Annual Report for the Maricopa 
County Sheriff’s Office:  
Years 2016 to 2017 
Submitted May 17, 2018 

 

Danielle Wallace, David H. Tyler, Kelsey Kramer, Katherine Ginsburg Kempany, 
Brooks Louton, Gary Sweeten, Norah Ylang, Ana Daniels, Matthew Gricius & 
Julianna Hale 
Special thanks to Jake Nelson, Eric Hedberg, Shi Yan, Michael White, Edward Maguire, Vincent Webb, Jeffery Fagan, Jessica Huff, Karissa Pelletier, 
Jessica Herbert, Hyunjung Cheon, Melissa Gutierrez, Danielle Falcone, Mercedes Chavez, Jonathan Hernandez, and Charles Katz for providing valued 
feedback. 
 

  

 

      

Contents 
List of Tables ..................................................................................................................................................... 4 
List of Figures ................................................................................................................................................... 6 
About the Center for Violence Prevention & Community Safety ................................................................... 7 
1. Executive Summary ...................................................................................................................................... 8 
2. Data Audit ................................................................................................................................................... 10 
2.1 General Issues with the Data ............................................................................................................... 10 
2.2 Areas of Improvement ......................................................................................................................... 10 
2.3 Missing Data ......................................................................................................................................... 11 
2.4 Invalid Data .......................................................................................................................................... 12 
2.5 Suggestions for Increasing Data Quality .............................................................................................. 12 
3. Situating the Analyses ................................................................................................................................ 14 
4. Characteristics of the Traffic Stop Data ..................................................................................................... 15 
4.1 How the Final Dataset is Created ........................................................................................................ 15 
4.2 Data ...................................................................................................................................................... 16 
5. Internal Benchmarking with Basic and Descriptive Statistics .................................................................... 21 
5.1 Post‐Stop Outcomes: Citation, Warning, and Incidental Contact by Race/Ethnicity ......................... 25 
5.2 Post‐Stop Outcomes: Arrest by Race/Ethnicity ................................................................................... 27 
5.2.1 Descriptive Statistics for Arrest .................................................................................................... 27 
5.2.2 Is There a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and Arrests? ....................................... 28 
5.3 Post‐Stop Outcomes: Searches by Race/Ethnicity .............................................................................. 29 
5.3.1 Descriptive Statistics for Searches ................................................................................................ 29 
5.3.2 Is there a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and Searches? .................................... 30 
5.4 Post‐Stop Outcomes: Seizures by Race/Ethnicity ............................................................................... 31 
5.4.1 Descriptive Statistics for Seizures ................................................................................................. 31 
5.4.2 Is there a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and Seizures? ...................................... 31 
5.5 Post‐Stop Outcomes: Length of Stop by Race/Ethnicity ..................................................................... 32 
5.5.1 Descriptive Statistics for Length of Stop ....................................................................................... 32 
5.5.2 Is there a Relationship between Length of Stop and Driver’s Race/Ethnicity? ........................... 34 
6. Internal Benchmarking with Inferential Statistics ..................................................................................... 36 
6.1 Methods ............................................................................................................................................... 36 
6.1.1 Data ............................................................................................................................................... 36 
6.1.2 Dependent Variables .................................................................................................................... 37 

2   P A G E  

  

 

      

6.1.3 Situational Variables ..................................................................................................................... 38 
6.1.4 Driver Variables ............................................................................................................................. 38 
6.1.5 Deputy Variables ........................................................................................................................... 39 
6.1.6 Contextual Variables ..................................................................................................................... 40 
6.2 General Analysis Plan ........................................................................................................................... 40 
6.3 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Post‐Stop Outcomes of Arrest, Search 
and Seizure for the Full Data Year ............................................................................................................. 41 
6.3.1 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Discretionary Post‐Stop Outcomes 
of Arrest and Search .............................................................................................................................. 43 
6.4 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Likelihood of Citations ...................... 47 
6.5 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Length of Stop ................................... 47 
6.6 Results: Estimating the Effects of Having Prior Flags on Post‐Stop Outcomes by Race/Ethnicity ..... 48 
6.7 Results: Estimating the Effects Traffic Enforcement Related Special Assignments on Post‐Stop 
Outcomes by Race/Ethnicity ...................................................................................................................... 53 
6.8 Results: Examining Random Effects to determine if there are Outlier Deputies ............................... 57 
6.9 Results: Longitudinal Changes in the Relationship between Post‐Stop Outcomes and Driver 
Race/Ethnicity ............................................................................................................................................ 60 
6.9.1 Arrest and Search .......................................................................................................................... 60 
6.9.2 Length of Stop ............................................................................................................................... 63 
6.9.3 Citations v. Warnings .................................................................................................................... 66 
6.10 A Discussion of Model Fit ................................................................................................................... 66 
7. Summary of Results and Conclusion .......................................................................................................... 70 
8. References .................................................................................................................................................. 73 
Appendix A. Redefining Comparable Peers to Include the Time of Day ....................................................... 75 
Appendix B. Type of Stop – Citations, Deputy‐District Comparison Ratio .................................................... 80 
Appendix C. Type of Stop – Incidental Contact, Deputy‐District Comparison Ratio ................................... 109 
Appendix D. Type of Stop – Warning, Deputy‐District Comparison Ratio .................................................. 114 
Appendix E. Post‐Stop Outcome – Arrest, Deputy‐District Comparison Ratio ........................................... 143 
Appendix F. Post‐Stop Outcome – Search, Deputy‐District Comparison Ratio .......................................... 159 
Appendix G. Post‐Stop Outcome – Contraband, Deputy‐District Comparison Ratio ................................. 171 
Appendix H. Random Effect Models Length of Stop ................................................................................... 182 
 
 
 

 

3   P A G E  

  

 

      

List of Tables 
Table 1. Descriptive Statistics of Deputy‐Initiated Traffic Stops ................................................................... 17 
Table 2. Patterns and Seasonal Trends of Monthly Traffic Stops by District ................................................ 18 
Table 3. Age, Sex, Race, and AZ Vehicles Characteristics of Drivers by District ............................................ 18 
Table 4. Traffic Stop Day of Week and Length of Stop Overall and By District ............................................. 19 
Table 5. Descriptive Statistics of Stop Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity and 
Deputy Comparisons ...................................................................................................................................... 25 
Table 6. Descriptive Statistics of Arrest Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity and 
Deputy Comparisons ...................................................................................................................................... 27 
Table 7. Relationship between Arrest and Hispanics .................................................................................... 28 
Table 8. Relationship between Arrest and Post‐Stop Driver Race/Ethnicity ................................................ 28 
Table 9. Descriptive Statistics of Search Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity 
and Deputy Comparisons ............................................................................................................................... 29 
Table 10. Relationship between Hispanics and Searches .............................................................................. 30 
Table 11. Relationship between Driver Race/Ethnicity and Search .............................................................. 30 
Table 12. Descriptive Statistics of Seizure Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity 
and Deputy Comparisons ............................................................................................................................... 31 
Table 13. Relationship between Seizures and Hispanic Drivers .................................................................... 32 
Table 14. Relationship between Seizures and Driver Race/Ethnicity ............................................................ 32 
Table 15. Descriptive Statistics of Length of Stop by Extended and Non‐Extended Stops ........................... 33 
Table 16. The Relationship between Length of Stop and Driver Race/Ethnicity .......................................... 34 
Table 17. Descriptive Characteristics of Length of Stop by Driver Race/Ethnicity and Extended v. Non‐
Extended Stop ................................................................................................................................................ 34 
Table 18. The Relationship between Hispanic Drivers and Length of Stop for Non‐Extended Stops .......... 35 
Table 19. Relationship between Length of Stop and Hispanic Drivers for Extended Stops.......................... 35 
Table 20. Random Effect Hierarchical Models Predicting Arrest, Search, and Seizure ................................ 42 
Table 21. Hierarchical Logistic Models for Discretionary Arrests and Searches ‐ All 2016/17 Data ............ 44 
Table 22. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citations (Reference is Warning) ....................... 45 
Table 23. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop ................................. 46 
Table 24. Descriptive Statistics of Deputies with Flags in Previous Report Years* ....................................... 48 
Table 25. Random Effect Hierarchical Logistic Models Predicting Arrest and Search with Prior Flags ........ 49 
Table 26. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citations with Prior Flags .................................... 50 
Table 27. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop with Prior Flags ....... 51 
Table 28. Random Effect Hierarchical Models Predicting Arrest Controlling For Specialty Assignment ..... 54 
Table 29. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citation Controlling For Specialty Assignment... 55 
Table 30. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop Controlling For 
Specialty Assignment ..................................................................................................................................... 56 
Table 31. Descriptive Statistics by Race/Ethnicity for Arrest and Search across Reporting Years ............... 60 
Table 32. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in Arrests of Hispanics Over Time ... 61 
Table 33. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in Searches of Hispanics Over Time 62 
Table 34. Descriptive Statistics of Length of Stop by Race/Ethnicity and Reporting Year ............................ 64 
Table 35. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in the Logged Length of Stop of 
Hispanics Over Time ....................................................................................................................................... 65 

4   P A G E  

  

 

      

Table 36. Descriptive Statistics for Citations v. Warnings by Race/Ethnicity across Fiscal Years ................. 66 
Table 37. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences Citations of Hispanics Over Time .... 67 
Table 38. The Pseudo R2 for Arrest, Search, Seizure, Length of Stop, and Stop Outcome Models ............. 68 
Table 39. Likelihood Ratio Tests for the Nested Models for Arrest, Search, Seizure, Length of Stop, and 
Stop Outcome Models ................................................................................................................................... 68 
 
 

5   P A G E  

  

 

      

List of Figures 
Figure 1. Percentage of Missing Data by Month for Variables Deputies are required to Enter ................... 12 
Figure 2. Histogram of Length of Stop for all Stops (Left) v. Histogram of Length of Stop for Stops of 
Hispanic Drivers (Right) .................................................................................................................................. 33 
Figure 3.The Deputy‐Specific Odds‐Ratio for Citation Typical Stop .............................................................. 59 
Figure 4. The Deputy‐Specific Probability of Hispanic Search for Typical Stop ............................................ 59 
Figure 5. The Deputy Specific Average Length of Stop for a Typical Stop .................................................... 59 
Figure 6. The Average Hispanic and Non‐Hispanic Length of Stop by Report Year ...................................... 64 
 
 

 

6   P A G E  

  

 

      

About the Center for Violence Prevention & 
Community Safety 
Arizona State University, in order to deepen its commitment to the communities of Arizona and to 
society  as  a  whole,  has  set  a  new  standard  for  research  universities,  as  modeled  by  the  New 
American  University. Accordingly,  ASU  is measured not by whom  we  exclude,  but by  whom we 
include. 
The  University  is  pursuing  research  that  considers  the  public  good  and  is  assuming  a  greater 
responsibility to our communities for economic, social, and cultural vitality. Social embeddedness 
– university‐wide, interactive, and mutually‐supportive partnerships with Arizona communities – is 
at the core of our development as a New American University. 
Toward the goal of social embeddedness, in response to the growing need of our communities to 
improve the public’s safety and well‐being, in July 2005 ASU established the Center for Violence 
Prevention and Community Safety. The Center’s mission is to generate, share, and apply quality 
research and knowledge to create “best practice” standards.  
Specifically,  the  Center  evaluates  policies  and  programs;  analyzes  and  evaluates  patterns  and 
causes of violence; develops strategies and programs; develops a clearinghouse of research reports 
and “best practice” models; educates, trains, and provides technical assistance; and facilitates the 
development and construction of databases.  
For  more  information  about  the  Center  for  Violence  Prevention  and  Community  Safety,  please 
contact us using the information provided below. 
 
MAILING ADDRESS 
Center for Violence Prevention and Community Safety 
College of Public Service and Community Solutions 
Arizona State University  
Mail Code 3120 
411 N. Central Ave., Suite 680 
Phoenix, Arizona 85004‐2115 
 
PHONE 
602.496.1470 
 
WEB SITE 
http://cvpcs.asu.edu  
 
 

7   P A G E  

  

 

      

1. Executive Summary 
In 2013, the Maricopa County Sheriff’s Office (MCSO) came under a federal court order regarding 
racially  biased  policing  practices.  As  part  of  meeting  the  requirements  of  the  court  order,  the  MCSO 
contracted with the Center for Violence Prevention and Community Safety (CVPCS) to receive technical and 
analytical assistance to both increase the data and analytical infrastructure surrounding the MCSO’s traffic 
stop  data  analysis  work  group  and  enhance  the  MCSO’s  capacity  to  collect,  maintain,  analyze,  and 
disseminate traffic stop data. 
The goals of the annual report are to evaluate the quality of the traffic stop data the MCSO gathers 
from deputies making self‐initiated stops as well as to understand the presence and extent of racially biased 
policing within the patrol function of the MCSO.  
 
In regards to the traffic stop data, to date, the MCSO has made significant progress in increasing 
the  quality  of  their  data.  Previous  issues,  such  as  missing  data  and  duplicate  stops,  have  either  been 
eliminated or drastically reduced. We encourage the MCSO to continue to be responsive to the needs of 
improving its traffic stop data collection and management. 
To examine the relationship between racially disparate policing and traffic stops within the patrol 
function of the MCSO, our team attempts to answer the following research questions with the available 
traffic stop data: 
1. Does descriptive, internal benchmarking identify any deputies who are engaging in policing behavior 
(i.e., arrest, search, seizures, and citations) towards race/ethnic minority drivers that is markedly 
different from their similarly situated peers? 
 
