Die Lösung bereitstellen und Daten hinzufügen
ArcGIS Solutions bieten branchenspezifische Konfigurationen für ArcGIS – abgestimmt auf wichtige Anforderungen und zur Unterstützung häufig auszuführender Workflows in Ihrer Organisation. Jede Lösung enthält eine oder mehrere Anwendungen, Surveys, Karten, Feature-Layer und ArcGIS Pro-Projekte, die Sie gemäß Ihren Anforderungen konfigurieren können.
Zunächst stellen Sie die Lösung Social Equity Analysis aus ArcGIS Online bereit und öffnen das ArcGIS Pro-Projekt aus der Lösung.
Die Lösung "Social Equity Analysis" herunterladen
Als Erstes melden Sie sich bei Ihrem ArcGIS-Konto an und suchen nach der Lösung Social Equity Analysis.
- Melden Sie sich bei Ihrem ArcGIS-Organisationskonto an.
Hinweis:
Wenn Sie über kein Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Klicken Sie oben auf dem Bildschirm auf die Schaltfläche Apps, und wählen Sie im App-Startprogramm die Option Lösungen aus.
Die Seite ArcGIS Solutions wird angezeigt.
- Geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge social equity ein.
- Klicken Sie auf die Kachel der Lösung Social Equity Analysis.
Das Fenster Social Equity Analysis wird angezeigt.
- Sehen Sie sich im Fenster Social Equity Analysis die Folien an, in denen der Lösungs-Workflow beschrieben wird.
Die Lösung Social Equity Analysis besteht aus vier wichtigen Komponenten:
- Evaluate community conditions and actions: Diese Komponente umfasst die Darstellung der Bedingungen in der Gemeinde auf der Karte, das Erstellen zusammengesetzter Indizes und die Identifizierung demografischer Muster sowie die Auswahl von Standorten auf der Grundlage von Gleichbehandlungszielen.
- Measure progress over time: Diese Komponente umfasst eine interaktive Legende, um den Index der Gemeindemerkmale für die breite Öffentlichkeit freizugeben.
- Increase transparency and public trust: Diese Komponente umfasst eine Vorlage für eine ArcGIS Hub-Site, um die Fortschritte bei den Initiativen oder Programmen zur Gleichbehandlung für die Öffentlichkeit und die Interessengruppen freizugeben. Sie enthält auch einen Survey123Survey123-Survey für ein allgemeines Feedback der Öffentlichkeit.
Dieses Lernprogramm behandelt schwerpunktmäßig die erste Komponente: Evaluate community conditions and actions.
- Wenn Sie die Folien durchgesehen haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Jetzt bereitstellen.
Daraufhin wird die Seite Eigene Lösungen angezeigt, und die Lösung Social Equity Analysis wird bereitgestellt.
Als Nächstes laden Sie die Desktop-Anwendungsvorlage der Lösung herunter, um sie in ArcGIS Pro zu öffnen.
- Zeigen Sie auf die Lösung Social Equity Analysis, und klicken Sie auf Öffnen.
- Führen Sie einen Bildlauf zum Abschnitt Lösungsinhalte durch, und klicken Sie auf SocialEquityAnalysis.
Daraufhin wird die Elementseite SocialEquityAnalysis angezeigt. Dies ist die Elementseite für das ArcGIS Pro-Lösungspaket Social Equity Analysis.
- Klicken Sie auf Herunterladen.
- Entzippen und öffnen Sie den Inhalt von SocialEquityAnalysis.zip. Doppelklicken Sie auf die Projektdatei SocialEquityAnalysis, um das Projekt in ArcGIS Pro zu öffnen.
Das ArcGIS Pro-Projekt wird mit einer leeren Karte geöffnet.
Blockgruppendaten hinzufügen
Als Nächstes fügen Sie die Layer hinzu, die Sie benötigen, um eine Indexkarte für soziale Gerechtigkeit zu erstellen. Dies sind beispielsweise Zählbezirke, Schulstandorte, demografische Daten und Gesundheitsdaten.
- Blenden Sie im ArcGIS Pro-Projekt im Bereich Katalog die Option Tasks ein, und doppelklicken Sie auf Social Equity Analysis.
Tipp:
Wenn der Bereich Katalog nicht angezeigt wird, klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Ansicht und dann in der Gruppe Fenster auf Bereich "Katalog".
Der Bereich Tasks wird angezeigt.
Der Bereich Tasks enthält einen Prozess, mit dem Sie durch die Verwendung von Werkzeugen in ArcGIS Pro geführt werden. Dabei identifizieren Sie einen Interessenbereich, bewerten, welche Gemeinden unverhältnismäßig stark betroffen oder belastet sind, und ermitteln, wo Maßnahmen getroffen werden sollten, um die unverhältnismäßigen Auswirkungen oder Ergebnisse zu beheben. Zunächst bereiten Sie die Daten für Einrichtungen und Ergebnisse vor.
- Blenden Sie im Bereich Tasks die Option Identify Study Area, Create and Prepare Variables ein, und doppelklicken Sie auf Identify study area and enrich with demographic variables.
Das Fenster Daten hinzufügen wird angezeigt.
- Klicken Sie im Fenster Daten hinzufügen unter Portal auf Living Atlas. Geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge usa census block group boundaries ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Klicken Sie auf USA Census Block Group Boundaries des Besitzers esri_dm.
- Klicken Sie auf OK.
Daraufhin wird der Layer USA Census BlockGroups der Karte hinzugefügt.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Nächster Schritt.
Im nächsten Schritt im Bereich Tasks werden Sie angewiesen, auf Ihren Berichtsbereich zu zoomen. Sie zoomen näher an Toledo, Ohio, heran.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Abfrage auf Suchen.
Daraufhin wird der Bereich Suchen geöffnet.
- Geben Sie im Bereich Suchen in der Suchleiste die Zeichenfolge Toledo, OH ein, und drücken Sie die EINGABETASTE.
Die Karte wird auf Toledo, Ohio, gezoomt.
- Schließen Sie den Bereich Suchen. Verkleinern Sie die Karte, bis Sie den größten Teil des Bundesstaates Ohio sehen.
Sie sehen, dass der Layer USA Census BlockGroups Daten für die gesamten Vereinigten Staaten enthält, aber Sie möchten nur Daten für Lucas County, den Landkreis, in dem sich die Stadt Toledo befindet, analysieren. Sie erstellen eine Definitionsabfrage, um die sichtbaren Blockgruppen auf die in Lucas County zu begrenzen. Bevor Sie den Definitionsabfrageausdruck für den Layer erstellen können, ermitteln Sie die eindeutige ID für den Landkreis.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Auswählen.
- Zoomen Sie in der Karte auf Toledo, und klicken Sie auf einen Zählbezirk in der Nähe der Beschriftung der Stadt Toledo.
Der ausgewählte Bezirk wird blau hervorgehoben, was bedeutet, dass er ausgewählt ist.
- Schließen Sie den Bereich Suchen.
- Klicken Sie am unteren Rand des Bereichs Tasks auf die Registerkarte Inhalt.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer USA Census BlockGroups, und klicken Sie auf Attributtabelle.
- Klicken Sie in der Attributtabelle auf Selektierte Datensätze anzeigen.
In der Tabelle wird nur die Zeile für den ausgewählten Bezirk angezeigt.
- Suchen Sie das Attribut STCOFIPS, und notieren Sie sich den Wert.
Die Abkürzung FIPS steht für Federal Information Processing System. STCO in STCOFIPS steht für State and County. FIPS-Codes sind Zahlen zur eindeutigen Identifizierung geographischer Bereiche. Die ersten beiden Ziffern des STCOFIPS-Codes stehen für den Code des Bundesstaates, in dem sich der Landkreis befindet. Die verbleibenden drei Ziffern stehen für einen bestimmten Landkreiscode.
Der STCOFIPS-Wert für Lucas County, Ohio, lautet 39095. Diese Information verwenden Sie zum Erstellen einer Definitionsabfrage für den Layer, sodass nur Daten für Lucas County angezeigt werden.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer USA Census BlockGroups.
Das Fenster Layer-Eigenschaften wird angezeigt.
- Klicken Sie im Fenster Layer-Eigenschaften auf Definitionsabfrage und dann auf Neue Definitionsabfrage.
- Erstellen Sie den Ausdruck Wobei gilt: STCOFIPS ist gleich 39095.
- Klicken Sie auf Übernehmen und dann auf OK.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Aufheben.
