Documentación del CDC SVI 2018

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Documentación del CDC SVI 2018 – 31 de enero del 2020

Vea el diccionario de datos a continuación.

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 de los CDC?

El Programa de Investigaciones, Análisis y Servicios Geoespaciales (GRASP) de la ATSDR ha creado el Índice de Vulnerabilidad Social de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (de aquí en adelante, CDC SVI o, simplemente, SVI) 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 SVI indica la vulnerabilidad relativa de cada área censal 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, SVI 2014, SVI 2016 y SVI 2018 también tienen sus respectivas clasificaciones a nivel de condado. Las notas a continuación que describen los métodos usados en “áreas censales” también se refieren a los métodos usados en los condados.

¿Cómo puede el CDC 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 CDC SVI puede usarse para lo siguiente:

• Asignar fondos de preparación para emergencias según las necesidades de las comunidades.
• Estimar el tipo y la cantidad 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 las bases de datos del CDC SVI

• El SVI 2014, SVI 2016 y SVI 2018 están disponibles para ser descargados en formato shapefile: https://www.atsdr.cdc.gov/es/placeandhealth/svi/data_documentation_download.html. El SVI 2014 y SVI 2016 también están disponibles por medio de ArcGIS Online. Busque en “Índice de Vulnerabilidad Social de los CDC”.
• Para el SVI 2000 y el SVI 2010, mantenga los datos en el formato de base de datos geoespacial al descargarlos de https://www.atsdr.cdc.gov/es/placeandhealth/svi/data_documentation_download.html. Al convertirlos al formato shapefile se cambian los nombres de los casilleros.
• Los nombres de los casilleros en la ACS cambiaron entre el SVI 2016 y el SVI 2018. Los cambios de nombres se destacan en el diccionario de datos que se presenta a continuación.
• 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 se clasifican unas frente a otras. 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 se clasifican solo frente a otras áreas censales 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/newsroom/blogs/random-samplings/2012/07/decoding-state-county-census-tracts-versus-tribal-census-tracts.html). 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 = 645 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.
• Cuando están disponibles, usamos los márgenes de error (MOE) calculados en el Censo. Si los márgenes de error del Censo no están disponibles, por ejemplo, al agregar las variables en una tabla, usamos las fórmulas de aproximación provistas en el Censo en el Apéndice A (páginas A-14 a A-17) de A Compass for Understanding and Using American Community Survey Data (Guía para entender y usar los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense): https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2008/acs/ACSGeneralHandbook.pdf

Si se requieren márgenes de error más precisos, vea los métodos y los datos del Censo con respecto a las tablas de duplicaciones de variaciones: https://www.census.gov/programs-surveys/acs/technical-documentation/variance-tables.html.

Para las tablas detalladas de 5 años de la ACS, “los usuarios pueden calcular los márgenes de error para los datos agregados mediante duplicaciones de las variaciones. Al contrario de las fórmulas de aproximación, este método lleva a un margen de error exacto, mediante un término de covariación”.

• La Oficina del Censo de los EE. UU. reporta que los errores en la recolección de datos no permitieron incluir los datos sobre ingreso y pobreza del condado de Río Arriba en Nuevo México. Vea una explicación más detallada de la Oficina del Censo: https://www.census.gov/programs-surveys/acs/technical-documentation/errata/125.html.
• Los códigos FIPS por lo general se definen como texto para preservar los valores cero (0) principales. Si está trabajando con archivos csv, se requieren los valores 0 principales para juntar o fusionar las tablas de manera adecuada. ArcGIS mantiene los valores 0 principales en los casilleros con códigos de FIPS de archivos csv. Para preservar los valores 0 principales y crear un archivo en Excel en Excel para Office 365, siga estos pasos:
  • Abra una hoja de cálculo en blanco en Excel.
  • Haga clic en Datos (Data) en el menú y elija el ícono De Texto/CSV (From Text/CSV)
  • Vaya hasta el archivo csv y elija Importar (Import).
  • En el casillero de diálogo que se abre, elija Transformar los Datos (Transform Data)
  • En el casillero de diálogo de editor de consultas (Power Query Editor), para cada una de las columnas de FIPS (ST, STCNTY, FIPS para áreas censales y ST, FIPS para condados), haga clic del lado derecho del mouse en el nombre de la columna y elija Cambiar el Tipo a Texto (Change Type to Text).
  • Como se solicita en el casillero de Cambiar el Tipo de Columna (Change Column Type), elija Remplazar la Actual (Replace Current). Haga clic en Cerrar (Close) y Cargar (Load).
  • Guarde como archivo xlsx de Excel.
• 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, o escriba al coordinador del SVI (svi_coordinator@cdc.gov).

 

Métodos

Variables usadas

Datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) del 2014 al 2018 (5 años) para las siguientes estimaciones:

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 2018, incluimos dos variables adjuntas: 1) estimaciones de la cantidad de personas sin seguro médico en 2014-2018 ACS, y 2) una estimación de la población diurna, derivada de estimaciones del LandScan 2018. 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].

Advertencia con respecto a la reproducibilidad

Al reproducir el SVI usando Excel de Microsoft o un software similar, los resultados podrían variar ligeramente con respecto a las bases de datos del sitio web del SVI o de ArcGIS Online. Esto se debe a una variación en la cantidad de espacios decimales que usan los diferentes programas de software. Para lograr la automatización, desarrollamos el SVI usando el lenguaje de programación SQL. Debido a que el lenguaje de programación SQL usa un nivel diferente de precisión, si se compara con Excel y software similares, al reproducir el SVI en Excel, este podría diferir ligeramente de las bases de datos del Cuanto SVI descargadas del sitio web del SVI. En futuras iteraciones del SVI, a partir del SVI 2018, modificaremos el proceso de automatización del SQL para construir el SVI, a fin de alinearlo con el de Excel de Microsoft. Si tiene preguntas, escríbale al coordinador del SVI (svi_coordinator@cdc.gov).

Diccionario de datos del CDC SVI 2018: los nombres de los casilleros de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense que cambiaron entre el 2016 y el 2018 se destacan en ROJO y se marcan con un ‘Sí’ o un ‘No’ en la columna ‘¿Ha cambiado el nombre del casillero desde el 2016?’.

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.