2. In the fiscal year of 2016‐2017, are there racial/ethnic differences in post‐stop outcomes within the 
patrol function of the MCSO? 
 
3. Are  deputies’  assigned  to  traffic  enforcement  details  associated  with  differences  in  post‐stop 
outcomes across driver race/ethnicity, and if they are, how do those affects work? 
 
4. If there is evidence of racial or ethnic bias in the above analyses, is it due to systemic bias within the 
patrol section of the MCSO or are the differential effects across race/ethnicity due to a few deputies 
who show a pattern of problematic behavior? 
 
5. Are  deputies  who  have  been  identified  as  engaging  in  potentially  problematic  behavior  in  the 
previous reporting years of 2014‐2015 and 2015‐2016 responsible for the differential race/ethnicity 
effects for arrest, search, citation and length of stop in 2016‐2017, provided those differences exist?  
 
6. Have the differential race/ethnicity effects changed over time? More specifically, do the differential 
race/ethnicity  effects  found  in  years  2014‐2015  and  2015‐2016  continue  into  2016‐2017,  and  if 
they do, are the 2016‐2017 race/ethnicity effects different in size and direction than years previous?  
We  employ  two  types  of  internal  benchmarking  to  examine  the  above  questions.  First,  we  use 
simple ratio analyses, which are meant to identify if deputies are engaging in potentially biased behavior. 
To construct the ratios, we compare deputies’ rates of a specific post‐stop outcome by race to the rates of 
other deputies conducting self‐initiated stops in the same district, to determine if deputies are engaging in 

8   P A G E  

  

 

      

behavior at a rate that is two or more times higher than their peers in the same district. When this occurs, 
deputies receive a “flag;” flags are indicators that a deputy may be engaging in racially biased policing and 
their behavior may warrant investigation. With the ratio method, we find a number of deputies whose rates 
are  at  least  two  times  higher  than  what  their  peers  are  doing  in  the  same  district  on  the  outcomes  of 
citations, arrest, search, and seizure. While the ratios are a commonly used identifier of behavior that is 
outside of what is typical in a district, their calculation is sensitive to low numbers of stops. As such, when 
using ratios to determine if deputies policing behavior should be examined more closely, we suggest the 
MCSO consider the number of stops that go into constructing the ratio. Moreover, the ratio analyses do 
not take into consideration other aspects of a stop that may account for disparate behavior by deputies 
across drivers’ race/ethnicity.  
Next, we use statistical modeling to determine if there is systemic bias within the patrol function 
of the MCSO, as well as identify deputies who may be engaging in potentially biased activity net of a number 
of  driver,  deputy,  and  traffic  stop  characteristics  that  are  associated  with  post‐stop  outcomes.  We  find 
consistent evidence that minorities, such as Hispanics, are treated differently from Whites for a number of 
post‐stop outcomes. When modeling the likelihood of stop outcomes controlling for deputies who have 
been  flagged  in  previous  years,  we  find  these  deputies  do  not  account  for  racial  differences  across 
outcomes. Special assignments and grant work do not have an impact on minority differences in post‐stop 
outcomes. The issue of differential outcomes for minorities appears to be an issue that is spread across the 
patrol function of the MCSO rather than a function of the behavior of a small number of deputies.  
Last, we find little change in the differential race effects for post‐stop outcomes over time with the 
exceptions of length of stop. The length of stop for Hispanics has steadily declined between 2014 and 2017. 
Hispanics continue to have a greater likelihood  of the post‐stop  outcomes of  arrest  and search, as was 
reported in the 2015‐2016. Compared to previous years, is a decline in the likelihood of a stop resulting in 
a citation, however, the decrease is universal across race and gender groups, rendering Hispanics’ citation 
rate non‐significant. 
 
Given the findings, we recommend that the MCSO investigate internal policies and organizational 
culture  that  may  be  generating  racial  disparities  in  the  field.  There  may  be  organizational  policies  and 
decision making that, on their face, appear race/ethnicity neutral, though when in put into practice, result 
in disparate treatment of minorities. Moreover, there may be aspects of informal culture within the patrol 
function of the MCSO that also contribute to differential outcomes by race/ethnicity. We encourage the 
MCSO to conduct an agency wide survey to examine cultural aspects of policing that might be influencing 
systematic bias in traffic enforcement. A formal examination of both internal organizational policies and 
culture – both formal and informal – would be beneficial to the MCSO in determining where the source(s) 
of the disparate treatment of minorities lie. 
 

 

9   P A G E  

  

 

      

2. Data Audit 
The purpose of the annual data audit is to assist the Maricopa County Sheriff’s Office in assessing 
the quality of their data and data collection process, as well as to develop and maintain high data quality. 
Regular examination of data quality enables any future policy and training recommendations to be based 
on the best quality data that is possible. Without indicators of high data quality, results from analyses may 
be seen as questionable.  
The  data  employed  in  the  audit  encapsulates  one  year  of  deputy‐initiated  traffic  stops  by  the 
Maricopa County Sheriff’s Office (MCSO) deputies ranging from July 1, 2016 to June 30, 2017. While the 
MCSO had other calls for service during this period, this data includes only deputy‐initiated traffic stops, 
which is the proper unit of analysis for discerning any racial/ethnic bias or profiling involved in traffic stops.  
There are two data sources employed in the data audit.1 The first is computer‐aided design (CAD) 
information – or data about the traffic stops coming from the dispatch center. Geographic coordinates for 
each stop are pulled from the CAD data and matched to the TraCS data (this is discussed next) through the 
Event Number identifier. The second data source is the TraCS data, which includes the data coming from 
the vehicle stop contact form that was  established as a part of the federal court  order. Deputies use  a 
vehicle stop contact form to collect information about each traffic stop beyond what is collected in each 
citation, warning, or incidental contact report. Here, individual traffic stops are identified by the variable 
Prdkey, which links the various sources of information within this dataset via the software SQL. The TraCS 
data contains information on the incident, driver, passenger(s) if there are any, and location of the traffic 
stop. For ease of reporting, this report will refer to the above datasets collectively as the “TraCS” data for 
the remainder of the report. 

2.1 General Issues with the Data 
Most  of  the  general  issues  with  the  data  from  previous  years  have  been  resolved.  The  primary 
challenge this year was the addition of over fifty new variables to the data. Moreover, the new variables 
were  implemented  at  the  beginning  of  2017.  Relatedly,  several  variables  were  removed  from  data 
collection  during  the  course  of  the  year  given  that  they  would  replicate  previous  means  of  collecting 
information. For example, in January 2017, the search variables changed significantly. Rather than having 
a few indicators of search (yes/no), consent search (yes/no), and search incident to an arrest (yes/no), the 
new  search  variables  specified  what  type  of  search  was  conducted.  The  consequence  of  this  change, 
though, was that the previous search variables were no longer collected. We discuss areas of improvement 
below. 

2.2 Areas of Improvement 
 
There are several noted areas of improvement in data quality for this data year. One of these is 
geo‐location of traffic stops. Although the MCSO has discontinued using dual systems to track stop location 

                                                            
1
 Note we do include other sources of data in the analyses. Exclude those sources of information from this 
audit because they are not collected using the TraCS software and vehicle stop contact form. 
10   P A G E  

  

 

      

(i.e.,  one  through  CAD  and  the  other  in  patrol  cars),  the  single  remaining  system  provided  latitude  and 
longitude coordinates for 100% of traffic stops.  
Second, duplicate data was a much smaller problem this year than in previous years. In previous 
years, duplicates had to be addressed via random selection. More specifically, when duplicate data was 
identified, we would randomly select which of the duplicates would remain in the data. This enables us to 
keep  at  least  some  portion  of  the  data  that  was  duplicated.  In  previous  years,  there  were  over  100 
duplicates in the data, with the 2014‐2015 fiscal year being the most problematic. This year, however, there 
was only one stop that was duplicated. The duplicate stop was simply removed from the analysis. Thus, this 
issue has effectively been resolved. 
Third, as will be discussed below, rates of missing data were dramatically reduced this year.  
Finally, the MCSO created a more complete data dictionary this year, which enabled the better 
evaluation of which variables were active, when they were introduced/removed, and whether or not they 
were required for each traffic stop.  

2.3 Missing Data 
For data to be regarded as high quality, no more than 5% of the data should be missing (Engel et 
al.  2009;  Engel,  Cherkauskas  and  Smith  2008;  Fridell  2004).  To  examine  data  quality  for  the  MCSO,  we 
examine two different types of missing data: 1) data that the deputies are required to enter for each stop, 
and 2) missing variables for all variables in the dataset. 
First, we examine missing data related to the variables or fields that deputies are required to report 
for each stop. For purposes of the data audit, the 36 variables considered as required data do not include 
information supplied by TraCS software in the vehicle stop contact form. We do this in order to isolate data 
issues occurring primarily through human error. A stop is considered to have missing data if any of the 
required fields are left blank. If this is the case, that stop will be excluded from the analyses.  
Figure  1  shows  the  percent  of  stops  with  missing  data  by  month  during  the  third  year  of  data 
collection. For required variables, the range of missing data was as low as 2.1% of cases in September 2016, 
and as high as 5.6% in January of 2017. For the three months that are over 5% (December 2016, January 
2017, and March 2017), though, the percent of missing data is very close to 5%. In comparison, from the 
last fiscal year (2015‐2016), the highest amount of missing data by month was over 7%. While deputies 
have  never  been  overly  negligent  in  entering  required  data,  over  the  past  year,  their  already  decent 
numbers  have  improved.  Procedures  that  require  supervisors  to  review  and  approve  all  stops  for  their 
deputies appear to be having the desired effect of increasing data quality and reducing missing information. 

11   P A G E  

  

 

      

Figure 1. Percentage of Missing Data by Month for Variables Deputies are required to Enter 
10.0%
8.0%
6.0%
4.0%
2.0%
Jun‐17

May‐17

Apr‐17

Mar‐17

Feb‐17

Jan‐17

Dec‐16

Nov‐16

Oct‐16

Sep‐16

Aug‐16

Jul‐16

0.0%

 

Next, when looking at all variables, we estimate the amount of information that is missing. There 
are  over  300  variables  included  in  this  analysis  of  any  missing  data.2  When  examining  the  full  set  of 
variables, there were no months where the MCSO was beneath a 5% missing data threshold for the full set 
of variables. All stops had missing information in at least one variable. This is similar to the last data set for 
the fiscal year of 2015‐2016 rate of missing data.  

2.4 Invalid Data 
There are a number of ways that data can become invalid, with the most common being a typo or 
a data entry error on the part of whoever is entering the data. Deputies, who enter the data for the traffic 
stops,  can  easily  make  these  mistakes  given  that  they  are  often  entering  data  in  less  than  ideal 
circumstances. For instance, deputies have to enter traffic stop data in their patrol cars quickly so they can 
get to the next call or on the side of a noisy road. These types of difficult and restrictive circumstances can 
easily cause data entry error. This is especially true for variables the deputies have to type in by hand, rather 
than variables whose values can be selected from a drop down menu. Common variables to have miss‐
keyed data, such as typos or nonsensical dates, include the address of the stop, the birth date of the driver, 
and the license plate information of the vehicle.  

2.5 Suggestions for Increasing Data Quality 
Over the past three years, the quality of data coming from the TraCS software and vehicle stop 
contact  forms  has  increased  dramatically.  Policies  requiring  supervisors  to  review  each  stop  for  errors, 
including  data  entry  errors,  has  reduced  missing  or  invalid  data.  That  said,  there  are  several 
recommendations  that  would  assist  the  MCSO  in  obtaining  lower  rates  of  missing  and  invalid  data  to 
facilitate increasing data quality.  

                                                            
2
 Note that in this analysis, we do not consider all missing data equally. If a variable is not relevant to the 
stop, the estimation of missing data does not include those variables. For example, if a stop shows that the 
driver has  been given  a citation, but the deputy did  not  perform  an arrest, search, or seizure, the  data 
contained  within  the  variables  will  equal  0  or  be  blank.  We  do  not  consider  this  missing  data.  Another 
example would be the search incident to an arrest variable: if the stop does not include an arrest, the value 
on the search incident to an arrest variable would not be applicable.  

12   P A G E  

  

 

      

First, deputies have performed better on the data entry of required variables this year than in years 
prior. Supervision of data entry by supervisors has facilitated this progress.  
Invalid data or data entry errors could be due not to the deputy themselves but the difficulty in 
understanding field meanings in the vehicle stop contact form or the need for easy pull down menus. To 
help in this area, we recommend providing deputies with feedback and training on TraCS that is intensive 
and ongoing. In addition, we recommend a formal process of gathering deputy feedback and comments on 
the TraCS software, particularly the vehicle stop contact form that could be used to improve the systems.  
We suggest that the MCSO continue to conduct internal data audits over the course of each year 
to identify variables with frequently missing data and address those data gaps as early as possible.  
Additionally, we recommend that deputies take advantage of the comments box provided in TraCS. 
This comment box can serve to document unusual traffic stops in order to alert supervisors and others 
examining their data to potential issues as they arise. For example, some stops last longer than average for 
legitimate reasons. In the 2015‐2016 report, we were able to identify several comments made by deputies 
which  described  the  causes  of  extended  stops.  Through  this  process,  the  comment  field  enabled  the 
refinement of the length of stop analyses and lowered the number of flags being created for extended 
stops (i.e., we could now control for why the stop was extended). In many ways, the deputies are the best 
means of gathering information about stops and what is happening in the field; we encourage deputies to 
continue to use the comment field so that their experiences can be fully captured and accounted for in the 
data. 
 

