Data on the neighborhood
The data file LASAz095 contains variables with a description of characteristics of the neighborhood, or in particular cases, of larger areas (e.g. a quarter of a municipality) or of smaller areas (e.g. a postal code area). The data in this file come from public and commercial databases. The database LASAz014 (dBase III formatted) includes the respondent's addresses at the consecutive observations, and a number of characteristics for matching purposes: codes of the municipalities, quarters and neighborhoods as used by Statistics Netherlands, the postal code (four digits and two characters or four digits), and the codes for the districts and neighborhoods within Amsterdam as used by the municipality of Amsterdam.
The variables described below include a parameter for the wave of observation (W) and for the year of which the data pertains to (YY).
WurbYY level of urbanization (source: Statistics Netherlands)
Ordinal variable with missing values -1 'unknown' -2 'abroad' -3 'no observation' and categories 5 'very highly (>2500)' 4 'highly (1500-2500)' 3 'somewhat (1000-1500)' 2 'little (500-1000)' 1 'not (<500)'.
The mean number of addresses per squared kilometer within a circle with a radius of one kilometer (Den Dulk, Van de Stadt & Vliegen, 1992). The aim is to measure the concentration of human activities.
Reference
den Dulk, C.J., van de Stadt, H., & Vliegen, J.M. (1992). Een nieuwe maatstaf voor stedelijkheid: De omgevingsadressendichtheid [A new measure for degree of urbanisation: The address density of the surrounding area]. Maandstatistiek van de Bevolking, 40, 14-27.
WimmiYY % immigrants
For 1995, 1999 and 2001, the values are the percentages. For 2004 an ordinal variable is available with the catagories 1'<5%'2'5 - 9%'3'10 - 19%'4'20 - 39%'5'40% or more'.
WmincYY disposable income (Euro*1000), mean of all citizens in the area.
WwozYY mean value of the houses (Euro*1000); WOZ-waarde
The variables are from the "Quarter and Neighborhood Register 1993" (Wijk- en buurtregister 1993) and its follow-ups in 1995, 1999, 2001, 2004 (Kerncijfers wijken en buurten; KWB) and are selected by Statistics Netherlands. For the data from 1993 through 2001, the following procedure was adopted. For each neighborhood, the postal code (with four digits, without the alphanumeric extension) served as the variable to match the data with the respondents. If there were more postal codes in a neighborhood, the postal code with the largest number of addresses was taken. If there were more neighborhoods with the same postal code, the neighborhood with (in sequence) the greatest coverage and the largest population was chosen, giving the best chance that a respondent lives in that particular neighborhood. If none of the neighborhoods was characterized by one of the postal codes, the match was made on the first three digits of the postal code. The data of 2004 were available for postal code areas (with four digits and the alphanumeric extension), and the matching was made on the baasis of the postal code. If valid data were missing, thee matching was conducted on a partial postal code.
Procedure of matching neighborhood data with individual respondents (
)
N.B. Andere variabelen uit het Wijk- en buurtregister zijn beschikbaar en kunnen toegevoegd worden.
WfinstYY financial status (welstand; GEOMARKT 1994)
This is a composite variable based on ownership of the house, the rental or purchase price of the house, and income.
Values: 1 = minimum, 2 = low (under modal), 3= modal (NLG 43.800), 4 = modal-twice modal, 5 = high (>twice modal)
Note. NLG 43,000 was the modal income of the Dutch population in 1994, not the modal income of older people in the Netherlands.
WincatYY income categories (inkomen; GEOMARKT 1994)
Values: 1 = minimum, 2 = low (under modal), 3= modal (NLG 43.800), 4 = modal-twice modal, 5 = high (>twice modal)
WownerYY ownership house (GEOMARKT 1994)
Values: 1 = all rented, 2 = mostly rented, 3 = mixed: rented+owner-occupied, 4 = mostly owner-occupied, 5 = all owner-occupied
The variables were made available by Geo-Marktprofiel BV, Weesp. The information is based on several households with the same postal code (with four digits and the alphanumeric extension, format NNNN AA) and is therefore not to be equated with the financial status of the respondent.
WstatYY social status factor score (source: SCP 1998, Wegener Direct Marketing Nederland BV - formerly Geo-Marktprofiel BV)
This variable has a mean of 0, a SD of 1, and a range of -5.01002 to 3.98151. We have reversed the original scores based on data from 3876 areas (postal code), so that a higher score indicates a higher status.