Im Layer werden jetzt nur die Blockgruppen in Lucas County, Ohio, angezeigt.
Die Blockgruppen mit demografischen Daten ergänzen
Nachdem nun die Blockgruppenunterteilungen in der Karte sichtbar sind, fügen Sie demografische Informationen für die einzelnen Blockgruppen hinzu.
- Kehren Sie zum Bereich Tasks zurück, und klicken Sie zweimal auf Nächster Schritt.
Der Bereich Enrich with Demographic Data wird angezeigt.
Im nächsten Task wird das Werkzeug Anreichern verwendet, um wichtige demografische Daten hinzuzufügen. Dieses Werkzeug verbraucht Credits.
Hinweis:
Für die Geokodierung werden Credits verbraucht. Credits sind die in ArcGIS verwendete Währung. Sie werden für bestimmte Transaktionen und Speichertypen wie das Speichern von Features, die Durchführung von Analysen und die Verwendung von Premium-Inhalt verbraucht. Für den Abgleich von Adressen beim Veröffentlichen einer Tabelle als gehosteter Feature-Layer mit ArcGIS World Geocoding Service werden Credits verbraucht. Hier erhalten Sie weitere Informationen zu Credits.
Wenn Sie wissen möchten, wie viele Credits in Ihrem ArcGIS Online-Konto verbleiben, klicken Sie oben auf der Seite auf Ihren Benutzernamen und dann auf Eigene Einstellungen. Klicken Sie auf der Seite Eigene Einstellungen auf Credits, um zu sehen, wie viele Credits in Ihrem Konto verbleiben.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Enrich with Demographic Data für Eingabe-Features die Option USA Census BlockGroups aus, und geben Sie für Ausgabe-Features den Text LucasCounty_Enrich ein.
Als Nächstes wählen Sie im Bereich Enrich with Demographic Data die Variablen aus, die Sie in Zusammenarbeit mit den Bürgern ermittelt haben.
In jedem Gerechtigkeitsanalyse-Workflow werden zur Erstellung eines Gerechtigkeitsindex andere Variablen oder Indikatoren ausgewählt, die auf der jeweiligen Gemeinde und den konkreten Maßnahmen basieren, mit denen Sie sich befassen möchten. Wie bereits erwähnt, ist der wichtigste Schritt des Gleichbehandlungsgrundsatz-Workflows die Beteiligung der von der Ungerechtigkeit betroffenen Bürger, die mit den Maßnahmen unterstützt werden sollen. Diese Bürger müssen bei der Bestimmung dieser Indikatoren einbezogen werden, bevor der Index erstellt wird.
- Klicken Sie unter Variablen auf die Schaltfläche "Entfernen" für die folgenden vorkonfigurierten Indikatoren.
Hinweis:
Wenn Sie eine Variable versehentlich entfernen, können Sie die Liste der Variablen zurücksetzen, indem Sie auf die Schaltfläche Zurück zum vorherigen Schritt am unteren Rand des Bereichs Tasks klicken. Klicken Sie dann auf Überspringen, um zum Schritt Enrich with Demographic Data to reporting areas zurückzukehren. Der Bereich Enrich with Demographic Data wird mit der vorkonfigurierten Variablenliste angezeigt.
- 2023 Total Population
- 2021 Population Age 65+ (ACS 5-Yr)
- 2023 Unemployed Population 16+
- 2023 Per Capita Income
- 2023 Median Household Income
- 2021 Pop Ratio Inc/Poverty: 2.00+ (ACS 5-Yr)
- 2021 Pop 19-34: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
- 2021 Pop 35-64: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
- 2021 HHs w/ Food Stamps/SNAP (ACS 5-Yr)
- 2021 Owner HHs with 0 Vehicles (ACS 5-Yr)
- 2021 Renter HH with 0 Vehicles (ACS 5-Yr)
- 2023 Owner Occupied HUs
Fünf Variablen verbleiben, wobei Prozent ausgewählt ist:
- 2023 Child Population
- 2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)
- 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
- 2023 Pop Age 25+: High School/ No Diploma
- 2021 HHs w No Internet Access (ACS 5-Yr)
Hinweis:
Für die Ausführung des Werkzeugs sind 23,95 Credits erforderlich.
Wenn Sie nicht über genügend Credits für diesen Schritt verfügen, können Sie das Lernprogramm mit dem bereitgestellten Layer LucasCounty_Enrich_Learn_2024 fortsetzen. Um diesen Layer hinzuzufügen, klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen. Suchen Sie nach LucasCounty_Enrich_Learn owner: Learn_ArcGIS, und wählen Sie in der Ergebnisliste den Layer LucasCounty_Enrich_Learn 2024 aus. Überspringen Sie diesen Schritt, um das Lernprogramm fortzusetzen.
- Klicken Sie im Bereich Enrich with Demographic Data auf Ausführen.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf LucasCounty_Enrich, und klicken Sie auf Attributtabelle.
Die ausgewählten Indikatoren wurden dem Blockgruppen-Layer hinzugefügt.
- Schließen Sie die Tabelle.
Filter für die Gesundheitsdaten hinzufügen
Als Nächstes möchten Sie Gesundheitsdaten hinzufügen, um sich über die aktuelle Asthmarate im Landkreis zu informieren. Sie fügen einen Layer der CDC (Centers for Disease Control and Prevention) hinzu, der Daten zur Verbreitung von Asthma auf Zählbezirksebene enthält.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen.
- Stellen Sie sicher, dass Sie in Living Atlas suchen, geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge places cdc ein, und drücken Sie die EINGABETASTE.
- Doppelklicken Sie auf den Gruppen-Layer PLACES: Local Data for Better Health von data_cdc.
Der Inhalt des Gruppen-Layers wird angezeigt. Sie benötigen nur den Layer Tracts.
- Klicken Sie auf den Layer Tracts und dann auf OK.
Der Layer Tracts wird der Karte hinzugefügt. Mit der Standardsymbolisierung werden die Zählbezirke nach dem Prozentsatz der Bevölkerung ohne Krankenversicherung in diesen Zählbezirken angezeigt. Sie interessieren sich für die Daten zur Verbreitung von Asthma in diesem Layer, aber Sie müssen die Symbolisierung jetzt nicht ändern.
Mit dem Layer Tracts werden auch Daten für das gesamte Land angezeigt. Sie benötigen nur Daten für Lucas County. Bevor Sie wie weiter oben im Lernprogramm den Definitionsabfrageausdruck für den Layer erstellen können, möchten Sie die eindeutige ID für den Landkreis ermitteln.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Auswählen und klicken Sie auf einen Zählbezirk in der Nähe der Beschriftung für die Stadt Toledo.
Der ausgewählte Bezirk wird blau hervorgehoben, was bedeutet, dass er ausgewählt ist.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Tracts, und klicken Sie auf Attributtabelle.
- Klicken Sie in der Attributtabelle auf Selektierte Datensätze anzeigen.
In der Tabelle wird nur die Zeile für den ausgewählten Bezirk angezeigt.
- Führen Sie einen Bildlauf zum Attribut County FIPS durch, und notieren Sie sich den Wert.
Der Wert von County FIPS für Lucas County lautet 39095. Diese Information verwenden Sie zum Erstellen einer Definitionsabfrage für den Layer, sodass nur Daten für Lucas County angezeigt werden.
- Schließen Sie die Tabelle.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Tracts. Klicken Sie im Bereich Layer-Eigenschaften auf Definitionsabfrage.
- Klicken Sie auf Neue Definitionsabfrage, und erstellen Sie den Ausdruck Wobei gilt: County FIPS ist gleich 39095. Klicken Sie auf Übernehmen und dann auf OK.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Aufheben.
Der Layer Tracts zeigt jetzt Lucas County an.
Die verbleibenden Schritte im Bereich Tasks beziehen sich auf das Zusammenfassen und Berechnen der Einrichtungs-, Bedingungs- oder Ergebnisdaten und der Rate. Da die für Sie interessanten Ergebnisdaten bereits im Layer der CDC als Rate enthalten sind, müssen Sie die verbleibenden Schritte nicht ausführen. Da die CDC-Daten jedoch auf Bezirksebene bereitgestellt werden, wenden Sie mithilfe des Werkzeugs Räumliche Verbindung die Werte für die Verbreitungsrate von Asthma aus den Zählbezirksdaten auf die kleinere Datenmenge auf Blockgruppenebene an.
- Klicken Sie am oberen Rand des Bereichs Tasks auf die Pfeilschaltfläche "Zurück". Klicken Sie im daraufhin angezeigten Fenster Tasks auf Ja.