 

13   P A G E  

  

 

      

3. Situating the Analyses 
In 2013, the MCSO came under a federal court order regarding racially/ethnically biased policing 
practices. As part of meeting the requirements of the court order, the MCSO contracted with the Center 
for Violence Prevention and Community Safety (CVPCS) to receive technical assistance to increase the data 
and analytical infrastructure surrounding the MCSO’s traffic stop data analysis work group, and to enhance 
its  capacity  to  collect,  maintain,  analyze,  and  disseminate  traffic  stop  data.  As  part  of  this  technical 
assistance,  our  team  produces  an  annual  report  with  a  goal  of  evaluating  the  presence  and  extent  of 
racially/ethnically biased policing within the MCSO’s patrol function. To examine the relationship between 
racially/ethnically  disparate  policing  and  traffic  stops  within  the  patrol  function  of  the  MCSO,  our  team 
attempts to answer the following six research questions: 
1. Does  descriptive,  internal  benchmarking  identify  any  deputies  who  are  engaging  in  policing 
behavior (i.e., arrest, search, seizures, and citations) towards race/ethnic minority drivers that 
is markedly different from their similarly situated peers? 
 
2. In the fiscal year of 2016‐2017, are there racial/ethnic differences in post‐stop outcomes within 
the patrol function of the MCSO? 
 
3. Are deputies’ assigned to traffic enforcement details associated with differences in post‐stop 
outcomes across driver race/ethnicity, and if they are, how do those affects work? 
 
4. If there is evidence of racial or ethnic bias in the above analyses, is it due to systemic bias within 
the patrol section of the MCSO or are the differential effects across race/ethnicity due to a few 
deputies who show a pattern of problematic behavior? 
 
5. Are deputies who have been identified as engaging in potentially problematic behavior in the 
previous  reporting  years  of  2014‐2015  and  2015‐2016  responsible  for  the  differential 
race/ethnicity  effects  for  arrest,  search,  citation  and  length  of  stop  in  2016‐2017,  provided 
those differences exist?  
 
6. Have  the  differential  race/ethnicity  effects  changed  over  time?  More  specifically,  do  the 
differential race/ethnicity effects found in years 2014‐2015 and 2015‐2016 continue into 2016‐
2017, and if they do, are the 2016‐2017 race/ethnicity effects different in size and direction 
than years previous?  
Throughout this report, we will refer back to these questions and determine if and how the coming analyses 
provide answers.  
 

 

14   P A G E  

  

 

      

4. Characteristics of the Traffic Stop Data 
Before discussing the data analyses, we begin by detailing how the final dataset was created, and 
the focal variables employed in the forthcoming analyses. 

4.1 How the Final Dataset is Created  
 
Below, in a step‐wise fashion, we describe the process of building the 2016‐2017 year of deputy‐
initiated traffic stop data. First, traffic stops in the final dataset should be limited to those stops that have 
been completed in the TraCS system, were not involved in training activities, and have a completed and 
validated status in the system. To capture only stops that are completed and validated in the TraCS system, 
we keep only stops where the “status” variable is equal to 90, which means that the stop entry has been 
reviewed and approved by a supervisor. Another means of identifying a training stop is through the agency 
variable. If Agency is labeled as ‐9 or missing, then the stop is considered a training stop. Next, if the deputy 
serial number variable starts with “ST,” the stop is also considered a training stop. All of these types of stops 
were eliminated from the final data set.  
Second, we extract duplicate cases created by deputies and sergeants. As mentioned earlier, only 
one duplicate stop was included in this year’s data set. The duplicate of this stop is not included in the 
analyses. 
The next step in creating the data is cleaning the variables. Without going into excessive detail, we 
recoded variables where needed, assigned missing values, and created variables for dates and times that 
are easily used in statistical analyses. 
Additionally, there are a number of outside datasets that we bring into the TraCS data. Specifically, 
we add information on the deputy (age, race, tenure with the MCSO), special assignments and grant work, 
the stops’ geolocations, and flags and supervisory discussion from previous data years. These datasets are 
joined to the TraCS data. Around March 2017, there were several changes made by the GIS department to 
the district and beat boundaries. These changes included eliminating the PRK (Parks) District, creating an 
“on  water”  beat  in  District  5  (i.e.,  Lakes),  and  changing  the  boundaries  of  several  other  beats.  For 
consistency, we geocoded all stops to the new beat/district boundaries. This not only enables us to use 
consistent boundaries, but these boundaries will be used in the years to come. 
The final step in creating the yearly data was to shape the data set “wide.” A wide data set is one 
where each row in the data represents one traffic stop, and that row contains all the information about the 
traffic stop. However, the structure of the MCSO data in TraCS is not wide, but long, meaning there is one 
row per stop and an additional row for every passenger associated with the stop. The goal in reshaping the 
data was to put all information regarding a traffic stop on one row for ease of analysis. In the long dataset, 
there are 29,786 cases and these cases include rows for both the traffic stop information and the passenger 
information. Because both stops and passengers have rows, we do not have an accurate portrayal of the 
total number of stops. Once transformed into a wide dataset, the data set has 22,233 unique stops in the 
2016‐2017 year of deputy‐initiated traffic stop data.3 

                                                            
3
 This number of stops is prior to the cleaning that occurs when conducting analyses.  
15   P A G E  

  

 

      

4.2 Data 
The primary source of data in this report is the TraCS data, which is one year of deputy‐initiated 
traffic stops by MCSO deputies ranging from July 1, 2016 through June 30, 2017. For the analyses conducted 
across the first two years of TraCS data collection, we also use the TraCS data from the previous two years, 
which each contain one year of deputy‐initiated traffic stops ranging from July 1, 2014 through June 30, 
2015 and July 1, 2015 through June 30, 2016.  
Moreover, we employ other sources of data exclusively for the coming inferential analyses. First, 
we include information on each deputy who appears in the TraCS data. After providing the MCSO with a 
list  of  deputy  serial  numbers  appearing  in  the  data,  the  MCSO  returned  that  list  attached  with 
characteristics  on  each  deputy.  Information  on  deputies  includes  personal  demographic  characteristics 
(e.g.,  race/ethnicity,  sex)  and  employment  at  the  MCSO  variables  (e.g.,  hire  date,  rank).  This  data  was 
attached to the TraCS data via the deputy’s serial number.  
Additionally, we merge information on special assignments and grant activities to each deputy. This 
enables us to designate stops that were conducted when a deputy was assigned to one of these duties.  
Finally, all stops were geocoded using the 1993 Arizona State Plane coordinate system. Latitude 
and longitude coordinates were geocoded and subsequently matched to census blocks, block groups, and 
tracts,  as well as the MCSO administrative  boundaries such as beats and  districts. Around  March 2017, 
several  changes  were  made  by  the  GIS  department  to  the  district  and  beat  boundaries.  These  changes 
included  eliminating  the  PRK  (Parks)  District,  creating  an  “on  water”  beat  in  District  5  (i.e.,  Lakes)  and 
changing  the  boundaries  of  several  other  beats  with  the  new  boundary  resulting  in  the  beat  changing 
districts. For consistency, we geocoded all stops to the new district boundaries. This not only enables us to 
use consistent boundaries, but these boundaries will be used in future research in the years to come.  
In total, there are 23,618 geocoded, non‐duplicative, approved and completed stops in the data 
year in the dataset. After data cleaning and the removal of missing information, the data is restricted to 
22,233 stops. 
Table 1 shows descriptive statistics for all traffic stops during this time. Whites have the largest 
percentage of traffic stops among drivers stopped by the MCSO (66.6%), followed by Hispanics (22.4%), 
then Blacks (7.7%), Asians (2.2%), and Native Americans (1.1%). Stops concluding with a citation are the 
most common type of stop (55.9%), followed by warnings (43.4%). Incidental contact stops are those where 
the deputy stops a vehicle due to reasonable suspicion, but it is determined no traffic violation or crime is 
committed (for example, an Amber alert). Incidental contact stops are relatively uncommon, constituting 
only 0.5% of stops in the data.  
 

 

16   P A G E  

  

 

      

Table 1. Descriptive Statistics of Deputy‐Initiated Traffic Stops 

Frequency Percent
Race of Driver ‐ All Race/Ethnicity
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Race of Driver ‐ Hispanic vs. Non‐Hispanic
Hispanic
Non‐Hispanic
Type of Stop
Warning
Incidental Contact
Long Form
Field Incident
Citation
Any Arrest Type
No
Yes
Arrest by Type
Cite and Release Arrest
Booked into Jail
Searched
No
Yes
Search Type (Last 6 Months of Data)
All Searches
Consent Searches
Seizure
No
Yes
Length of Stop
0‐20 min.
21‐59 min.
60+ min.
Time of Day of Stop
Stop Occured bewteen 12am‐5:59am
Stop Occured bewteen 6am‐8:59pm
Stop Occured bewteen 9pm‐11:59pm
N=

14804
 237
4985
1707
 500

66.6
 1.1
22.4
 7.7
 2.2

4985
17248

22.4
77.6

9643
 105
  50
   5
12430

43.4
 0.5
 0.2
 0.0
55.9

20927
1306

94.1
 5.9

 985
 321

75.4
24.6

21612
 621

97.2
 2.8

303
23

100.0
7.6

21433
 800

96.4
 3.6

20397
1327
 509

91.7
6.0
 2.3

2719
15701
3813
22233

12.2
70.6
17.2
 

17   P A G E  

  

 

      

Table 2. Patterns and Seasonal Trends of Monthly Traffic Stops by District 
July '16 August '16
Organization
District
1
2
3
4
5
6
7

September '16

October '16

November '16

December '16

January '17

February '17

March '17 April '17 May '17 June '17

8.8

7.2

9.1

6.6

8.4

6.5

8.4

8.4

11.7

7.3

8.0

9.6

15.3
24.0
23.0
10.1
2.6
15.6
9.3
1,951

15.3
20.2
23.0
13.3
2.4
14.2
11.6
1,598

12.8
16.0
15.3
7.2
2.9
37.8
8.0
2,026

15.1
15.1
26.4
13.0
5.2
15.3
10.0
1,475

13.4
24.1
17.6
15.0
8.1
11.3
10.5
1,871

8.5
31.3
10.4
13.1
16.3
9.9
10.3
1,445

14.6
23.0
27.8
7.7
5.1
11.2
10.6
1,869

16.1
25.6
22.6
9.0
2.6
16.6
7.6
1,867

13.8
16.4
20.6
7.1
3.3
32.8
6.1
2,601

16.1
15.8
27.2
12.1
2.5
11.0
15.3
1,618

16.0
15.2
18.8
7.6
1.6
18.2
22.5
1,770

19.9
18.7
20.6
13.4
2.0
14.1
11.3
2,142

Total Stops in 
Year
22233
3302
4499
4689
2332
951
4049
2411

 

 
Table 3. Age, Sex, Race, and AZ Vehicles Characteristics of Drivers by District  

Organization
District

 

1
2
3
4
5
6
7

Avg. 
Citizen 
Age
25.1
23.7
21.8
26.9
25.0
24.1
24.6
31.4

%

%

%

%

%

%

%

Male

White

Native Am.

Hispanic

Black

Asian

AZ Plates

Total Stops
in Fiscal Year

61.3
 9.3
13.1
13.0
 6.8
 3.1
10.0
 6.1

66.6
 9.2
 8.5
14.4
 8.9
 3.2
13.3
 9.0

 1.1
 0.3
 0.2
 0.1
 0.0
 0.0
 0.1
 0.3

22.4
 3.4
 8.5
 4.6
 1.0
 0.8
 3.3
 0.9

 7.7
 3.4
 8.5
 4.6
 1.0
 0.8
 3.3
 0.9

 2.2
 3.4
 8.5
 4.6
 1.0
 0.8
 3.3
 0.9

91.2
94.0
88.6
88.8
91.3
87.6
95.7
91.1

22233
3302
4499
4689
2332
 951
4049
2411

 

 

18   P A G E  

  

 

      

Table 4. Traffic Stop Day of Week and Length of Stop Overall and By District 

Organization
District
1
2
3
4
5
6
7

Total Stops % Weekday
22233
70.0
3302
67.1
81621
71.6
4689
66.4
2332
71.1
 951
43.1
4049
82.8
2411
65.9

%0‐10
73.1
67.3
75.6
73.2
70.6
72.7
75.6
74.5

Categories of Length of Stop, in Minutes
%11‐20 %21‐30 %31‐40 %41‐50 %51‐60
18.7
 2.8
 2.2
 1.0
 0.7
20.5
 3.9
 2.8
 1.4
 1.1
16.3
 2.7
 2.4
 1.0
 0.8
19.0
 2.3
 2.1
 1.1
 0.7
20.2
 3.0
 1.6
 1.0
 0.8
18.2
 2.7
 1.7
 0.6
 0.6
17.6
 2.6
 2.5
 0.9
 0.4
20.5
 2.5
 1.2
 0.4
 0.4

%60+
 2.3
 3.8
 2.2
 2.1
 3.5
 4.1
 1.0
 1.0

% Missing
 0.0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
 

 

19   P A G E  

  

 

      

 
Several other outcomes associated with traffic stops are also rare. For example, 5.9% of stops result 
in arrest. Finally, items are seized from drivers in 3.6% of cases. Tables 2, 3, and 4 provide more information 
for all stops; the trends in these descriptive findings are summarized below.  
The majority of traffic stops had the following characteristics:  


Occurred on a weekday (70.0%)  



Occurred during the midday hours between 6:00am and 8:59pm (70.6%)  



Lasted between less than a minute and 20 minutes (0 through 20 minutes: 91.7%; more than 60 
minutes: 2.3%)  



March  2017  had  the  largest  percentage  of  traffic  stops  (11.7%)  overall.  Stop  activity  within  the 
patrol function of the MCSO was fairly consistent across months, with a difference of 5.2% between 
the busiest and slowest months  

When looking at the overall patrol function of the MCSO, drivers involved in traffic stops were:  


On average, approximately 25.1 years of age  



Predominantly male (61.3%)  



Predominantly White (66.6%) or Hispanic (22.4%)  



Drove a vehicle with license plates issued by the State of Arizona (91.2%).  

