본 논문은 주거-인구통계학 내에서 과소평가되어온 "구성적(compositional)" 변수들이 민족 간 분리 연구에서 일반적으로 사용하는 상이지수(Dissimilarity Index)에 미치는 영향을 탐구한 것이다. 연구자는 궁극적으로 구성적 변수는 민족, 시간, 장소와 같은 일반적인 변수보다 상이지수의 변동을 더 잘 설명할 것이라는 가정을 하였다. 본 논문에서는 이 가정하에 부분적으로 다양한 스케일의 변수들을 작게 분해했다. 구성적 변수와 관련된 패턴을 밝혀내기 위하여 9개의 민족 집단과 수천 개의 지역으로 구성된 대규모 표본을 10년 간격으로 5번을 조사한 미국 센서스 자료를 사용하였다. 이러한 구성적 변수에는 지역별 단위지역, 지역 인구, 단위지역별 인구, 지역 내 소수 집단 인구 및 비율이 포함되었다. 기술통계와 회귀분석을 실행한 결과, 이러한 변수 중일부가 상이지수 값에 미치는 영향이 이전의 가정과 달랐으며, 이러한 변수들의 거의 모든 영향은 이전에 인식되었던 것보다 수학적으로 더 복잡하게 나타났다.

This article explores the impact of “compositional” variables on the dissimilarity index, a commonly used measure of ethnic segregation. It argues that these compositional factors collectively are under-appreciated within residential demography. They may ultimately better account for variation in dissimilarity index values than more commonly recognized variables such as ethnicity, time, or place. The paper makes this argument in part through decomposing various elements of scale. Data from five decennial censuses within the United States, nine ethnic groups and many thousands of regions give this project the large sample size needed to uncover the patterns associated with the compositional variables. These compositional variables include units per region, regional population, population per unit, as well as minority group population and proportion within regions. Results from descriptive statistics and regression show that some of these variables’ effects on dissimilarity-index values differ from previous assumptions. Additionally, almost all of these variables’ effects are more complex mathematically than previously recognized.