Documentación del CDC SVI 2014

Ver solo imprimir PDF de la Documentación del CDC SVI 2014 [PDF – 496 KB]

Documentación del SVI 2014 – 13 de diciembre del 2017

Vea a continuación el diccionario de datos y los datos cruzados del SVI 2014-2010.

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 alto nivel de pobreza, bajo porcentaje de personas con acceso a un vehículo o hacinamiento en la vivienda, 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 15 factores sociales, entre ellos nivel de desempleo, pertenencia a una minoría y discapacidades, 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.

Además de las clasificaciones a nivel de área censal, el SVI 2010 y el SVI 2014 también tienen sus respectivas clasificaciones a nivel de condado.

¿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.
  • Decidir cuántos miembros del personal de emergencia se necesitan para ayudar a las personas.
  • Identificar las áreas donde se necesitan refugios de emergencia.
  • Crear un plan para 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

  • Para el SVI 2000 y el SVI 2010, mantenga los datos en el formato de base de datos geoespacial. Al convertirlos al formato shapefile se cambian los nombres de los casilleros. El SVI 2014 está disponible para descargar en formato shapefile. Se han cambiado los nombres en el SVI 2014 para adaptarlos al formato de shapefile. En esta documentación se incluye un “cruce de datos” entre el SVI 2014 y el SVI 2010.
  • Para acceder al mapeo y el análisis a nivel nacional o multiestatal, use la base de datos para los Estados Unidos, en la cual todas las áreas censales y los condados se clasifican unos frente a otros. Para acceder al mapeo y el análisis a nivel de cada estado individual, use la base de datos específica para cada estado, en la cual las áreas censales y los condados se clasifican solo frente a otras áreas censales y otros condados en ese estado específico.
  • A partir del SVI 2014, hemos agregado una base de datos separada, específica para el Estado Libre Asociado de Puerto Rico. No se ha incluido a Puerto Rico en la clasificación para Estados Unidos a nivel nacional.
  • A partir del SVI 2014, hemos agregado una base de datos de áreas censales tribales (https://www.census.gov/glossary/#term_TribalCensusTract).
  • Las áreas censales tribales se definen de forma independiente y adicional a las áreas censales estándar basadas en los condados. La base de datos de áreas censales tribales solo contiene estimaciones, porcentajes y sus respectivos márgenes de error, así como las variables adjuntas que se describen en el diccionario de datos a continuación. Debido a la separación geográfica y la diversidad cultural, las áreas censales tribales no se clasifican unas frente a otras ni frente a las áreas censales estándar.
  • Las áreas censales con estimaciones de población total cero (N = 404 para los EE. UU.) se retiraron durante el proceso de clasificación. Estas áreas censales se agregaron otra vez a las bases de datos del SVI después de la clasificación. El valor del casillero TOTPOP es 0, pero los casilleros de clasificación en percentiles (RPL_THEME1, RPL_THEME2, RPL_THEME3, RPL_THEME4 y RPL_THEMES) 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 derivado 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.
  • ArcGIS mantiene los valores 0 principales en los casilleros con códigos de FIPS de archivos csv. Para mantener los valores 0 principales en Excel, siga estos pasos:
    • Abra una hoja de cálculo en blanco en Excel.
    • Haga clic en la pestaña DATOS (DATA) y elija abrir un archivo en Texto (Text).
    • Vaya hasta el archivo csv y elija Importar (Import).
    • En el Asistente para Importar Texto (Text Import Wizard), elija el tipo de datos Delimitado (Delimited) y luego Siguiente (Next).
    • Elija el Delimitador de Comas (Comma Delimiter) y luego Siguiente (Next).
    • Uno por uno, seleccione los casilleros basados en códigos de FIPS (TRACTCE, ST, STCNTY, FIPS), deje el formato de datos de las Columnas (Columns) en Texto (Text), y luego haga clic en Finalizar (Finish) para abrir el archivo csv con los valores 0 principales preservados.
  • 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.

 

Métodos

Variables usadas

Datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) del 2010 al 2014 (5 años) para las siguientes estimaciones:

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
    • Población civil con discapacidades
    • 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

Para el SVI 2014, incluimos dos variables adjuntas: 1) estimaciones de la cantidad de personas sin seguro médico en 2010-2014 ACS, y 2) una estimación de la población diurna, derivada de estimaciones del LandScan 2012. Estas variables adjuntas se excluyeron de las clasificaciones en el SVI.

En la base de datos se incluyen las estimaciones de datos en bruto y los porcentajes para cada variable en cada área censal. También se incluyen los márgenes de error (MOE) para cada estimación, con el estándar del 90 % de la Oficina del Censo. 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). Debido a los tamaños relativamente pequeños de las muestras, algunos márgenes de error son altos. Es importante identificar el nivel de error aceptable en todo análisis.

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. Los valores de la clasificación en percentiles varían del 0 al 1, y los valores más altos indican mayor vulnerabilidad.

Con respecto a cada área censal, hicimos la clasificación en percentiles para 1) las quince variables individuales, 2) las cuatro categorías, y 3) una posición 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.

Las cuatro variables de clasificación de categorías sumadas, detalladas en el diccionario de datos a continuación, son las siguientes:

  • Situación socioeconómica – RPL_THEME1
  • Composición del hogar y discapacidad – RPL_THEME2
  • Condición de minoría e idioma – RPL_THEME3
  • Tipo de vivienda y medio de transporte – RPL_THEME4

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. La variable de clasificación de la suma general de las áreas censales es RPL_THEMES.

Alertas

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.

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

Diccionario de datos del SVI 2014
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. Los valores -999 representan “datos nulos” o “ningún dato”.

