将细分数据添加到复合指数中
利用复合指数，您可以将一个复杂的问题分解为更便于管理的更小部分，并将它们构建成一个单一指标。 指数工具有助于确定存在潜在不平等性的位置，但您希望在此基础上进一步确定正在经历不公平的人群。
但是，指数通常将所有有色人种归为一组，或者忽略种族和民族因素。 当通过深思熟虑的策略性方式进行操作时，细分数据可以帮助确定最需要干预的位置，以便每个人都能平等获得资源和机会，无论他们的社会身份或社会经济背景如何。
探索指标
首先，您将打开一个包含老年人食品获取情况复合指数的 ArcGIS Pro 包。 您将探索构成该指数的指标。
- 下载并打开 SeniorIndex ArcGIS Pro 包。
随即显示包含可见亨内平县地图和 Index Score 图层（该图层按平均指数得分字段进行着色）的 ArcGIS Pro 工程。
首先，您将使用数据工程来探索指数指标。
- 在内容窗格中，右键单击 Index Score，然后单击数据工程。
随即出现 Index Score 图层的“数据工程”视图。
- 在“数据工程”视图的字段列表中，将 Percent 65+ Lives Alone 字段拖动到统计面板。
- 将以下字段拖动到统计面板中：
- Percent 60+ below poverty level in past year
- Percent 65+ renters spend at least 30 percent housing
- Percent 65+ No Health Insurance Coverage
- Miles to nearest grocery
- Percent of adults 18 year and over in limited English households
- Percent households with no vehicles available
注：
这些指标的数据来自 ArcGIS Living Atlas of the World 的 ACS Context for Senior Well-Being - Boundaries、ACS English Ability and Linguistic Isolation Variables - Boundaries 和 ACS Vehicle Availability Variables - Boundaries 图层。 杂货店数据来自使用 ArcGIS Business Analyst 的 Data Axle 数据。
您已将用于创建指数的七个指标添加到“数据工程”视图的统计面板中。
- 在统计面板的顶部，单击计算。
针对每个指标计算多种类型的统计数据。 在探索结果之前，您将锁定别名列。
- 在统计面板中，右键单击别名列，然后单击冻结/解冻。
别名列现在被锁定在表格的一侧。
注：
如果需要，可以扩展别名列的宽度，以便能够看到更多别名文本。
在统计面板中，对于图表预览，可以看到亨内平县的所有人口普查区域的直方图分布情况。 这有助于了解是否存在需要考虑的异常值。
Percent 65+ Lives Alone 的分布看起来像存在一定偏度的正态分布。 您将进一步探索这个结果。
- 滚动浏览统计面板，直到看到第三四分位数列为止。 右键单击第三四分位数列下的 Percent 65+ Lives Alone 单元格，指向选择，然后单击上四分位数。
在地图上，高亮显示了所有 Percent 65+ Lives Alone 处于最高四分位数的人口普查区域。 四分位数将数据分为四个部分，每个部分代表数据点的 25%。 因此，高亮区域表示处于前 25% 的区域，表明独居老年人的比例更高。
- 在功能区数据工程选项卡的选择组中，单击清除按钮。
您还注意到，对于 Percent 65+ renters spend at least 30 percent housing 字段，直方图显示了大量百分比较低的人口普查区域和大量百分比较高的人口普查区域。 您希望了解住房负担率较高的区域。
