School and County-Level U.S. Vaccination Rates

作为对美国疫苗犹豫现象调查的一部分，华盛顿邮报分享了反映幼儿园疫苗接种率的清洁、标准化数据。该数据用于2025年12月30日的报道中。数据包括县级和学校级的疫苗接种率，以及相关的数据字典和数据来源信息。

As part of a survey on vaccine hesitancy in the United States, The Washington Post shared clean, standardized data reflecting kindergarten vaccination rates. This dataset was used in a report published on December 30, 2025. It includes county-level and school-level vaccination rates, as well as relevant data dictionaries and data source information.

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：School and County-Level U.S. Vaccination Rates
• 发布机构：The Washington Post
• 发布日期：2025年12月30日（相关报道发布日期）
• 数据用途：该数据集用于《华盛顿邮报》关于美国日益增长的疫苗犹豫现象的报道。数据集反映了幼儿园疫苗接种率。
• 数据更新状态：无更新计划。

数据内容与文件

数据集包含五个文件：

1. 县级疫苗接种率：vaxrates_counties.csv
2. 学校级疫苗接种率：vaxrates_schools.csv
3. 堪萨斯州地理数据：kansas.geojson
4. 数据字典：data_dictionary.csv
5. 数据来源说明：data_sourcing.csv

数据收集与覆盖范围

• 调查对象：美国各州及哥伦比亚特区幼儿园儿童的学校级MMR（麻疹、腮腺炎和风疹）疫苗接种率及豁免数据。
• 调查学年：2018-2019、2019-2020、2023-2024和2024-2025学年，以分析疫情对接种率的影响。
• 数据来源：政府网站公开数据或向州及地方机构提出的公共记录请求。
• 学校级数据覆盖：34个州和哥伦比亚特区提供了学校级疫苗接种数据。德克萨斯州和堪萨斯州提供了学区级公立学校数据。
• 县级数据覆盖：44个州和哥伦比亚特区提供了县级疫苗接种数据。
• 疫苗接种率定义：MMR接种率反映了两剂疫苗的接种情况，在某些州代表针对麻疹的疫苗接种。当州未提供MMR具体数据时，使用了反映学生所有必需疫苗均已接种的总体接种率。
• 群体免疫阈值：县级或学校级幼儿园疫苗接种率低于95%被视为低于群体免疫水平。

数据局限性说明

• 数据缺失原因：许多州抑制了学生入学人数少（通常少于10或20名学生）的学校数据；部分学校未向州报告数据；记者根据学校名称移除了在线或虚拟学校的数据；学生记录缺失也可能影响接种率。
• 豁免率说明：学校报告的豁免率不仅针对MMR疫苗，在某些情况下反映了学生获得的其他疫苗豁免。
• 地理编码说明：在大约二十几个未提供确切学校地址的州，记者通过匹配国家教育统计中心数据、使用Google和Geocodio工具搜索以及手动检查的方式进行地理编码。部分学校可能被不精确地编码到当地县办公室、邮政信箱、过时地点或另一所学校的位置。
• “大流行前”与“大流行后”定义：对于县级和学校级数据，“大流行后”通常指2024-2025学年，但部分州仅提供了2023-2024年数据。“大流行前”年份包括2018或2019年开始的学年。

州特定注意事项

• 阿拉斯加州：数据按大的经济区域提供，记者将其转换为县级等效的人口普查区和自治市镇。
• 康涅狄格州：可用数据在2024年前代表县，之后代表规划区域，因此记者将2018年的学校地址映射到规划区域。
• 哥伦比亚特区：在县级地图数据中，大流行前年份是2015年，而非2018或2019年。
• 夏威夷州：学校级接种率反映了K-12年级所有符合疫苗要求的学生。
• 爱荷华州：学校级数据包括K-12所有年级的学校。县级数据反映幼儿园特定接种率。
• 堪萨斯州：仅提供了学区级数据，因此作为单独文件kansas.geojson提供。
• 肯塔基州：杰斐逊县的初始数据存在显著低估，记者已用更新后的数据替换，但其他地区数据可能受类似问题影响。
• 蒙大拿州：无近期全州、县级或学校级数据可用。
• 内布拉斯加州：数据按卫生部门区域提供，记者将其转换为县。
• 纽约州：学校级数据包括所有学校，而不仅仅是设有幼儿园的学校。不包括纽约市五个行政区的任何个别公立学校——这些数据按行政区级别报告。
• 南卡罗来纳州：县级数据代表K-12所有年级的学生。
• 德克萨斯州：数据代表个别私立学校和公立学区，在分析中每个被计为一所学校。
• 佛蒙特州：学校级数据包括所有学校，而不仅仅是设有幼儿园的学校。
• 西弗吉尼亚州：未提供任何数据，仅使用CDC数据报告全州接种率。
• 威斯康星州：全州接种率计算方法在大流行前后发生了变化。
• 怀俄明州：县级数据未包含在报告中，因为无法进行跨时间或跨州比较。

