HelenaSaint Китса и NevisSaint LuciaSaint Пьера и MiquelonSaint Винсента и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Том и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSwazilandSwedenSwitzerlandSyriaTaiwan (Республика Китая) TajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkme нистанТуркс и Кайкос, Тувалу, Уганда, Украина, Объединенные Арабские Эмираты, Соединенное Королевство (Великобритания), Соединенные Штаты Америки (США), Виргинские острова Соединенных Штатов, Уругвай, Узбекистан, Вануату, Венесуэла, Вьетнам, Острова Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве, ————————- ——————— Мир

Факты о населении Российской Федерации

3 года (59,8 — мужчины, 73,2 — женщины)

Численность населения (на понедельник, 25 января 2021 г. )
145,967,285
Рейтинг населения
9 (1.86% населения мира)
Общая площадь
17,125,426 км 2 (6,612,165 миль 2 )
Плотность населения
8,5 на км 2 (22,1 человек / 22,1 человек / км 2 )
Соотношение полов
0,86 (67 608 248 мужчин и 78 359 120 женщин)
Средний возраст
38,7 лет
Ожидаемая продолжительность жизни 66142
Грамотность
99,7%

(Численность населения рассчитана Countrymeter на основе последних данных Организации Объединенных Наций)

Население Российской Федерации в 2021 году

Прогнозируется, что в 2021 году численность населения Российской Федерации увеличится на 59 845 человек и к началу 2022 года достигнет 146 023 195 человек. Количество умерших превысит количество живорожденных на 167 858 человек, поэтому естественный прирост ожидается отрицательным.Если внешняя миграция останется на уровне предыдущего года, население будет увеличено на 227 703 человека за счет миграционных причин. Это означает, что количество людей, которые переезжают в Российскую Федерацию (к которой они не являются коренными), чтобы поселиться там в качестве постоянных жителей (иммигрантов) будет преобладать над количеством людей, покидающих страну для постоянного проживания в другой стране (эмигранты).

Темпы изменения численности населения в 2021 году

По нашим оценкам, коэффициенты дневного изменения численности населения Российской Федерации в 2021 году будут следующими:

• В среднем за сутки 5 083 родившихся живыми (211.78 в час)
• В среднем 5543 случая смерти в день (230,94 в час)
• 624 иммигранта в среднем в день (25,99 в час)

Население Российской Федерации в 2021 году будет увеличиваться на 164 человека в день.

Демография Российской Федерации 2020

Население Российской Федерации на 1 января 2021 г. оценивается в 145 963 350 человек. Это на 0,04% (59 820 человек) по сравнению с населением 145 903 530 человек годом ранее.В 2020 году естественный прирост был отрицательным, так как количество умерших превысило количество живорожденных на 167 789 человек. За счет внешней миграции население увеличилось на 227 610 человек. Причина дополнительного прироста более чем на 2 миллиона человек в 2014 году заключается в том, что Крым стал де-факто частью России. В октябре 2014 года в Крыму была проведена перепись населения. Официальных результатов пока нет, но мы можем оценить численность населения Крыма в 2 294 110 человек на 1 января 2015 года. Эта оценка основана на предварительных данных переписи населения, опубликованных Статистическим управлением России. .Перепись проводилась в Крыму в октябре 2014 г.

Соотношение полов в общей численности населения составило 0,863 (863 мужчины на 1000 женщин), что ниже глобального соотношения полов. По состоянию на 2020 год глобальное соотношение полов в мире составляло примерно 1016 мужчин на 1000 женщин.

Ниже приведены основные показатели численности населения Российской Федерации в 2020 году:

человек.

• 1854 434 живорожденных
• 2,022,223 смертей
• Естественный прирост: -167 789 человек
• Чистая миграция: 227610 человек
Мужчин:
• 67 488 431 человек, на 31 декабря 2020 года
Женщин
• 78 474 919 человек на 31 декабря 2020 г.

Темпы роста 1952-2021 гг.

