调查 | 美国跨性别者年龄统计

简述和综述

在美国，只有很少的数据来源可用于描述跨性别人群的人口特征。大多数美国人口统计数据来自国家级别的人口调查，例如十年一期的人口普查和美国社区调查。这类国家调查很少包含受访者是否为跨性别等问题。因此我们对于跨性别者人口的组成和规模所知甚少。然而，最近越来越多的州与地方组织的调查开始收集关于跨性别者的信息。在本报告中，我们利用联邦州级别人口调查数据，来估计自我认同为跨性别者的人口(译者: 后文中将简记为跨性别认同者)在总人口中的比例，并将他们以年龄分组（设置最小年龄为13岁）。我们给出一个13-17岁年龄段自我认同为跨性别的人口比例的新估计（图1）。同时我们也给出跨性别人口在各年龄段分布的估计（设置最小年龄为13岁）。本报告是Williams Institute系列报告的一部分，旨在估计在美国的自我认同为跨性别者的人口特征和规模。①

一些联邦州层面的调查已经给出了跨性别人群和非跨性别人群的人口特征差异。联邦州成人人口调查研究从某种程度上揭示了年龄和跨性别认同的关系。在一份2012年马萨诸塞州概率样本调查中，研究者发现，整体上讲，成年人中自我认同为跨性别者的年龄比自我认同为非跨性别者略小。但在最近的一份基于19个联邦州数据的研究报告中，并没有发现成年人中跨性别者和非跨性别者的年龄有显著差距。

现阶段关于跨性别人群最好的数据资料来自对成年人的研究。相比之下在年轻人和未成年人中认同为跨性别者的比例依然鲜为人知。来自地方，联邦州和国家层面的概率和非概率调查样本，给出了跨性别认同青年人所占比例的一系列结论。 Wilson及其同事发现，在现有的青少年跨性别认同研究中，使用当地概率调查或国家便利样本，认同为跨性别的青少年百分比在1.3％至3.2％之间。

在本报告中，我们利用了CDC的行为风险因素监测系统（BRFSS）的数据。这是一项国家级、联邦州管理的调查，其中19个州在2014年(的调查中)包含了跨性别身份认同的问题。另有8个州在2015年收集了跨性别认同的数据。在本系列的以前的报告中，我们估计了跨性别认同成年人的规模、种族和族裔组成。在本报告中我们提出如下估计：持有跨性别认同人口占美国成年人总人口的0.6%(约140万人)，而年龄在13至17岁之间的青年人中占0.7％(约15万人)。 我们进一步发现，总体上，13岁以上跨性别认同人群的年龄分布大致与美国人口的年龄分布相似。 关于本报告方法论的详细说明请参见附录。

美国跨性别认同者的年龄分布

在本报告中，我们以两种方式考察跨性别认同者的年龄构成：跨性别认同者的年龄分布和每个年龄组中跨性别认同者的百分比。 在表1中我们比较了美国人口年龄分布和13岁以上跨性别认同者的年龄分布。 与之前的研究结果一样，我们发现跨性别认同者的年龄分布与美国一般人口的年龄分布近似，而且这种近似现象与年龄无关。 例如，在13岁及以上这一年龄段，据估计，10％的跨性别人群处于13至17岁区间，而在美国的总人口中13至17岁者占比约为8%。

我们以前的研究给出如下估计，18岁至24岁的成年人中有0.7％持有跨性别认同，25至64岁的成年人中这一比例为0.6％，65岁以上成年人中为0.5％。在这项研究中，我们对13至17岁的跨性别认同青年的数量和百分比给出了一个新的估计。我们估计出, 在13至17岁之间的年轻人中, 跨性别认同者占0.7％, 约有15万人, 而在成年人中这一比例为0.6％(约140万)。 这些国家和州样本估计的95％置信区间列在附录的表A1中。 13至17岁青少年的跨性别认同者比例的95％置信区间下界为0.54％, 上界为1.00％。

下图给出了年龄在13至17岁之间青少年跨性别认同者比例的直观图。同美国人口数量相比, 加州，德州，纽约和佛罗里达州的跨性别认同青少年人口比例最高。 北达科他州，佛蒙特州和怀俄明州有最小的跨性别认同青少年人口比。

