Documentación del CDC SVI 2010

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Documentación del SVI 2010 – 31 de marzo del 2015

Introducción

¿Qué es la vulnerabilidad social?

Todas las comunidades deben prepararse y responder a eventos peligrosos, sea un desastre natural como un tornado o un brote de una enfermedad, o un evento antropogénico, como un derrame de sustancias químicas dañinas. El grado en el que una comunidad presenta ciertas condiciones sociales, como pobreza, propiedad de un auto o cantidad de personas en el hogar, podría afectar la capacidad de la comunidad de prevenir el sufrimiento humano y las pérdidas económicas en casos de desastres. Estos factores definen la vulnerabilidad social de una comunidad.

¿Qué es el Índice de Vulnerabilidad Social?

El Programa de Investigaciones, Análisis y Servicios Geoespaciales (GRASP) de la ATSDR ha creado una herramienta para ayudar a los funcionarios de salud pública y a los planificadores de respuesta en casos de emergencias a identificar y mapear a las comunidades que más probablemente necesitarán apoyo antes, durante y después de un evento peligroso.

El Índice de Vulnerabilidad Social (SVI) indica la vulnerabilidad relativa de cada área censal en el Censo de los EE. UU. Las áreas censales son subdivisiones de los condados sobre las cuales la Oficina del Censo recolecta datos estadísticos. El SVI clasifica a las áreas censales según 14 factores sociales, entre ellos nivel de desempleo, falta de acceso a un vehículo y condiciones de hacinamiento en la vivienda, y luego las agrupa en cuatro categorías relacionadas. Por lo tanto, cada una de las áreas censales recibe una clasificación en cada una de las variables del Censo y en cada una de las cuatro categorías, así como una clasificación general.

¿Cómo puede el SVI ayudar a las comunidades a estar mejor preparadas para eventos peligrosos?

El SVI brinda información específica, que es relevante a nivel social y espacial, a fin de ayudar a los funcionarios de salud pública y a los planificadores locales a preparar mejor a las comunidades en su respuesta a eventos de emergencia como tiempo severo, inundaciones, brotes de enfermedades o exposiciones a sustancias químicas.

El SVI puede usarse para lo siguiente:

  • Asignar fondos de preparación para emergencias según las necesidades de las comunidades.
  • Estimar la cantidad y el tipo de suministros necesarios como alimentos, agua, medicamentos y ropa de cama.
  • Ayudar a decidir cuántos miembros del personal de emergencia se necesitan para ayudar a las personas.
  • Identificar las áreas donde se necesitan refugios de emergencia.
  • Planificar la mejor manera de evacuar a las personas, prestando atención a quienes tienen necesidades especiales, como las personas que no tienen vehículos, los adultos mayores, o las personas que no entienden bien el inglés.
  • Identificar a las comunidades que necesitarán apoyo continuo para recuperarse después de una emergencia o un desastre natural.

Notas importantes sobre la base de datos del SVI

  • Mantenga los datos en el formato de base de datos geoespacial. Al convertirlos al formato shapefile se cambian los nombres de los casilleros.
  • Las áreas censales con población cero en el 100 % de los conteos fueron retiradas durante el proceso de cálculo. Estas áreas censales se volvieron a añadir a los datos mapeados y se muestran con un valor de 0 en el casillero TOTPOP. Todos los demás casilleros con valores numéricos para las áreas censales con población cero se dejaron en -999.
  • Para las áreas censales con > 0 TOTPOP, un valor de -999 en cualquiera de los casilleros significa que el valor no estaba disponible en los datos originales del Censo o que no pudimos calcular un valor debido a que los datos no estaban disponibles.
  • Ninguna de las celdas que tuviera un valor de -999 se usó para hacer cálculos posteriores. Por ejemplo, los totales de las alertas no incluyen los casilleros que tienen un valor de -999.
  • Vea la sección Métodos más abajo para obtener más detalles.
  • ¿Tienen alguna pregunta? Consulte el sitio web del SVI (http://svi.cdc.gov) para obtener más información.
Vulnerabilidad general de SVI