Плотность населения РФ

Плотность населения РФ 8.5 человек на квадратный километр (22,1 ² ) по состоянию на январь 2021 года. Плотность населения рассчитывается делением постоянно проживающего населения Российской Федерации на общую площадь страны. Общая площадь — это сумма площади суши и акватории в пределах международных границ и береговой линии Российской Федерации. Общая площадь Российской Федерации составляет 17 125 426 км ² (6 612 165 миль ² ) по данным Статистического управления ООН. .

Религия в Российской Федерации

Религия	Количество подписчиков	Процент от всего населения
Христианство	106 994 020	73.3%
Без религиозной принадлежности	23646700	16,2%
Ислам	14,596,729	10,0%
Религия% 6015 9015 9015 9015 9015 29 Традиционный иудаизм	0,2%
Буддизм	145 967	0,1%

Источник: Pew Research Center. Мировой религиозный ландшафт .

Количество подписчиков по оценке Countrymeters (Понедельник, 25 января 2021 г.).

Российская Федерация Возрастная структура

По состоянию на начало 2021 года, по нашим расчетам, население Российской Федерации имело следующее возрастное распределение:

человек.

	— процент населения младше 15 лет
	— процент населения от 15 до 64 лет
	— процент населения 65+

В абсолютных цифрах (оценка):

• 22 171 833 молодых человека до 15 лет ( 11,380,762 мужчин / 10,791,070 женщин)
• 104 779 791 человек в возрасте от 15 до 64 лет ( 49 953 037 мужчин / 54 826 754 женщины)
• 19 011 726 человек старше 64 лет ( 5,740,739 мужчин / 13,270,988 женщин)

Мы подготовили упрощенную модель пирамиды распределения населения, которая разбита на 3 основные возрастные группы. Группы такие же, как мы использовали выше: население до 15 лет, от 15 до 64 лет и население старше 65 лет.

Примечание. Представленная пирамида не соответствует данным, приведенным выше, поскольку возрастные группы имеют разное количество лет.

Как мы видим, возрастная пирамида Российской Федерации имеет убывающий тип. Этот тип пирамиды чаще встречается в высокоразвитых странах с низким уровнем рождаемости и смертности. Обычно страны с такой моделью возрастного распределения населения имеют долгую продолжительность жизни, высокий уровень образования и хорошее здравоохранение.

Источник: Данные оценки раздела «Российская Федерация. возрастная структура «основана на последних демографических и социальных статистических данных Статистического отдела Организации Объединенных Наций. .

Коэффициент возрастной зависимости

Коэффициент зависимости населения — это соотношение людей, которые обычно не входят в состав рабочей силы (иждивенцы), к рабочей силе страны (производительной части населения). Иждивенческая часть включает население до 15 лет и лиц в возрасте 65 лет и старше.Соответственно, производительная часть населения состоит из населения в возрасте от 15 до 64 лет.

Этот коэффициент показывает давление на продуктивное население со стороны зависимой части населения.

Коэффициент общей демографической нагрузки населения в Российской Федерации составляет 39,3%.

Значение 39,3% является относительно низким. Это показывает, что иждивенческая часть населения составляет менее половины работающей. Другими словами, работающее население (рабочая сила) в Российской Федерации должно обеспечивать себя товарами и покрывать расходы на детей и пожилых людей.И эта часть населения составляет менее 50% трудоспособного населения. Значение менее 50% означает, что нагрузка на продуктивное население в Российской Федерации относительно невысока.

Коэффициент детской зависимости

Коэффициент детской иждивенчества — это отношение людей моложе трудоспособного возраста (до 15 лет) к рабочей силе страны.

Уровень детской иждивенчества в Российской Федерации составляет 21,2%.

Коэффициент зависимости в возрасте

Коэффициент пожилых иждивенцев — это отношение людей старше трудоспособного возраста (65+) к рабочей силе страны.

Доля пожилых иждивенцев в РФ составляет 18,1%.

Источник: Данные оценки раздела «Российская Федерация. коэффициент возрастной зависимости «основан на последних демографических и социальных статистических данных Статистического отдела Организации Объединенных Наций. .

