오차 한계 살펴보기
ACS 데이터는 10년마다 실시하는 Census 데이터와 달리, 추정치(estimate) 와 함께 오차 한계(margin of error) 가 제공된다는 점에서 다릅니다. 기본적으로 ACS의 오차 한계는 추정치를 중심으로 90% 신뢰구간을 나타내며, 이는 실제 값이 보고된 추정치에서 오차 한계를 더하거나 뺀 범위 안에 있을 가능성이 90%라는 뜻입니다.
이번 연습 문제에서는 추정치에 비해 오차 한계가 큰 데이터로 작업해 보겠습니다. 예시로는 버몬트주의 Census tract 단위에서 75세 이상 인구의 빈곤 지표를 사용하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 분석하는 미국 인구조사 데이터
연습 안내
- ACS에서 버몬트주의 Census tract별 고령층 빈곤 데이터셋을 가져오세요.
- 오차 한계가 추정치를 초과하는 행만 남기도록 데이터 프레임을 필터링하여 새 데이터 프레임을 만드세요.
moe_check의 행 수를 원래 데이터셋의 행 수로 나누어, 추정치보다 오차 한계가 더 큰 행의 비율을 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)