🇺🇸 United States ZIP Code

STANDARD

18930

Kintnersville

ZIP Code 18930 est un standard zip code desservant Kintnersville, Kintnersville, Pennsylvania (PA), dans Bucks Comté, United States. Sa population estimée est de 2 721 avec un revenu médian des ménages de $83 438. La zone se situe dans le America/New_York fuseau horaire.

Revenu médian des ménages vs. Moyenne nationale

Location

Country: 🇺🇸 United States
State / Province: Pennsylvania (PA)
County: Bucks
City: Kintnersville
Timezone: America/New_York

Coordinates

Latitude: 40,531000
Longitude: -75,211700

Détails géographiques

Superficie: 22,31 mi²
Surface aquatique: 0,79 mi²
Densité de population: 122,0 personnes par mi² (55e percentile)
Cadre englobant: 40,587209°N, 40,468745°S, -75,165819°E, -75,270565°W

Avec 2 721 résidents répartis sur 22,31 miles carrés, cette zone a une densité de population de 122,0 personnes par mile carré.

Démographie

2 721

Population

45th percentile

$83 438

Median Income

90th percentile

$343 600

Median Home Value

90th percentile

22,31 mi²

Land Area

Le revenu médian des ménages à 18930 est $83 438, et la valeur médiane des logements est $343 600. Cela place la zone dans les 25% supérieurs au niveau national pour le revenu des ménages.

Housing

1 145

Total Units

1 065

Occupied Units

93,0%

Occupancy Rate

Similar ZIP Codes in Pennsylvania

ZIP codes with similar median household income in Pennsylvania.

19380

West Chester

$84 843

19003

Ardmore

$76 496

19106

Philadelphia

$93 720

18708

Shavertown

$75 254

18011

Alburtis

$71 432

19608

Reading

$77 551

18106

Allentown

$74 702

19374

Toughkenamon

$95 519

Questions Fréquentes

Quelles informations sont disponibles pour chaque ZIP code ?

Chaque page de ZIP code affiche la ville, l'État, le comté, les coordonnées géographiques, le fuseau horaire, la population, le revenu médian des ménages, la valeur médiane des logements, les unités de logement, la superficie, la densité de population, le temps de trajet, le niveau d'éducation, les indicatifs téléphoniques et le type de ZIP code (Standard, PO Box ou Unique).

Quels sont les différents types de ZIP codes ?

Il existe trois types de ZIP codes : Standard (zones de distribution résidentielles et commerciales), PO Box (attribués aux sections de boîtes postales) et Unique (attribués à une adresse à volume élevé unique comme une agence gouvernementale ou une grande entreprise). Les ZIP codes Standard sont les plus courants.

À quelle fréquence les données de ZIP codes sont-elles mises à jour ?

Les attributions de ZIP codes sont mises à jour trimestriellement par l'USPS. Les données démographiques proviennent de l'American Community Survey (ACS) du Bureau du recensement des États-Unis, qui publie de nouvelles estimations quinquennales chaque année. ZipFYI met à jour ses données pour refléter les informations les plus récentes disponibles.

Qu'est-ce que la densité de population et pourquoi est-elle importante ?

La densité de population mesure le nombre de personnes par mile carré dans une zone de ZIP code. Elle permet d'identifier les zones urbaines par rapport aux zones rurales, affecte les valeurs immobilières, influence la disponibilité des services et est utilisée dans l'analyse de marché. Les ZIP codes urbains denses peuvent compter plus de 50 000 personnes par mile carré.

Comment les limites des ZIP codes sont-elles déterminées ?

Les limites des ZIP codes sont déterminées par l'USPS en fonction des itinéraires de distribution du courrier, et non des frontières politiques ou géographiques. Elles suivent les itinéraires des facteurs et peuvent traverser les limites de villes, de comtés ou même d'États. Les limites peuvent changer lorsque l'USPS réorganise ses opérations de distribution.

Que m'indique le revenu médian des ménages sur un ZIP code ?

Le revenu médian des ménages est la valeur centrale lorsque tous les revenus des ménages d'un ZIP code sont classés par ordre. La moitié des ménages gagne plus et l'autre moitié gagne moins. C'est un meilleur indicateur des revenus typiques que le revenu moyen, qui peut être faussé par des valeurs extrêmes très élevées ou très basses.