Cada año, $ 400 mil millones en fondos federales y estatales se distribuyen a las comunidades estatales, del condado y locales para infraestructura, seguridad pública, desarrollo comunitario y servicios sociales. Cuando se trata de determinar cómo se distribuye el dinero, los datos precisos son primordiales.La búsqueda de datos e informes analíticos a menudo recurren a la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense American Community Survey, ACS del Censo de los EE. UU., que proporciona datos como el desempleo, el ingreso medio de los hogares y los precios de la vivienda para períodos de varios años. Ahora, utilizando métodos estadísticos sofisticados, la Universidad deLos investigadores de Missouri han desarrollado un sistema que mejora los datos de ACS, permitiendo a los usuarios finales analizar con mayor precisión la información crítica en áreas geográficas predefinidas, lo que facilita a los planificadores de ciudades, condados, estados y federales el uso de estimaciones en las decisiones de política.
"Si bien los datos de ACS son bastante útiles para aquellos que necesitan datos específicos, en muchos casos no puede obtener los datos que desea", dijo Jonathan Bradley, becario postdoctoral en el Departamento de Estadística del MU College ofArte y ciencia ". Por ejemplo, el Departamento de Planificación de la Ciudad en la ciudad de Nueva York puede estar interesado en tomar decisiones políticas basadas en distritos comunitarios, datos que no existen dentro de la ACS como estimaciones multianuales. Actualmente, la ACS solo puedeproporcionar datos anuales para poblaciones de más de 65,000. Además, la ACS solo publica estimaciones de períodos de uno, tres y cinco años, por lo que los planificadores que deseen acceder a datos en diferentes períodos de tiempo no pueden obtener la información que necesitan ".
El problema de obtener datos socioeconómicos y demográficos en las regiones y períodos de tiempo deseados está relacionado con la idea de correlaciones espaciales y temporales, dijo Bradley. Agrega que uno puede aprovechar estas correlaciones para producir estimaciones precisas, ya que cercalas observaciones son a menudo similares en valor. Por ejemplo, las observaciones cercanas en el espacio y el tiempo están correlacionadas. Bradley y sus colegas investigadores de MU Christopher Wikle y Scott Holan, ambos profesores de estadística, desarrollaron los métodos necesarios para que los usuarios de ACS puedan estimar variables demográficas encualquier período de tiempo y para cualquier ubicación geográfica. Además, esta metodología hace que los datos sean más accesibles para aquellos que necesitan información sobre comunidades más rurales y aisladas.
"En nuestra metodología pudimos hacer estimaciones precisas de los ingresos de las reservas de nativos americanos, datos a los que normalmente no se puede acceder fácilmente", dijo Bradley. "Nos motivó la sección de asistencia lingüística de la Ley de Derechos de Votación, paradeterminar si las regiones que requieren asistencia con el idioma también requieren otros tipos de asistencia según su estado de ingresos. Además, los planificadores podrán acceder a los datos y estimaciones en cualquier momento ".
La investigación de Bradley es parte del nodo de Missouri de la Red de Investigación del Censo NSF, un equipo interdisciplinario que aborda las cuestiones metodológicas importantes para la Oficina del Censo de los EE. UU. A medida que el Censo cambia de los datos de 10 años a la encuesta en curso que publicadatos anualmente.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Missouri-Columbia . Original escrito por Sheena Rice. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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