誤差範囲の確認
ACSのデータは10年ごとの国勢調査データと異なり、推定値 とそれに対応する 誤差範囲 を持っています。ACSの誤差範囲はデフォルトで90パーセントの信頼水準を表しており、真の値が「推定値 ± 誤差範囲」の範囲内に収まる確率が90パーセントであることを意味します。
この演習では、推定値に対して誤差範囲が大きいデータを扱う練習をしましょう。バーモント州の国勢調査トラクトにおける、75歳以上の人口の貧困に関するデータを例として使用します。
この演習はコースの一部です
R による米国国勢調査データの分析
演習の手順
- ACSからバーモント州の国勢調査トラクト別の高齢者貧困に関するデータセットを取得します。
- データフレームをフィルタリングして、誤差範囲が推定値を上回る行を含む新しいデータフレームを作成します。
moe_checkの行数を元のデータセットの行数で割り、誤差範囲が推定値より大きい行の割合を求めます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)