- 在“数据工程”视图的字段列表中，指向 Percent 65+ renters spend at least 30 percent housing，然后单击创建图表按钮。
随即出现该字段的分布图表。
- 单击承担住房负担的租户比例最高的条柱。
在地图上选择与这些值对应的区域。 在地图上，您可以看到有住房负担的老年人租房者的分布情况。
- 在功能区上，单击数据工程选项卡，然后在选择组中单击清除。
- 继续探索其他指标。
在本部分中，您使用数据工程来更好地了解构成老年人食品获取情况指数的每个指标的统计和分布情况。 数据工程是一个功能强大的工具，可用于更好地理解复杂数据集，并提出关于如何使用数据构建指数最终得分以及为之提供支持的重要问题。 接下来，您将继续使用图表来探索指数结果。
使用图表分析指数结果
此示例指数是使用计算复合指数工具创建的。 除了生成多个地图外，该工具还生成可用于帮助解释和回答有关指数的各种问题的图表。
注：
要了解详细信息，请参阅计算复合指数的工作原理帮助主题的“解释结果”部分。
- 在内容窗格的 Index Score 图层下，双击指数分布图表。
随即显示该图表。
图层组输出中的主要指数图层包含指数分布的直方图。 与地图配合使用，它可以帮助您了解结果的分布情况。
与您在“数据工程”视图中创建的图表类似，您可以在图表上单击或绘制一个框来选择相应的区间，这将在地图上突出显示对应的人口普查区域。
- 在内容窗格中，双击比例变量和指数的关系图表。
随即显示该图表。
要解释矩阵图表，请查看底部行，其中显示了指数得分与每个指标的相关性。 相关的指标显示为绿色，反相关的指标显示为粉色。 由于矩阵图表未显示任何两个变量之间存在高度相关的情况，因此无需移除任何多余的变量。
注：
要了解有关创建和评估指数时的其他注意事项，请参阅使用 ArcGIS 创建复合指数：最佳做法 (PDF)。 该文档包含了使用聚类和回归分析工具进一步探索指数结果的建议（第 42 页）。
获取细分的人口普查数据
按种族和民族细分数据是确保社会公平的重要步骤。 通过将数据细分为更具体的类别，您可以开始发现不公平的模式，并更好地了解受某些政策或实践的影响最高的群体。
在本部分中，您将从美国人口普查局数据网站获取亨内平县特定亚洲群体的人口统计数据。
- 转至 data.census.gov。
- 单击高级搜索。
- 在侧面板上的地理下，单击人口普查区域。
随即出现一个州列表。
- 在州列表中，单击明尼苏达州，然后单击明尼苏达州亨内平县。 选中明尼苏达州亨内平县的所有人口普查区域。
- 在侧面板的主题下，单击种族和民族。
随即出现一个种族和民族类别的列表。
- 单击亚洲，然后选中亚洲的复选框。
- 单击表选项卡。 选择 B02015 仅亚裔人口（所选群组）。
- 在表上方的功能区中，单击误差幅度将其禁用，然后单击 CSV 按钮以下载数据的 .csv 文件。
- 在 Microsoft Excel 中打开 .csv。
注：
本教程使用电子表格编辑软件中的非编程工作流来准备数据以在 ArcGIS Pro 中使用。 此外，还可以使用其他方法，如使用宏或 Python 来准备数据以用于 GIS。 请参阅使用 Python 创建基于人口普查数据的经济困境指数图层以及执行主成分分析 (PCA) 以确定指标权重。
接下来，您将转置列和行，以便每个人口普查区均存在相应记录。
- 按下 Ctrl+A 键以选择所有单元格，然后按下 Ctrl+C 键以复制。
- 在电子表格底部，单击新建工作表按钮。
- 右键单击新工作表的 A1 单元格。 在粘贴选项中，单击转置。
该表已被转置。
- 展开 A 列的宽度。
您希望将包含 Census Tract 单词的文本与随后数字分隔开，以便在 ArcGIS Pro 中运行连接字段工具时存在标识字段。
- 右键单击 A 列，然后单击插入。
添加了一列新数据。
接下来，您将在 Microsoft Excel 中使用 Left 函数，以返回列 B 中第一个逗号左侧的所有文本。
- 在 A2 单元格中，输入 =LEFT(B2,(FIND(",",B2,1)-1))，然后按 Enter 键。