图三. 美国青少年(13-17岁)人口中跨性别认同者的估计比例

讨论

在本报告中，我们利用BRFSS在所有50个州和哥伦比亚特区进行的一份匿名调查中18岁及以上成年人的数据, 来估计跨性别认同青年人的比例。估计中假定模型中的每个年龄组内跨性别认同者出现的概率相等。 因此，13至17岁的年龄组被认为会出现相同比例的跨性别认同者。 先前的研究表明，跨性别认同青少年从很小的时候, 比如四岁左右, 就会对生理性别“感觉不寻常”，并且认识到自己是跨性别者。

作者根据现有的18岁以下的跨性别认同青少年的数据进行计算表明，跨性别认同未成年人的年龄比例最高会出现在15岁至17岁左右。因此，我们的模型可能会低估15岁至17岁的跨性别认同未成年人的比例，并高估13至14岁跨性别认同未成年人的比例。现有的数据不允许我们在模型中考虑这种非线性关系。我们在这份报告中提供了目前美国跨性别认同青年的最佳估计。 随着国家和州级别的新的统计数据出现，估计值可以继续改善，以提高对所有年龄的跨性别认同人群的规模和特征的了解。

附录: 人口估计方法和置信区间

行为风险因素监测系统(BRFSS)是收集全美50个州、哥伦比亚特区和美国境内的，人口特征与健康相关指标的，国家指定数据集。

本调查设计为在每个州内都具有代表性。调查由访问者通过固定电话和手机进行。 2014年BRFSS的全国响应率中，固定电话为48.7％，移动电话为40.5％，而2015年BRFSS的响应率中，固定电话的国家响应率为48.2％，移动电话为47.2％(美国舆论研究协会， 响应率计算 4) 。

除了标准问卷外，BRFSS在每个州都包含可选的模块问卷。

2014年BRFSS有19个可选模块供各州可以选择，2015年BRFSS有24个可选模块供各州选择。其中一个模块包含以下问题:

您是否认为您是跨性别者?

是

否

 

[如果选是] 您认为您是男跨女, 女跨男, 还是流动性别?

如果调查实施者被问到跨性别的定义, 他们会如下回答:

心理性别认同和出生时的生理性别不同的人称为跨性别者。比如, 一个人出生时是生理男性, 但自我认同为女性或作为女性生活。有些跨性别者会改变自己身体外观使得身体符合自己的内在性别认同。有些跨性别者会通过使用激素或手术来改变自己的身体外观。跨性别者可能是任何性取向——异性恋、同性恋或双性恋。

由于这个问题含在一个可选的模块中，有些州提出了这个问题，而另外一些则没有提出。2014年提出这个问题的州包括：特拉华州，夏威夷，爱达荷州，印第安纳州，爱荷华州，堪萨斯州，肯塔基州，路易斯安那州，马里兰州，明尼苏达州，蒙大拿州，内华达州，纽约州，俄亥俄州，宾夕法尼亚州，佛蒙特州，弗吉尼亚州，威斯康辛州和怀俄明州。2014年，这些州的BRFSS受访者中有151,456名受访者回答了这一问题, 其中0.52％为跨性别认同者。 2015年提出这个问题的州包括：科罗拉多州，康涅狄格州，特拉华州，格鲁吉亚，夏威夷，爱达荷州，伊利诺伊州，印第安纳州，堪萨斯州，马萨诸塞州，马里兰州，明尼苏达州，密苏里州，内华达州，纽约州，俄亥俄州，宾夕法尼亚州，德克萨斯州，弗吉尼亚州，威斯康星州 和西弗吉尼亚州。 这些州的2015年BRFSS调查中有160,638名受访者回答了这个问题, 其中0.58％为跨性别认同者。

为了估计不同州和年龄组的人口比例，我们利用了多层次回归和事后分层法。该方法适用于数据的多层logistic回归，以预测受访者在不同人口统计属性(例如种族和种族;年龄组别;教育程度)下是跨性别认同者的可能性。 我们进一步加入反映州级别的地区特征的数据，以便更清楚的看出州与州之间出现的数据差异的原因(例如，种族构成，中位数收入，同性伴侣家庭的百分比，以及福音派的人)。

