Inspeccionar los márgenes de error
Los datos de la ACS se diferencian de los del Censo decenal en que representan estimaciones con un margen de error asociado. Por defecto, los márgenes de error de la ACS representan un nivel de confianza del 90 % en torno a una estimación, lo que significa que tenemos un 90 % de certeza de que el valor real se encuentra dentro de un rango definido por la estimación informada más/menos el margen de error reportado.
En este ejercicio, practicarás con datos que tienen márgenes de error altos en relación con sus estimaciones. Usaremos el ejemplo de la pobreza en la población de 75 años o más para las secciones censales (Census tracts) de Vermont.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos del censo de EE. UU. en R
Instrucciones del ejercicio
- Obtén desde la ACS un conjunto de datos sobre pobreza en personas mayores por sección censal en Vermont.
- Filtra el data frame para crear uno nuevo que almacene las filas con márgenes de error que superen sus estimaciones.
- Divide el número de filas en
moe_checkentre el número de filas del conjunto de datos original para ver la proporción de filas con márgenes de error mayores que sus estimaciones.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Get data on elderly poverty by Census tract in Vermont
vt_eldpov <- ___(___ = "tract",
variables = c(eldpovm = "B17001_016",
eldpovf = "B17001_030"),
state = "VT")
vt_eldpov
# Identify rows with greater margins of error than their estimates
moe_check <- ___(vt_eldpov, moe > ___)
# Check proportion of rows where the margin of error exceeds the estimate
___(moe_check) / nrow(vt_eldpov)