该函数成功返回了列 B 中逗号左侧的文本。
- 选择 A2 单元格，将鼠标指针移到单元格的右下角。 当鼠标指针符号变为加号时，单击并向下拖动，为剩余的列填充相同的函数。
函数已经填充到所有行。
- 滚动回电子表格顶部。 在 A1 单元格中，键入 Tract Name。 在 C1 单元格中，键入 Total Asian。
- 单击文件，ranhou 选择另存为。 将文件保存到一个容易访问的位置，比如您的 Desktop 文件夹。 确保将文件保存为 .csv 文件。
您已经获取了明尼苏达州亨内平县特定亚洲群体按普查区域划分的人口统计数据。 您使用 Excel 准备了数据，并将其加入到 ArcGIS Pro 的指数数据中。
注：
ArcGIS Living Atlas of the World 包含许多种族和民族类别的数据集，其中包括特定亚洲群组。 尽管它是一个可靠且不断增长的数据库，但仍存在 ArcGIS Living Atlas 不包含符合您社区或场景需求的具体数据的情况。 因此，本教程旨在演示您如何直接从人口普查中获取数据。 要查看使用来自 ArcGIS Living Atlas 的种族和民族数据的其他示例，请参阅 ArcGIS 教程创建社会公平指数和绘制并分析食物获取情况。
连接人口普查数据
现在，您对用于老年人食品获取情况指数的指标有了很好的基础理解，并且已经获取并准备了特定亚洲群组的民族数据。 在本部分中，您将把人口普查数据连接到指数并准备指数以可视化细分数据。
- 在 ArcGIS Pro 的功能区地图选项卡的图层部分中，单击添加数据。
- 浏览到您保存 .csv 文件的文件夹。 单击文件，然后单击确定。
.csv 显示在内容窗格的独立表下。
接下来，您将使用连接字段工具。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击工具。
将出现地理处理窗格。
- 在地理处理窗格的搜索栏中，键入 join field。 在结果列表中，单击连接字段工具。
随即显示连接字段工具。
- 在连接字段工具窗格中，选择以下参数：
- 对于输入表，选择指数得分。
- 对于输入连接字段，选择 Tract Name。
- 对于连接表，选择您的 .csv 表。
- 对于连接表字段，选择 Tract Name。
接下来，您将选择要连接到 Index Score 图层中的 .csv 字段。
- 对于传输字段，单击添加多个按钮。 选中从 Total Asian 到 Vietnamese 之间的所有字段，然后单击添加。
这些字段随即添加到连接字段工具窗格中。
- 单击运行。
- 在内容窗格中，右键单击指数得分，然后单击属性表。
随即出现指数得分表。
- 在指数得分表中，滚动直到看到刚刚连接的特定亚洲群组的字段。
您已成功将人口普查人口统计数据连接到 Index Score 图层中。
- 关闭表。
- 在快速访问工具栏上，单击保存以保存工程。
在本部分中，您使用数据工程和图表探索了一个复合指数的指标。 您访问并加入了细分的人口普查种族和民族数据。 接下来，您将通过主要特定亚洲群组查看细分指数，以更好地定位改善老年人食品获取情况的外展工作。
可视化分类数据并确定优先区域
在公平工作流的许多示例中，使用五分位数或十分位数是衡量整个工程区域的访问和机会分布的有用方法。
在本教程中，您希望了解老年人中食物获取不足指标的分布情况。 您将把这些指标的综合指数得分的分布分为五个相等的部分。 这意味着前五分之一包含粮食获取不足情况最低的五分之一人口（例如，粮食不安全程度最低的 20% 的人口）。 第五个五分位数代表了粮食不安全程度最高的 20% 人口，这意味着这些人口需要最多的支持和资金来采取公平的方法来改善粮食获取。
按五分位数重新分类得分
您将使用重分类工具根据每个人口普查区域的指数得分值为其分配五分位类别。
- 如有必要，在功能区分析选项卡的地理处理组中，单击工具以打开地理处理窗格。
- 在地理处理窗格中，搜索并打开重分类工具。