Sociaal en Cultureel Planbureau. (1998). Van hoog naar laag, van laag naar hoog: De sociaal-ruimtelijke ontwikkeling van wijken tussen 1971 en 1995. Rijswijk: Sociaal en Cultureel Planbureau; Den Haag: Elsevier bedrijfsinformatie - (Cahier / Sociaal en Cultureel Planbureau; nr. 152) ISBN 90-5749-117-6
(p. 19)
De meeste bestanden op wijkniveau presenteren gegevens uit registers. Verschillende instanties hebben de (wettelijke) verplichting tot het bijhouden van dergelijke registers. Het bestand van GeoMarktprofiel heeft een andere basis, al komen hier ook enkele registergegevens in voor (bv. gegevens over het autobezit van de Rijks Automobiel Centrale). Via gesprekken met een groot aantal individuen (één per postcodegebied van zes posities) wordt een beeld van de wijk verkregen. Validatieanalyses suggereren dat dit beeld op het geaggregeerde niveau van de viercijferige postcode de werkelijkheid goed benadert (Tesser et al. 1995). Het bestand van GeoMarktprofiel heeft nog een tweede eigenaardigheid. Het is 'vlottend', wat wil zeggen dat steeds nieuwe informatie wordt toegevoegd en oude wordt verwijderd. Er wordt daarbij een cyclus van vier jaar gehanteerd. Data uit het bestand kunnen dus zeer recent zijn en (maximaal) vier jaar oud.
(p. 35)
In de principale-componentenanalyse voor 1995 zijn vier - zo veel mogelijk vergelijkbare - variabelen opgenomen. Deze analyse leidt tot één zinvolle component die 65% van de totale variantie verklaart. De analyse levert de volgende factor-ladingen:
- gemiddeld inkomen per huishouden: -0,88
- percentage huishoudens met een laag inkomen: 0,83
- percentage mensen zonder betaalde baan: 0,71
- percentage huishoudens met gemiddeld een lage opleiding: 0,78.
De variabelen zijn alle afkomstig uit WMD/GeoMarktprofiel. De uitslagen zijn via de eerder aangegeven GeoMarktmethode (het enquêteren van twee personen per postcodegebied van vier cijfers) totstand gekomen. De samengestelde variabelen zijn zo gedefinieerd dat een hoge status wordt gerepresenteerd door een lage waarde (negatieve score). Een lage status heeft een hoge waarde (positieve score). Dit is vergelijkbaar met de oorspronkelijke uitkomsten van SCP (1980).
WcrimeYY composite 6 crime types (data Algemeen Dagblad 2001)
The frequency of six crimes (raid, theft/burglary/housebreaking, theft from car, murder and threat/robbery - overval, diefstal/inbraak woning, diefstal uit auto, moord/doodslag, bedreiging/straatroof) was assessed on the level of municipalities. The data were collected by the Algemeen Dagblad (the 'misdaadmeter') on the year 2001 on the basis of reports by the police. For each municipality the numbers were divided by the population (divided by 10000); the six variables were standardized and summed. Next, the variable was changed to a range from 0 to 100. Matching of the scores of the municipalities were by use of the NCBS-'gemeentecode'.
Note. The misdaadmeter 2003 has data on 38 types of crime.
WunsfoYY index objective unsafety of the municipality Amsterdam
WunsfsYY index subjective unsafety of the municipality Amsterdam
Relatieve index van objectieve en subjectieve onveiligheid per buurt van Amsterdam in 2003, 2004, 2005. De score 100 is het gemiddelde van Amsterdam in 2003. Een lagere score is meer veiligheid, een hogere minder. Heeft deelscores welke niet in het bestand zijn opgenomen. Koppeling van scores buurten aan respondenten door middel van complete postcode (vier cijfers en twee letters).
"Voor u ligt de eerste Veiligheidsindex Amsterdam. De waarde van dit instrument is dat de belangrijkste ontwikkelingen op het gebied van veiligheid voor de gehele stad, per stadsdeel en per buurtcombinatie nauwlettend gevolgd kan worden. De veiligheidsindex is gebaseerd op het toekennen van een (index)cijfer aan alle 77 buurtcombinaties in de stad. Dit cijfer komt tot stand op basis van gegevens van de regiopolitie Amsterdam-Amstelland en de mening van bijna 10.000 Amsterdammers over veiligheid (in hun buurt). De veiligheidsindex kent de volgende doelstellingen: . een signalerende functie met betrekking tot de veiligheidssituatie in een buurt; . vergelijking van veilige en minder veilige buurten op een bepaald moment en het volgen van de ontwikkeling door de tijd; . meer eenheid aanbrengen in de veelheid van cijfers over veiligheid; . beschikken over een betrouwbaar sturingsinstrument voor beleid. Voor de Veiligheidsindex is gebruik gemaakt van de volgende informatiebronnen: 1. Verschillende informatiesystemen van de politie Amsterdam-Amstelland: X-Pol (opgenomen aangiften, misdrijven en incidenten) en NSA (meldingen die bij de politie binnenkomen inzake overlast/criminaliteit). 2. Amsterdams bevolkingsonderzoek: de Monitor Leefbaarheid en Veiligheid (MLV)."
For further information: http://www.eenveiligamsterdam.nl/ Organisatie & beleid Veiligheidsplan
Reference
Veiligheidsindex Amsterdam 2003-2005. Gemeente Amsterdam, Politie Amsterdam-Amstelland, Arrondissementsparket Amsterdam. (2006). Gemeente Amsterdam, directie Openbare Orde en Veiligheid.
Wcrimr02 Wcrimr03 Wcrimr04 Wcrimr05 Wcrimr06 number of crime reports
Reports in specific neighborhoods as registered by the police region Amsterdam-Amstelland (absolute number)
Obtained from the website of the municipality Amsterdam
Updated 26-3-2008