Las cuatro variables de clasificación de categorías sumadas, detalladas en el diccionario de datos a continuación, son las siguientes:

  • Situación socioeconómica – RPL_THEME1
  • Composición del hogar y discapacidad – RPL_THEME2
  • Condición de minoría e idioma – RPL_THEME3
  • Tipo de vivienda y medio de transporte – RPL_THEME4

La variable de clasificación de la suma general de las áreas censales es RPL_THEMES.

Diccionario de datos del SVI 2014
NOMBRE DE LA VARIABLE 2014 DESCRIPCIÓN 2014 CATEGORÍA TABLA(S) DEL CENSO O EL SVI CÁLCULO DEL CASILLERO EN LA TABLA DESCRIPCIÓN DEL CÁLCULO NOTAS
ST Código FIPS a nivel estatal S0601 FIPS En Excel, del código FIPS a nivel de área censal, LEFT (FIPS, 2)
STATE Nombre del estado S0601 GEO.display-label En Excel, use “DATA| Text to Columns” para extraer el nombre del estado
ST_ABBR Abreviatura del estado No corresponde No corresponde Se juntó con el shapefile de límites de los estados en Esri
STCNTY Código FIPS a nivel de condado S0601 FIPS En Excel, del código FIPS a nivel de área censal, LEFT (FIPS, 5) En la base de datos del SVI, el casillero de 5 dígitos STCNTY es el casillero de FIPS, usado de forma conjunta.
COUNTY Nombre del condado S0601 GEO.display-label En Excel, use “DATA| Text to Columns” para extraer el nombre del condado
FIPS Código FIPS a nivel de área censal S0601 GEO.id En Excel, RIGHT (GEO.id, 11)
LOCATION Descripción en forma de texto del área censal, el condado o el estado S0601 GEO.display-label
AREA_SQMI Área censal en millas cuadradas Archivo con los límites cartográficos del Censo. Áreas censales de los EE.UU. 2014, 500K ALAND * 3.86102e-7 Conversión de metros cuadrados a millas cuadradas
E_TOTPOP Estimación de la población, 2010-2014 ACS S0601 HC01_EST_VC01
M_TOTPOP Margen de error (MOE) en la estimación de la población, 2010-2014 ACS S0601 HC01_MOE_VC01
E_HU Estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2010-2014 ACS DP04 HC01_VC03
M_HU Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2010-2014 ACS DP04 HC02_VC03
E_HH Estimación de la cantidad de hogares, 2010-2014 ACS DP02 HC01_VC03
M_HH Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares, 2010-2014 ACS DP02 HC02_VC03
E_POV Estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2010-2014 ACS 1 B17001 HD01_VD02
M_POV Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2010-2014 ACS 1 B17001 HD02_VD02
E_UNEMP Estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2010-2014 ACS 1 DP03 HC01_VC07
M_UNEMP Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2010-2014 ACS 1 DP03 HC02_VC07
E_PCI Estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS. 1 B19301 HD01_VD01 Menos filas que otras variables. Se juntó con las áreas censales del Censo 2014. Contiene celdas con valores nulos (p.ej., -999).
M_PCI Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS 1 B19301 HD02_VD01 Menos filas que otras variables. Se juntó con las áreas censales del Censo 2014.
E_NOHSDP Estimación de la cantidad de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, 2010-2014 ACS 1 B06009 HD01_VD03
M_NOHSDP 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, 2010-2014 ACS 1 B06009 HD02_VD03
E_AGE65 Estimación de la cantidad de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS 2 S1501 HC01_EST_VC31
M_AGE65 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS 2 S1501 HC01_MOE_VC31
E_AGE17 Estimación de la cantidad de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS 2 B09001 HD01_VD01
M_AGE17 Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS 2 B09001 HD02_VD01
E_DISABL Estimación de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS 2 DP02 HC01_VC106
M_DISABL Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS 2 DP02 HC02_VC106
E_SNGPNT Estimación de la cantidad de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 -2014 ACS 2 DP02 HC01_VC09 + HC01_VC11 Estimación de familia con hombre como jefe de hogar, sin esposa presente – con sus propios hijos menores de 18 años + estimación de familia con mujer como jefa de hogar, sin esposo presente – con sus propios hijos menores de 18 años
M_SNGPNT Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 -2014 ACS 2 DP02 SQRT(HC02_VC09^2 + HC02_VC11^2) SQRT (margen de error en la estimación de familia con hombre como jefe de hogar, sin esposa presente – con sus propios hijos menores de 18 años^2 + estimación de familia con mujer como jefa de hogar, sin esposo presente – con sus propios hijos menores de 18 años^2)
E_MINRTY Estimación de la cantidad de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS 3 B01001H E_TOTPOP – HD01_VD01
M_MINRTY Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS 3 B01001H SQRT(M_TOTPOP^2 + HD02_VD01^2) SQRT (Margen de error en la estimación del total de población ^2 – margen de error en la estimación de la población de raza blanca que no son hispanos ^2)
E_LIMENG Estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS 3 B16005 HD01_VD07 + HD01_VD08 + HD01_VD12 + HD01_VD13 + HD01_VD17 + HD01_VD18 + HD01_VD22 + HD01_VD23 + HD01_VD29 + HD01_VD30 + HD01_VD34 + HD01_VD35 + HD01_VD39 + HD01_VD40 + HD01_VD44 + HD01_VD45 Estimación; hablantes nativos: – hablan español: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; hablantes nativos: – hablan español: – no hablan inglés “para nada” + estimación; hablantes nativos: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; hablantes nativos: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – no hablan inglés “para nada” + estimación; hablantes nativos: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; hablantes nativos: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – no hablan inglés “para nada” + estimación; hablantes nativos: – hablan otros idiomas: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; hablantes nativos: – hablan otros idiomas: – no hablan inglés “para nada” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan español: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan español: – no hablan inglés “para nada” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – no hablan inglés “para nada” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – no hablan inglés “para nada” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas: – hablan inglés “no tan bien” + estimación; nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas: – no hablan inglés “para nada”