At the district level, characteristics of drivers were more varied:  


Drivers involved in traffic stops were consistently predominantly male and Arizona drivers  



The average age of drivers ranged from the mid‐20s to early 30s 

Some variation in racial or ethnic backgrounds of drivers stopped across districts can be expected. This is 
due to the demographic composition of residents and travelers in these districts, along with differences in 
the driving population in these areas.  
 

 

20   P A G E  

  

 

      

5. Internal Benchmarking with Basic and 
Descriptive Statistics 
Throughout this report, we employ varying forms of internal benchmarking to examine whether 
there are differences in traffic stops and post‐stop outcomes by driver race/ethnicity. In general, internal 
benchmarking are analyses that compare the stop decisions of one deputy to the stop decisions of other 
deputies  working  in  similar  situations  (Walker,  2001).  In  simple  terms,  internal  benchmarking  identifies 
outliers. Internal benchmarking provides law enforcement agencies a means of self‐assessment and the 
opportunity to define best practices for their department. Moreover, internal benchmarking moves away 
from external benchmarks – where the benchmark is instead some outside baseline that is applied to the 
stop data. An example of an external benchmarking procedure would be to compare a deputy’s percentage 
of  minority  stops  in  a  neighborhood  to  the  percent  minority  drivers  in  a  neighborhood.  If  a  deputy  is 
stopping more minorities than are driving in an area, this is a point of concern. However, data on minority 
drivers in geographic units is near impossible to obtain (Ridgeway and MacDonald, 2010; Ridgeway and 
MacDonald,  2014).  As  a  consequence,  most  law  enforcement  agencies  turn  to  some  form  of  internal 
benchmarking  to  determine  if  there  is  evidence  of  racially  biased  policing  occurring  in  their  agency 
(Ridgeway and MacDonald, 2010; Walker, 2001). 
There are several limitations associated with internal benchmarking. First, if the majority of officers 
(we refer to  officers here  as a general  term to include  all  law  enforcement agents  in a patrol function) 
within a specific unit are biased, there will be no outliers. Internal benchmarking is best used to identify a 
few officers acting outside of typical parameters. This is most problematic when racially biased policing is 
endemic  across  all  officers  and  aggregate  units  (i.e.,  supervisors,  police  beats,  etc.)  within  an  agency. 
Second,  officers  who  are  outliers  may  have  legitimate  reasons  for  being  so.  Ridgeway  and  MacDonald 
(2010) provide a good example of such a circumstance: “a Spanish‐speaking officer may appear to have an 
excessive number of stops of Hispanic suspects, when, in fact, the Spanish‐speaking officer gets called in to 
handle and document those stops” (p. 189). Thus, as most scholars recommend, internal benchmarking 
should be used as a problem identification tool rather than the sole source of information on whether an 
officer is engaged in racially biased policing (Walker, 2001).  
Finally, many means of internal benchmarking are generally “raw” in the sense that they do not 
control for other aspects of the stop that may be related to differential outcomes by deputy and race of 
the driver. As such, when using high ratios (what constitutes a high ratio will be described shortly) to set 
alerts  on  potentially  biased  law  enforcement  behavior  by  deputies,  sergeants  and  other  commanding 
officers should take into consideration the context of the stops by a particular deputy prior to formally 
setting an alert.  
Internal benchmarking is commonly used among law enforcement agencies to identify disparate 
officer  activities  (Walker,  2001).  This  analysis  is  no  different:  we  use  multiple  forms  of  internal 
benchmarking. In this section, “Internal Benchmarking with Basic and Descriptive Statistics,” differences 
across race and ethnicity in traffic stop outcomes are examined. Descriptive statistics – primarily ratios – 
are  employed  in  these  analyses.  Our  analyses  begin  by  examining  the  frequency  of  stops  by  driver 
race/ethnicity among deputies and contrasting their stop patterns to that of their “comparable peers,” or 
deputies making stops in the same district, using a series of ratios. After, we move on to contrasting post‐
stop outcomes by driver race/ethnicity among deputies and their comparable peers (also using ratios).  

21   P A G E  

  

 

      

We construct ratios for each deputy to examine their behavior in contrast to the behavior of other 
deputies. For ease of discussion, we refer to the deputy we are analyzing as “Deputy A.” Put simply, we 
compare Deputy A’s stop rates in a district to the stop rates of other deputies who make traffic stops in the 
same district. More specifically a ratio is calculated as follows: 

 

 

# 

 #   
 
 # 
 
# 

 

 

 

 

 
 

 

 
 

 

 

 

 

 
 

 
 

 

 

Here, Deputy A represents the deputy for whom the ratio is being calculated and District X represents the 
district in which Deputy A has conducted the examined stops. “Stops by race” represents the type of stop 
(e.g., citation, warning, arrest, etc.) that is being examined by the specific race/ethnicity of the driver that 
is being examined (e.g., White, Black, Hispanic, etc.). Finally, “stops” is the total number of the type of stop 
(e.g., citation, warning, arrest, etc.) that is being examined for all drivers in District X. 
To  illustrate  how  a  ratio  is  calculated,  we  show  Deputy  A’s  stops  that  concluded  with  Hispanic 
arrests in District 1. Deputy A has made 21 arrests in District 1 between July 2016 and June 2017. Of those 
21 arrests, 9 have been of Hispanic drivers. These two numbers give us the numerator to the ratio formula.  
Next, in District 1, all deputies working in the district conducted 282 arrests between July 2016 and 
June 2017. Of those 282 arrests, 79 are of Hispanic drivers regardless of which deputy conducts the arrest. 
These numbers give us the denominator. Thus, Deputy A’s ratio for arrests of Hispanics drivers in District 1 
is constructed as follows: 

 

 

 

0.4286
0.2801

1.53 

 
Once the ratio is calculated, if it is sufficiently high (typically over 2.0), then it demonstrates that 
the deputy stop rates are notably different from his/her peers. The ratio can be interpreted in the following 
way: 0 to 1.5 suggests little to no evidence of difference in stop behavior; 1.5 to 1.99 suggests that the 
deputy is stopping a certain race/ethnicity at a higher rate than the average for the district or the full patrol  
function of the MCSO; and 2.0 or higher shows that the deputy is stopping a certain race/ethnicity at least 
two times the rate of the average deputy at the district or patrol function of the MCSO (Lamberth, 1996). 
In this sense, the unit of analysis for the ratio analysis is the deputy‐district combination.  
The use of a specific ratio for a benchmark, in this case 2, is consistent with prior research on racial 
profiling or racially‐biased policing by law enforcement (Lamberth, 1996). If we turn back to the example 
of Deputy A above, we see that Deputy A has a ratio of 1.53 for arrests of Hispanics drivers in District 1. 
Thus, Deputy A is arresting Hispanic drivers at 1.53 times more frequently than other deputies making stops 
within District 1.  
In addition to the ratio analyses, this report uses simple inferential statistics, like χ2 (chi‐square), 
Cramer’s V, and ANOVA. The χ2 test is a means of examining the presence of a relationship between two 
categorical variables. In this report, the χ2 test is used to examine if there is an overall relationship between 
two categorical variables (the race/ethnicity of the driver and the stop outcome) in a contingency table. 

22   P A G E  

  

 

      

For an example, see Table 7 on page 27.4 If a χ2 test is significant, then there is a relationship between the 
two variables of interest. 
 
The χ2 test is often coupled with the Cramer’s V, which is a measure of association. If a χ2 test is 
significant, conducting a Cramer’s V will reveal how strong the relationship is between the two variables 
used in the χ2 test.5 When the Cramer’s V is between 0 and 0.29, the relationship between the two variables 
of interest is considered weak; when the Cramer’s V is between 0.30 and 0.59, the relationship between 
the two variables of interest is considered moderately strong; and when the Cramer’s V is over 0.60, the 
relationship between the two variables is strong. 
Like a χ2 test, ANOVAs are used when examining overall patterns,6 however, ANOVAs examine the 
relationship between a categorical variable and a numeric variable. An ANOVA is also known as an F‐test,7 
                                                            
4

  The  formula  for  the  χ2  test  is  as  follows: 

 ∑

,  where 

  represents  the  observed  cell 

frequencies in the table,   represents the expected frequencies in the table if there was no relationship 
between  the  two  variables,  ∑  symbolizes  that  the  equation  should  be  done  for  each  cell  then  added 
together, for the   number of cells in the table, starting at the first cell, or 
1. The expected frequency, 
   
, is calculated as 
 
, where   is the row total (i.e., the total number of tops in that row) for 
the cell,   is the column total (i.e., the total number of tops in that column) for that cell, and   is the total 
number of stops.  
 The equation for the Cramer’s V is as follows:   

5

 , where χ2 represents the value of the previously 

conducted χ2 test,   is the total number of cases in the analysis, and   is the number of rows or the number 
of columns in the contingency table, whichever is smaller.  
6

 Note that while both the χ2 and ANOVA statistics are useful for showing overall patterns, they do not 
include controls for other contexts that make generate differences in stops across race. For that, we turn 
to more complex, inferential analyses to determine systemic bias. 
∑ ∑
7

 The formula for an ANOVA or F‐test is as follows: 

 

∑ ∑

 , where 

 is person   in 

 is the overall mean for all people in all groups,   represents 
group  ,   is the mean for group  , 
the specific group  , and   represents the total number of people in the analysis. To verbally walk through 
the equation, the top portion of the equation tells us to “start with the first group ( =1) and that the first 
persion in this group ( =1), subtract the group mean from this   score, square the difference, repeat this 
for each person in the first group, and then sum the squared differences. Then, go to the first person in the 
second group ( =2) and do the same thing for each person in this group” (Bachman & Patternoster, p. 462). 
Once that is done for all groups and all people, then you simply divide by the total number of groups minus 
one. The bottom portion of the equation tells us to “take the first group mean and subtract the gran mean 
from that and square the difference, then do the same for each of the   people in the group and then sum 
over the number of cases in that group” (Bachman & Patternoster, p. 462). Then, when this is completed 
for all groups and all people, then you simply divide by the total number of people minus the total number 
of groups. A significant F‐test will show that there is a relationship between the two variables of interest in 
the ANOVA, or F‐test. 

23   P A G E  

  

 

      

where if the F‐test is statistically significant, there is a relationship between the two variables of interest. 
In this report, ANOVAs are used to assess whether length of stop is dependent on the race of the driver.  
Finally, p‐values are presented throughout this report for all inferential statistics used, represented 
as * or p < 0.05. However, the meaning of p‐values is not always clear, even though they are the core to 
understanding whether statistical results are significant. As a bit of a background, behind all statistical tests 
lies a null hypothesis. The null hypothesis tests “there is no difference between the observed data and what 
is  expected”  or  “there  is  no  relationship  between  two  variables”  or  simply,  “there  is  no  effect.”  Very 
basically, the null hypothesis suggests nothing of interest is going on in the data.8 The p‐value of a statistical 
test establishes “the strength of the evidence against the null hypothesis” (Goodman, 2008; p. 135). The p‐
value of a statistical test establishes “the strength of the evidence against the null hypothesis” (Goodman, 
2008; p. 135). The p‐value tells us the probably that a statistical result at least as strong as what we observe 
in our data could occur if the null hypothesis is true. If the p‐value is low, then it tells us that the data are 
highly  unlikely  to  originate  from  a  process  in  which  the  null  is  true,  hence  eroding  support  for  the  null 
hypothesis. For instance, say we want to determine if a driver’s type of vehicle (i.e., car, truck, van or SUV) 
is related to their sex (i.e., male or female). We believe there is a relationship here, so our null hypotheses 
would be that there is no relationship between driver sex and vehicle type. We test whether there is a 
relationship between driver sex and vehicle type through χ2 test; we find that the χ2 test has a low p‐value 
of 0.03. How do we interpret this? A p‐value of 0.03 shows there is only a 3% chance that the null hypothesis 
is true. Put another way, it is very unlikely (in fact, only a 3% chance) of there being no relationship between 
driver sex and vehicle type. Thus, when interpreting the results of the statistical tests in this report, if the 
p‐value is less than 0.05 (i.e., p < 0.05), then we interpret the test as significant, showing a high likelihood 
of an existing relationship between two variables. 
In the coming sections, we present condensed versions of the ratio benchmarks and other statistics 
used to examine whether racial/ethnic disparities exist in post‐stop outcomes. These statistics are available 
in  their  uncondensed  form  in  the  appendices.  In  the  ratio  analyses,  we  employ  the  following  variables: 
driver  race/ethnicity,  arrest,  search,  citations,  warnings,  incidental  contact,  seizure,  and  length  of  stop. 
First, the driver’s race/ethnicity was recorded based on the post‐stop perceived race or ethnicity recorded 
on  the  TraCS  form  by  the  deputy;  available  categories  include  White,  Native  American,  Asian,  Black,  or 
Hispanic. Next, arrest indicates that the driver was arrested during the traffic stop, regardless of whether 
that arrest was a “cite and release” type of arrest or the driver was booked into jail. Next, ratio analyses 
include the outcome of search, which is inclusive of all searches. We also estimate ratios by race/ethnicity 
for seizures, which include the seizing of items from the driver, such as drugs, weapons, drug paraphernalia, 
or stolen goods. Finally, we analyze ratios for the three types of stops: citations, warnings, and incidental 
contacts.  Incidental  contact  stops  include  stops  where  the  deputy  has  contact  with  the  driver,  but 
determines any type of post‐stop outcome is not warranted. An example would be pulling over a vehicle in 
the carpool lane, only to find that there are two passengers in the car. 
These  analyses  are  meant  to  answer  the  first  research  question:  “Does  descriptive,  internal 
benchmarking  identify  any  deputies  who  are  engaging  in  behavior  (i.e.,  arrest,  search,  seizures,  and 
citations) towards minority race/ethnicity drivers that is markedly different  from their similarly situated 
peers?” Note that the statistics employed here do not control for underlying circumstances that may make 
certain rates and ratios seem high; an example would be a stop of a Hispanic is more likely to take place in 
a Hispanic neighborhood. As a result, it is important to note that the forthcoming findings show descriptive 
                                                            
