人们在我们地区填写人口普查的时候,,他们不是,在12个地图吗

这篇文章是第一发表由直流政策中心。

大约95%的美国家庭将填写他们的2020年人口普查信息使用表格寄给他们的房子,他们将回复通过互联网,电话,或者邮件。华盛顿地区,self-response率从这些形式有很大的不同取决于位置、密度、种族、人口和收入。

人口普查self-response率是什么?

美国人口普查局目前从事计算每一个生活在美国的人是2020年的十年一次的人口普查的一部分。然而,并不是所有人都以同样的方式计算:人口普查使用不同的方法来计算人群生活在传统的家庭中,在组织方面(如宿舍,疗养院和军营),在短暂的位置(如工作营地和无家可归的营地)。

而少数偏远地区的家庭——主要在阿拉斯加和缅因州北部和美国原住民社区,选择,直接统计的人口普查人员,和5%的家庭——主要是农村,不接受邮件发送或邮寄地址信息不能被验证,普查形式在他们的住宅普查人员,大约95%的美国家庭本质上包括所有家庭在华盛顿地区——在“self-response枚举的地区,”或地方人口普查形式寄给所有住房,和家庭需要回复通过网络,电话,或者邮件。bd官方网站登录入口

虽然“人口日”是4月1日,全国只有57%的家庭在self-response地区已经完成了他们的人口普查形式。通常情况下,45天后,5月13日,人口普查人员将来访的住房,没有提交响应——无论是因为他们空还是因为家庭没有收到或忽略了他们的人口普查形式——收集反bd官方网站登录入口应。

然而,COVID-19流行迫使人口普查局暂停所有现场操作3月18日,当时意味着某位普查没有邮件发送家庭形式。这个交付,重新启动5月4周,不需要直接与市民互动,但目前还不清楚何时安全普查人员开始进行后续访问收集反应的人,这使得它特别重要的人提交他们的人口普查形式尽快。

看着整个地区人口普查self-response利率

允许社区追踪self-response响应率的统计形式,目前美国人口普查局提供了一个地图2020年人口普查self-response利率的州,县,城市,普查区在其网站上。虽然这张地图显示,华盛顿地区的平均响应率为64%,高于全国57%的速度,有重大差异率在不同区域内的地方。

Self-response利率在华盛顿地区最高——有时高达80%——低密度郊区社区的费尔法克斯县北部的阿灵顿县的i - 66,在一些短蒙哥马利县的部分。他们是最低的——有时低于50%——在东北和东南部特区;主要在低收入和少数民族社区(我这里定义为人口不到50%的地方不讲西班牙语的白人),乔治王子郡在环城公路。

线性回归比较self-response率到2018年华盛顿地区的美国社区调查数据证实有显著低self-response率之间的关系,人口密度,中等家庭收入、居民的分数是种族和少数民族的部分家庭搬进他们当前的家庭在2014年之后,和家庭英语水平较低的分数。

提交他们的人口普查的一部分家庭self-response形式在每个普查区每增加1%:

• 增加家庭收入中值(13000美元)
• 少数民族居民的比例下降(7点)
• 减少人口密度(每平方英里1100居民)
• 减少的比例最近家庭(3点)
• 下降的比例low-English熟练家庭(7个百分点)。

这意味着较高的部分地区人口密度和更高浓度的种族和少数民族等弱势群体,低收入家庭,人们有限的英语水平的危险被低估,在2020年的人口普查,特别是冠状病毒大流行限制人口普查局的能力进行后续访问。

在一些社区Self-response利率比预测

弱势社区可能降低self-response利率和更困难的人口普查数不奇怪人口普查局或地方政府。当迈克Maciag去年11月为特区政策中心较低的地区,社区居民收入中位数和高浓度的黑人和移民,特别是东部的阿纳卡斯蒂亚河直流和乔治王子郡——将self-response率较低。

然而,通过比较实际self-response利率截至2020年5月4日与美国人口普查局预测self-response利率,我发现许多预测反应率较低的社区所做的相比,人口普查局尤其严重的预测。

大片与实际self-response率小于75%的预测主要集中在东部地区,特别是阿纳卡斯蒂亚,乔治王子郡在环城公路,以及几个燕国的大学校园,包括马里兰大学和美国大学。

一个线性回归发现,实际比预计self-responses每增加1%:

• 增加家庭收入中值(21000美元)
• 少数民族居民的比例下降(11个百分点)
• 减少人口密度(每平方英里10000居民)
• 减少的比例最近家庭(4百分点)
• 下降的比例low-English熟练家庭(6百分比)

