Calcularea marjelor de eroare pe grupuri

O modalitate de a reduce marjele de eroare într-o analiză ACS este combinarea estimărilor atunci când acest lucru este oportun. Acest lucru se poate realiza cu ajutorul instrumentelor tidyverse de analiză a datelor pe grupuri. În acest exercițiu, vei combina estimările privind sărăcia în rândul vârstnicilor de sex masculin și feminin din Vermont și vei folosi funcția moe_sum() ca parte a acestei analize pe grupuri. Deși este posibil să pierzi unele detalii prin această abordare, estimările tale vor fi mai fiabile în raport cu marjele lor de eroare față de situația anterioară combinării.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Grupează setul de date vt_eldpov după coloana GEOID.
În apelul summarize(), folosește funcția moe_sum() pentru a calcula o marjă de eroare derivată.
Verifică proporția rândurilor ale căror marje de eroare depășesc estimările corespunzătoare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Group the dataset and calculate a derived margin of error
vt_eldpov2 <- vt_eldpov %>%
  ___(___) %>%
  summarize(
    estmf = sum(estimate), 
    moemf = ___(___ = moe, estimate = estimate)
  )

# Filter rows where newly-derived margin of error exceeds newly-derived estimate
moe_check2 <- filter(vt_eldpov2, ___ > estmf)

# Check proportion of rows where margin of error exceeds estimate
nrow(moe_check2) / ___(vt_eldpov2)

Editează și rulează codul