8
 We employ null hypotheses so that scientists do not bias their own results. If we look to prove that there 
is not a relationship and the results of our inquiry establish there is one, then the structure of our inquiry 
is, at least, not biased by what we as scientists expect to happen. 
24   P A G E  

  

 

      

relationships only, and any flags that are generated from these analyses should undergo further scrutiny 
within the MCSO before the flag is turned into an alert for a deputy.  

5.1 Post‐Stop Outcomes: Citation, Warning, and Incidental Contact by 
Race/Ethnicity 
Table 5 shows the descriptive statistics regarding overall percentages of the type of stop (incidental 
contact, warning, and citation) by driver race/ethnicity which are compared to deputy performance on the 
ratios associated with those outcomes. Table 5, and all other subsequent tables showing ratio results, have 
four statistical columns. The first column, “Percent of Incidental Contacts by Race Distribution” shows the 
overall  percentage  of  incidental  contacts  by  race/ethnicity.  For  instance,  60%  of  all  incidental  contacts 
involve  White  drivers  and  27.6%  of  all  incidental  contacts  involve  Hispanic  drivers.  Next,  the  column 
“Number  of  Non‐Duplicate  Deputies  Making  Stops  by  Race”  shows  how  many  deputies  are  making 
incidental  contact  stops  for  each  specific  driver  race/ethnicity.  As  an  example,  eight  deputies  made 
incidental contact stops of Black drivers. Next, the column “Number of Non‐Duplicate Deputies with a Ratio 
over 2” shows how many of the deputies who made incidental contacts of a specific race/ethnicity have a 
corresponding ratio that is 2 or above. Lastly, the column “Percent of Non‐Duplicate Deputies with a Ratio 
over 2” shows the percent of deputies who would get flagged with a ratio of 2 or over. For example, 22.2% 
of deputies making incidental contact stops of Black drivers would be flagged (i.e., 6/8 = 0.75 or 75%). 
Table 5. Descriptive Statistics of Stop Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity and 
Deputy Comparisons 
Incidental Contact
Number of Incidental 
Contacts by Race 
Distribution

Number of Non‐Duplicate  Number of Non‐Duplicate  Percent of Non‐Duplicate 
Deputies Making Stops by  Deputies With a Ratio Over  Deputies With a Ratio Over 
Race
2
2

White
Native American

63
1

49
1

5
1

10.204
100.000

Hispanic
Black
Asian

29
8
4

21
8
4
Warning

15
6
4

71.429
75.000
100.000

Number of Warnings by 
Race Distribution

Number of Non‐Duplicate  Number of Non‐Duplicate  Percent of Non‐Duplicate 
Deputies Making Stops by  Deputies With a Ratio Over  Deputies With a Ratio Over 
2
2
Race

White
Native American

6594
80

313
56

9
45

2.875
80.357

Hispanic
Black

2004
740

254
205

60
68

23.622
33.171

Asian

225

120
Citation

60

50.000

Number of Citations by 
Race Distribution

Number of Non‐Duplicate  Number of Non‐Duplicate  Percent of Non‐Duplicate 
Deputies Making Stops by  Deputies With a Ratio Over  Deputies With a Ratio Over 
2
Race
2

White
Native American

8115
155

292
73

15
41

5.137
56.164

Hispanic
Black
Asian

2937
954
269

250
185
123

59
69
65

23.600
37.297
52.846

 

25   P A G E  

  

 

      

Beginning with incidental contact stops, 60% of all incidental contact stops involve White drivers. 
Hispanic drivers make up the next highest proportion of incidental contact stops at 27.6% of all incidental 
contact stops. Also note that incidental contact stops are rare: only 0.5% of stops in this study year were 
incidental contact stops. Thus, because there are only a small number of incident contact stops, it is difficult 
to  determine  if  any  deputies  are  potentially  engaged  in  problematic  policing.  For  example,  one  deputy 
made an incidental contact stop of a Native American driver. Given that incidental contact stops of Native 
American drivers are very rare and other deputies are unlikely to do them, that deputy was flagged given 
that  they  are  the  only  deputy  making  that  type  of  stop  and  will  always  appear  as  if  they  are  making 
drastically higher numbers of this type of stop when compared to other deputies (see Appendix A for a 
more through explanation of why low numbers of stops impact deputy’s ratios). 
Next, stops that result in a warning are much more common. First, 68% of warnings go to White 
drivers, 21% go to Hispanic drivers, 8% go to Black drivers, 2% go to Asian drivers, and under 1% go to 
Native American drivers. This distribution of warnings across driver race is similar to the overall distribution 
of driver race/ethnicity (see Table 1). The next column, “Number of Non‐Duplicate Deputies Making Stops 
by  Race,”  shows  the  number  of  deputies  who  made  warnings  by  each  driver  race/ethnicity.  Here,  313 
deputies gave White drivers warnings, 56 deputies gave Native American drivers warnings, 254 deputies 
gave Hispanic drivers warnings, 205 deputies gave Black drivers warnings,  and  120 deputies gave Asian 
drivers warnings. The next column shows the number of those deputies who gave out warnings who also 
had a ratio over 2; put another way, the number of deputies who gave out warnings at a rate that was two 
times higher than other deputies working in the same district. The final column, “Percent of Non‐Duplicate 
Deputies With a Ratio Over 2,” shows how common it is among deputies to have a rate of warnings, by 
race/ethnicity, that is two times higher than other deputies working in the same district. Approximately 
80.4%  of  deputies  have  rates  that  are  two  times  (or  more)  higher  than  the  district  average  for  Native 
American drivers; keep in mind, though, stops of Native Americans are not very common. Approximately 
33.2% and 50% of deputies, who have stops that result in warnings, have warning rates that are at least 
two times higher than the district average for stops involving Black and Asian drivers. Approximately 23.6% 
of deputies also have warning rates that are at least two times higher than the district average for stops 
involving Hispanic drivers. Lastly, only 2.9% of deputies have a ratio of over 2 for stops involving warnings 
to White drivers.  
Finally,  like  warnings,  stops  that  result  in  a  citation  are  much  more  common  than  incidental 
contacts. First, 65% of citations are to White drivers, 24% of citations are to Hispanic drivers, 8% of citations 
are to Black drivers, 2% of citations are to Asian drivers, and just over 1% of citations are to Native American 
drivers. This distribution of citations across driver race/ethnicity is similar to the overall distribution of driver 
race (see Table 1). As shown in the last column, for stops that result in citations, we see that 56.2% of 
deputies have rates that are two or more times higher than the district average for stops involving citations 
and Native American drivers. Notably, for deputies that have stops resulting in a citation 37.3% and 52.8% 
of deputies have rates that are two times (or more) higher than the district average for Black and Asian 
drivers, respectively. Additionally, 23.6% of deputies have rates that are two or more times higher than the 
district  average  for  stops  involving  citations  and  Hispanic  drivers.  Appendices  B,  C  and  D  contain  each 
deputy’s  ratio  by  race/ethnicity  for  the  comparison  between  deputy  and  district  for  each  type  of  stop: 
incidental contact, citation, and warning.  

26   P A G E  

  

 

      

5.2 Post‐Stop Outcomes: Arrest by Race/Ethnicity 
5.2.1 Descriptive Statistics for Arrest 
Racially/ethnically  biased  policing  occurs  when  individuals  who  come  into  contact  with  law 
enforcement agents experience differential outcomes due to their race/ethnicity. Here, we examine if this 
holds true for arrests during the current year of traffic stop data. There are two important caveats regarding 
these  analyses.  First,  arrests  do  not  occur  very  frequently;  as  such,  caution  should  be  used  when 
interpreting  the  descriptive  statistics  presented  in  Table  6,  particularly  regarding  ratios.  Second,  the 
statistics below look at all arrests, and do not account for whether the arrest was discretionary; all types of 
arrests are included in these analyses. Thus, the results of the coming analyses should be also considered 
with this in mind. 
Table 6. Descriptive Statistics of Arrest Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity and 
Deputy Comparisons 
Number of Arrests by Race 
Distribution
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

681
27
425
161
12

Number of Non‐
Number of Non‐
Percent of Non‐
Duplicate Deputies  Duplicate Deputies With 
Duplicate Deputies 
Conducting Arrests by 
a Ratio 
With a Ratio Over 2
Race
Over 2
152
21
132
75
11

8
17
36
38
11

5.263
80.952
27.273
50.667
100.000

 

Table 6 shows descriptive statistics comparing deputies’ rates of arrest by driver race/ethnicity to 
the district average rate of arrest by driver race/ethnicity. Of the 5.9% of all traffic stops that result in arrest 
(see Table 1), 32.5% of those arrests are of Hispanics, compared to 52.1% of arrests are of White drivers, 
2.1% of arrests are of Native American drivers, 12.3% of arrests are of Black drivers, and less than 1% of 
arrests are of Asian drivers.  
Next, we examine the percentage of deputies who have conducted arrests are over a ratio of 2 for 
specific arrests by driver race/ethnicity. Approximately 5.3% of deputies arrest Whites at a rate two times 
higher than the district average, while 27.3% and 50.7% of deputies arrest Hispanics and Blacks at a higher 
rate than the district average. In addition, 81.0% of deputies arrest Native Americans and 100% of deputies 
arrest Asians at higher rates than the district average. Note though, that both Native American and Asian 
arrests  are  very  rare,  making  it  difficult  to  establish  if  there  is  problematic  policing  occurring  among 
deputies making arrests of Native Americans or Asians. Appendix E shows all race/ethnicity ratios for arrest 
for each deputy and the districts they make stops in. 

27   P A G E  

  

 

      

5.2.2 Is There a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and 
Arrests? 
 
To test the relationship between whether the driver was arrested and the driver’s race/ethnicity 
within the patrol function of the MCSO, we conducted a χ2 test coupled with a Cramer’s V statistic.9 Note 
that  the  race/ethnicity  of  the  driver  is  determined  by  the  deputy:  Arizona  does  not  record  driver’s 
race/ethnicity on licenses. Deputies are required to note what race or ethnicity they perceive the driver to 
be.  
Table 7 shows the frequencies of the relationship between arrests and Hispanics. As the results 
demonstrate  in  Table  7,  there  is  a  statistically  significant  relationship  between  whether  the  driver  was 
arrested and Hispanic drivers. The Cramer’s V statistic is small at 0.061. This suggests that while there is a 
relationship between arrest and the driver’s Hispanic ethnicity, it is a weak relationship. 
Table 7. Relationship between Arrest and Hispanics 

Non‐Hispanic
Hispanic
Total
Chi‐Square
Cramer's V
* p<0.05

No Arrest
16367
4560
20927
81.701*
0.061

Arrest 
881
425
1306

Total
17248
4985
22233

 

Table 8. Relationship between Arrest and Post‐Stop Driver Race/Ethnicity 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Total
Chi‐Square
Cramer's V
*p < 0.05

No Arrest
14123
210
4560
1546
488
20927
169.885*
0.087

Arrest 
681
27
425
161
12
1306

Total
14804
237
4985
1707
500
22233

 
 
Table 8 examines the relationship between each race/ethnicity and arrests.  Similarly, the result of 
the chi‐square test shows a significant chi‐square statistic, suggesting that there is a relationship between 
                                                            
9
  Remember  that  the  Cramer’s  V  is  a  measure  of  association  that  informs  us  of  the  strength  of  the 
relationship between two variables being employed in a χ2 analysis. The Cramer’s V statistic can take any 
value between 0 and 1 and can be interpreted in the following way: values between 0 and 0.29 show a 
weak relationship, values between 0.3 and 0.59 show a moderately strong relationship, and values ranging 
from 0.6 to 1 show a strong relationship.  
28   P A G E  

  

 

      

whether the driver was arrested and the race/ethnicity of the driver. That said, the Cramer’s V statistic is 
low  at  0.087.  Again,  this  suggests  that  while  there  is  a  relationship  between  arrest  and  the  driver’s 
race/ethnicity, it is a weak relationship. 