这一方法曾用于估计州级别地区的政治态度。另外, 本估计方法还经过很多专家的严格评估, 绝大多数评估结果表明该方法产生可靠而有效的估计。虽然本文中我们估计的对象是人口比例, 而且这一估计可能也会有一定的不准确, 但该方法仍然是执行此估计程序的最佳方法。

18岁以上跨性别认同者的人口比例估计来自前一份基于2014年BRFSS数据的报告。本报告推广了估计技术，以估计13-17岁跨性别认同者的人数和比例。 首先，我们将2014年和2015年的BRFSS数据纳入汇总分析。 我们整合了所有的受访者，尽管只有27个州的受访者收到了有关性别认同的问题。 我们通过对被调查者中跨性别认同者的概率进行建模来估算没有选择含性别认同问卷的州。 层次模型仍然包含了全州协变量以提高估计的精度。 使用拉普拉斯近似的最大似然模型估计13-17岁的模型。 使用拟合模型的事后抽取5,000次模拟来计算置信区间。

第二，13-17岁的儿童BRFSS中没有直接的调查数据，因为这是对成人的调查。我们根据随年龄变化的数据模式推测出13-17岁年龄段的估计。我们通过如前所述的拟合多层次模型，并提取年龄随机效应来做估计。这包括每个年龄组的13个估计效应（例如，18-24,25-29,30-34,35-39,40-44,45-49,50- 54,55-59,60-64,65- 69, 70-74,75-79,80及以上）。随后使用多项式回归来分析这些年龄的随机效应，以给出这些效应的最佳模拟（见图A.1）。我们利用三阶回归预测13-17岁的儿童的估计。反过来，这反映了我们根据这些数据对年龄较小的群体在跨性别认同者比例模型的最佳估计。这种方法允许年龄与跨性别认同者的概率之间的关系是非线性的，这与先前的发现是一致的。这假设成年人之间，特别是18-24岁之间的跨性别认同比例模型可以用于推断13-17岁的模式。如果未成年人的跨性别认同者比例相对年龄的变化率远高于18-24岁者, 则我们的估计可能比实际值低。我们随后将13-17岁的拟合效应的估计和标准误差用作模型预测的一部分。

第三, 我们用ACS三年估计的官方人口统计列表给出模型结论的事后分层。这样一来, 带入对各类人口特征新的官方统计数据,模型的预测结果按照不同年龄,种族,族裔和各州其他情况就可以得到推广。

在下表中,我们以95%置信区间给出了各年龄段人口估计的数据。置信区间贝叶斯等价于信心区间。95%置信区间的上下界，给出了百分之九十五的概率将要落入的范围。对于13-17岁的人，我们用5000次模拟给出了置信区间的极大似然估计。

尾注

1  Flores, A. R., Herman, J. L., Gates, G. J., & Brown, T. N. T. (2016). How Many Adults Identify as Transgender in the United States? Los Angeles, CA: The Williams Institute; Flores, A. R., Herman, J. L., & Brown, T. N. T. (2016). Race and Ethnicity of Adults who Identify as Transgender in the United States. Los Angeles, CA: The Williams Institute.

2  Conron, K.J., Scott, G., Stowell, G.S., and Landers, S. J. (2012). Transgender Health in Massachusetts: Results from a Household Probability Sample of Adults. American Journal of Public Health, 102(1), 118-122.

3  Crissman, H.P., Berger, M.B., Graham, L.F., and Dalton, V.K. (2017). Transgender Demographics: A Household Probability Sample of US Adults. American Journal of Public Health. Advance online publication. doi:10.2105/AJPH.2016.303571.

4  Wilson, B. D. M., & Kastanis, A. (2015). Sexual and gender minority disproportionality and disparities in child welfare: A popula-tion-based study. Children and Youth Services Review, 58, 11–17.

5  See note #1.

6  The general population figures were derived from the U.S. Census Bureau’s American Community Survey, 2011-2013 3-year PUMS.