Versión de texto de la imagen de vulnerabilidad general:

  • Situación socioeconómica
    • Por debajo del nivel de pobreza
    • Desempleado
    • Ingreso
    • No ha completado la educación secundaria superior
  • Composición del hogar y discapacidad
    • 65 años o mayor
    • 17 años o menor
    • Hogares monoparentales
  • Condición de minoría e idioma
    • Pertenece a una minoría
    • Habla inglés “no tan bien”
  • Tipo de vivienda y medio de transporte
    • Estructuras con múltiples unidades de vivienda
    • Casas móviles
    • Hacinamiento en la vivienda
    • Sin ningún vehículo
    • Residencias grupales

 

Diccionario de datos del SVI
Categorías

  1. Situación socioeconómica
  2. Composición del hogar y discapacidad
  3. Condición de minoría e idioma
  4. Tipo de vivienda y medio de transporte

*Las variables que comienzan con “E_” son estimaciones. Las variables que comienzan con “M_” son márgenes de error para esas estimaciones. No se ha incluido aquí a algunas variables de la base de datos; por lo general, se trata de información sobre la ubicación.

Diccionario de datos del SVI
NOMBRE DE LA VARIABLE * CATEGORÍA DESCRIPCIÓN CÁLCULO NOTAS
STATE_ABBR Abreviatura del estado
STATE_NAME Nombre del estado
FIPS Código FIPS
LOCATION Descripción en forma de texto del área censal, el condado o el estado
TOTPOP Población total, 2010 SF1
E_TOTPOP Estimación de la población, 2006-2010 ACS
M_TOTPOP Margen de error (MOE) en la estimación de la población, 2006-2010 ACS
HU Unidades de vivienda, 2010 SF1
E_HU Estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2006-2010 ACS
M_HU Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2006-2010 ACS
HH Cantidad de hogares, 2010 SF1
E_POV 1 Estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2006-2010 ACS
M_POV 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2006-2010 ACS
E_UNEMP 1 Estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2006-2010 ACS
M_UNEMP 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2006-2010 ACS
E_PCI 1 Estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS
M_PCI 1 Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS
E_NOHSDIP 1 Estimación de la cantidad de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, 2006-2010 ACS
M_NOHSDIP 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, 2006-2010 ACS
AGE65 2 Personas de 65 años o mayores, 2010 SF1
AGE17 2 Personas de 17 años o menores, 2010 SF1
SNGPRNT 2 Hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 SF1
MINORITY 3 Minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010 SF1
E_LIMENG 3 Estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2006-2010 ACS
M_LIMENG 3 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2006-2010 ACS
E_MUNIT 4 Estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2006-2010 ACS
M_MUNIT 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2006-2010 ACS
E_MOBILE 4 Estimación de la cantidad de casas móviles, 2006-2010 ACS
M_MOBILE 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de casas móviles, 2006-2010 ACS
E_CROWD 4 A nivel del hogar, estimación de más personas que habitaciones, 2006-2010 ACS
M_CROWD 4 Margen de error (MOE) en la estimación, a nivel del hogar, de más personas que habitaciones, 2006-2010 ACS
E_NOVEH 4 Estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2006-2010 ACS
M_NOVEH 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2006-2010 ACS
GROUPQ 4 Cantidad de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010 SF1
E_P_POV 1 Estimación de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza E_POV/Estimación de la cantidad de personas sobre quienes se determina que viven en la pobreza Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_POV 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza
E_P_UNEMP 1 Estimación de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada E_UNEMP/Estimación de la población civil Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_UNEMP 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada
E_P_PCI 1 Estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS Igual a E_PCI Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_PCI 1 Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS Igual a M_PCI
E_P_NOHSDIP 1 Estimación de la proporción de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior E_NODIPL/Estimación de personas de 25 años o mayores Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_NOHSDIP 1 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior
P_AGE65 2 Proporción de personas de 65 años o mayores AGE65/TOTPOP Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
P_AGE17 2 Proporción de personas de 17 años o menores AGE17/TOTPOP Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
P_SNGPRNT 2 Proporción de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años SNGPRNT/HH Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
P_MINORITY 3 Proporción de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) MINORITY/TOTPOP Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
E_P_LIMENG 3 Estimación de la proporción de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien” E_LIMENG/Estimación de personas de 5 años o mayores Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_LIMENG 3 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”
E_P_MUNIT 4 Estimación de la proporción de viviendas en estructuras de 10 o más unidades E_MUNIT/E_HU Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_MUNIT 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de viviendas en estructuras de 10 o más unidades
E_P_MOBILE 4 Estimación de la proporción de casas móviles E_MOBILE/E_HU Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_MOBILE 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de casas móviles
E_P_CROWD 4 Estimación de la proporción de hogares con más personas que habitaciones E_CROWD/Estimación de las unidades de vivienda ocupadas Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_CROWD 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de hogares con más personas que habitaciones
E_P_NOVEH 4 Estimación de la proporción de hogares sin ningún vehículo disponible E_NOVEH/Estimación de las unidades de vivienda ocupadas Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