5.3 Post‐Stop Outcomes: Searches by Race/Ethnicity 
5.3.1 Descriptive Statistics for Searches 
Similar  to  how  we  examined  arrests,  here  we  examine  whether  a  deputy’s  rate  of  searches  by 
race/ethnicity is similar to their similarly situated peers. One important limitation to note regarding the 
coming analyses is that searches do not occur very frequently; because searches are a low baseline stop, 
caution  should  be  used  when  examining  deputies’  ratios.  Next,  we  examine  all  searches  regardless  of 
whether  they  are  discretionary  or  not.  This  should  be  considered  when  interpreting  the  results  of  the 
upcoming analyses. Indeed, of all the traffic stops conducted by the MCSO, only 2.8% of stops involved 
searches (see Table 1).  
Table 9 shows descriptive statistics comparing deputies’ rates of search by driver race/ethnicity to 
the district average rate of search. First, all deputies who searched Native Americans and Asians have been 
flagged.  This  suggests  that  the  low  occurrence  of  these  types  of  stops  contributes  to  higher  ratios  for 
deputies.10 Nearly 51% of all searches are of White drivers, while 2% are of Native American drivers, 33.2% 
are of Hispanic drivers, 12.6% are of Black drivers, and finally, 1.5% of all searches are of Asian drivers. Of 
the deputies who conducted searches of Blacks and Hispanics, 33.7% and 62.2% respectively are flagged 
as searching Blacks and Hispanics at a rate that is two times (or more) higher than their district average. 
The percentage of deputies with a ratio of over 2 for searches of Native Americans and Asians is 100%: this 
large percentage is due to the infrequency of searches of Native American and Asian drivers. Appendix F 
shows all race/ethnicity ratios for search for each deputy and the districts they make stops in. 
Table 9. Descriptive Statistics of Search Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity and 
Deputy Comparisons 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian

Number of Searches by 
Race Distribution

Number of Non‐Duplicate 
Deputies Conducting 
Searches by Race

Number of Non‐Duplicate 
Deputies With a Ratio 
Over 2

Percent of Non‐
Duplicate Deputies 
With a Ratio Over 2

316
12
206
78
9

112
9
95
45
8

23
9
32
28
8

20.536
100.000
33.684
62.222
100.000

 

                                                            
 As an example, consider the following numbers from a deputy in this year’s data. In District 1, of the 282 
arrests, 5 arrests were of Asian drivers. This amounts to a district rate of Asian arrest 0.0177 (i.e., 5/282). 
Deputy A, made 16 arrests in District 1, and one arrest was of an Asian driver. So this deputy’s personal rate 
of Asian arrest is 0.625 (i.e., 1/16). To construct the deputy’s ratio, we place the deputy’s rate of Asian 
Arrest over the rate of Asian Arrest in District 1, or 0.625/0.0177, which amounts to a ratio of 35.31. This 
deputy would receive a flag based on only 16 total stops. Thus, when there are lower numbers of stops in 
for the outcome of interest, ratios should be treated with caution. 
10

29   P A G E  

  

 

      

5.3.2 Is there a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and 
Searches? 
To test the relationship between whether the driver was searched and the driver’s race/ethnicity 
within the patrol function of the MCSO, we conducted a chi‐square test coupled with a Cramer’s V statistic. 
As the significant chi‐square statistic (p < 0.05) in Table 10 shows, there is a relationship between whether 
the driver was searched and the ethnicity (Hispanic) of the driver. That said, the Cramer’s V statistic is low 
at 0.044. This suggests that while there is a relationship between the driver’s ethnicity and search, it is a 
weak relationship. 
Table 10. Relationship between Hispanics and Searches 

Non‐Hispanic
Hispanic
Total
Chi‐Square
Cramer's V
* p < 0.05

No Search
16833
4779
21612
42.448*
0.044

Search
415
206
621

Total
17248
4985
22233

 
Table 11. Relationship between Driver Race/Ethnicity and Search 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Total
Chi‐Square
Cramer's V
p < 0.05

No Search
14488
225
4779
1629
491
21612
82.731*
0.061

Search
316
12
206
78
9
621

Total
14804
237
4985
1707
500
22233

 
Table 11 examines this relationship across race/ethnicity. The significant chi‐square statistic shows 
that there is a relationship between whether the driver was searched and the race/ethnicity of the driver 
within the patrol function of the MCSO. However, the Cramer’s V statistic is low at 0.061, suggesting that 
the relationship between being searched and the driver’s race/ethnicity is a weak one. 

30   P A G E  

  

 

      

5.4 Post‐Stop Outcomes: Seizures by Race/Ethnicity 
5.4.1 Descriptive Statistics for Seizures  
 
We  examine  whether  seizures  of  items  from  drivers  are  differentially  experienced  by  minority 
drivers (relative to White drivers) in the third year of traffic stop data from fiscal year 2016‐2017. Note that 
in  these  analyses,  seizures  do  not  occur  frequently.  Of  the  22,233  total  traffic  stops  conducted  by  the 
MCSO, 3.6% of stops involve a seizure. Note that a seizure can constitute any item that was confiscated 
from the driver, and may include driver’s licenses, license plates, drugs, or other types of contraband. Thus, 
descriptive statistics presented in Table 12 should be considered with caution. 
Table 12. Descriptive Statistics of Seizure Patterns Regarding District‐Level Differences by Race/Ethnicity 
and Deputy Comparisons 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian

Number of Non‐
Number of 
Duplicate Deputies 
Seizures by Race 
Conducting Seizures 
Distribution
by Race
428
123
21
11
222
83
112
51
17
11

Number of Non‐
Duplicate Deputies 
With a Ratio Over 2

Percent of Non‐
Duplicate Deputies 
With a Ratio Over 2

21
10
28
26
10

17.073
90.909
33.735
50.980
90.909

 

Table 12 compares deputies’ rates of seizures by drivers’ race/ethnicity to the district average rate 
of seizures by race/ethnicity. Of the 3.6% of stops that result in a seizure, 53.5% of them occur among 
White  drivers,  2.6%  of  seizures  occur  among  Native  American  drivers,  27.7%  of  seizures  occur  among 
Hispanic drivers, 14% of seizures occur among Black drivers, and finally 2.1% of seizures occur among Asian 
drivers. When comparing deputies’ rates of seizures to the district rate of seizures: 17.1% of deputies seize 
items from White drivers at a higher rate than the district average, while 33.7% and 50.9% of deputies seize 
items from Hispanic and Black drives at a higher rate than the district average. As seen in previous analyses 
such as those for search, there is a very high percentage of deputies who have a ratio of over 2 for seizures 
of Native Americans and Asian drivers. Given how infrequently seizures occur, these numbers should be 
examined with caution. Appendix G contains each deputy’s ratio by race/ethnicity for the deputy‐district 
comparison for seizures. 

5.4.2 Is there a Relationship between Driver’s Race/Ethnicity and 
Seizures? 
 
To test the relationship between whether items were seized from the driver and the driver’s post‐
stop  perceived  race/ethnicity  within  the  patrol  function  of  the  MCSO,  we  conducted  chi‐square  tests 
coupled with a Cramer’s V statistic. Table 13 shows the significant chi‐square statistic (p<0.05), indicating 
there is a relationship between whether items were seized from the driver and the post‐stop perceived 
ethnicity (Hispanic) of the driver within the traffic patrol function of the MCSO. That said, the Cramer’s V 
statistic is low at 0.025. This suggests that while there is a relationship between items being seized from 
the driver and their post‐stop perceived ethnicity, it remains a weak one.  

31   P A G E  

  

 

      

Table 14 shows there is a statistically significant relationship (p<0.05) between whether items were 
seized from the driver and the post‐stop perceived race/ethnicity of the driver within the patrol function 
of the MCSO. The Cramer’s V statistic, again, is low at 0.065; this suggests that while there is a relationship 
between seizure and the driver’s post‐stop perceived race/ethnicity, it is weak. 
Table 13. Relationship between Seizures and Hispanic Drivers 
No Seizure
16670
4763
21433
13.545*
0.025

Non‐Hispanic
Hispanic
Total
Chi‐Square
Cramer's V
p < 0.05

Seizure
578
222
800

Total
17248
4985
22233

 

Table 14. Relationship between Seizures and Driver Race/Ethnicity 
No Seizure
14376
216
4763
1595
483
21433
94.030*
0.065

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Total
Chi‐Square
Cramer's V
p < 0.05

Seizure
428
21
222
112
17
800

Total
14804
237
4985
1707
500
22233

 

5.5 Post‐Stop Outcomes: Length of Stop by Race/Ethnicity 
5.5.1 Descriptive Statistics for Length of Stop  
As shown in Table 15, the average length of stop for all deputy‐initiated stops is approximately 13.8 
minutes,  with  a  standard  deviation  of  32.3  minutes.  The  standard  deviation  is  rather  large,  but  that  is 
expected given that certain traffic stops, such as those involving arrests for example, can be rather lengthy. 
For instance, the longest stop was 1207 minutes (over 20 hours), while the shortest length of stop was less 
than a minute (i.e., 0). Additionally, the distribution of length of the stop is strongly positively skewed; put 
more simply, the bulk of the stops have a shorter length of stop, with only a few stops having much longer 
lengths.  Figure  2  shows  the  distribution  of  length  of  stops  for  all  calls  (on  the  left)  compared  to  the 
distribution of length of stops for only stops involving Hispanic drivers (on the right).  
 

 

32   P A G E  

  

 

      

Table 15. Descriptive Statistics of Length of Stop by Extended and Non‐Extended Stops 

All Stops
Non‐Extended Stops
Extended Stops
N=22233

Average
13.758
11.736
31.806

Standard
Deviation
32.338
29.431
47.822

Minimum
0
0
0

Maximum
1207.562
1030.068
1207.562

 

Figure 2. Histogram of Length of Stop for all Stops (Left) v. Histogram of Length of Stop for Stops of 
Hispanic Drivers (Right) 

 
We can further differentiate length of stop by the characteristics of the stop. As mentioned before, 
stops involving an arrest or search will naturally take longer. We can consider two different types of stops: 
extended stops, which include stops where the deputy indicated there was a vehicle tow, a DUI, a language 
barrier, a training deputy, or a technical issue, and non‐extended stops, which do not involve any of those 
characteristics. Table 15 shows the descriptive statistics for the length of stop by extended versus non‐
extended stops. The average length of a non‐extended stop within the patrol function of the MCSO is 11.7 
minutes, with a standard deviation of 29.4 minutes. The average length of an extended stop within the 
patrol function of the MCSO is 31.8 minutes, with a standard deviation of 47.8 minutes. The overall length 
of stop for all of the MCSO patrol is 13.76 minutes.  

33   P A G E  

  

 

      

5.5.2 Is there a Relationship between Length of Stop and Driver’s 
Race/Ethnicity? 
Next,  we  examine  whether  there  are  significant  differences  in  the  average  length  of  stops  by 
race/ethnicity. In Table 16, on average, White drivers are stopped for 12.78 minutes, while Hispanic drivers 
are stopped for 15.868 minutes, and Native American drivers are stopped for 14.966 minutes. An analysis 
of  variance  (ANOVA)  test  was  conducted  to  test  differences  in  the  length  of  stop  across  driver 
race/ethnicity. The results of the F‐Test presented in Table 16 indicate there are significant differences in 
the length of stop across racial and ethnic groups. Simply stated, the length of a stop is dependent on the 
race/ethnicity of the driver. 
Table 16. The Relationship between Length of Stop and Driver Race/Ethnicity 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Between Groups
Within Groups
* p < 0.05

Average
12.783
14.966
15.868
16.341
12.227
49183.2
23199233.3

Standard
Deviation
30.769
17.474
33.933
43.352
18.319

Minimum
0.000
3.034
0.000
1.517
3.034

Maximum
1019.449
122.880
1207.562
1017.932
291.271

F‐Score=11.781 *
 

Table 17. Descriptive Characteristics of Length of Stop by Driver Race/Ethnicity and Extended v. Non‐
Extended Stop 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Overall

Average
11.226
12.085
12.624
14.034
10.588
11.736

White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Overall

Average
29.179
35.624
35.995
36.929
23.598
31.806

Non‐Extended Stops
Standard
Deviation
Minimum
29.218
0.000
11.188
3.034
26.172
0.000
42.285
1.517
10.790
3.034
29.431
0.000
Extended Stops
Standard
Deviation
40.411
33.831
59.828
47.283
41.616
47.822

Minimum
0.000
6.068
0.000
3.034
4.551
0.000

Maximum
1019.449
80.403
1030.068
1017.932
186.596
1030.068

Maximum
400.498
122.880
1207.562
432.356
291.271
1207.562

 

We now examine the length of stop by race for non‐extended and extended stops as seen in Table 
17. Remember that extended stops are those stops where the deputy designates that the stop was longer 
due to a vehicle tow, a DUI, a language barrier, a training deputy, or a technical issue. Conversely, non‐

34   P A G E  

  

 