M_LIMENG Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS 3 B16005 SQRT(HD02_VD07^2 + HD02_VD08^2 + HD02_VD12^2 + HD02_VD13^2 + HD02_VD17^2 + HD02_VD18^2 + HD02_VD22^2 + HD02_VD23^2 + HD02_VD29^2 + HD02_VD30^2 + HD02_VD34^2 + HD02_VD35^2 + HD02_VD39^2 + HD02_VD40^2 + HD02_VD44^2 + HD02_VD45^2) SQRT (Margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan español: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan español: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan otros idiomas: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de hablantes nativos: – hablan otros idiomas: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan español: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan español: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas indoeuropeos: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan idiomas asiáticos y de las islas del Pacífico: – no hablan inglés “para nada”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas: – hablan inglés “no tan bien”^2 + margen de error en la estimación de la cantidad de nacidos en el extranjero: – hablan otros idiomas: – no hablan inglés “para nada”^2)
E_MUNIT Estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC01_VC19 + HC01_VC20 Estimación; CANTIDAD DE UNIDADES EN LA ESTRUCTURA – total de unidades de vivienda – de 10 a 19 unidades + estimación; CANTIDAD DE UNIDADES EN LA ESTRUCTURA – total de unidades de vivienda – 20 o más unidades
M_MUNIT Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2010-2014 ACS 4 DP04 SQRT(HC02_VC19^2 + HC02_VC20^2) SQRT (margen de error en la estimación de la CANTIDAD DE UNIDADES EN LA ESTRUCTURA – total de unidades de vivienda – de 10 a 19 unidades^2 + margen de error; CANTIDAD DE UNIDADES EN LA ESTRUCTURA – total de unidades de vivienda – 20 o más unidades^2)
E_MOBILE Estimación de la cantidad de casas móviles, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC01_VC21
M_MOBILE Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de casas móviles, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC02_VC21
E_CROWD A nivel del hogar (unidades de vivienda ocupadas), estimación de más personas que habitaciones, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC01_VC113 + HC01_VC114 Estimación; CANTIDAD DE OCUPANTES POR HABITACIÓN – unidades de vivienda ocupadas – de 1.01 a 1.50 + estimación; CANTIDAD DE OCUPANTES POR HABITACIÓN – unidades de vivienda ocupadas – 1.51 o más
M_CROWD A nivel del hogar (unidades de vivienda ocupadas), margen de error (MOE) en la estimación de más personas que habitaciones, 2010-2014 ACS 4 DP04 SQRT(HC02_VC113^2 + HC02_VC114^2) SQRT(margen de error en la estimación de la CANTIDAD DE OCUPANTES POR HABITACIÓN – unidades de vivienda ocupadas – de 1.01 a 1.50^2+ margen de error en la estimación de la CANTIDAD DE OCUPANTES POR HABITACIÓN – unidades de vivienda ocupadas – 1.51 o más^2)
E_NOVEH Estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC01_VC84
M_NOVEH Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2010-2014 ACS 4 DP04 HC02_VC84
E_GROUPQ Estimación de la cantidad de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010 -2014 ACS 4 B26001 HD01_VD01
M_GROUPQ Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010 -2014 ACS 4 B26001 HD02_VD01
EP_POV Estimación del porcentaje de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza 1 S0601 HC01_EST_VC67
MP_POV Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza 1 S0601 HC01_MOE_VC67
EP_UNEMP Estimación del porcentaje de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada 1 DP03 HC03_VC12
MP_UNEMP Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada 1 DP03 HC04_VC12
EP_PCI Estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS 1 B19301 HD01_VD01 El valor es igual a E_PCI
MP_PCI Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS 1 B19301 HD02_VD01 El valor es igual a M_PCI
EP_NOHSDP Estimación del porcentaje de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior 1 S0601 HC01_EST_VC46
MP_NOHSDP Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior 1 S0601 HC01_MOE_VC46
EP_AGE65 Estimación del porcentaje de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS 2 S0101 HC01_EST_VC31
MP_AGE65 Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS 2 S0101 HC01_MOE_VC31
EP_AGE17 Estimación del porcentaje de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS 2 SVI (E_AGE17 / E_TOTPOP)*100 (Estimación de la cantidad de personas de 17 años o menores / estimación del total de población) * 100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que E_TOTPOP es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_AGE17 Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS 2 SVI ((SQRT(M_AGE17^2-((EP_AGE17/100)^2*M_TOTPOP^2)))/E_TOTPOP)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de la población menor de 18años^2 – (proporción estimada de personas de 17 años o menores^2 * margen de error en la estimación del total de población^2))) / estimación del total de población) * 100 Dos cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EP_DISABL Estimación del porcentaje de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS 2 DP02 HC03_VC106
MP_DISABL Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS 2 DP02 HC04_VC106
EP_SNGPNT Estimación del porcentaje de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010-2014 ACS 2 SVI (E_SNGPNT / E_HH) * 100 (Estimación de la cantidad de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años / estimación de la cantidad de hogares) * 100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que E_HH es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_SNGPNT Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010-2014 ACS 2 SVI ((SQRT(M_SNGPNT^2-((EP_SNGPNT/100)^2*M_HH^2)))/E_HH)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de hogares monoparentales^2 – (proporción estimada de hogares monoparentales^2 * margen de error en la estimación de hogares monoparentales^2))) / estimación de hogares monoparentales) * 100 Dos cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EP_MINRTY Estimación del porcentaje de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS 3 SVI (E_MINRTY/E_TOTPOP)*100 (Estimación de la cantidad de personas que pertenecen a una minoría / estimación del total de población) * 100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que E_HH es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_MINRTY Margen de error en la estimación del porcentaje de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS 3 SVI ((SQRT(M_MINRTY^2-((EP_MINRTY/100)^2*M_TOTPOP^2)))/E_TOTPOP)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de personas que pertenecen a una minoría^2 – (proporción estimada de personas que pertenecen a una minoría^2 * margen de error en la estimación del total de población^2))) / estimación del total de población) * 100
