Examiner les marges d'erreur
Les données de l'ACS se distinguent des données du recensement décennal, car elles représentent des estimations assorties d'une marge d'erreur. Par défaut, les marges d'erreur de l'ACS correspondent à un niveau de confiance de 90 %, ce qui signifie que nous sommes certains à 90 % que la valeur réelle se situe dans l'intervalle défini par l'estimation publiée plus ou moins la marge d'erreur indiquée.
Dans cet exercice, vous allez vous entraîner avec des données dont les marges d'erreur sont élevées par rapport à leurs estimations. Nous utiliserons l'exemple de la pauvreté parmi les personnes de 75 ans et plus dans les districts de recensement du Vermont.
Cet exercice fait partie du cours
Analyser les données du recensement américain avec R
Instructions
- Récupérez depuis l'ACS un jeu de données sur la pauvreté des personnes âgées par district de recensement au Vermont.
- Filtrez la table pour créer une nouvelle table qui conserve les lignes dont les marges d'erreur dépassent leurs estimations.
- Divisez le nombre de lignes de
moe_checkpar le nombre de lignes du jeu de données d'origine pour obtenir la proportion de lignes dont la marge d'erreur est supérieure à leur estimation.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)