Gracias por el A2A.
Esta es una pregunta en la que realmente necesita comprender la información subyacente para comprender el resultado. Estoy obteniendo un 58%, pero me doy cuenta de que no soy un experto en categorizaciones STEM o Humanidades. Explicaré cómo llegué a ese número, y si no está de acuerdo con alguna de mis suposiciones, le sugeriré una forma de modificar los números según sus necesidades.
No hay una categoría en el censo que diga “STEM o Humanidades”. Hay algunos elementos de datos para el “Campo de grado” (para que pueda decidir si es STEM o Humanidades) y hay un elemento de datos para “Logro educativo” (para que pueda decidir si es de pregrado).
La forma difícil sería tomar FOD1P (campo recodificado de grado – primera entrada) y FOD2P (segunda entrada) y reagruparlas en STEM y Humanidades (¿y otras?). No es tan difícil si sabes qué campo pertenece a qué categoría, pero hay alrededor de 175 entradas que deberías barajar en la hoja de cálculo para agruparlas. Utilice también la dimensión SCHL para encontrar personas con títulos de Bachiller y Asociados. Comprenda que esto no contará a las personas que se graduaron, pero primero obtuvieron un título universitario. Dado que estamos buscando un porcentaje, si suponemos que el porcentaje de quienes cursan estudios avanzados será similar en STEM y Humanidades, esto no es un problema.
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Lo hice de una manera más fácil, lo cual es cierto, puede que no sea tan válido. Creé esta tabulación, que usa el campo SCHL (como se describió anteriormente), pero en lugar de usar los 175 elementos de “Campo de Grado” mencionados anteriormente, usé Sciengp (Campo de Grado de Ciencia e Ingeniería de la Bandera) y Sciengrlp (Campo de Grado de Ciencia e Ingeniería relacionada con la bandera). Decidí, para mi cálculo, que si alguien tenía una bandera de Ciencia e Ingeniería o una bandera relacionada, pertenecía al grupo STEM. Puse a todos los demás en el grupo de Humanidades. Puede optar por categorizaciones completamente diferentes, en cuyo caso le sugiero que ejecute las tabulaciones como describí al principio (use la aplicación gratuita de Android “Gateway To MAST” para ejecutar pestañas gratuitas, eso es lo que hice, divulgación: lo escribí).
Detalles:
Estos datos se derivan del archivo PUMS (muestra de microdatos de uso público) 2014 ACS (American Community Survey) de la Oficina del Censo de los EE. UU. La tabulación se creó a través de la aplicación gratuita de Android Gateway To MAST (herramienta de análisis y simulación multidimensional).
Significados de las columnas en la hoja de cálculo:
Pwgtp: recuento de personas ponderadas. Debido a que el ACS es una muestra, cada persona está ponderada para indicar cuántas personas en los EE. UU. Están representadas por esa persona en particular.
LoVal / HiVal: Debido a que el ACS es una muestra ponderada, no se espera que los números sean 100% precisos. La Oficina del Censo nos ha dado una facilidad para indicar qué tan precisos son los números, y hay un 90% de confianza de que el número real (ya sea para Wgtp o Pwgtp) se encuentra entre HiVal y LoVal. Si LoVal es negativo, eso solo significa que el margen de error es mayor que el recuento, que es común cuando los recuentos son pequeños. Debería considerarse cero en estos casos.