EP_LIMENG Estimación del porcentaje de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS 3 SVI y B16005 (E_LIMENG/HD01_VD01)*100 (Estimación de la cantidad de personas que hablan inglés “no tan bien” / estimación de la población de 5 años o mayores) * 100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que el total de población de 5 años o mayores es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_LIMENG Margen de error en la estimación del porcentaje de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS 3 SVI y B16005 ((SQRT(M_LIMENG^2-((EP_LIMENG/100)^2*HD02_VD01^2)))/HD01_VD01)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de la cantidad de personas que hablan inglés no tan bien^2 – (proporción estimada de las personas que hablan inglés no tan bien^2 * margen de error en la estimación de la población de 5 años o mayores^2))) / estimación de la población de 5 años o mayores) * 100 Dos cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EP_MUNIT Estimación del porcentaje de viviendas en estructuras de 10 o más unidades 4 SVI (E_MUNIT/E_HU)*100 (Estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades / estimación de la cantidad de unidades de vivienda)*100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que E_HU es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_MUNIT Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de viviendas en estructuras de 10 o más unidades 4 SVI ((SQRT(M_MUNIT^2-((EP_MUNIT/100)^2*M_HU^2)))/E_HU)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de viviendas en estructuras de 10 o más unidades^2 – (proporción estimada de viviendas en estructuras de 10 o más unidades^2 * margen de error en la estimación de unidades de vivienda^2))) / estimación de las unidades de vivienda) * 100 Dos cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EP_MOBILE Estimación del porcentaje de casas móviles 4 DP04 HC03_VC21
MP_MOBILE Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de casas móviles 4 DP04 HC04_VC21
EP_CROWD Estimación del porcentaje de unidades de vivienda ocupadas con más personas que habitaciones 4 SVI y DP04 (E_CROWD/HC01_VC04)*100 (Estimación de la cantidad de unidades de vivienda ocupadas con más personas que habitaciones / estimación de la cantidad de unidades de vivienda ocupadas)*100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que HC01_VC04 es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_CROWD Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de unidades de vivienda ocupadas con más personas que habitaciones 4 SVI y DP04 ((SQRT(M_CROWD^2-((EP_CROWD/100)^2*HC02_VC04^2)))/HC01_VC04)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de unidades de vivienda ocupadas con más personas que habitaciones^2 – (proporción estimada de las unidades de vivienda ocupadas con más personas que habitaciones^2 * margen de error en la estimación de unidades de vivienda ocupadas^2))) / estimación de las unidades de vivienda ocupadas) * 100 Dos cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EP_NOVEH Estimación del porcentaje de hogares sin ningún vehículo disponible 4 DP04 HC03_VC84
MP_NOVEH Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de hogares sin ningún vehículo disponible 4 DP04 HC04_VC84
EP_GROUPQ Estimación del porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010-2014 ACS 4 SVI (E_GROUPQ/E_TOTPOP)*100 (Estimación de la cantidad de personas en residencias grupales / estimación del total de población) * 100 Este cálculo llevó a algunos errores de división por 0 en los casos en que E_TOTPOP es igual a 0. Estas filas se revisaron con las proporciones estimadas en 0 y sus correspondientes márgenes de error en -999.
MP_GROUPQ Margen de error en la estimación del porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010-2014 ACS 4 SVI ((SQRT(M_GROUPQ^2-((EP_GROUPQ/100)^2*M_TOTPOP^2)))/E_TOTPOP)*100 ((SQRT(margen de error en la estimación de personas en residencias grupales^2 – (proporción estimada de personas en residencias grupales^2 * margen de error en la estimación del total de población^2))) / estimación del total de población) * 100 Sesenta y seis cálculos del margen de error llevaron a errores debido a que el valor bajo el signo de raíz cuadrada era negativo. En estas filas, como indica la Oficina del Censo, usamos la fórmula para razones derivadas, en lugar de la fórmula para proporciones derivadas. En lugar de usar la sustracción de la fórmula estándar, sumamos. Vea A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense), página A-15 (https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf).
EPL_POV Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza 1 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_POV con 4 dígitos significativos
EPL_UNEMP Estimación del porcentaje, en percentiles, de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada 1 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_UNEMP con 4 dígitos significativos
EPL_PCI Estimación en percentiles del ingreso per cápita 1 SVI En Excel: 1-(PERCENTRANK.INC en la matriz EP_PCI con 4 dígitos significativos) El ingreso per cápita está necesariamente a la inversa, ya que un nivel alto de ingreso es igual a un nivel bajo de vulnerabilidad, y viceversa. Los valores nulos (-999) se retiraron de la matriz antes de calcular las clasificaciones de los resultados en percentiles. El resultado de las celdas en las que se ingresó -999 se estableció en -999.
EPL_NOHSDP Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior 1 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_NOHSDP con 4 dígitos significativos
SPL_THEME1 Suma de las series para la categoría de situación socioeconómica 1 SVI EPL_POV + EPL_UNEMP + EPL_PCI + EPL_NOHSDP Los valores nulos (-999) se retiraron antes de calcular la suma de resultados. El resultado de las sumas con valores nulos en la misma fila se estableció en -999.
RPL_THEME1 Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de situación socioeconómica 1 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz SPL_THEME1 con 4 dígitos significativos Los valores nulos (-999) se retiraron de la matriz antes de calcular las clasificaciones de los resultados en percentiles. El resultado de las celdas en las que se ingresó -999 se estableció en -999.
EPL_AGE65 Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas de 65 años o mayores 2 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_AGE65 con 4 dígitos significativos
EPL_AGE17 Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas de 17 años o menores 2 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_AGE17 con 4 dígitos significativos