- Klicken Sie auf der Symbolleiste für den Schnellzugriff auf Speichern, um das Projekt zu speichern.
Räumliche Verbindung verwenden
Nachdem Sie Ihrem Projekt Gesundheitsdaten hinzugefügt und gefiltert haben, fügen Sie mit dem Werkzeug Räumliche Verbindung das Feld der Asthma-Prävalenz aus dem Layer Tracts zum Layer LucasCounty_Enrich hinzu.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Inhalt, um den Bereich Inhalt anzuzeigen.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Layer Tracts, zeigen Sie auf Datendesign, und wählen Sie Felder aus.
Die Ansicht "Felder" für den Layer Tracts wird angezeigt.
Der Layer enthält mehrere Felder für verschiedene von der CDC gemeldete Gesundheitsdaten, Sie interessieren sich jedoch nur für Daten zu Asthma. Indem Sie angeben, welches Feld sichtbar sein soll, erleichtern Sie sich die Suche nach dem für Sie relevanten Feld, wenn Sie Werkzeugparameter für den Rest des Workflows festlegen müssen.
- Deaktivieren Sie oben in der Ansicht "Felder" das Kontrollkästchen für Sichtbar.
Alle Felder sind deaktiviert.
Als Nächstes suchen Sie die Daten zur Verbreitung von Asthma und legen diese als einziges sichtbares Feld im Layer fest.
- Suchen Sie das Feld Current asthma crude prevalence (%), und aktivieren Sie das Kontrollkästchen Sichtbar für das Feld.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Felder in der Gruppe Änderungen auf Speichern, und schließen Sie die Ansicht "Felder".
Als Nächstes führen Sie das Werkzeug Räumliche Verbindung aus, um einen neuen Layer zu erstellen, der die Daten zur Verbreitung von Asthma und die demografischen Daten aus LucasCounty_Enrich enthält.
- Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Schaltfläche "Zurück".
- Geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge spatial join ein, und wählen Sie in der Ergebnisliste die Option Räumliche Verbindung aus.
- Geben Sie im Bereich des Werkzeugs Räumliche Verbindung die folgenden Parameter an:
- Wählen Sie für Ziel-Feature die Option LucasCounty_Enrich aus.
- Wählen Sie unter Verbindungs-Features die Option Tracts aus.
- Geben Sie unter Ausgabe-Feature-Class den Text LucasCounty_Enrich_AsthmaP ein.
- Wählen Sie für Verbindungsvorgang die Option Eins zu vielen verbinden aus.
- Wählen Sie für Zuordnungsoption die Option Mit Mittelpunkt in aus.
Sie verbinden den Layer Tracts, der Daten auf Zählbezirksebene enthält, mit dem Layer LucasCounty_Enrich, der Daten auf Blockgruppenebene enthält. Blockgruppen sind kleiner als die Bezirksebene. Indem Sie Eins zu vielen verbinden für Verbindungsvorgang und Mit Mittelpunkt in für Zuordnungsoption auswählen, weisen Sie die Werte auf Bezirksebene allen Blockgruppen im Bezirk zu.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Der Layer LucasCounty_Enrich_AsthmaP wird der Karte und dem Bereich Inhalt hinzugefügt.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den LucasCounty_Enrich_AsthmaP, und wählen Sie Attributtabelle aus. Erkunden Sie die Felder im Layer.
Die sozialen und demografischen Indikatoren sowie die Daten zur Verbreitung von Asthma befinden sich jetzt im gleichen Layer wie die Blockgruppen.
- Schließen Sie die Tabelle, und speichern Sie das Projekt.
Sie haben die Lösung Social Equity Analysis bereitgestellt und mithilfe der geführten Schritte die Bedingungen in der Gemeinde und interessante Maßnahmen ausgewertet. Sie haben Daten zu sozialen Merkmalen und Gesundheitsdaten zur Verbreitung von Asthma hinzugefügt. Als Nächstes erstellen Sie mithilfe der Lösung Social Equity Analysis Analyse- und Indexkarten.
Zusammengesetzten Index für soziale Gerechtigkeit erstellen
Nachdem Sie alle Daten vorbereitet haben, können Sie Karten erstellen, um zu verstehen, welche Informationen die Daten über die sozioökonomische und gesundheitliche Verteilung innerhalb der Gemeinde liefern können.
Hinweis:
In diesem Lernprogramm werden die Variablen zur Hautfarbe/ethnischen Herkunft nicht in den Index einbezogen, da wir später im Lernprogramm die Indexergebnisse nach Hautfarbe/ethnischer Herkunft aufschlüsseln werden, um die Unterschiede in den Erfahrungen und Bedürfnissen der einzelnen Gruppen besser zu verstehen. Jeder Index sollte spezifisch auf den Bezirk und den beabsichtigten Anwendungsfall des Index zugeschnitten sein. Daher kann es Situationen geben, in denen es wichtig ist, die Kategorien Hautfarbe/ethnische Herkunft in diesen Schritt des Indexerstellungsprozesses einzubeziehen.
Die wichtigste Komponente des Gleichbehandlungsgrundsatz-Workflows ist die Beteiligung der Bürger. Jede GIS-Analyse der sozialen Gerechtigkeit setzt voraus, dass von der Analyse betroffene Bürger beteiligt und eingebunden werden. Zu Beginn dieses Lernszenarios hat Ihre Organisation bereits begonnen, die Bürger einzubinden, um die sozioökonomischen Indikatoren und die Indikatoren für die Ergebnisse im Bereich Gesundheit zu identifizieren, mit denen Sie den Blockgruppen-Layer angereichert haben.
Als Nächstes visualisieren Sie die Gemeindemerkmale, geben die resultierende Karte für die Bürger frei und bitten um Feedback. Nachdem Sie die Zielgemeinden angesprochen und Feedback gesammelt haben, müssen Sie möglicherweise Überarbeitungen vornehmen, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten im Kontext mit den lokalen Gegebenheiten stehen und die Bedürfnisse der Bürger exakt widerspiegeln.
Gemeindemerkmale identifizieren
Sie erstellen eine Karte mit einem Feature-Layer und Diagrammen, um die Verteilung der sechs Indikatoren, die Sie zuvor im Lernprogramm festgelegt haben, darzustellen. Die Lösung Social Equity Analysis führt diese Berechnung mithilfe des Werkzeugs Zusammengesetzten Index berechnen aus.
Ein Index ist eine Zahl, der ein Anliegen von Interesse misst, oft etwas, was schwer direkt zu messen oder zu definieren ist, wie z. B. soziale Vulnerabilität oder Unternehmensinnovation. Das Werkzeug Zusammengesetzten Index berechnen erstellt einen Index, indem es mehrere Variablen zu einer einzigen Variablen kombiniert. Das Werkzeug folgt einem dreistufigen Workflow, in dem die Variablen vorverarbeitet und kombiniert werden und der Index nachbearbeitet wird.
Hinweis:
Weitere Informationen über das Werkzeug Zusammengesetzten Index berechnen finden Sie unter Werkzeug "Zusammengesetzten Index berechnen". Weitere Artikel, Anleitungen, Videos und Lernprogramme zu diesem Werkzeug finden Sie in der Lernprogramm-Reihe Einen zusammengesetzten Index mit ArcGIS Pro erstellen.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf die Pfeilschaltfläche "Zurück". Klicken Sie im Fenster Tasks auf Ja.
- Blenden Sie im Bereich Tasks die Option Zusammengesetzten Index erstellen ein, und doppelklicken Sie auf Create a community characteristics data.
Der Bereich des Werkzeugs Zusammengesetzten Index berechnen wird angezeigt.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Zusammengesetzten Index berechnen unter Eingabetabelle den Eintrag LucasCounty_Enrich_AsthmaP aus. Geben Sie für Ausgabe-Features oder -Tabelle den Text ChildAsthmaIndex ein.
- Klicken Sie neben Eingabevariablen auf die Schaltfläche Viele hinzufügen.
- Aktivieren Sie die folgenden Attribute, und klicken Sie auf Hinzufügen:
- 2023 Child Population: Percent
- 2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
- 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
- 2023 Pop Age 25+: High School/No Diploma: Percent
- 2021 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
- Current asthma crude prevalence (%)
Die sechs Variablen werden im Bereich des Werkzeugs Zusammengesetzten Index berechnen angezeigt.