      

extended stops are those where the deputies do not report the stop being extended for any of the above. 
For non‐extended stops, the average length of stop for White drivers was 11.23 minutes, and for Hispanic 
drivers was 12.62 minutes. Conversely, the average length of an extended stop for White drivers was 29.18 
minutes, and for Hispanic drivers was 35.99 minutes.  
We  now  look  specifically  at  differences  between  Hispanic  and  non‐Hispanic  drivers  for  non‐
extended stops as seen in Table 18. For non‐extended stops, non‐Hispanic drivers are stopped, on average, 
for 11.5 minutes, while Hispanic drivers are stopped for 12.6 minutes. An F‐test indicates the differences 
between the two groups are significantly different from each other at the 0.05 level, and we can reasonably 
conclude that the average length of stops for Hispanic drivers is longer than for non‐Hispanic drivers during 
non‐extended stops.  
Table 18. The Relationship between Hispanic Drivers and Length of Stop for Non‐Extended Stops 

Non‐Hispanic
Hispanic
Between Groups
Within Groups
*p < 0.05

Average
11.494
12.624

Standard Deviation
30.257
26.172

4306.369
17312194.360

Minimum
0
0

Maximum
1019.449
1030.068

F‐score = 4.973 *
 

As shown in Table 19, the average length of extended stops for non‐Hispanic drivers is about 29.9 
minutes, compared with 36.0 minutes for Hispanic drivers. An F‐test indicates that the differences between 
the  two  groups  are  statistically  significant,  and  we  can  reasonably  conclude  that  Hispanic  drivers  are 
subjected to extended stops that are, on average, longer than extended stops for non‐Hispanic drivers. This 
finding should not, however, be over‐interpreted. There are several additional factors, such as language 
barriers between  the deputy and the driver that can  influence  the length  of the stop. A more complex 
analysis that accounts for some of these additional factors is presented in the coming sections. 
Table 19. Relationship between Length of Stop and Hispanic Drivers for Extended Stops 

Non‐Hispanic
Hispanic
Between Groups
Within Groups
* p‐value < 0.05
 

Average
29.934
35.995
17564.981
5102982.790

Standard 
Deviation
41.229
59.828

Minimum
0
0

Maximum
432.356
1207.562

F‐score = 7.703 *
 

 

35   P A G E  

  

 

      

6. Internal Benchmarking with Inferential 
Statistics 
In this section, we present more complex methods  of internal benchmarking  using multivariate 
statistical modeling. More specifically, we used hierarchical linear and non‐linear modeling with random 
effects to examine whether there are race/ethnicity differences in a variety of post‐stop outcomes. The 
inferential  statistical  techniques  –  or  statistics  which  use  probability  theory  to  estimate  relationships  – 
employed here have  been previously used by leading statisticians and policing scholars  to  estimate the 
presence and extent of racially biased policing (Fagan et al., 2009; Gelman, Fagan and Kiss, 2012; Gelman, 
Kiss and Fagan, 2006; Tillyer and Engel, 2013; Tillyer, Klahm and Engel, 2012). The benefit of these analyses 
is that unlike the ratio and χ2 analyses presented earlier, the hierarchical models control for various aspects 
of the stop that would generate racial differences in the stop outcome. Thus, by including control variables 
in the models, we can be more certain that when racial differences in post‐stop outcomes do exist, they 
are  capturing  an  effect  that  is  independent  of  other  competing  factors  that  may  also  influence  these 
outcomes.  
These models are not without their limitations. The most pressing concern is omitted variable bias: 
have we controlled for all aspects of a stop that may generate racial differences in post‐stop outcomes? 
What  the  models  can  control  for  is  limited  to  the  information  at  hand.  There  are  several  important 
considerations that impact the outcome of stops that could not be measured here, such as driver/suspect 
demeanor or aggressiveness, deputy assignment, and other situational aspects of the stop. Next, like the 
descriptive statistical analyses, these models are not able to address whether minorities were targeted for 
stops by the MCSO without including the deputy’s exposure to minority drivers.11 Finally, these inferential 
models are only informative about the patrol function of the MCSO and its deputies. 

6.1 Methods 
6.1.1 Data 
As discussed earlier, the primary source of data in this report is the TraCS data, which contains 
information on one year of deputy‐initiated traffic stops by deputies from July 1, 2016 through June 30, 
2017. Through additional sources of data, we include information on the deputy’s personal characteristics, 
length of time working at the MCSO, assignment to grant work or special assignments, as well as whether 
they received flags from previous years. Also used is the 1993 Arizona State Plane coordinate system,12 
                                                            
 This is the idea behind external benchmarking. 
 
12
 Latitude and longitude coordinates were geocoded and subsequently matched to census blocks, block 
groups,  and  tracts,  as  well  as  administrative  boundaries  designated  by  the  MCSO,  such  as  beats  and 
districts. Around March 2017, several changes were made by the GIS department to the district and beat 
boundaries. These changes included eliminating the PRK (Parks) District, creating an “on water” beat in 
District 5 (i.e., Lakes) and changing the boundaries of several other beats with the new boundary resulting 
in the beat changing districts. For consistency, we geocoded all stops to the new district boundaries. This 
11

36   P A G E  

  

 

      

which enables all stops to be geocoded and mapped into the MCSO’s administrative boundaries, such as 
beat or district. 

6.1.2 Dependent Variables 
 
To determine if racially biased policing is occurring within the patrol function of MCSO, we begin 
by examining if the race/ethnicity of the driver is related to post‐stop outcomes independent of other stop, 
driver, deputy, and contextual factors. To do this, we examine several dependent variables representing 
post‐stop outcomes.  
 
The first dependent variable – arrest – measures whether the driver was arrested during the traffic 
stop. This variable includes the two types of arrests, specifically booked into jail or cited and released. If the 
person is booked into jail, he or she is physically arrested, transported, and processed into a secure jail 
facility until appearing before the initial appearance judge. If a person is cited and released, he or she is 
issued a citation with a court date and must sign the citation promising to appear on the date and time 
provided  on  the  citation.  Additionally,  we  construct  a  variable  representing  discretionary  arrests. 
Discretionary arrests include all arrests that the deputy is not required, by law, to conduct. Here, deputies 
must issue an arrest when there is a warrant for the driver, the stop involves a DUI, or the driver is driving 
on a suspended license. To construct this variable, any stop that did not include an ARS code or written 
stop  reason  signaling  that  the  stop  contained  a  warrant,  suspended  license,  or  DUI  was  considered  a 
discretionary arrest. 
 
Next,  we  examine  whether  the  driver  was  searched.  After  deputies  make  an  arrest,  they  are 
required to search the arrestee and often the vehicle. As such, when examining searches, we also control 
for  arrest.  Additionally,  we  construct  a  variable  showing  whether  the  search  was  discretionary.  For 
purposes of this report, discretionary searches include only consent searches, where the deputy asks the 
driver if they would consent to a search and subsequently the driver agrees to that search. 
 
Another means of determining racial bias in traffic stops is by examining whether searches produce 
a  seizure  of  any  item,  which  may  include,  but  is  not  limited  to,  licenses,  license  plates,  drugs,  drug 
paraphernalia, or stolen goods. If racially biased policing is present, one should see lower percentages, or 
in this case, a lower likelihood of minorities having items seized. This would suggest that they are unfairly 
targeted for searches.  
 
Also, we examine the outcome of the stop. Here, we predict whether the stop resulted in a warning 
or a citation.13 Should racially biased policing be present, minorities will be associated with a differential 
likelihood of the outcome.  
                                                            
not only enables us to use consistent boundaries, but these boundaries will be used in future research in 
the years to come. 
13

 Stops can sometimes end in something other than a citation or warning. An incidental contact occurs 
when the driver is released immediately after contact. This occasionally occurs under certain contexts, such 
as Amber Alerts. Here, for example, the deputy would stop a vehicle matching the description of the wanted 
vehicle. After contact, however, the deputy determines that this is not the vehicle in question and releases 
the  driver.  Additional  circumstances  include  other  situations  when  the  deputy  determines  during  the 
course of the stop that the alleged violation which was the basis for the stop did not occur. For example, a 
deputy only sees a driver in a vehicle driving in the HOV lane of the highway during the restricted hours. 

37   P A G E  

  

 

      

 
Finally, we examine the length of the stop in minutes. We construct this by taking the difference 
between the end time of the stop and the start time of the stop. As seen previously in Figure 3, the majority 
of stops are shorter in length with a few stops that are extremely long. When variables are distributed this 
way  (i.e.,  there  are  extreme  cases  that  are  far  away  from  what  is  average),  they  create  problems  in 
statistical  models.  To  avoid  this,  we  log  the  length  of  stop  (+1)14  so  that  the  length  of  stop  variable  is 
structured in a way that leads to fewer outliers. 

6.1.3 Situational Variables 
 
We control for several situational variables related to the likelihood of any of the above outcomes. 
In this section, we discuss the situational variables which are likely to impact the outcome or be associated 
with the driver’s race/ethnicity. First, included in the analyses is the Number of Passengers, where 0 shows 
there  were  no  passengers,  and  each  one  unit  increase  in  the  variable  shows  the  number  of  additional 
occupants in  the vehicle. Second,  traffic stops,  like crime in general,  are  related to seasons  (Hipp  et al. 
2004). Here, we included dummy variables for fall (includes the months of September‐November), winter 
(includes the months of December‐February), and spring (includes the months of March‐June), with the 
reference season being summer (includes the months of July‐August). Therefore, we compare stops that 
occurred during the fall, the spring, and the winter seasons to stops that occur in the summer. Finally, if 
the vehicle had an Arizona license plate, it was given a 1 on the variable AZ License Plate.  
 
There are several situational variables important to the outcomes that are not measured here. For 
instance,  the  reason(s)  for  the  stop  –  whether  a  registration  problem,  moving  violation,  or  equipment 
violation  –  may  impact  the  likelihood  of  certain  stop  outcomes.  One  study  finds  that  stops  related  to 
outdated registrations and moving violations are less likely to evolve into arrests and searches (Schafer et 
al.  2006).  Another  study  from  the  Midwest  shows  that  moving  violations,  equipment  violations  and 
registration  problems  are  more  like  to  result  in  a  warning  than  a  citation,  but  only  moving  violations 
increased the likelihood of arrest (Tillyer and Engel 2013). While information on these types of situational 
variables is captured by the data, how that information is captured precludes them from being taken into 
consideration here given that deputies write down this information in an open field. A future analysis goal 
is to code this information so that it can be including future analyses. 

6.1.4 Driver Variables 
Several driver characteristics were also included in the analysis. Most pertinent to this analysis is 
the driver’s race/ethnicity. Driver’s race/ethnicity is based on the perceived race or ethnicity recorded on 
the TRaCS form by the deputy. We included a set of variables showing the driver was Native American, 
Asian, Black, or Hispanic, with White being the comparison category. Next, age is measured in years. Age is 
included in this analysis given research showing that some drivers are less likely to receive certain stop 
outcomes – like citations – when they are younger (Rosenfeld, Rojek and Decker 2011; Tillyer and Engel 
2013). Lastly, we include a dummy variable showing that the driver was Male. Research shows that men 

                                                            
The deputy‐initiates a traffic stop and upon walking up to the vehicle now sees a child in the back seat. 
There is no HOV lane violation and the deputy would complete the incidental contact form and release the 
driver without a warning/citation/long form. 
14

 The log of 0 cannot be taken. When variables contain 0, like length of stop does, the standard practice is 
to add a constant to all data points so that a log can be constructed.  
38   P A G E  

  

 

      

are more likely to be pulled over and commit crime in general (Lundman and Kaufman 2003; Weitzer and 
Tuch 2004; Weitzer and Tuch 2002). 
There are several driver characteristics that are not included in the models which could potentially 
impact  the  results.  First,  we  are  unable  to  control  for  suspect/driver  demeanor.  Scholars  have 
demonstrated that drivers/suspects who are aggressive or disrespectful experience more negative stop‐
related outcomes (i.e., increased likelihood of a citation, arrest, and use of force) (Engel 2003; Engel, Sobol 
and  Worden  2000;  Garner,  Maxwell  and  Heraux  2002;  Worden,  McLean  and  Wheeler  2012).  Next, 
information  on  the  driver’s  primary  language  may  also  be  useful  in  understanding  deputy‐driver 
interactions (Herbst and Walker 2001; Reitzel, Rice and Piquero 2004; Skogan 2009); the length of stop 
analyses in forthcoming sections demonstrate that when deputies experience a language barrier, the traffic 
stop is longer than stops where deputies do not experience language barriers.  

6.1.5 Deputy Variables 
Deputy‐specific variables begin with the deputy’s length of employment at the MCSO.15 Next, there 
is ample evidence that officers of different races police differently (Anwar and Fang 2006; Brown and Frank 
2006;  Close  and  Mason  2006;  Close  and  Mason  2007;  see  Kochel,  Wilson  and  Mastrofski  2011  for  a 
summary of these effects for arrest). One study shows that while minority officers (e.g., Black and Latino 
officers) were less likely to search drivers, though when they did, they typically had higher “hit” rates than 
White officers (e.g., Close and Mason 2007; Dharmapala and Ross 2004; Persico and Todd 2005, 2008). As 
such, we include a series of variables indicating the race/ethnicity of the deputy as either Hispanic or Other 
Race; we compare these deputies to White deputies. Deputies who fall into the other race category include 
deputies  who  are  Native  American,  Black,  or  Asian.16  Gender  of  the  officer  is  also  shown  to  have  a 
differentiating impact on police behavior (for example, see Paoline and Terrill 2005; Rabe‐Hemp 2008). 
However female deputies only make up 4.6% of all deputies in this data. Thus, controlling for male‐female 
difference in the outcomes is difficult given the lack of statistical power and is therefore not included in 
these analyses. 
 