7  Flores, A. R., Herman, J. L., Gates, G. J., & Brown, T. N. T. (2016). How Many Adults Identify as Transgender in the United States? Los Angeles, CA: The Williams Institute.

8  See note #7.

9  Grossman, A.H., D’Augelli, A.R., & Salter, N.P. (2006). Male-to-Female Transgender Youth: Gender Expression Milestones, Gender Atypicality, Victimization, and Parents’ Responses. Journal of GLBT Family Studies, 2(1), 71-92.

10  Calculations by the authors using the following -available datasets: California Healthy Kids Survey, Los Angeles Foster Youth

Survey, 2006 Boston Youth Survey, and Our Health Matters: Boston LGBT Youth of Color Community Survey.

11  For more detailed information on gender identity data collection in the BRFSS, see Baker, K.E. & Hughes, M. (2016). Sexual Orientation and Gender Identity Data Collection in the Behavioral Risk Factor Surveillance System. Washington, DC: The Center for American Progress, available at https://cdn.americanprogress.org/wp-content/uploads/2016/03/29090401/BRFSSdatacollect-brief-03.31.16.pdf.

12  Park, D.K., Gelman, A., & Bafumi, J. (2004). Bayesian multilevel estimation with poststratification: State-level estimates from national polls. Political Analysis, 12, 375-385.

13  Flores A.R., & Barclay, S. (2015). Trends in public support for marriage for same-sex couples by state. Los Angeles, CA: The Williams Institute, UCLA.

14  Saxe, L., & Tighe, E. (2013). Estimating and understanding the Jewish population in the United States: A program of research. Contemporary Jewry, 33(1), 43-62; Tighe, E., Livert, D., Barnett, M., & Saxe, L. (2010). Cross-survey analysis to estimate low-incidence religious groups. Sociological Methods & Research, 39(1), 56-82.

15  Lax, J.R., & Phillips, J.H. (2009). How should we estimate public opinion in the states? American Journal of Political Science, 53(1), 107-121; Warshaw, C., & Rodden, J. (2012). How should we measure district-level public opinion on individual issues?

Journal of Politics, 74(1), 203-219.

16  Buttice, M.K., & Highton, B. (2013). How does multilevel regression and poststratification perform with conventional surveys? Political Analysis, 24(4), 449-467; Toshokov, D. (2015). Exploring performance of multilevel modeling and poststratification with Eurobarometer data. Political Analysis, 23(3), 455-460.

17  See note #7.

18  See Flores, A.R. (2016). Estimating the adult population that identifies as transgender in the BRFSS. Los Angeles, CA: The Williams Institute, UCLA.

关于作者

Jody L. Herman, Ph.D. is a Scholar of Public Policy at the Williams Institute. She holds a Ph.D. in Public Policy and Public Administration from The George Washington University.

Andrew R. Flores, Ph.D. is an Assistant Professor of Government at Mills College. He holds a Ph.D. in Political Science from the University of California, Riverside.

Taylor N. T. Brown, MPP is a Public Policy Analyst at the Williams Institute. He holds a Master of Public Policy from The University of Virginia.

Bianca D.M. Wilson, Ph.D. is the Rabbi Barbara Zacky Senior Scholar of Public Policy at the Williams Institute. She holds a Ph.D. in Psychology from the Community and Prevention Research program at the University of Illinois at Chicago.

Kerith J. Conron, Sc.D. is the Blachford-Cooper Distinguished Scholar and Research Director at the Williams Institute. She holds a Sc.D. from Harvard School of Public Health and a MPH from Boston University School of Public Health.

FOR MORE INFORMATION

The Williams Institute, UCLA School of Law 

Box 951476 

Los Angeles, CA 90095-1476 

(310) 267-4382 

williamsinstitute@law.ucla.edu http://williamsinstitute.law.ucla.edu

Suggested citation:

Herman, J.L., Flores, A.R., Brown, T.N.T., Wilson, B.D.M., & Conron, K.J. (2017). Age of Individuals who Identify as Transgender in the United States. Los Angeles, CA: The Williams Institute.