这些结果符合COVID-19大流行的想法是减少响应率,因为它已经对低收入和少数民族人口的打击尤其严重。

响应率低,燕国的大学校园也可能是由于大学生回家当他们大学关闭了大流行:尽管美国人口普查局,他们希望这些学生计算地址将生活如果没有大流行,似乎许多大学生否则会生活在或接近学校不会收到他们的人口普查问卷在这些位置。

self-response率低的少数民族和低收入社区尤为关注,因为人口普查under-counts弱势社区将减少这些社区的政治代表,州和联邦funding-much分配比例,人口普查数据在下一个十年。特别重要的是,地方政府在这些领域做出额外努力增加他们的选民的self-response率,以确保准确的计数尽管困难重重COVID-19流行为人口普查后续枚举操作了。

非互联网人口普查self-responses

在以前的十年一次的人口普查,家庭形式完成,邮件寄出。然而,对于2020年的人口普查,人口普查局鼓励家庭在线完成人口普查形式。虽然大多数家庭在该地区回应网上已经这么做了,大约7%的他们对人口普查通过电话或邮件。这些数据的映射提供了一个可能的方法在该地区的“数字鸿沟”,作为家庭回应意味着其他比互联网可能有少上网。

映射出的比例人口普查self-responses由非互联网意味着华盛顿地区似乎支持这一理论:收入最高的地区往往有邮寄和电话响应率低于4%,而大口袋的邮寄和电话响应率25%以上在华盛顿东部的阿纳卡斯蒂亚河,而在低收入和predominately-Black部分乔治王子县在环城公路。

年龄可能相关的种族:普查区率最高的非互联网反应——也就是说,有68%的受访者来自非互联网手段,限制年龄的发展休闲世界蒙哥马利县,需要至少50岁和居民majority-non-Hispanic白色。其他地区具有很高数量的非互联网的反应包括军队退休之家和Lamond-Riggs附近的东北,有很高比例的老年人作为居民。

在任何情况下,与2018年美国社区调查数据线性回归发现统计上显著的非互联网的响应率和家庭收入中值之间的联系,居民移民到美国的份额自2000年以来,正面的份额的65岁及以上的家庭,和家庭的比例没有互联网或手机网络。增加1%的比例反应由非互联网意味着对应:

• 增加家庭的比例没有非细胞的互联网在家里(3点)
• 增加的份额heads-of-household 65岁或以上(3点)
• 减少居民新移民(11个百分点)
• 减少家庭平均收入(35000美元)

关于数据的

2020年的人口普查self-response率从CSV文件2020年5月4日,在线人口普查反应率图在同一天。这个数据是由临时表2020年人口普查大片。从普查技术数据是可用的。人口普查的数据预测self-response利率从城市中心的纽约城市大学的研究国家漏统地图。其他人口统计数据来自2018年美国社区调查5年估计,最近的当前可用。

2018个ACS由2010年的人口普查数据列表的土地和GIS shapefile目前仅可由2010年的人口普查,这地图创建和数据处理使用制表单位。人口普查大片与大量的集团季度居民2018 ACS数据(> 20%)的样品,因为他们的人口统计人口数据可能不同于居民家庭和后者的主题self-response数据。

在2010年和2020年人口普查的情况下大片并不相同,因为2010束被划分为多个2020大片或(更很少在华盛顿地区)2020多个2010大片被合并成一个,2010年大片self-response率估计基于2020在线地图的数据。对于多个2010大片结合成一个2020道,2020年self-response率是用于2010大片。对于一个2010束被划分为多个2020大片,平均的2020大片self-response率是用于2010束。

Spatial-error R函数进行线性回归建模spatialreg:: errorsarlm,普查大片使用一阶加权的数字家庭和女王接触矩阵。R脚本用来处理数据和执行该回归。

所有三个spatial-error线性模型计算在949年人口普查大片在华盛顿地区。(这是大部分的人口普查,人口的低(少于100居民)或高分数集团季度居民(超过总额的20%居民)删除。)我做了一个多变量回归的三个部分。删除非重要变量并没有改变的迹象或近似大小的重要变量的相关系数。

因变量是(1)分数的家庭已经返回他们——其中self-response率;(2)实际比预测self-response利率,和(3)的比例self-response利率由非互联网的意思。

独立变量都还分数/比率,除了人口密度和平均收入。我不确定这是一个问题,但是我也不确定如何合理地将它们转换为分数/比率。任何建议,我们将不胜感激。

表现为简单起见,我把逆回归变量的数据的数量百分比(或数量的人口密度/平均收入)的独立变量需要改变百分之十一因变量的变化。