在Tidy Census最新ACS变量列表中查找18岁及以上选民变量求助

首先明确：ACS没有直接标记“选民”的变量，因为它不追踪投票登记或投票行为，但可以通过18岁及以上符合选民资格的人口来近似，具体步骤如下：

1. 核心变量组合思路 #

你需要两类变量的组合：

• 年龄筛选变量：锁定18岁及以上群体
• 资格验证变量：筛选符合选民核心要求的群体（美国多数地区要求公民身份，或直接用投票登记相关变量）

两种实用变量组合方案 #

方案一：用公民身份近似选民资格

针对ACS 5年最新估计值（如2022年），可使用B05001系列交叉变量：

• B05001_006：18-64岁本土出生公民
• B05001_018：65岁及以上本土出生公民
• B05001_008：18-64岁入籍公民
• B05001_020：65岁及以上入籍公民
  将以上四个变量的数值相加，即可得到18岁及以上公民总数，近似选民基数。

方案二：直接用投票登记相关变量

ACS提供B05004系列变量，直接对应选民登记状态：

• B05004_003：18岁及以上已登记选民
• B05004_004：18岁及以上未登记但符合资格的选民
  两者相加就是完整的18岁及以上符合选民资格的群体总数，这个方案更精准。

2. tidycensus调用示例代码 #

library(tidycensus)
library(dplyr)

# 首次使用需设置API密钥：census_api_key("你的密钥", install = TRUE)

# 获取县级别18+符合资格选民数据（方案二）
acs_voter_data <- get_acs(
  geography = "county",
  variables = c(
    registered = "B05004_003",
    eligible_unregistered = "B05004_004"
  ),
  year = 2022,
  survey = "acs5"
)

# 计算每个县的18+符合资格选民总数
voter_summary <- acs_voter_data %>%
  group_by(GEOID, NAME) %>%
  summarize(total_eligible_voters = sum(estimate))

3. 变量搜索技巧 #

用tidycensus内置函数快速定位相关变量：

# 加载ACS变量列表
acs_vars <- load_variables(2022, "acs5", cache = TRUE)
# 搜索年龄+选民/公民相关变量
target_vars <- acs_vars[grepl("18 years|citizen|registered voter", acs_vars$label, ignore.case = TRUE), ]
print(target_vars)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Logan W.