M_P_NOVEH 4 Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de hogares sin ningún vehículo disponible
P_GROUPQ 4 Proporción de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no GROUPQ/TOTPOP Multiplique por 100 para obtener un porcentaje
E_PL_POV 1 Estimación del percentil de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, sin considerar el margen de error (MOE) El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.** Los valores en la serie E_PLxxx varían de 0 a 1, y aquellos valores que más se acercan a 1 indican una mayor probabilidad de vulnerabilidad.
E_PL_UNEMP 1 Estimación del percentil de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, sin considerar el margen de error (MOE) El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_PCI 1 Estimación del percentil del ingreso per cápita, sin considerar el margen de error (MOE) El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_NOHSDIP 1 Estimación del percentil de la proporción de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, sin considerar el margen de error (MOE) El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
S_PL_THEME1 1 Suma de la serie E_PLxxx para la categoría de situación socioeconómica E_PL_POV + E_PL_UNEMP + E_PL_PCI + E_PL_NOHSDIP
R_PL_THEME1 1 Clasificación en percentiles para la categoría de situación socioeconómica El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
PL_AGE65 2 Percentil de la proporción de personas de 65 años o mayores Con base en conteos del 100%, sin errores de muestreo.
PL_AGE17 2 Percentil de la proporción de personas de 17 años o menores Con base en conteos del 100%, sin errores de muestreo.
PL_SNGPRNT 2 Percentil de la proporción de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años Con base en conteos del 100%, sin errores de muestreo.
S_PL_THEME2 2 Suma de la serie PLxxx para la categoría de composición del hogar PL_AGE65 + PL_AGE17 + PL_SNGPRNT
R_PL_THEME2 2 Clasificación en percentiles para la categoría de composición del hogar El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
PL_MINORITY 3 Percentil de la proporción de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) Con base en conteos del 100%, sin errores de muestreo.
E_PL_LIMENG 3 Estimación del percentil de la proporción de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, sin considerar el margen de error (MOE) El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
S_PL_THEME3 3 Suma de la serie PLxxx para la categoría de condición de minoría e idioma PL_MINORITY + E_PL_LIMENG
R_PL_THEME3 3 Clasificación en percentiles para la categoría de condición de minoría e idioma El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_MUNIT 4 Estimación del percentil de la proporción de viviendas en estructuras de 10 o más unidades El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_MOBILE 4 Estimación del percentil de la proporción de casas móviles El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_CROWD 4 Estimación del percentil de la proporción de hogares con más personas que habitaciones El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
E_PL_NOVEH 4 Estimación del percentil de la proporción de hogares sin ningún vehículo disponible El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
PL_GROUPQ 4 Percentil de la proporción de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no Con base en conteos del 100%, sin errores de muestreo.
S_PL_THEME4 4 Suma de la serie PLxxx para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte E_PL_MUNIT + E_PL_MOBILE + E_PL_CROWD + E_PL_NOVEH+ PL_GROUPQ
R_PL_THEME4 4 Clasificación en percentiles para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
S_PL_THEMES Suma de las categorías en la serie PLxxx S_PL_THEME1 + S_PL_THEME2 + S_PL_THEME3 + S_PL_THEME4
R_PL_THEMES Clasificación en percentiles a nivel general El método usado para calcular estos percentiles (p.ej., en la serie E_PLxxx) es comparable al usado para calcular los percentiles en el SVI 2000.
F_PL_POV 1 Alerta: con respecto a la pobreza, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_UNEMP 1 Alerta: con respecto a la población civil que está desempleada, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_PCI 1 Alerta: con respecto al ingreso per cápita, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_NOHSDIP 1 Alerta: con respecto a las personas que no han completado la escuela secundaria superior, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_THEME1 1 Suma de las alertas para la categoría de situación socioeconómica F_PL_POV + F_PL_UNEMP + F_PL_PCI + F_PL_NOHSDIP
F_PL_AGE65 2 Alerta: la proporción de personas de 65 años o mayores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_AGE17 2 Alerta: la proporción de personas de 17 años o menores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_SNGPRNT 2 Alerta: la proporción de hogares monoparentales está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_THEME2 2 Suma de las alertas para la categoría de composición del hogar F_PL_AGE65 + F_PL_AGE17 + F_PL_SNGPRNT
F_PL_MINORITY 3 Alerta: la proporción de personas que pertenecen a una minoría está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_LIMENG 3 Alerta: con respecto a las personas cuyo dominio del inglés es limitado, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_THEME3 3 Suma de las alertas para la categoría de condición de minoría e idioma F_PL_MINORITY + F_PL_LIMENG
F_PL_MUNIT 4 Alerta: con respecto a las estructuras de vivienda de múltiples unidades, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_MOBILE 4 Alerta: con respecto a las casas móviles, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_CROWD 4 Alerta: con respecto al hacinamiento en la vivienda, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_NOVEH 4 Alerta: con respecto a la falta de acceso a un vehículo, la proporción está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_GROUPQ 4 Alerta: la proporción de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No)
F_PL_THEME4 4 Suma de las alertas para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte F_PL_MUNIT + F_PL_MOBILE + F_PL_CROWD + F_PL_NOVEH + F_PL_GROUPQ
F_PL_TOTAL Suma de las alertas para las cuatro categorías F_PL_THEME1 + F_PL_THEME2 + F_PL_THEME3 + FTHEME4