- 在重分类字段工具窗格中，输入以下内容：
- 对于输入表，选择指数得分。
- 对于要重分类的字段，选择 Index Score - Mean (Percentile)。
- 对于重分类方法，选择分位数。
- 对于类数，键入 5。
- 单击运行。
- 在内容窗格中，右键单击 Index Score，然后选择符号系统。
- 在符号系统窗格的主符号系统中，选择分级色彩。 对于字段，选择 INDEX_PCTRL_QUANTILE_CLASS。
- 对于配色方案，选择蓝紫色（5 类）。
提示：
要查看色带的名称，请指向该色带。
地图随即更新，以五分位数的指数得分值显示亨内平县的人口普查区域。
- 保存工程。
创建图表以识别最大群体
在本部分中，您将创建图表，以可视化县内最大的特定亚洲群体的细分数据。
- 在内容窗格中，右键单击 Index Score，指向创建图表，然后单击饼图。
随即显示空白的图表视图和图表属性窗格。
- 在图表属性窗格的变量下，对于数值字段，单击选择按钮。
- 选中所有特定的亚洲群体复选框，然后单击应用。
字段随即添加到图表属性窗格中，图表视图将显示一个饼图。
- 在图表属性窗格中，单击常规选项卡。 在图表标题中，使用 Specific Asian Groups 替换现有文本。
图表视图中的图表标题随即更新。
该县的五个最大特定亚洲群体分别是苗族人、印度亚裔、中国人（除台湾人）、越南人和韩国人。 接下来，您将为每个特定群体创建细分条形图，并为 Total Asian 创建一个对比条形图。
- 在内容窗格中，右键单击 Index Score，指向创建图表，然后选择条形图。
- 在图表属性窗格中的变量下，对于类别或日期，选择 INDEX_PCTL_QUANTILE_CLASS。
- 在数值字段中，单击选择按钮，选中 Total Asian 复选框，然后单击应用。
Total Asian 随即添加到图表属性窗格中。
- 对于分割依据（可选），选择 INDEX_PCTL_QUANTILE_CLASS。
接下来，您将重命名图表标题并调整条形图的颜色，已提高其与地图符号系统的匹配度。
- 在图表属性窗格中，单击常规选项卡。 在图表标题中删除现有文本，键入 Total Asian。
- 单击系列选项卡。
- 单击 1 处的符号，选择方钠石蓝。
提示：
要查看颜色的名称，请指向该颜色。
- 为其他值选择以下颜色：
- 对于 2，选择苏纪石天蓝色。
- 对于 3，选择紫罗兰粉末。
- 对于 4，选择紫菀紫。
- 对于 5，选择黑莓色。
Total Asian 图表已完成。
现在，您有一个图表，其中显示了按指数得分五分位数值分解的 Total Asian 人口数量。 对于每个分位数所属的人口普查区域，汇总 Total Asian 字段中的人口，并在图表中显示结果。
居住在最高五分位组的 Total Asian 人口数接近 12,000 人。 根据指数，居住在第五分位数人口普查区域的人更有可能面临食物不足的问题。 整体来看，大部分 Total Asian 人口居住在食物获取情况不足的最低五分位组，即生活良好。 该群体显示在图表的第一分位组中。
接下来，您将复制该图表，以显细分数据的具体亚洲群体：苗族。
- 关闭所有打开的图表。
- 保存工程。
提示：
您也可以按 Ctrl+S 保存工程。
为特定群体创建细分图表
您将复制 Total Asian 图表，并为五个最大的具体亚洲群体配置五个额外的图表。 细分数据图表可以帮助您更好地了解哪些亚洲老年人可能面临食物获取不足的问题。
- 在内容窗格中，右键单击 Total Asian 图表，然后单击复制。
- 双击复制的图表以将其打开。
- 在图表属性窗格中，单击数值字段下的选择按钮。
- 取消选中 Total Asian，然后选中 Hmong。 单击应用。
图表随即更新，以显示苗族数据。 接下来，您将重命名图表标题。
- 单击常规选项卡。 在图表标题中，使用 Hmong 替换现有文本。
现在，您已经得到了针对苗族群体的细分图表。