EPL_DISABL Estimación del porcentaje, en percentiles, de la población civil con discapacidades que no está internada 2 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_DISABL con 4 dígitos significativos
EPL_SNGPNT Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años 2 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_SNGPNT con 4 dígitos significativos
SPL_THEME2 Suma de las series para la categoría de composición del hogar 2 SVI EPL_AGE65 + EPL_AGE17 + EPL_DISABL + EPL_SNGPNT
RPL_THEME2 Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de composición del hogar 2 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz SPL_THEME2 con 4 dígitos significativos
EPL_MINRTY Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) 3 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_MINRTY con 4 dígitos significativos
EPL_LIMENG Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien” 3 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_LIMENG con 4 dígitos significativos
SPL_THEME3 Suma de las series para la categoría de condición de minoría e idioma 3 SVI EPL_MINRTY + EPL_LIMENG
RPL_THEME3 Clasificación en percentiles para la categoría de condición de minoría e idioma 3 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz SPL_THEME3 con 4 dígitos significativos
EPL_MUNIT Estimación del porcentaje, en percentiles, de viviendas en estructuras de 10 o más unidades 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_MUNIT con 4 dígitos significativos
EPL_MOBILE Estimación del porcentaje, en percentiles, de casas móviles 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_MOBILE con 4 dígitos significativos
EPL_CROWD Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares con más personas que habitaciones 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_CROWD con 4 dígitos significativos
EPL_NOVEH Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares sin ningún vehículo disponible 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_NOVEH con 4 dígitos significativos
EPL_GROUPQ Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz EP_GROUPQ con 4 dígitos significativos
SPL_THEME4 Suma de las series para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte 4 SVI EPL_MUNIT + EPL_MOBIL + EPL_CROWD + EPL_NOVEH + EPL_GROUPQ
RPL_THEME4 Clasificación en percentiles para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte 4 SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz SPL_THEME4 con 4 dígitos significativos
SPL_THEMES Suma de las categorías en las series SVI SPL_THEME1 + SPL_THEME2 + SPL_THEME3 + SPL_THEME4 Los valores nulos (-999) se retiraron antes de calcular la suma de resultados. El resultado de las sumas con valores nulos en la misma fila se estableció en -999.
RPL_THEMES Clasificación en percentiles a nivel general SVI En Excel: PERCENTRANK.INC en la matriz SPL_THEMES con 4 dígitos significativos Los valores nulos (-999) se retiraron de la matriz antes de calcular las clasificaciones de los resultados en percentiles. El resultado de las celdas en las que se ingresó -999 se estableció en -999.
F_POV Alerta: el porcentaje de personas que viven en la pobreza está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 1 SVI EPL_POV >= 0.90
F_UNEMP Alerta: el porcentaje de población civil que está desempleada está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 1 SVI EPL_UNEMP >= 0.90
F_PCI Alerta: el ingreso per cápita está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 1 SVI EPL_PCI >= 0.90 El resultado de las celdas en las que se ingresó -999 se estableció en -999.
F_NOHSDP Alerta: el porcentaje de personas que no han completado la educación secundaria superior está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 1 SVI EPL_NOHSDIP >= 0.90
F_THEME1 Suma de las alertas para la categoría de situación socioeconómica 1 SVI F_POV + F_UNEMP + F_PCI + F_NOHSDP Los valores nulos (-999) se retiraron antes de calcular la suma de resultados. El resultado de las sumas con valores nulos en la misma fila se estableció en -999.
F_AGE65 Alerta: el porcentaje de personas de 65 años o mayores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 2 SVI EPL_AGE65 >= 0.90
F_AGE17 Alerta: el porcentaje de personas de 17 años o menores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 2 SVI EPL_AGE17 >= 0.90
F_DISABL Alerta: el porcentaje de personas con una discapacidad está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 2 SVI EPL_DISABL >= 0.90
F_SNGPNT Alerta: el porcentaje de hogares monoparentales está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 2 SVI EPL_SNGPNT >= 0.90
F_THEME2 Suma de las alertas para la categoría de composición del hogar 2 SVI F_AGE65 + F_AGE17 + F_DISABL + F_SNGPNT
F_MINRTY Alerta: el porcentaje de personas que pertenecen a una minoría está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 3 SVI EPL_MINRTY >= 0.90
F_LIMENG Alerta: el porcentaje de personas cuyo dominio del inglés es limitado está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 3 SVI EPL_LIMENG >= 0.90
F_THEME3 Suma de las alertas para la categoría de condición de minoría e idioma 3 SVI F_MINRTY + F_LIMENG
F_MUNIT Alerta: el porcentaje de hogares en estructuras con múltiples unidades de vivienda está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 4 SVI EPL_MUNIT >= 0.90
F_MOBILE Alerta: el porcentaje de casas móviles está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 4 SVI EPL_MOBILE >= 0.90
F_CROWD Alerta: el porcentaje de hogares en condiciones de hacinamiento está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 4 SVI EPL_CROWD >= 0.90
F_NOVEH Alerta: el porcentaje de hogares sin ningún vehículo está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 4 SVI EPL_NOVEH >= 0.90
F_GROUPQ Alerta: el porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) 4 SVI EPL_GROUPQ >= 0.90
F_THEME4 Suma de las alertas para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte 4 SVI F_MUNIT + F_MOBILE + F_CROWD + F_NOVEH + F_GROUPQ
F_TOTAL Suma de las alertas para las cuatro categorías 4 SVI F_THEME1 + F_THEME2 + F_THEME3 + F_THEME4 Los valores nulos (-999) se retiraron antes de calcular la suma de resultados. El resultado de las sumas con valores nulos en la misma fila se estableció en -999.
E_UNINSUR Variable adjunta: estimación de la cantidad de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS S2701 HC02_EST_VC01
M_UNINSUR Variable adjunta: margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS S2701 HC02_MOE_VC01
EP_UNINSUR Variable adjunta: estimación del porcentaje de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS S2701 HC03_EST_VC01
MP_UNINSUR Variable adjunta: margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS S2701 HC03_MOE_VC01