Продолжительность жизни

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении — один из важнейших демографических показателей. Он показывает, сколько лет проживет новорожденный, при условии, что показатели рождаемости и смертности останутся на одном уровне в течение всей жизни.

Средняя ожидаемая продолжительность жизни (для обоих полов) при рождении для Российской Федерации составляет 66,3 года.
Это ниже средней продолжительности жизни при рождении населения мира, которая составляет около 71 года. (по данным отдела народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН).

Средняя продолжительность жизни мужчин при рождении составляет 59,8 лет.
Средняя ожидаемая продолжительность жизни женщин при рождении — 73,2 года.

Грамотность населения

По нашим оценкам 123 445 952 человека или 99.72% взрослого населения (в возрасте 15 лет и старше) в Российской Федерации умеют читать и писать. Соответственно, около 345 566 человек все ещё остаются безграмотными.

Уровень грамотности среди мужского взрослого населения составляет 99.73% (55 542 289 человек). 151 487 человек неграмотны.
Уровень грамотности среди женского взрослого населения составляет 99.72% (67 903 663 человека). 194 079 человек неграмотны.

Уровень грамотности среди молодежи составляет 99.66% и 99.75% для мужчин и женщин соответственно. Общий уровень грамотности среди молодежи составляет 99.7%. Определение уровня грамотности молодежи охватывает население в возрасте от 15 до 24 лет.

Источник: Данные оценки раздела «Российская Федерация. грамотность населения »на основе последних данных, опубликованных Статистическим институтом ЮНЕСКО (данные были взяты 13 марта 2016 г.) .

Историческое население Российской Федерации (1951-2021 гг.)

Данные приведены на 1 января года.

История населения Российской Федерации

45%79%55%0 134,201460,170972%03%01

Год	Население	Темп роста
1951	103,557,863	НЕТ%
1952	105,140,435	1.52%
1957	114,041,287	1,59%
1958	115,775,108	1,52%
1959	117,45515,928
1960	119,078,147	1,38%
1961	120,644,095	1,32%
1962	122,1372603	122,137,033	122,137,033 901
1964	124,823,957	1,04%
1965	125,971,775	0,92%
1966	126,96415,220
1967	127,805,460	0,66%
1968	128,525,434	0,56%
1969	129,181,268	129,181,268	129,181,268 901
1971	130,492,490	0,51%
1972	131,187,116	0,53%
1973	131,910,709
1974	132,657,103	0,57%
1975	133,421,734	0,58%
1976	134,201460,1709
1978	135,840,058	0,62%
1979	136,703,220	0,64%
1980	137,598,762 0160	67%
1985	142,452,072	0,72%
1986	143,480,584	0,72%
1987	144,518,381
1988	145,525,863	0,70%
1989	146,442,199	0,63%
1990	147,200,488			147,200,488 901
1992	148,132,826	0,25%
1993	148,321,512	0,13%
1994	148,36115,414
1995	148,287,956	-0,05%
1996	148,123,597	-0,11%
1997					-0,22%
1999	147,136,436	-0,28%
2000	146,659,006	-0,32%
2001 146,1608835%	-0,33%
2006	143,536,587	-0,24%
2007	143,334,169	-0,14%
2008 143,257				05%
2009	143,288,155	0,02%
2010	143,403,715	0,08%
2011	60	143,592,09
2013	144,161,035	0,22%
2014	144,496,541	0,23%
2015	144,826,264	21%
2020	145,903,530	0,07%
2021	145,963,350	0,04%

Данные приведены на 1 января года.

Прогноз населения (2020-2100 гг.)

138160

Год	Население	Темп роста
2020	143,786,843	НЕТ%
2025	142,606,888	-0,82%
2030	140,514,419			140,543,419 -160	140,543,419 -160	%
2040	135,836,499	-1.62 процента	-1,23%
2065	127,958,458	-1,34%
2070	126,393,174	-1,22%
2075, 21156,160,	.89%
2080	124,675,353	-0,47%
2085	124,520,364	-0,12%
2090 9014,360				2860				-0,11%
2100	124 012 614	-0,30%

Данные приведены на 1 июля года (вариант средней рождаемости).