- 运用所学知识，为亚洲印度人、中国人（除台湾人外）、越南人和韩国人等具体群体创建图表。
提示：
- 复制 Total Asian 图表。
- 打开复制的图表。
- 在图表属性窗格中，对于数值字段，单击选择。 取消选中 Total Asian，然后选中具体亚洲群体。
- 单击常规选项卡，并为具体亚洲群体更新图表标题。
您已经创建了六个图表，显示了具体亚洲群体和 Total Asian 人口的细分指数数据。
接下来，您将排列这些图表的布局，以便同时查看所有六个图表并进行数据比较。
- 如有必要，请打开这六个条形图。
- 将 Total Asian 条形图的选项卡拖动到一个独立的窗口中。
- 如有必要，请调整 Total Asian 图表窗口的大小。
- 将 Hmong 图表选项卡拖动到 Total Asian 图表窗口的右侧停靠区。
现在，Hmong 图表与 Total Asian 图表并排显示在一个独立窗口中。
- 继续将各个图表拖动到该独立窗口中，以便形成两行三列的图表布局。 重新排列和调整窗口的大小，使它们相对均匀。
现在您可以同时查看所有六个图表并比较细分数据。
您已经审查了五分位地图，并了解到第五分位组代表老年人对食物获取需求最高。 因此，深紫色区域表示需求更高。 现在您可以回答这个问题：哪些群体可能面临食物不安全问题？
在按特定亚洲群体细分的图表中，您可以快速查看每个群体的高级模式以及每个分位组内的人数比例。 亚洲印度人和韩国社区中，生活在需求更高地区的人口比例较高。
这样可以帮助确定改善老年人食物获取情况的项目、政策和沟通策略的类型，并与这些受众沟通时需要使用的语言。
确定优先区域
接下来，您将使用数据工程和按属性选择工具来缩小县内的优先区域范围。 您将根据高指数得分、特定亚洲群体和老年人食物获取不足情况来确定这些区域。
首先，您将使用韩国人群体。 首先，您将选择具有更高比例韩国人口的人口普查区域。
- 在内容窗格中，右键单击 Index score，然后选择数据工程。
- 将 Korean 字段拖放到统计面板中。 单击计算。
- 右键单击 Korean 的第三四分位数 值，指向选择，然后选择上四分位数。
地图上选择的人口普查区域。
接下来，从已选择的人口普查区域中保留老年人食物获取不足的区域。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击按属性选择。
- 在按属性选择窗口中，对于选择类型，选择选择当前选择内容的子集。
- 对于表达式，构建表达式 Where INDEX_PCTL_QUANTILE_CLASS is equal to 5。
- 单击应用。
在地图上仍然被选中的区域既具有最高比例的韩国人口，又代表老年人食物获取需求最高的区域。
利用这些信息，您现在可以规划更具针对性的外展计划，在其中考虑语言需求和位置焦点，并优先分配资金。
在本教程中，您开始的指数不包括细分数据，但通过将特定亚洲群体的人口普查数据与指数数据结合，您能够间接估计一些不平等情况。 获取和组合按种族和族裔测量的数据是确保您能准确应用公平视角的最佳方式。
需要注意的是，此工作流仅涵盖了种族公平和社会正义工作流的一部分。 它仅关注地图制作、分析和操作数据的过程。 种族公平和社会正义工作流还包括绩效管理和社区参与。 为了与社区进行互动，请考虑与社区团体和社区组织共享指数和细分图表的结果，并收集反馈意见。 地方社区可能会有一些经验和细微差别，这将确认研究结果或发现数据使用中的差距。 制定公平计划是迭代过程。 它需要收集数据、分析、共享和重复过程，因为通过社区参与将持续发现新理解和数据。
注：
本教程基于将公平视角应用于指数。
GIS 专业人员通过将他们在空间数据分析方面的专业知识与追求公平、包容结果的承诺相结合，从而解决复杂的社会问题。 在本教程中，您使用了一种方法来按种族和族裔细分指数。 这是将公平视角应用于地理信息系统工作流的众多方法之一。 继续探索和学习更多的方法和策略，以创建更有意义且更准确的方式来使用复合指数进行实际应用。
您可以在教程库中找到更多教程。
