ワシントンで最も安全な都市
概要
このランキングは、米国の主要都市の安全性スコアを計算します。 安全性スコアが高いほど、より安全なデータは都市を示しています。
都市に安全スコアを割り当てる際には、いくつかの異なる要因を調べます。 まず第一に、1年間に各都市で発生した犯罪の数と種類についてのFBIの最新の報告書です。 市の犯罪動向も考慮されています; 言い換えれば、犯罪が減少している都市は、より高い安全スコアを与えられ、その逆もまた同様である。 我々はまた、人口と比較して法執行官の数を見てください。最後に、犯罪と相関している人口統計学的指標は、安全スコアに小さな影響を与えます。
最後に、犯罪と相関している人口統計学的指標は、安全スコ これらには、人口密度、人口動向、失業率、中央値所得、教育レベルなどの指標が含まれます。
データについて
FBIデータ
FBIのUCR(Uniform Crime Reporting)プログラムは1920年代から存在しており、犯罪統計の最も包括的な情報源です。 毎年、犯罪発生に関するデータは、国の法執行機関から収集されます。 特定の都市の法執行機関がUCRの報告ガイドラインに従っていない場合、データは含まれません。犯罪は、暴力犯罪と財産犯罪の二つのカテゴリに報告されています。
犯罪は、暴力犯罪と財産犯罪の二つのカテゴリに報告され 暴力犯罪には、殺人と非犯罪の過失致死、強姦、強盗、および悪化した暴行が含まれます。 財産犯罪には、強盗、窃盗盗難、自動車盗難、放火が含まれます。 (放火データは限られているため、当社の安全スコアには含まれていません)。
犯罪は、生の数字と100,000人の住民あたりの発生の両方として報告されています。 私たちの分析では、100,000人の居住者あたりの発生率が使用されます。 これは、ニューヨーク市などの大都市は、単にそのような大規模な人口を持っているので、より多くの犯罪の発生があるためです。 100,000人の住民ごとに分割するプロセスは、異なるサイズの都市間でより公平な比較を可能にします。
FBI UCRデータには、多くの都市で、法執行機関の従業員の総数、役員と民間人の両方が含まれています。
FBI UCRから入手可能な最新のデータは、暦年2015のためのものです。 私たちは、暴力犯罪と財産犯罪が増加しているか減少しているかを分析するために、各都市の2014年のデータと比較しました。
人口統計データ
人口統計データは、2010年に最後に実施された米国の国勢調査から入手できます。 このデータは、都市よりもMSA(大都市統計地域)によってより容易に利用可能です。 例えば、ニューヨーク市自体は都市とみなされ、ニューヨーク市大都市統計地域はニュージャージー州ニューアークやニュージャージー州ジャージーシティなどの追加の都市を包含する。可能であれば、ランキング内の各都市は、適切なMSAに一致しました。
可能であれば、ランキング内の各都市は、適切なMSAに一致しまし
安全性スコアの計算
データの準備
FBIのUCR統計は、オンラインで公開ダウンロードできます。 私たちは2015年のデータのコピーを取得しました。 データが不完全であるか、UCRのガイドラインに従っていないため、2015年のデータがない都市には安全性スコアが与えられていません。
全国ランキングでは、人口が50,000未満の都市は考慮されていません。 これにより、安全な都市の消化可能な全国リストが得られ、外れ値統計のリスクが軽減されます。
次に、2015年のデータは他のデータセットと結合されます。 2014年のUCR犯罪統計と2015年のフルタイムの法執行機関の数もFBIによって提供されています。 2014年のデータまたは法執行機関のデータが欠落している場合、それらの都市には、ランキングから削除されるのではなく、これらの要因の中立または平均値 また、都市の報告統計が変更された場合の犯罪動向についても中立値が与えられており、2014年のデータは2015年のデータと公平に比較することはできません。
人口統計データは、米国の国勢調査から来ており、大都市統計地域によって提示されています。 各都市は、関連するMSAに一致する必要があります。 いくつかのケースでは、都市は州のラインを越えてMSAに関連付けられている可能性があります。 たとえば、Newark,New JerseyはNew York City MSAに関連付けられています。
安全スコア式
各都市について、犯罪スコアが計算され、安全スコアは犯罪スコアの逆数です。 平易な英語では、犯罪スコアは、七つの犯罪の発生(100,000あたり)、役員対人口比、暴力犯罪の傾向、財産犯罪の傾向、および六つの人口統計的要因の組み合わせに基づしかし、これらの要因のそれぞれは同等の考慮を与えられていません。