**Para ver una descripción detallada de los métodos usados en el SVI 2000, consulte A Social Vulnerability Index for Disaster Management (Un índice de vulnerabilidad social para el manejo de desastres) [PDF – 2 MB].

Métodos

Variables usadas

Datos a nivel de área censal, 2010

Datos del Censo del 2010 con un conteo del 100 % (SF1) para las siguientes variables:

  • Personas de 65 años o mayores
  • Personas de 17 años o menores
  • Hogares monoparentales con hijos menores de 18 años
  • Condición de minoría (es decir, el total de la población, excepto las personas de raza blanca que no son hispanas)
  • Personas que viven en residencias grupales

En la base de datos se incluyen los valores de datos en bruto para cada variable en cada área censal.

Datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) del 2006 al 2010 (5 años) para las siguientes variables y estimaciones:

  • Personas que viven por debajo del nivel de pobreza
  • Población civil que está desempleada
  • Ingreso per cápita
  • Personas de 25 años o mayores que no han completado la educación secundaria superior
  • Personas que hablan inglés “no tan bien”
  • Estructuras de vivienda con 10 o más unidades
  • A nivel del hogar, más personas que habitaciones
  • Casas móviles
  • Falta de acceso a un vehículo

En la base de datos se incluyen las estimaciones de datos en bruto para cada variable en cada área censal. También se incluyen los márgenes de error (MOE) para cada estimación.