Als Nächstes wählen Sie die Parameter für die Vorverarbeitung und Kombination der Indikatoren aus. Sie können den Parameter Voreingestellte Methode zum Skalieren und Kombinieren von Variablen zur Auswahl gängiger Methoden zur Skalierung und Kombination der Indikatoren auswählen. Sie können auch manuell eine Option für Methode zum Skalieren von Eingabevariablen und eine Option für Methode zum Kombinieren skalierter Variablen auswählen.
Hinweis:
Weitere Informationen über die Methoden zum Skalieren und Kombinieren von Variablen finden Sie unter Funktionsweise von "Zusammengesetzten Index berechnen".
Sie behalten vorerst die Standardauswahl bei, d. h. die Kombination der Werte durch den Mittelwert der skalierten Werte unter Verwendung der Minimum-zu-Maximum-Skalierungsmethode.
- Erweitern Sie Ausgabeeinstellungen. Geben Sie für Ausgabe-Indexname den Namen ChildAsthmaIndex ein.
- Geben Sie unter Minimal- und Maximalwerte des Ausgabe-Index für Minimum den Wert 0 ein. Geben Sie als Maximum den Wert 100 ein.
- Aktivieren Sie unter Zusätzliche klassifizierte Ausgaben die Kontrollkästchen für Gleiches Intervall, Quantil und Standardabweichung. Geben Sie für Ausgabe-Indexnummer der Klassen den Wert 10 ein.
Das Festlegen des Bereichs von Minimal- und Maximalwerte des Ausgabe-Index auf einen Bereich zwischen 0 und 100 ist eine Möglichkeit, den resultierenden Indexwert schnell verständlich zu machen.
Sie haben das Festlegen der Vorverarbeitungs-, Kombinations- und Nachverarbeitungsparameter im Werkzeug Zusammengesetzten Index berechnen abgeschlossen.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Die Indexkarte des resultierenden zusammengesetzten Index wird angezeigt.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Nächster Schritt.
Die Seite Interpretieren der Ergebnisse wird geöffnet.
Sie sollten die resultierende Karte und die Diagramme untersuchen, um die Verteilung des Index zu betrachten, um festzustellen, ob die Vorverarbeitungsschritte das gewünschte Ergebnis erzielt haben, und um alle Korrelationen zwischen den Eingabevariablen und dem Index zu überprüfen. Zu den weiteren Fragen, die zu berücksichtigen sind, zählen die folgenden:
- Entspricht der resultierende Index der Fragestellung und den Dimensionen des Index?
- Wie wirken sich die Eingangsvariablen auf den Ausgabe-Index aus?
- Gehören alle Eingabevariablen dazu oder können einige entfernt werden?
- Ist im Ausgabe-Index eine bestimmte Dimension oder Variable ungewollt gewichtet?
- Ist die räumliche Einheit auf der Grundlage der Eingabevariablen angemessen?
Hinweis:
Lesen Sie das Technical Paper Creating Composite Indices Using ArcGIS: Best Practices (PDF), um weitere Anleitungen, Tipps und Best Practices zu erhalten.
- Klicken Sie am unteren Rand des Bereichs Tasks auf Inhalt.
Im Bereich Inhalt enthält der Gruppen-Layer ChildAsthmaIndex Layers den Layer ChildAsthmaIndex sowie die anderen zusätzlichen Ausgaben, die Sie im Werkzeug Zusammengesetzten Index berechnen ausgewählt haben. Der Layer ChildAsthmaIndex enthält außerdem Diagramme, die vom Werkzeug automatisch erstellt wurden.
- Doppelklicken Sie für den Layer ChildAsthmaIndex auf das Diagramm Beziehungen zwischen skalierten Variablen und Index.
Das Diagramm wird angezeigt.
Die wichtigste zu untersuchende Zeile ist die unterste Zeile. Diese zeigt die Korrelation zwischen den ChildAsthmaIndex-Werten und den einzelnen Variablen an. Die Ergebnisse zeigen, dass keine von ihnen mit 0,90 oder höher zu hoch korreliert ist. Keine von ihnen ist zu niedrig (0,10 oder weniger) oder hat einen negativen Wert. Dies bedeutet, dass eine unbeabsichtigte Gewichtung oder ein ungleichmäßiger Einfluss der Variablen auf den Index unwahrscheinlich ist.
Sie können dieses Diagramm auch verwenden, um die Korrelation zwischen den Variablen zu bewerten, die zum Erstellen des zusammengesetzten Index verwendet werden. Bei der Bewertung der Korrelation zwischen Variablen wollen Sie vor allem sicherstellen, dass keine der Variablen hohe Korrelationswerte aufweist. In diesem Beispiel liegt der Wert der Variablen nicht über 0,53. Dies bedeutet, dass sie nicht allzu stark miteinander korrelieren.
- Schließen Sie das Diagramm.
- Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer ChildAsthmaIndex, und aktivieren Sie den Layer ChildAsthmaIndex - Quantile Classes.
Der Layer ChildAsthmaIndex - Quantile Classes wird jetzt auf der Karte angezeigt.
Diese Karte zeigt die Blockgruppen, die nach ihrem zusammengesetzten Indexwert in 10 gleiche Gruppen unterteilt sind. Die Blockgruppen in Class 10 sind die Blockgruppen im obersten 10. Perzentil der Blockgruppen mit dem höchsten Indexwert. Dies bedeutet, dass sie die höchste Priorität für Interventionsprogramme haben.
- Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer ChildAsthmaIndex - Quantile Classes, und aktivieren Sie den Layer ChildAsthmaIndex - Standard Deviation Classes.
Der Layer ChildAsthmaIndex - Standard Deviation Classes wird jetzt auf der Karte angezeigt.
Auf diesem Layer wird berechnet, um wie viele Standardabweichungen ein Indexwert über oder unter dem Mittelwert der Blockgruppen liegt. Diese Karte hilft Ihnen bei der Interpretation, in welchen Gebieten die Auswirkungen der zusammengesetzten Indexvariablen am stärksten ausgeprägt sind. Die Layer mit den Quantilen und der Standardabweichung zeigen verschiedene Methoden zur Priorisierung.
- Erkunden Sie selbständig die anderen Index-Ausgabe-Layer.
- Kehren Sie anschließend zum Bereich Tasks zurück und klicken Sie auf Nächster Schritt.
Die Seite Load output index into hosted feature layer wird angezeigt. Dieser Schritt ist zu diesem Zeitpunkt nicht erforderlich. Daher klicken Sie auf Fertigstellen, um den Task zu schließen.
- Klicken Sie auf Fertig stellen.
- Drücken Sie Strg+S, um das Projekt zu speichern.
Die Indexkarte der Gemeinde freigeben
Es ist wichtig, die resultierenden Gemeindemerkmaldaten für Interessengruppen in der Gemeinde freizugeben, damit diese sie überprüfen und sicherstellen können, dass die Daten die Gemeinde richtig darstellen. Außerdem können sie notwendige Anpassungen identifizieren, damit die Karte die Gemeinde besser widerspiegelt. Sie geben die Karte als Webkarte frei.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Freigeben. Klicken Sie in der Gruppe Freigeben als auf Webkarte.
Der Bereich Als Web-Layer freigeben wird angezeigt.
- Geben Sie im Bereich Als Web-Layer freigeben einen beschreibenden Satz für Zusammenfassung ein, und geben Sie für Tags ein paar relevante Wörter ein. Drücken Sie jeweils anschließend die EINGABETASTE.
- Aktivieren Sie unter Freigeben für das Kontrollkästchen Alle.
- Klicken Sie auf Analysieren.
Es wird eine Fehlermeldung angezeigt, die besagt, dass numerische IDs im Layer zulässig sein müssen, damit dieser als Web-Layer freigegeben werden kann.
- Doppelklicken Sie auf die Fehlermeldung.
Das Fenster Karteneigenschaften wird angezeigt.
- Aktivieren Sie im Fenster Karteneigenschaften das Kontrollkästchen Zuweisung eindeutiger numerischer IDs für die Freigabe von Web-Layern zulassen, und klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie im Bereich Als Web-Layer freigeben auf Analysieren.
Es werden keine weiteren Fehlermeldungen angezeigt.
- Klicken Sie auf Freigeben.
Der Layer wird als Web-Layer veröffentlicht.
- Klicken Sie auf Web-Layer verwalten.
Die Elementseite des Index-Layers für die Gemeindemerkmale wird im Browser angezeigt.
- Klicken Sie auf In Map Viewer öffnen.