しかし、これらの要因のそれぞれは、同等の考慮を与え 上記の各要因には重みが与えられ、100%の重みが都市の犯罪スコアに最も寄与しています。 以下の式と表は、各因子が与えられているどのくらいの重みを示しています。
Crime Score =
X1A1 + X2A2 + X3A3 + X4A4 + X5A5 + X6A6 + X7A7 + …
Y1B1 + Y2B2 + Y3B3 + …
– Z1C1 – Z2C2 + Z3C3 + Z4C4 – Z5C5 – Z6C6
Variables | Factor | Weight | |
X1 | A1 | Murder Rate | 100% |
X2 | A2 | Rape Rate | 86% |
X3 | A3 | Robbery Rate | 90% |
X4 | A4 | Assault Rate | 88% |
X5 | A5 | Burglary Rate | 74% |
X6 | A6 | Larceny Rate | 80% |
X7 | A7 | Vehicle Theft Rate | 62% |
Y1 | B1 | Population : Officer | 50% |
Y2 | B2 | Violent Crime % Change | 50% |
Y3 | B3 | Property Crime % Change | 40% |
Z1 | C1 | Pop Density | 10% |
Z2 | C2 | % Pop Change | 10% |
Z3 | C3 | % Youth Population (15-24) | 5% |
Z4 | C4 | Unemployment | 5% |
Z5 | C5 | 中央収入 | 10% |
Z6 | C6 | 教育レベル | 5% |
犯罪発生は、最も深刻な(高度に重み付けされた)要因として扱われます。 重量は100%と60%の間にあります。 重みは、深刻さ(FBIによって決定される)と社会の恐怖(Chapman Universityによる2016年の大規模な研究によって決定される)の組み合わせによって決定されます。 詳細については、付録を参照してください。
役員対人口比と犯罪の傾向は中程度の重みを与えられています。
都市が2014年のデータまたは法執行機関の数のいずれかを報告しない場合、その都市は役員対人口比と犯罪動向の中立的な値を取得します。
中立値は犯罪傾向では0%、人口対役員比率では435(全国平均)である。 この方法は、これらの指標を利用できないためにデータセットから都市を削除することを避けると同時に、安全スコアに不公平な利点や不利な点を与 基本的に、これらの都市は、2015年のデータと国勢調査データのみに基づいて採点されます。
人口統計学的要因は、低い重みを与えられています。 データは大都市統計地域レベルでのみ利用可能であり、個々の都市レベルでは利用できないため、これらは重み付けが低くなります。最後に、犯罪スコアが反転され、0から100にスケーリングされます。
最後に、犯罪スコアが反転され、0から100にスケーリングされます。 つまり、最高の犯罪スコアを持つ都市には安全スコア0が割り当てられ、最低の犯罪スコアには安全スコア100が割り当てられます。 これにより、安全性スコアがより理解できるようになります。
州レベルのランキング
人口の少ない州の中には、全国ランキングに表示される都市が一つだけ、あるいはゼロでさえあります。 州レベルのランキングでは、人口閾値が緩和され、州ごとに少なくとも25の都市がランク付けされました。 残りの方法論は全国ランキングと同じです。
付録
次の表は、7つのタイプの犯罪が深刻度と恐怖によってどのようにランク付けされているかを示しています。
付録
ランキングは、最も深刻なが最高の値を取得するように、その後、”反転”または転置されています。 転置された値が乗算されます。 次に、この組み合わせスコアが正規化され、暴力犯罪の場合は100%から80%、財産犯罪の場合は60%から80%以内に収まります。
Crime Type | Seriousness | Fear | SeriousnessT | FearT | Combination | Weight |
murder | 1 | 3 | 7 | 3 | 21 | 100% |
rape | 2 | 5 | 6 | 1 | 6 | 86% |
robbery | 3 | 4 | 5 | 2 | 10 | 90% |
assault | 4 | 4 | 4 | 2 | 8 | 88% |
burglary | 5 | 2 | 3 | 4 | 12 | 80% |
larceny | 6 | 1 | 2 | 5 | 10 | 77% |
vehicle | 7 | 4 | 1 | 2 | 2 | 63% |
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