数据引用与致谢

• 使用要求：若使用此数据，请注明来源The Washington Post。
• 相关报道链接：https://www.washingtonpost.com/health/interactive/2025/measles-vaccine-schools-outbreaks-public-health/
• CDC数据引用：全州疫苗接种和豁免率使用了CDC 2018年和2024年的数据。
• 团队成员：报道由Lauren Weber和Caitlin Gilbert完成；数据分析由Caitlin Gilbert完成；图表由Dylan Moriarty制作；开发由Junne Joaquin Alcantara完成；另有其他编辑、设计和摄影人员。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在公共卫生领域，准确追踪疫苗接种率对于评估群体免疫水平至关重要。该数据集由《华盛顿邮报》通过系统性数据收集与清洗流程构建而成，涵盖美国各州及哥伦比亚特区幼儿园的麻疹、腮腺炎和风疹疫苗接种数据。数据来源包括政府公开网站与公共记录请求，覆盖2018-2019至2024-2025学年，并针对34个州及特区提供学校层级数据，44个州及特区提供县级数据。对于缺失县级数据的地区，采用基于入学人数的加权平均值进行估算，同时整合美国人口普查局的人口数据与总统选举投票数据以增强分析维度。

特点

该数据集的核心特征在于其多层级、跨时空的数据结构，同时融合了流行病学与社会科学视角。数据不仅区分学校与县级两个统计维度，还明确标注疫情前后的时间节点，并包含疫苗接种率、豁免率及群体免疫阈值（95%）等关键指标。数据集特别记录了各州数据差异，例如堪萨斯州和德克萨斯州仅提供学区层级数据，而夏威夷州的数据涵盖K-12全年级学生。地理编码方面，通过结合国家教育统计中心数据与人工校验，实现了学校位置的标准化映射，尽管部分地址存在近似定位的情况。

使用方法

研究人员可利用该数据集深入探究美国疫苗接种率的地理分布与时间演变趋势。学校层级文件适用于微观分析，例如评估特定区域内的免疫缺口；县级文件则便于宏观比较，如分析政治倾向与接种率的相关性。数据字典与来源说明文件为变量解释提供了明确依据，而堪萨斯州的GeoJSON文件支持地理空间可视化分析。使用时应结合各州的特定注意事项，例如肯塔基州杰斐逊县的数据修正案例，以及怀俄明州疫苗剂量定义变化等技术细节，以确保分析结论的严谨性。

背景与挑战

背景概述

在公共卫生领域，疫苗接种率是衡量群体免疫水平、评估传染病防控成效的关键指标。随着美国疫苗犹豫现象的加剧，对学龄儿童免疫覆盖率的精确监测变得尤为重要。华盛顿邮报于2025年12月发布了《美国学校和县级疫苗接种率》数据集，该数据集由记者劳伦·韦伯和凯特琳·吉尔伯特主导构建，旨在通过系统收集2018年至2025年间全美各州幼儿园的麻疹、腮腺炎和风疹疫苗接种数据，揭示疫情前后免疫覆盖率的时空变化趋势。这一数据资源不仅为分析疫苗豁免模式、识别免疫薄弱区域提供了实证基础，更推动了公共卫生政策制定与媒体监督的深度融合，成为理解当代免疫鸿沟的重要参考。

当前挑战

该数据集致力于解决美国幼儿园疫苗接种率监测与区域差异分析的复杂问题，其核心挑战在于数据异构性与完整性。各州汇报标准存在显著差异，例如得克萨斯州和堪萨斯州仅提供学区层级数据，导致学校粒度统计失真；夏威夷等州因登记系统缺陷无法区分未接种与记录缺失个案。在构建过程中，团队面临多重障碍：一是地理编码的精确性难题，部分学校地址缺失或模糊，需依赖手动修正与近似定位；二是跨时态数据可比性受限，如蒙大拿州因立法变更停止收集最新数据，怀俄明州汇报口径发生突变；三是豁免类型归并与低入学率学校数据抑制带来的统计偏差，这些因素共同影响了群体免疫阈值评估的可靠性。

常用场景

经典使用场景

在公共卫生与流行病学领域，该数据集为研究美国学龄前儿童疫苗接种率提供了关键实证基础。其经典使用场景聚焦于分析麻疹、腮腺炎和风疹疫苗的接种趋势，通过整合2018年至2025年间各州及县的学区和学校层级数据，研究者能够追踪疫苗接种率在疫情前后的动态变化，揭示群体免疫水平的时空分布特征。

解决学术问题

该数据集有效解决了公共卫生研究中关于疫苗犹豫现象的量化分析难题。通过标准化处理的多层级接种率与豁免率数据，学者能够探究社会经济因素、政策差异与地理区域对疫苗接种行为的影响机制，为评估群体免疫阈值突破风险提供实证依据，从而推动疫苗政策干预策略的优化设计。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括《华盛顿邮报》关于美国疫苗犹豫趋势的深度调查报告，该报告揭示了疫苗接种率下降与地方政策松动的关联性。此外，多篇学术论文利用其时空数据构建了疫苗覆盖率预测模型，并探讨了豁免类型与疾病暴发风险的相关性，为后续跨学科公共卫生研究提供了数据范式。