Inspectarea marjelor de eroare

Datele ACS se deosebesc de datele recensământului decenal prin faptul că reprezintă estimări cu o marjă de eroare asociată. Marjele de eroare din ACS corespund implicit unui nivel de încredere de 90%, ceea ce înseamnă că suntem 90% siguri că valoarea reală se încadrează într-un interval egal cu estimarea raportată plus sau minus marja de eroare raportată.

În acest exercițiu, vei lucra cu date care au marje de eroare ridicate în raport cu estimările lor. Vom folosi ca exemplu sărăcia în rândul populației cu vârsta de 75 de ani și peste, la nivelul tracturilor de recensământ din Vermont.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Obține un set de date privind sărăcia în rândul vârstnicilor, la nivelul tracturilor de recensământ din Vermont, din ACS.
Filtrează cadrul de date pentru a crea un nou cadru de date care să conțină rândurile cu marje de eroare ce depășesc estimările lor.
Împarte numărul de rânduri din moe_check la numărul de rânduri din setul de date original pentru a vedea proporția rândurilor cu marje de eroare mai mari decât estimările lor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)

Editează și rulează codul