Der Layer wird in Map Viewer geöffnet. In Map Viewer können Sie konfigurieren, welche Indikatoren in der Karte angezeigt werden sollen, und die Karte als Link freigeben, damit die Bürger die Daten überprüfen können.
Neben dem Freigeben der Karte mit den Ergebnissen für ChildAsthmaIndex können Sie auch Karten erstellen, die wichtige Indikatoren zeigen, beispielsweise den Prozentsatz der Bevölkerung nach Hautfarbe und ethnischer Herkunft, nach Internetzugang oder nach Armutsniveau.
Hier sind ein paar Fragen, die Sie den Bürgern stellen können:
- Entspricht die Verteilung dieses Indikators Ihrer Wahrnehmung in der Gemeinde oder in Ihrem Stadtviertel?
- Gibt es in den Ergebnissen für ChildAsthmaIndex Bereiche, bei denen es Sie aufgrund Ihrer Erfahrungen und Ihrer Kenntnis der Stadt überrascht, dass sie nicht priorisiert wurden?
- Gibt es weitere Indikatoren, die hinzugefügt werden sollten, um Bereiche, die priorisiert werden sollten, besser widerzuspiegeln?
Der Prozess der Bürgerbeteiligung besteht aus einem Dialog. Möglicherweise sind für diese Gespräche und die Entwicklung von Lösungen mehrere Durchläufe erforderlich. Der Prozess ist jedoch von großem Wert, da sichergestellt wird, dass die Analyse Erlebnisse und Erfahrungen widerspiegelt, die mit den Daten möglicherweise nicht erfasst werden können. Mit genaueren Ergebnissen können genauere Lösungen identifiziert werden.
Hinweis:
Wenn Sie mehr über die Verwendung von Map Viewer erfahren möchten, sehen Sie sich die ArcGIS-Lernprogramme Eine Karte von China erstellen und Eine Policy-Karte zur Bekämpfung von Gesundheitsproblemen erstellen an.
Die Karte wurde in einer Bürgerversammlung freigegeben, in der die Analysemethodik und die Karten vorgestellt wurden. Interessengruppen wie beispielsweise Eltern von örtlichen Schulen, vor Ort ansässige Ärzte, Nachbarschaftsgruppen und eine von der Gemeinde ernannte Kommission für öffentliche Gesundheit haben die Karte überprüft und Feedback gegeben. Als Nächstes integrieren Sie Ihre anhand des Feedbacks gewonnenen Erkenntnisse und passen die Karte so an, dass sie die Gemeinde genauer wiedergibt.
Die Gemeindemerkmaldaten anpassen
Nachdem Sie die Karte für die Gemeinde freigegeben haben, haben die Bewohner von Erfahrungen berichtet, die möglicherweise in der Karte der Gemeindemerkmale nicht berücksichtigt wurden. Demnach besteht eine weitere kumulative Belastung für Familien darin, dass es an Möglichkeiten für den Erwerb von Wohneigentum und an Verkehrsmitteln fehlt, was größtenteils auf systemische Hindernisse wie die Wirtschafts- und Wohnungspolitik zurückzuführen ist. Bewohner berichteten, dass es sinnvoll wäre, diejenigen zu berücksichtigen und zu priorisieren, die zur Miete wohnen und nicht über ein privates Fahrzeug verfügen. Diese Nachbarn sind besonders gefährdet durch Luftverschmutzung und den Verkehr, da sie viel zu Fuß unterwegs sind und öffentliche Verkehrsmittel nutzen, um zur Schule zu kommen. Dies ist besonders wichtig für diejenigen, die näher am Stadtzentrum leben, wo der Prozentsatz der Mieter ohne private Fahrzeuge höher ist.
Sie wenden das Gelernte an, um einen zusätzlichen Indikator aufzunehmen und eine aktualisierte Indexkarte der Gemeindemerkmale zu erstellen.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse. Klicken Sie in der Gruppe Geoverarbeitung auf Verlauf.
Im Bereich Verlauf werden alle Geoverarbeitungswerkzeuge angezeigt, die Sie bereits ausgeführt haben.
- Doppelklicken Sie im Bereich Verlauf auf Enrich with Demographic Data.
Daraufhin wird der Bereich des Werkzeugs Enrich with Demographic Data angezeigt. Er ist mit den Parametern ausgefüllt, die Sie weiter oben im Lernprogramm eingegeben haben.
Der Layer LucasCounty_Enrich_AsthmaP enthält bereits die anderen demografischen Indikatoren, die Sie weiter oben im Lernprogramm hinzugefügt haben, sowie die Gesundheitsdaten. Sie fügen diesem Layer mit dem Werkzeug Enrich with Demographic Data einen weiteren Indikator hinzu.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Enrich with Demographic Data für Eingabe-Features die Option LucasCounty_Enrich_AsthmaP aus. Geben Sie für Ausgabe-Features den Text LucasCounty_Enrich2 ein.
- Klicken Sie unter der Liste der Variablen auf Alle entfernen.
- Klicken Sie neben Variablen auf die Hinzufügen-Schaltfläche.
Das Fenster Daten-Browser wird angezeigt.
- Geben Sie in der Suchleiste den Text renter vehicles ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
Daraufhin wird eine Liste mit verwandten Variablen angezeigt.
- Klicken Sie für die Variable 2021 Renter HHs by Vehicles Avail: 0 (ACS 5-Yr) auf die Schaltfläche Ziffer, um ihre Auswahl aufzuheben, und klicken Sie auf die Schaltfläche Prozent, um sie auszuwählen. Aktivieren Sie dann das Kontrollkästchen für die Variable.
- Klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie im Bereich des Werkzeugs Add Demographics Data auf Ausführen.
Hinweis:
Da Sie wieder das Werkzeug Anreichern verwenden, sind für diesen Prozess Credits erforderlich. Für das Hinzufügen dieses einen Indikators sind 4,79 Credits erforderlich. Wenn Sie nicht über genügend Credits für diesen Schritt verfügen, können Sie das Lernprogramm mit einem bereitgestellten angereicherten Layer fortsetzen.
Um diesen Layer hinzuzufügen, klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen. Klicken Sie unter Portal auf ArcGIS Online, geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge LucasCounty_Enrich2 owner: Learn_ArcGIS ein, und drücken Sie die EINGABETASTE. Fügen Sie den Layer LucasCounty_Enrich2_Learn_2024 hinzu. Überspringen Sie diesen Schritt, um das Lernprogramm fortzusetzen.
Der Layer LucasCounty_Enrich2 wird der Karte und dem Bereich Inhalt hinzugefügt. Er enthält jetzt alle von der Gemeinde identifizierten Indikatoren, die in die Karte der Gemeindemerkmale aufgenommen werden sollen.
- Doppelklicken Sie im Bereich Verlauf auf Zusammengesetzten Index berechnen.
- Aktualisieren Sie im Bereich des Werkzeugs Zusammengesetzten Index berechnen die folgenden Angaben:
- Wählen Sie für Eingabetabelle die Option LucasCounty_Enrich2 aus.
- Geben Sie für Ausgabe-Features oder -Tabelle den Text ChildAsthmaIndex2 ein.
- Fügen Sie am Ende der Liste Eingabevariablen die Option 2021 Renter HHs by Vehicles Avail: 0 (ACS 5-Yr): Percent hinzu.
- Geben Sie unter Ausgabeeinstellungen für Ausgabe-Indexname den Namen ChildAsthmaIndex2 ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Der Layer ChildAsthmaIndex2 wird der Karte und dem Bereich Inhalt hinzugefügt.
Im Bereich Inhalt sehen Sie, dass die Legenden für die Layer ChildAsthmaIndex und ChildAsthmaIndex2 gleich sind. Der Unterschied zwischen den Layern besteht darin, dass der Layer ChildAsthmaIndex2 Berechnungen für einen zusätzlichen Indikator enthält, nämlich den Prozentsatz der Bewohner, die zur Miete wohnen und kein Fahrzeug besitzen.
Als Nächstes vergleichen Sie den ursprünglichen Layer ChildAsthmaIndex mit dem gerade erstellten aktualisierten Layer.
- Drücken Sie unter dem Gruppen-Layer ChildAsthmaIndex2 Layers die Strg-Taste und blenden Sie den Layer ChildAsthmaIndex2 aus.
Alle Layer des Gruppen-Layers werden ausgeblendet.
- Drücken Sie unter dem Gruppen-Layer ChildAsthmaIndex Layers die Strg-Taste und blenden Sie den Layer ChildAsthmaIndex sowie alle anderen Layer im Gruppen-Layer aus. Stellen Sie sicher, dass nur der Layer ChildAsthmaIndex und der Layer ChildAsthmaIndex2 aktiviert sind. Klicken Sie auf den Layer ChildAsthmaIndex2, um ihn auszuwählen.