Cruce de datos entre el SVI 2014 y el SVI 2010

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. Los valores -999 representan “datos nulos” o “ningún dato”.

Todas las variables para el CDC SVI 2014 provienen de la ACS 2010-2014.

El texto en azul que tiene ‘*’ al final indica que son datos del CDC SVI 2010 del censo decenal del 2010.

Los nombres de los casilleros de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense que cambiaron entre el 2010 y el 2014 se marcan con un ‘Sí’ o un ‘No’ en la columna ‘¿Ha cambiado el nombre del casillero desde el 2014?’.

Cruce de datos entre el SVI 2014 y el SVI 2010
DESCRIPCIÓN 2014 NOMBRE DE LA VARIABLE 2014 CATEGORÍA ¿HA CAMBIADO EL NOMBRE DEL CASILLERO DESDE EL 2010? NOMBRE DE LA VARIABLE 2010 DESCRIPCIÓN 2010 ¿HA CAMBIADO EL NOMBRE DEL CASILLERO DESDE EL 2000?
Abreviatura del estado ST No ST Abreviatura del estado No
Nombre del estado STATE No STATE Nombre del estado No
Código FIPS a nivel de condado STCNTY No No corresponde* No
Código FIPS a nivel de área censal FIPS No FIPS Código FIPS a nivel de área censal No
Descripción en forma de texto del área censal, el condado o el estado LOCATION No LOCATION Descripción en forma de texto del área censal, el condado o el estado No
Área censal en millas cuadradas AREA_SQMI No CENSUSAREA Área censal en millas cuadradas No
No corresponde* TOTPOP* Población total, 2010 SF1*
Estimación de la población, 2010-2014 ACS E_TOTPOP No E_TOTPOP Estimación de la población, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la población, 2010-2014 ACS M_TOTPOP No M_TOTPOP Margen de error (MOE) en la estimación de la población, 2006-2010 ACS No
No corresponde* HU* Unidades de vivienda, 2010 SF1*
Estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2010-2014 ACS E_HU No E_HU Estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2010-2014 ACS M_HU No M_HU Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de unidades de vivienda, 2006-2010 ACS No
Estimación de la cantidad de hogares, 2010-2014 ACS E_HH No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares, 2010-2014 ACS M_HH No No corresponde*
No corresponde* HH* Cantidad de hogares, 2010 SF1*
Estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2010-2014 ACS E_POV 1 No E_POV Estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, 2010-2014 ACS M_POV 1 No M_POV 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 No
Estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2010-2014 ACS E_UNEMP 1 No E_UNEMP Estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2010-2014 ACS M_UNEMP 1 No M_UNEMP Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, 2006-2010 ACS No
Estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS E_PCI 1 No E_PCI Estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS M_PCI 1 No M_PCI Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS No
Estimación de la cantidad de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, 2010-2014 ACS E_NOHSDP 1 No E_NOHSDIP Estimación de la cantidad de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior, 2006-2010 ACS No
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, 2010-2014 ACS M_NOHSDP 1 No M_NOHSDIP 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 No
No corresponde* 2 AGE65* Personas de 65 años o mayores, 2010 SF1*
No corresponde* 2 AGE17* Personas de 17 años o menores, 2010 SF1*
No corresponde* 2 SNGPRNT* Hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 SF1*
Estimación de la cantidad de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS E_AGE65 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS M_AGE65 2 No No corresponde*
Estimación de la cantidad de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS E_AGE17 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS M_AGE17 2 No No corresponde*
Estimación de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS E_DISABL 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS M_DISABL 2 No No corresponde*
Estimación de la cantidad de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 -2014 ACS E_SNGPNT 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010 -2014 ACS M_SNGPNT 2 No No corresponde*
No corresponde* 3 MINORITY* Pertenencia a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010 SF1*
Estimación de la cantidad de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS E_MINRTY 3 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS E_MINRTY 3 No No corresponde*
Estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS E_LIMENG 3 No E_LIMENG Estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS M_LIMENG 3 No M_LIMENG 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 No
Estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2010-2014 ACS E_MUNIT 4 No E_MUNIT Estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2010-2014 ACS M_MUNIT 4 No M_MUNIT Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de viviendas en estructuras de 10 o más unidades, 2006-2010 ACS No
Estimación de la cantidad de casas móviles, 2010-2014 ACS E_MOBILE 4 No E_MOBILE Estimación de la cantidad de casas móviles, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de casas móviles, 2010-2014 ACS M_MOBILE 4 No M_MOBILE Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de casas móviles, 2006-2010 ACS No
A nivel del hogar, estimación de más personas que habitaciones, 2010-2014 ACS E_CROWD 4 No E_CROWD A nivel del hogar, estimación de más personas que habitaciones, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación, a nivel del hogar, de más personas que habitaciones, 2010-2014 ACS M_CROWD 4 No M_CROWD Margen de error (MOE) en la estimación, a nivel del hogar, de más personas que habitaciones, 2006-2010 ACS No
Estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2010-2014 ACS E_NOVEH 4 No E_NOVEH Estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2010-2014 ACS M_NOVEH 4 No M_NOVEH Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de hogares sin ningún vehículo disponible, 2006-2010 ACS No
No corresponde* 4 GROUPQ Cantidad de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010 SF1 No
Estimación de la cantidad de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010-2014 ACS E_GROUPQ No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas en residencias grupales, en las que están internadas, 2010-2014 ACS M_GROUPQ 4 No No corresponde*
Estimación del porcentaje de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza EP_POV 1 No E_P_POV Estimación de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza MP_POV 1 No M_P_POV Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza No
Estimación del porcentaje de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada EP_UNEMP 1 No E_P_UNEMP Estimación de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada MP_UNEMP 1 No M_P_UNEMP Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada No
Estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS EP_PCI 1 No E_P_PCI Estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS No
Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2010-2014 ACS MP_PCI 1 No M_P_PCI Margen de error (MOE) en la estimación del ingreso per cápita, 2006-2010 ACS No
Estimación del porcentaje de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior EP_NOHSDP 1 No E_P_NOHSDIP Estimación de la proporción de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior MP_NOHSDP 1 No M_P_NOHSDIP 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 No
No corresponde* 2 P_AGE65 Proporción de personas de 65 años o mayores No
No corresponde* 2 P_AGE17 Proporción de personas de 17 años o menores No
No corresponde* 2 P_SNGPRNT Proporción de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años No
Estimación del porcentaje de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS EP_AGE65 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas de 65 años o mayores, 2010-2014 ACS MP_AGE65 2 No No corresponde*
Estimación del porcentaje de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS EP_AGE17 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas de 17 años o menores, 2010-2014 ACS MP_AGE17 2 No No corresponde*
Estimación del porcentaje de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS EP_DISABL 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de la población civil con discapacidades que no está internada, 2010-2014 ACS MP_DISABL 2 No No corresponde
Estimación del porcentaje de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010-2014 ACS EP_SNGPNT 2 No No corresponde*
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años, 2010-2014 ACS MP_SNGPNT 2 No No corresponde*
No corresponde* 3 P_MINORITY Proporción de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) No
Estimación del porcentaje de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS EP_MINRTY 3 No No corresponde*
Margen de error en la estimación del porcentaje de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas), 2010-2014 ACS MP_MINRTY 3 No No corresponde*
Estimación del porcentaje de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS EP_LIMENG 3 No E_P_LIMENG Estimación de la proporción de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien” No
Margen de error en la estimación del porcentaje de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, 2010-2014 ACS MP_LIMENG 3 No M_P_LIMENG Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien” No
Estimación del porcentaje de viviendas en estructuras de 10 o más unidades EP_MUNIT 4 No E_P_MUNIT Estimación de la proporción de viviendas en estructuras de 10 o más unidades No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de viviendas en estructuras de 10 o más unidades MP_MUNIT 4 No M_P_MUNIT Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de viviendas en estructuras de 10 o más unidades No
Estimación del porcentaje de casas móviles EP_MOBILE 4 No E_P_MOBILE Estimación de la proporción de casas móviles No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de casas móviles MP_MOBILE 4 No M_P_MOBILE Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de casas móviles No
Estimación del porcentaje de hogares con más personas que habitaciones EP_CROWD 4 No E_P_CROWD Estimación de la proporción de hogares con más personas que habitaciones No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de hogares con más personas que habitaciones MP_CROWD 4 No M_P_CROWD Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de hogares con más personas que habitaciones No
Estimación del porcentaje de hogares sin ningún vehículo disponible EP_NOVEH 4 No E_P_NOVEH Estimación de la proporción de hogares sin ningún vehículo disponible No
Margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de hogares sin ningún vehículo disponible MP_NOVEH 4 No M_P_NOVEH Margen de error (MOE) en la estimación de la proporción de hogares sin ningún vehículo disponible No
Porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no No corresponde* 4 P_GROUPQ Proporción de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no No
Estimación del porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010-2014 ACS EP_GROUPQ 4 No No corresponde*
Margen de error en la estimación del porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, 2010-2014 ACS MP_GROUPQ 4 No No corresponde*
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza EPL_POV 1 No E_PL_POV Estimación, en percentiles, de la proporción de personas que viven por debajo de la línea de la pobreza, sin considerar el margen de error (MOE) No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada EPL_UNEMP 1 No E_PL_UNEMP Estimación, en percentiles, de la proporción de población civil (de 16 años o mayores) que está desempleada, sin considerar el margen de error (MOE) No
Estimación en percentiles del ingreso per cápita EPL_PCI 1 No E_PL_PCI Estimación en percentiles del ingreso per cápita, sin considerar el margen de error (MOE) No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas (de 25 años o mayores) que no han completado la educación secundaria superior EPL_NOHSDP 1 No E_PL_NOHSDIP Estimación, en percentiles, 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) No
Suma de las series para la categoría de situación socioeconómica SPL_THEME1 1 No S_PL_THEME1 Suma de la serie E_PLxxx para la categoría de situación socioeconómica No
Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de situación socioeconómica RPL_THEME1 1 No R_PL_THEME1 Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de situación socioeconómica No
No corresponde* 2 PL_AGE65 Proporción, en percentiles, de personas de 65 años o mayores No
No corresponde* 2 PL_AGE17 Proporción, en percentiles, de personas de 17 años o menores No
No corresponde* 2 PL_SNGPRNT Proporción, en percentiles, de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas de 65 años o mayores EPL_AGE65 2 No No corresponde*
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas de 17 años o menores EPL_AGE17 2 No No corresponde*
Estimación del porcentaje, en percentiles, de la población civil con discapacidades que no está internada EPL_DISABL 2 No No corresponde*
Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares monoparentales con hijos menores de 18 años EPL_SNGPNT 2 No No corresponde*
Suma de las series para la categoría de composición del hogar SPL_THEME2 2 No S_PL_THEME2 Suma de la serie PLxxx para la categoría de composición del hogar No
Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de composición del hogar RPL_THEME2 2 No R_PL_THEME2 Clasificación en percentiles para el resumen de la categoría de composición del hogar No
No corresponde* 3 PL_MINORITY Proporción, en percentiles, de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas que pertenecen a una minoría (todas las personas, excepto las de raza blanca que no son hispanas) EPL_MINRTY 3 No No corresponde*
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien” EPL_LIMENG 3 No E_PL_LIMENG Estimación de la proporción, en percentiles, de personas (de 5 años o mayores) que hablan inglés “no tan bien”, sin considerar el margen de error (MOE) No
