Inspecionando margens de erro
Os dados da ACS são diferentes dos dados do Censo decenal porque representam estimativas com uma margem de erro associada. Por padrão, as margens de erro da ACS representam um nível de confiança de 90% em torno de uma estimativa, o que significa que temos 90% de certeza de que o valor verdadeiro está dentro de um intervalo dado pela estimativa informada, mais ou menos a respectiva margem de erro.
Neste exercício, você vai ganhar prática trabalhando com dados que têm margens de erro altas em relação às suas estimativas. Vamos usar o exemplo de pobreza para a população com 75 anos ou mais nos setores censitários de Vermont.
Este exercicio faz parte do curso
Analisando dados do Censo dos EUA em R
Instruções do exercicio
- Obtenha um conjunto de dados sobre pobreza entre idosos por setor censitário em Vermont a partir da ACS.
- Filtre o data frame para criar um novo data frame que armazene as linhas com margens de erro que superam suas estimativas.
- Divida o número de linhas em
moe_checkpelo número de linhas no conjunto de dados original para ver a proporção de linhas com margens de erro maiores do que suas estimativas.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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)