Die Layer in beiden Gruppen-Layern sind jetzt ausgeblendet. Dies erleichtert den Vergleich der beiden Ergebnisse mit dem Werkzeug Vergleichen.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Feature-Layer. Klicken Sie in der Gruppe Vergleichen auf Ausblenden.
- Vergleichen Sie durch Klicken und Ziehen in der Karte die Layer ChildAsthmaIndex2 und ChildAsthmaIndex.
Im aktualisierten Layer ChildAsthmaIndex2 wurde eine Reihe von Blockgruppen stärker in den Vordergrund gerückt. Wahrscheinlich handelt es sich dabei um Bereiche, in denen ein höherer Anteil der Bewohner dem zusätzlichen Risiko ausgesetzt ist, mehr Zeit im Freien zu verbringen und Luftschadstoffen ausgesetzt zu sein, weil es in diesen Bereichen mehr Mieter ohne Fahrzeug gibt.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Karte. Klicken Sie in der Gruppe Navigieren auf Erkunden, um das Werkzeug Ausblenden zu deaktivieren.
- Wenden Sie das Gelernte an, um den Layer als Webkarte freizugeben und die resultierende Karte für Bürger und Interessengruppen freizugeben.
- Speichern Sie Ihr Projekt.
Da Sie in der ersten Runde der zusammengesetzten Indexkarte den wichtigen Schritt der Einbindung der Bürger ausgeführt haben, konnten Sie einen wichtigen und lokal relevanten Indikator in Ihre Analyse integrieren. Sie haben den Indikator der Analyse hinzugefügt und eine Karte erstellt, die besser zu den Erfahrungen und Bedürfnissen der Bürger passt.
Als Nächstes schlüsseln Sie die Indexergebnisse nach Hautfarbe/ethnischer Herkunft auf, und priorisieren Sie die Schulen im Landkreis, die sich aufgrund ihres Standorts am besten für die Durchführung des Programms zur gesundheitlichen Aufklärung der Öffentlichkeit eignen.
Den Index für soziale Gerechtigkeit auswerten und Vorschläge für Standorte des Programms machen
Beim Erstellen eines zusammengesetzten Indexes ist eine Bewertung des Indexes wichtig, um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie sich der Index auf die verschiedenen Teilpopulationen des Zielprojektbereichs auswirkt. In diesem Abschnitt ermitteln Sie mithilfe der Netzwerkanalyse, welche fünf öffentlichen Schulen am besten geeignet sind, um die Blockgruppen mit den höchsten Prioritätsindexwerten zu erreichen.
Demografische Daten aufschlüsseln
Aufgeschlüsselte Daten sind Daten, die nach Unterkategorien wie Hautfarbe/ethnische Herkunft, Geschlecht, Sprache usw. aufgeschlüsselt sind. Eine Aufschlüsselung der Daten kann die Vorteile und Nachteile der einzelnen Unterkategorien aufzeigen, die aus den aggregierten Daten möglicherweise nicht ersichtlich sind. In diesem Lernprogramm haben Sie einen Index für soziale Gerechtigkeit erstellt, der mehrere sozioökonomische und Gesundheitsdaten berücksichtigt. In diesem Abschnitt schlüsseln Sie die mittleren Indexwerte nach Hautfarbe/ethnischer Herkunft auf, um die Gruppen mit einer unverhältnismäßig hohen Belastung durch Asthmaindikatoren bei Kindern zu ermitteln.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf die Pfeilschaltfläche "Zurück". Klicken Sie auf Ja, um den Vorgang fortzusetzen.
- Blenden Sie den Ordner Optional: Disaggregate and Visualize Demographic Data ein, und doppelklicken Sie auf Disaggregate and visualize demographic data.
- Klicken Sie auf Nächster Schritt.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Enrich with Disaggregated Demographic Data für Eingabe-Features die Option ChildAsthmaIndex2 - Quantile Classes aus. Geben Sie für Ausgabe-Features den Text ChildAsthmaIndex_Disaggregated ein.
- Klicken Sie unter Variablen für alle vorab geladenen Variablen außer 2023 Hispanic Pop auf die Entfernen-Schaltfläche.
Die einzige Variable, die im Bereich des Werkzeugs Enrich with Disaggregated Demographic Data verbleibt, ist 2023 Hispanic Population.
- Klicken Sie neben Variablen auf die Hinzufügen-Schaltfläche.
Das Fenster Daten-Browser wird angezeigt.
- Doppelklicken Sie im Fenster Daten-Browser auf Race.
- Doppelklicken Sie auf Non Hispanic Origin.
- Blenden Sie 2023 Race and Hispanic Origin (Esri) ein.
- Klicken Sie bei den folgenden Variablen auf die Prozent-Schaltfläche, um sie auszuwählen, heben Sie die Auswahl der Zahl-Schaltfläche auf, und aktivieren Sie die Variable:
- 2023 Non-Hispanic White Pop
- 2023 Non-Hispanic Black Pop
- 2023 Non-Hispanic American Indian Pop
- 2023 Non-Hispanic Asian Pop
- 2023 Non-Hispanic Pacific Islander Pop
- 2023 Non-Hispanic Other Race Pop
- 2023 Non-Hispanic Multiple Race Pop
Die sieben prozentualen Variablen werden der Liste der ausgewählten Variablen hinzugefügt. Insgesamt gibt es nun acht ausgewählte Variablen.
Hinweis:
In den USA erfasst das Census Bureau demografische Daten für verschiedene Kategorien der Hautfarbe und unterteilt diese weiter nach der ethnischen Herkunft "Hispano". Diese Kategorien können das vielfältige und komplexe Spektrum an Personengruppen, Erfahrungen und Kulturen zwar nur begrenzt erfassen, stellen jedoch trotzdem eine zuverlässige Datenquelle dar, um den Zusammenhang zwischen Hautfarbe/ethnischer Herkunft und anderen Aspekten der Gleichbehandlung in den USA besser verstehen zu können.
- Klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie im Bereich des Werkzeugs Enrich with Disaggregated Demographic Data auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung des Werkzeugs sind 38,32 Credits erforderlich. Wenn Sie nicht über genügend Credits verfügen, können Sie das Lernprogramm mit einem bereitgestellten angereicherten Layer fortsetzen.
Um diesen Layer hinzuzufügen, klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen. Klicken Sie unter Portal auf ArcGIS Online, geben Sie in der Suchleiste den Text ChildAsthmaIndex_Disaggregated_Learn owner: Learn_ArcGIS ein, und drücken Sie die Eingabetaste. Fügen Sie den Layer ChildAsthmaIndex_Disaggregated_Learn hinzu. Überspringen Sie diesen Schritt, um das Lernprogramm fortzusetzen.
Der Layer ChildAsthmaIndex_Disaggregated wird dem Projekt hinzugefügt.
Er ist durch 10 Klassen gestylt, wobei die höchste Klasse, Class 10, die Blockgruppen mit dem höchsten Wert für den zusammengesetzten Index oder die Bereiche repräsentiert, die für die Förderung von Programmen zur Behandlung von Asthma bei Kindern Priorität haben.
Als Nächstes erstellen Sie ein Diagramm zum Veranschaulichen, welche Ethnien und ethnische Gruppen anhand ihrer Indexwerte in den Blockgruppen am stärksten vertreten sind.
- Klicken Sie im Bereich Tasks zweimal auf Nächster Schritt.
- Klicken Sie auf Ausführen.
- Wählen Sie im Bereich Diagrammeigenschaften für Kategorie oder Datum die Option ChildAsthmaIndex2 - Mean (Quartile Classes) aus. Wählen Sie für Aggregation den Eintrag Mittelwert aus.
- Klicken Sie unter Numerische Felder auf die Schaltfläche Auswählen.
- Überprüfen Sie die acht Variablen zur Hautfarbe/ethnischen Herkunft, und klicken Sie auf Übernehmen.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Allgemein, und geben Sie die folgenden Daten ein:
- Geben Sie als Diagrammtitel den Text Mean child asthma index scores disaggregated by race and ethnicity ein.
- Geben Sie für Titel der X-Achse den Text Child asthma index scores by deciles ein.
- Geben Sie für Titel der Y-Achse den Text Percent of race/ethnicity group ein.
Das Diagramm ist konfiguriert.