Suma de las series para la categoría de condición de minoría e idioma SPL_THEME3 3 No S_PL_THEME3 Suma de la serie PLxxx para la categoría de condición de minoría e idioma No
Clasificación en percentiles para la categoría de condición de minoría e idioma RPL_THEME3 3 No R_PL_THEME3 Clasificación en percentiles para la categoría de condición de minoría e idioma No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de viviendas en estructuras de 10 o más unidades EPL_MUNIT 4 No E_PL_MUNIT Estimación de la proporción, en percentiles, de viviendas en estructuras de 10 o más unidades No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de casas móviles EPL_MOBILE 4 No E_PL_MOBILE Estimación de la proporción, en percentiles, de casas móviles No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares con más personas que habitaciones EPL_CROWD 4 No E_PL_CROWD Estimación de la proporción, en percentiles, de hogares con más personas que habitaciones No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de hogares sin ningún vehículo disponible EPL_NOVEH 4 No E_PL_NOVEH Estimación de la proporción, en percentiles, de hogares sin ningún vehículo disponible No
No corresponde* 4 PL_GROUPQ Estimación de la proporción, en percentiles, de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no No
Estimación del porcentaje, en percentiles, de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no EPL_GROUPQ 4 No No corresponde*
Suma de las series para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte SPL_THEME4 4 No S_PL_THEME4 Suma de la serie PLxxx para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte No
Clasificación en percentiles para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte RPL_THEME4 4 No R_PL_THEME4 Clasificación en percentiles para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte No
Suma de las categorías en las series SPL_THEMES No S_PL_THEMES Suma de las categorías en la serie PLxxx No
Clasificación en percentiles a nivel general RPL_THEMES No R_PL_THEMES Clasificación en percentiles a nivel general No
Alerta: el porcentaje de personas que viven en la pobreza está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_POV 1 No F_PL_POV Alerta: la proporción de personas que viven en la pobreza está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de población civil que está desempleada está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_UNEMP 1 No F_PL_UNEMP Alerta: la proporción de población civil que está desempleada está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el ingreso per cápita está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_PCI 1 No F_PL_PCI Alerta: el ingreso per cápita está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de personas que no han completado la educación secundaria superior está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_NOHSDP 1 No F_PL_NOHSDIP Alerta: la proporción de personas que no han completado la educación secundaria superior está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Suma de las alertas para la categoría de situación socioeconómica F_THEME1 1 No F_PL_THEME1 Suma de las alertas para la categoría de situación socioeconómica No
Alerta: el porcentaje de personas de 65 años o mayores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_AGE65 2 No F_PL_AGE65 Alerta: la proporción de personas de 65 años o mayores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de personas de 17 años o menores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_AGE17 2 No F_PL_AGE17 Alerta: la proporción de personas de 17 años o menores está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de personas con una discapacidad está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_DISABL 2 No No corresponde*
Alerta: el porcentaje de hogares monoparentales está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_SNGPNT 2 No F_PL_SNGPRNT Alerta: la proporción de hogares monoparentales está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Suma de las alertas para la categoría de composición del hogar F_THEME2 2 No F_PL_THEME2 Suma de las alertas para la categoría de composición del hogar No
Alerta: el porcentaje de personas que pertenecen a una minoría está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_MINRTY 3 No F_PL_MINORITY Alerta: la proporción de personas que pertenecen a una minoría está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de personas cuyo dominio del inglés es limitado está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_LIMENG 3 No F_PL_LIMENG Alerta: la proporción de personas cuyo dominio del inglés es limitado está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Suma de las alertas para la categoría de condición de minoría e idioma F_THEME3 3 No F_PL_THEME3 Suma de las alertas para la categoría de condición de minoría e idioma No
Alerta: el porcentaje de hogares en estructuras con múltiples unidades de vivienda está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_MUNIT 4 No F_PL_MUNIT Alerta: la proporción de hogares en estructuras con múltiples unidades de vivienda está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de casas móviles está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_MOBILE 4 No F_PL_MOBILE Alerta: la proporción de casas móviles está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de hogares en condiciones de hacinamiento está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_CROWD 4 No F_PL_CROWD Alerta: la proporción de hogares en condiciones de hacinamiento está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de hogares sin ningún vehículo está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_NOVEH 4 No F_PL_NOVEH Alerta: la proporción de hogares sin ningún vehículo está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) No
Alerta: el porcentaje de personas en residencias grupales, en las que pueden estar internadas o no, está en el percentil 90 (1 = Sí, 0 = No) F_GROUPQ 4 No F_PL_GROUPQ 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) No
Suma de las alertas para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte F_THEME4 4 No F_PL_THEME4 Suma de las alertas para la categoría de tipo de vivienda y medio de transporte No
Suma de las alertas para las cuatro categorías F_TOTAL 4 No F_PL_TOTAL Suma de las alertas para las cuatro categorías No
Variable adjunta: estimación de la cantidad de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS E_UNINSUR No No corresponde*
Variable adjunta: margen de error (MOE) en la estimación de la cantidad de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS M_UNINSUR No No corresponde*
Variable adjunta: estimación del porcentaje de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS EP_UNINSUR No No corresponde*
Variable adjunta: margen de error (MOE) en la estimación del porcentaje de personas sin seguro médico en el total de población civil que no está internada, 2010-2014 ACS MP_UNINSUR No No corresponde*
Variable adjunta: cantidad de población diurna estimada, LandScan 2012 E_DAYPOP No No corresponde*
Esta página fue revisada: el 20 de septiembre del 2021