La Oficina del Censo de los Estados Unidos no recolectó datos sobre discapacidad a nivel de área censal (incluidos en el SVI 2000) en el Censo del 2010 ni en la ACS del 2006 al 2010. Por lo tanto, no se ha incluido una variable de discapacidad en el SVI 2010.

Cálculos de proporciones

Procesamos los datos del SF1 con el mismo método usado para el SVI 2000.**

  • Calculamos la proporción para cada variable en cada área censal (p. ej., la proporción de personas de 65 años o mayores) e incluimos estas proporciones en la base de datos.
  • Usamos las variables adecuadas del SF1 como denominadores (p. ej., el total de la población para calcular la proporción de personas de 17 años o menores).

Debido a errores de estimación, los datos de la ACS incluyen casilleros adicionales de datos.

  • Para cada estimación se incluyen los márgenes de error (MOE), incluidas las estimaciones derivadas. Calculamos los márgenes de error (MOE) para las estimaciones derivadas usando las especificaciones del Censo.*** Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data. What General Data Users Need to Know (Orientación para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense. Lo que los usuarios de datos en general deben saber). El nivel de confianza está en el estándar del Censo del 90 %.
  • Usamos estimaciones adecuadas de la ACS como denominadores (p. ej., la estimación del total de la población para calcular la proporción de personas que hablan inglés “no tan bien”).
  • Nota: los intervalos de confianza pueden calcularse al restarle el margen de error a la estimación (límite inferior) y sumarle el margen de error a la estimación (límite superior).

**Para ver una descripción detallada de los métodos usados en el SVI 2000, consulte A Social Vulnerability Index for Disaster Management (Un índice de vulnerabilidad social para el manejo de desastres) [PDF – 2 MB].

***Se pueden usar las herramientas de la ACS para calcular los márgenes de error en valores derivados. Consulte el sitio web del SVI (http://svi.cdc.gov) para obtener más información.

Clasificaciones

Clasificamos las áreas censales en cada estado y el Distrito de Columbia para habilitar el mapeo y el análisis de la vulnerabilidad relativa en los estados a nivel individual. También clasificamos las áreas censales de todos los Estados Unidos unas frente a otras, para hacer el mapeo y el análisis de la vulnerabilidad relativa en múltiples estados, o a lo largo y ancho de los Estados Unidos a nivel general. Las clasificaciones de las áreas censales se basan en percentiles, como en el SVI 2000. Los valores de la clasificación en percentiles varían del 0 al 1, y los valores más altos indican mayor vulnerabilidad.

En cada área censal, hicimos clasificaciones en percentiles para 1) las catorce variables individuales, 2) las cuatro categorías, y 3) una clasificación a nivel general.

Clasificaciones de las categorías:  Para cada una de las cuatro categorías, sumamos los percentiles para las variables que componen cada categoría. Ordenamos las sumas de los percentiles en cada categoría para determinar clasificaciones en percentiles específicas para cada categoría.

Clasificaciones generales de las áreas censales:  Sumamos los totales para cada categoría, ordenamos las áreas censales, y luego calculamos clasificaciones generales en percentiles. Cabe destacar que sumar los totales para cada categoría es lo mismo que sumar las clasificaciones de variables individuales.

Alertas

Procesamos los datos con el mismo método usado para el SVI 2000. A las áreas censales en el 10 % más alto, es decir, con valores del percentil 90, se les da un valor de 1 para indicar alta vulnerabilidad. A las áreas censales que están por debajo del percentil 90 se les da un valor de 0.

Para una categoría, el valor de una alerta es la cantidad de alertas que hay para las variables que componen la categoría. Calculamos el valor general de las alertas para cada área censal como la cantidad de todas las alertas en las variables.

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