Das Diagramm zeigt, dass die Blockgruppen mit den höchsten durchschnittlichen Indexwerten in den Klassen 8 bis 10 einen proportional größeren Anteil an Bevölkerung hispanischer Abstammung und schwarzer Bevölkerung ohne hispanische Abstammung aufweisen. Die Blockgruppen mit den niedrigsten durchschnittlichen Indexwerten, die Klassen 1 bis 4, haben einen proportional größeren Anteil an weißer Bevölkerung ohne hispanische Abstammung. Dieses Diagramm vermittelt Ihnen ein besseres Verständnis dafür, welche Ethnien und ethnischen Gruppen in Lucas County am stärksten von Asthma im Kindesalter betroffen sind.
Tasks für die Auswahl von Standorten zur Untersitzung der Gleichbehandlung verwenden
Zwar sind in der Vergangenheit getroffene politische Entscheidungen ein Hauptgrund für fehlende Ressourcen und Chancen in machen Bereichen einer Gemeinde, aber dennoch verfügt jede Gemeinde auch über Einrichtungen, die sie zur Unterstützung ihrer Bewohner nutzen kann. In diesem Szenario sind öffentliche Schulen eine wichtige Einrichtung als Ort der Begegnung, an dem Eltern und Schüler sich über den Schutz und den Umgang mit der Gesundheit der Atemwege informieren können.
- Blenden Sie im Bereich Katalog die Option Tasks ein, und doppelklicken Sie auf Equitable Site Selection.
- Blenden Sie im Bereich Tasks die Option Identify Study Area, Create and Prepare Variables ein, und doppelklicken Sie auf Identify study area and enrich with demographic variables.
Der Bereich Untersuchungsgebiet zur Karte hinzufügen wird angezeigt. Da Sie Ihr Untersuchungsgebiet bereits festgelegt haben und Ihre Karte bereits auf das Gebiet vergrößert ist, können Sie diesen und den nächsten Schritt überspringen.
- Schließen Sie das angezeigte Fenster Daten hinzufügen. Klicken Sie im Bereich Tasks zweimal auf Überspringen.
Der Bereich des Werkzeugs Enrich with Demographic Data wird angezeigt.
Um das Werkzeug Solve Location Allocation with Index später im Lernprogramm auszuführen, müssen Sie die Variable 2023 Total Population hinzufügen.
- Geben Sie im Bereich des Werkzeugs Enrich with Demographic Data die folgenden Daten ein:
- Wählen Sie für Eingabe-Features die Option ChildAsthmaIndex2 - Quantile Classes aus.
- Geben Sie für Ausgabe-Features den Text Priority_Schools_Selection ein.
- Entfernen Sie unter Variablen alle Variablen außer 2023 Total Population.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 4,79 Credits erforderlich.
Der Layer Priority_Schools_Selection wird zum Bereich Inhalt und der Karte hinzugefügt.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Fertigstellen.
Als Nächstes verwenden Sie die nächsten Schritte im Bereich Tasks, um einen Einrichtungs-Layer zu erstellen, mit dem die Standorte der öffentlichen Schulen in Lucas County angezeigt werden.
- Blenden Sie im Bereich Tasks die Option Identify Study Area, Create and Prepare Variables ein, und doppelklicken Sie auf Create and prepare additional variables.
Der Bereich Adressen geokodieren wird angezeigt.
Im nächsten Schritt können Sie Daten zu Einrichtungen, Bedingungen oder Ergebnissen importieren. Sie importieren Einrichtungsdaten, das heißt Daten zu den öffentlichen Schulen, an denen die Workshops zur gesundheitlichen Aufklärung durchgeführt werden sollen.
- Laden Sie die Datei LucasCounty _Schools_List_data.csv herunter, und speichern Sie sie in einem leicht zugänglichen Ordner.
Die .csv-Datei enthält Informationen zu den öffentlichen Schulen in den zwei Schulbezirken in Lucas County.
Hinweis:
Die Daten wurden über das Online-Werkzeug Ohio Educational Directory System für Informationen aus dem Schul- und Bezirksverzeichnis auf der Website des Ohio Department of Education abgerufen.
- Klicken Sie im Bereich Adressen geokodieren für Eingabetabelle auf die Schaltfläche "Durchsuchen".
- Navigieren Sie im daraufhin angezeigten Fenster Eingabetabelle zu dem Ordner, in dem Sie die .csv-Datei gespeichert haben, klicken Sie auf LucasCounty_Schools_List_data.csv, und klicken Sie auf OK.
- Klicken Sie auf den Pfeil für Eingabe-Adressen-Locator, und wählen Sie ArcGIS World Geocoding Service aus.
Hinweis:
Für die Geokodierung werden Credits verbraucht. Für diesen Schritt werden 4,28 Credits verbraucht.
- Legen Sie die folgenden Parameter fest:
- Geben Sie unter Ausgabe-Feature-Class den Text LucasCounty_Schools ein.
- Aktivieren Sie für Land die Option Vereinigte Staaten.
- Aktivieren Sie für Kategorie die Option Adresse.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Wenn Sie nicht über genügend Credits für diesen Schritt verfügen, können Sie das Lernprogramm mit einem bereitgestellten geokodierten Layer fortsetzen.
Um diesen Layer hinzuzufügen, klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Layer auf Daten hinzufügen. Klicken Sie unter Portal auf ArcGIS Online, geben Sie in der Suchleiste die Zeichenfolge LucasCounty_Schools owner: Learn_ArcGIS ein, und drücken Sie die EINGABETASTE. Fügen Sie den Layer LucasCounty_Schools hinzu. Überspringen Sie diesen Schritt, um das Lernprogramm fortzusetzen.
Der Layer LucasCounty_Schools wird der Karte hinzugefügt.
Programmstandorte mit Prioritäten bezüglich der sozialen Gerechtigkeit vorschlagen
Es gibt in Lucas County mehr als 100 Schulen. Ihre Organisation verfügt nicht über die notwendige Kapazität, an allen Schulen ein Programm durchzuführen. Daher müssen Sie priorisieren, welche Schulstandorte strategisch am besten für die Durchführung des Programms geeignet sind und außerdem den Zielsetzungen der Organisation bezüglich der Gleichbehandlung und Inklusion entsprechen. Sie bewerten mithilfe der Lösung "Social Equity Analysis" die Schulstandorte und suchen mithilfe einer räumlichen Analyse die Schulen, die sich am besten für die Anforderungen der Organisation eignen.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf die Pfeilschaltfläche "Zurück".
- Blenden Sie Evaluate Coverage and Perform Site Selection ein, und doppelklicken Sie auf Identify candidate sites.
Sie haben die Daten zu den Schulen bereits hinzugefügt und überspringen daher den ersten Schritt.
- Klicken Sie auf Nächster Schritt.
Der Bereich Add Candidate Sites wird angezeigt. Sie verwenden dieses Werkzeug, um die Schulstandorte als Kandidaten für Einrichtungsstandorte hinzuzufügen. Dadurch werden alle Schulen im Landkreis als potenzielle Standorte für die Durchführung des Programms festgelegt.
- Wählen Sie im Bereich Add Candidate Sites für Candidate Sites die Option LucasCounty_Schools aus.
- Klicken Sie auf Ausführen.
- Ziehen Sie ggf. im Bereich Inhalt die Gruppe SiteSelection an den oberen Rand des Bereichs Inhalt.
Die orangefarbenen Flaggensymbole in der Karte bedeuten, dass die Kandidaten für Einrichtungsstandorte auf die Schulstandorte festgelegt sind.
In diesem Lernprogramm berücksichtigen Sie nur die Standorte von Schulen. Wichtig ist aber, andere potenzielle kommunale Einrichtungen zu berücksichtigen, beispielsweise öffentliche Parks, Gemeindezentren, Bibliotheken und andere Räumlichkeiten, die sich als Standorte für Ihre Maßnahmen eignen könnten. Ziehen Sie in Erwägung, die Meinung der Bürger zu potenziellen Einrichtungen einzuholen.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Nächster Schritt und dann auf Fertig stellen.
- Doppelklicken Sie im Bereich Tasks auf Perform site selection.
Der Bereich des Werkzeugs Convert Equity Analysis Index to Demand Points wird angezeigt.
Ein Bedarfspunkt ist in der Regel ein Standort, der die Personen oder Dinge darstellt, welche die Güter und Services benötigen, die von den Einrichtungen bereitgestellt werden. In diesem Fall handelt es sich um die Blockgruppe, in der die Personen leben. Sie verwenden dieses Werkzeug, um den Blockgruppen-Layer aus einem Polygon-Feature-Layer in einen Punkt-Feature-Layer zu konvertieren. Dann können Sie mit der Analyse berechnen, wie nah die Schulstandorte (oder Einrichtungsstandorte) zum Mittelpunkt der jeweiligen Blockgruppe gelegen sind. Die Punkte für die Blockgruppenmittelpunkte stellen die Bedarfspunkte dar, die Zugang zu den Einrichtungsstandorten benötigen.
Bevor Sie die Bedarfspunkte erstellen, verwenden Sie das Werkzeug Nach Attributen auswählen, um nur Bedarfspunkte für Blockgruppen in den oberen 3 Quantilklassen des Indexwerts zu erstellen.
- Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Gruppen-Layer ChildAsthmaIndex2 Layers.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Nach Attributen auswählen.
- Wählen Sie im Fenster Nach Attributen auswählen unter Eingabezeilen die Option Priority_Schools_Selection aus.
- Erstellen Sie unter Ausdruck den Ausdruck ChildAsthmaIndex2 - Mean (Quantile Classes) ist größer als oder gleich 8.
- Klicken Sie auf OK.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Convert Equity Analysis Index to Demand Points für Input Equity Analysis Index die Option Priority_Schools_Selection aus. Geben Sie für Ausgabe-Layer den Text Demand_points ein.
Das Werkzeug gibt den Hinweis aus, dass 143 Datensätze verarbeitet werden. Dies entspricht der Anzahl der Datensätze, die Sie auf Basis der Abfrage im Werkzeug Nach Attribut auswählen erwartet haben.
- Klicken Sie auf Ausführen.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf der Registerkarte Karte in der Gruppe Auswahl auf Aufheben, um die Auswahl der Blockgruppen aufzuheben.
Der Layer Demand_points wird in der Karte angezeigt mit Punkten in der Mitte der Blockgruppen, die sich in den oberen drei Klassen des Indexwerts befinden.
- Klicken Sie im Bereich Tasks auf Nächster Schritt.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Solve Location Allocation with Index für Input Site Selection Layer die Option SiteSelection aus. Wählen Sie für Input Demand Points Layer die Option Demand_points aus.
Sie legen die Parameter für die Fahrzeit fest, um Schulstandorte auszuwählen, die maximal 30 Minuten Gehzeit von den priorisierten Blockgruppen entfernt sind.
- Geben Sie für Number of Sites to Find die Zahl 5 ein. Geben Sie für Travel Mode Cutoff (time or distance) den Wert 30 ein. Wählen Sie für Reisemodus die Option Gehzeit aus.
- Geben Sie für Output Allocation Lines Layer den Text Allocation_lines ein. Geben Sie für Output Chosen Sites Layer den Text Priority_schools ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 8,7 Credits erforderlich.
Wenn Sie nicht über genügend Credits für diesen Schritt verfügen, können Sie das Lernprogramm mit den folgenden bereitgestellten Layern fortsetzen. Um die bereitgestellten Layer hinzuzufügen, suchen Sie nach den Layern Priority_Schools_Learn und Allocation_Lines_Learn mit dem Besitzer Learn_ArcGIS, und fügen Sie sie hinzu. Überspringen Sie diesen Schritt, um das Lernprogramm fortzusetzen.
Aus der Analyse geht hervor, dass 4 Schulen eine maximale Fahrstrecke von 5 Meilen von den priorisierten Blockgruppen entfernt sind. Diese Standorte sind optimal für die Durchführung der Programme zur gesundheitlichen Aufklärung, da sie für die Blockgruppen im oberen 25. Perzentil der Analyse der Indexkarte für soziale Gerechtigkeit am besten erreichbar sind.
In der Praxis müssten Sie dieses Werkzeug möglicherweise mehrmals mit unterschiedlichen Entfernungen ausführen. Ziehen Sie die Erstellung mehrerer Karten in Betracht, die Optionen zeigen, um sie für die Bürger freizugeben. Mehrere Karten mit verschiedenen Optionen können als Gesprächsgrundlage dienen, damit die Bürger die Vor- und Nachteile besser verstehen und entscheiden können, welche Optionen verfügbar sind und priorisiert werden sollten.
- Speichern Sie das Projekt.
Sie können das Gelernte anwenden, um die Karte für die Bürger freizugeben und zu besprechen, ob Parameter angepasst werden sollten, damit die Erfahrungen der Bürger in der Analyse besser widergespiegelt werden.
Bei der Durchführung einer Analyse im Hinblick auf den Gleichbehandlungsgrundsatz ist es unerlässlich, erst die Gegebenheiten zu verstehen und dann zu handeln. In diesem Lernszenario haben Sie an einem Beispiel erlebt, wie wertvoll die Zusammenarbeit mit den Bürgern ist, wenn es darum geht, die wichtigen Indikatoren für die Bekämpfung von Asthma bei Kindern zu identifizieren. Durch das bei sämtlichen Meilensteinen der Analyse eingeholte Feedback der Bürger wurden die Karten und Lösungen relevanter und entsprachen genau den örtlichen Bedürfnissen.
"Karten und Daten – in Kombination mit einer regen Bürgerbeteiligung – helfen Entscheidungsträgern und Gemeinden, dieses gemeinsame Verständnis der Verteilung von Vor- und Nachteilen in ihren Gemeinden zu erarbeiten und Hindernisse bei der Gleichbehandlung anzugehen. ... Soziale Gerechtigkeit ist von Natur aus räumlich bedingt. Sie ist erreicht, wenn die soziale Identität (Hautfarbe, ethnische Herkunft, Geschlecht, Behinderungen usw.) nicht mehr die Lebensverhältnisse bestimmt und alle Menschen unabhängig davon, wo sie leben, über die Voraussetzungen verfügen, ein gutes Leben zu führen. Geographische Informationen sind wichtig, um die Gegebenheiten zu verstehen, Planungen durchzuführen und Maßnahmen zu ergreifen, um soziale Gerechtigkeit zu erreichen und gleichzeitig die Menschen, auf die es ankommt, nämlich die Bürger, dabei einzubeziehen."
– Das Potenzial der Partnerschaft: Die Geschichte hinter der Lösung "Social Equity Analysis"
In diesem Lernprogramm haben Sie die Lösung "Social Equity Analysis" bereitgestellt und demografische Daten und Gesundheitsdaten hinzugefügt, um die Gemeindemerkmale auszuwerten und zu verstehen. Sie haben Ihre Karte der Gemeindemerkmale basierend auf dem Feedback der Bürger überprüft und überarbeitet und einen Gerechtigkeitsindex erstellt. Sie konnten die Ergebnisse des Gerechtigkeitsindex verwenden, um die Einführung eines Gesundheitsprogramms an örtlichen Schulen zu optimieren. Dazu haben Sie analysiert, welcher Schulstandort für die Blockgruppen mit dem höchsten Risiko für Asthma bei Kindern am zentralsten gelegen ist.
Überlegen Sie, wie dieser Gerechtigkeitsindex-Workflow auf vielfältige andere Szenarien im Zusammenhang mit Gesundheits- und Kommunalpolitik angewendet werden kann, beispielsweise auf die Frage, wo ein neuer öffentlicher Park angelegt werden sollte, wo im Sommer Kühlzentren errichtet werden sollten oder wo die Infrastruktur in Gebieten mit hohen Verletzungsraten aufgrund von Verkehrsunfällen verbessert werden sollte. Ziehen Sie außerdem andere Methodiken zum Entwickeln einer Indexkarte in Betracht, beispielsweise das Berechnen von Prioritäten auf der Basis von Standardabweichungs- oder Quantilberechnungen. Weitere Informationen finden Sie unter Methoden zum Erstellen einer Indexkarte für soziale Gerechtigkeit.
Der nächste – in diesem Lernprogramm allerdings nicht behandelte – Schritt im Gleichbehandlungsgrundsatz-Workflow besteht im Performancemanagement. Dabei überwachen und analysieren Sie die Performance der Initiative, die Sie umgesetzt haben, um die Gerechtigkeit in Ihrer Gemeinde zu fördern. Mit diesem Schritt können Sie bewerten, was funktioniert (und was möglicherweise nicht funktioniert), und Ihre Strategie gegebenenfalls anpassen. Weitere Informationen zum Gleichbehandlungsgrundsatz-Workflow finden Sie unter Gleichbehandlungsgrundsatz-Workflow mit ArcGIS anwenden.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.