For several of the models, we introduce indicators for deputies related to the results of previous 
reports. FY2014‐15 Flag is a variable that indicates whether the deputy received at least one flag from the 
ratio analysis conducted in the 2014‐15 Yearly Report. FY2015‐16 Flag is a variable that indicates whether 
the deputy received at least one flag from the ratio analysis conducted in the 2015‐16 Yearly Report.  
 
Finally, we constructed a series of indicator variables for stops that occurred while the deputy was 
on specialty assignment. The MCSO provided the name, serial number, and dates for which deputies were 
assigned to four special assignment task forces. Four dummy variables were created which indicated that 
a deputy conducted a stop while on assignment to one of the following specialty assignments. Click It or 
Ticket indicates a deputy‐initiated stop that occurred on a day during which the officer was assigned to the 
                                                            
15
 To calculate how long a deputy has been employed with the MCSO, we subtracted the hire date of the 
deputy from the date of the stop, then rounded the difference to the nearest year. Note that this variable 
refers to the deputy’s hire date at the MCSO, not the date the individual became sworn as a deputy. The 
sworn date data is currently incomplete and would not have been a viable addition to the models. 
 
16
 In this data, stops conducted by minority deputies – with the exception of Hispanic deputies – are rare. 
For instance, stops made by Native American deputies make up less than 1% of all stops. Thus, controlling 
for differences between minority deputies and White deputies in the outcomes is difficult given the lack of 
statistical power. We collapse non‐Hispanic minority deputies into a single indicator – Other Race. 
39   P A G E  

  

 

      

seatbelt enforcement specialty patrol. DUI indicates a stop that occurred on a day the officer was assigned 
to the drunk driving task force. Aggressive Driver indicates a stop that occurred on a day the officer was 
assigned to the aggressive driving patrol. Work Zone Enforcement indicates a stop by a deputy who was 
assigned to a specialty patrol for work zones on the day of the stop.  
There  are  other  deputy  characteristics  that  are  not  included  in  these  analyses  due  to  data 
restrictions. First, past research has found that officer level of education is predictive of certain outcomes, 
such as use of force (Rydberg and Terrill 2010). Next, like driver’s native language, whether the officer is 
bilingual may also explain differences in certain outcomes, like the length of stop (Herbst and Walker 2001; 
Reitzel, Rice and Piquero 2004; Skogan 2009). These variables are not currently captured for all deputies 
who serve in the patrol function of the MCSO. 

6.1.6 Contextual Variables 
Policing varies across context (Fagan and Davies 2000; Kane 2002; Klinger 1997; Smith, 1986), and 
stops within the MCSO are no exception. Given the variability in the terrain and types of areas where the 
MCSO engages in law enforcement activities, it is imperative to control for contextual factors of stops. Here, 
we include variables to control for the district that a stop occurs in: Districts 1 through 4, Lakes, 6 and 7. 
District 1 is the reference category.17 

6.2 General Analysis Plan 
Traffic stops are not completely independent events; certain traffic stops may share deputies or a 
location. This lack of independence complicates analyses. Put another way, traffic stops in District A are 
more similar to each other than they are to traffic stops in District B. More importantly for this analysis, 
traffic stops for Deputy A are more similar to each other than they are to the stops Deputy B conducts. This 
relationship is especially salient to the data analyzed here: all deputies have their own unique reasons for 
conducting a deputy‐initiated stop; this makes all the stops conducted by one deputy correlated with each 
other. Statisticians refer to this issue as “dependence in the data” and it needs to be addressed somehow 
in the multivariate models that we estimate here (Bryk & Raudenbush, 2002; Snijders & Bosker, 2012). Put 
differently,  our  analyses  must  adjust  for  the  interdependence  between  stops  conducted  by  the  same 
deputy. We address this issue by using hierarchical linear or hierarchical generalized linear models. This 
approach accounts for the clustering of stop characteristics by deputy.18, 19 
                                                            
17
 Any district could have been chosen as the reference category; District 1 is not being singled out as more 
different than other districts.  
 
18
 This data can be clustered in a number of ways: stops nested in deputies, beats, districts, or census tracts. 
Given the research questions here, nesting within deputies serves the purpose of answering these research 
questions the best.  
 
19
 An alternative way to model this data is to conduct a fixed effects model. Fixed effect models, in this 
setting, would be excellent at controlling for who (i.e., deputy) conducts the stop; this would enable us to 
interpret the findings as something that is non‐deputy specific. Fixed effects models are particularly good 
for identifying racial bias within organizations. Given that we want to identify which deputies, if any, are 
causing issues with racially biased policing, hierarchical linear models allow us to do that more effectively. 
That said, fixed effect versions of the upcoming models have been run and results stay generally the same. 
40   P A G E  

  

 

      

The following analyses are based on hierarchical linear or hierarchical generalized linear models 
with stops nested within deputies. Below we present the general structure of the models. The level one 
equation is represented as: 
Λ Pr

1

 

 

Where Λ is the logit function, Pr represents the probability of   , which is the outcome (e.g., arrest, search, 
seizure, citation) for stop i nested in unit j,   represents the random intercept across time,    is a matrix 
of the stop characteristics with effects captured in a   vector,   is a matrix of the driver‐specific variables 
with effects captured in a   vector, 
 is a matrix of the deputy characteristics with effects captured in 
a   vector, and   is the matrix of the time and seasonal variables with their effects captured in  . The 
level two equation for the length of stop outcome is shown as: 
 

 

Where   is the mean length of stop for the jth unit,   represents the grand mean length of stop for the 
traffic enforcement portion of the MCSO, and   is the random effect associated with unit j, which has a 
mean of zero and a variance of  .  
When modeling length of stop, the equations above would remain the same, with the exception of 
the outcome being structured as linear (simply represented as  ) without the logistic function. 

6.3 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Post‐
Stop Outcomes of Arrest, Search and Seizure for the Full Data Year 
 
We begin with the results for the arrest model shown in Table 20. Of the situational characteristics, 
two seasonal variables were statistically significant. The results indicate that odds of arrest were 31.8% 
lower in winter and 17.8% lower in the fall compared to the summer. The results also suggest that stops 
occurring  between  12:00  a.m.  and  5:59  a.m.  were  associated  with  a  72.7%  higher  odds  of  an  arrest 
compared to 6:00 a.m. to 8:59 p.m. The relationship between the number of passengers in the vehicle and 
the likelihood of arrest is also significant, with the odds of arrest increasing by 9.7% for each additional 
passenger in the car.  
Next,  all  of  the  driver  characteristics  were  statistically  significant  when  predicting  arrest.  Using 
White drivers as the reference category, the odds of Native American drivers being arrested were 141.7% 
higher than Whites, the odds of Black drivers being arrested were 91.4% higher than Whites, the odds of 
Hispanic  drivers  being  arrested  were  68.8%  higher  than  Whites,  and  the  odds  of  Asian  drivers  being 
arrested were 52.0% lower than Whites. The odds of males being arrested were 47.8% higher than females. 
Further, for each additional year of age, drivers are significantly less likely to be arrested.  
Among  the  deputy  characteristics,  ethnicity  predicted  changes  in  the  odds  of  arrest.  Hispanic 
deputies  had  40.9%  lower  odds  of  arresting  the  driver  compared  to  White  deputies.  Finally,  for  the 
contextual characteristics, stops in District 6 had 32.8% lower odds of an arrest compared to District 1. 
Stops in District 7 had 38.3% lower odds of an arrest compared to District 1. Stops in the Lake District had 
51.3% lower odds of an arrest compared to District 1. 
The results for the search outcome (also Table 20) are similar, but it is important to note that since 
arrest was included in the model, the results for the other variables are net of arrest. Arrest itself increased  
 

41   P A G E  

  

 

      

Table 20. Random Effect Hierarchical Models Predicting Arrest, Search, and Seizure 
Arrest
B

Search
Odds

Situational Characteristics:
Driver Was Arrested
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO

0.092*
(0.030)
0.546*
(0.093)
0.155
(0.089)
‐0.196*
(0.085)
‐0.383*
(0.089)
‐0.146
(0.086)
0.122
(0.117)

1.097*

0.883*
(0.222)
‐0.734*
(0.301)
0.649*
(0.098)
0.524*
(0.071)
0.390*
(0.066)
‐0.016*
(0.002)

2.417*

‐0.000
(0.010)
‐0.525*
(0.190)
‐0.235
(0.330)
‐0.513*
(0.253)

Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2

‐0.270
(0.149)
‐0.007
(0.147)
‐0.158
(0.166)
‐0.397*
(0.178)
‐0.483*
(0.156)
‐0.721*
(0.249)
‐2.577*
(0.330)
22,233
338

District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

1.727*
1.168
0.822*
0.682*
0.864
1.130

0.480*
1.914*
1.688*
1.478*
0.984*

1.000
0.591*
0.791
0.599*

0.764
0.993
0.854
0.672*
0.617*
0.487*
0.076*

Seizure

B

Odds

B

Odds

5.132*
(0.140)
‐0.142*
(0.058)
0.242
(0.166)
0.291
(0.156)
0.025
(0.163)
0.442*
(0.161)
0.194
(0.161)
‐0.040
(0.210)

169.325*

3.040*
(0.096)
‐0.016
(0.044)
‐0.172
(0.139)
‐0.083
(0.124)
0.234*
(0.117)
0.325*
(0.119)
‐0.758*
(0.145)
0.947*
(0.218)

20.896*

0.289
(0.439)
0.258
(0.443)
0.311
(0.186)
0.347*
(0.132)
0.926*
(0.134)
‐0.007
(0.004)

1.335

0.774*
(0.291)
0.348
(0.279)
0.521*
(0.132)
0.198
(0.102)
‐0.020
(0.087)
‐0.010*
(0.003)

2.169*

0.867*
1.274
1.338
1.025
1.556*
1.214
0.961

1.294
1.365
1.414*
2.523*
0.993

‐0.029*
(0.015)
0.138
(0.267)
0.069
(0.481)
‐0.501
(0.372)

0.971*

‐0.421
(0.249)
‐0.157
(0.243)
‐0.108
(0.267)
0.107
(0.299)
‐0.786*
(0.294)
‐0.599
(0.379)
‐5.461*
(0.527)
22,233
338

0.656

1.148
1.071
0.606

0.854
0.898
1.113
0.455*
0.549
0.004*

0.985
0.842
0.921
1.264*
1.384*
0.469*
2.579*

1.416
1.683*
1.219
0.980
0.990*

‐0.038*
(0.013)
0.005
(0.239)
‐0.062
(0.447)
‐0.449
(0.338)

0.962*

‐0.837*
(0.218)
‐0.116
(0.192)
‐0.594*
(0.239)
‐0.949*
(0.328)
‐0.240
(0.205)
‐0.822*
(0.323)
‐4.090*
(0.468)
22,233
338

0.433*

1.005
0.940
0.638

0.891
0.552*
0.387*
0.787
0.439*
0.017*

 
 

 

42   P A G E  

  

 

      

the odds of a search by almost seventeen thousand percent. Stops occurring in the winter had an increase 
in the odds of a search of 55.6%. For each additional passenger in the car, the odds of search decreased by 
13.3%. As far as driver characteristics, Hispanic drivers had 41.4% higher odds of search than Whites. The 
odds  of  males  being  searched  were  152.3%  higher  than  those  for  females.  Among  the  deputy 
characteristics, the odds of search decreased by 2.9% for every year a deputy has been in the department. 
Of the contextual characteristics, District 7 had odds of search 54.5% lower than the reference district.  
Finally, we examine the likelihood of seizures during a stop (also in Table 20). Given that all arrests 
require a search, arrest was associated with a 1989.6% increase in the odds of seizure. Compared to White 
drivers, the odds of seizure increased 116.9% if the driver was Native American and increased 68.3% if the 
driver was Black. There was no significant relationship between Hispanic drivers and the odds of seizure 
during a search. Male drivers did not have significantly different odds than female drivers of having items 
seized. With each additional year of driver age, the likelihood of seizure for drivers decreased 1.0%. There 
were  no  significant  differences  in  the  odds  of  seizure  if  the  deputy  was  Hispanic  or  was  of  a  different 
minority  race/ethnicity,  both  compared  to  White  deputies.  For  contextual  characteristics,  the  odds  of 
seizure, relative to District 1, was 56.7% lower in District 2, 44.8% lower in District 4, 56.1% lower in Lakes 
District and 61.3% lower in District 6.These models shed light on the answer to research question 2, which 
asks: “In the fiscal year of 2016‐2017, are there racial/ethnic differences in post‐stop outcomes within the 
patrol function of the MCSO?” In brief, we conclude that yes, there are racial differences in the post‐stop 
outcomes  of  arrest,  search,  and  seizure.  We  can  gain  certain  insights  when  considering  the  search  and 
seizure results together. Hispanic drivers are more likely to be arrested and more likely to be searched. At 
the same time, they are no more or less likely to have items seized. 

6.3.1 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the 
Discretionary Post‐Stop Outcomes of Arrest and Search  
 
In Table 21, we examine whether racial/ethnic differences exist when predicting the likelihood of 
discretionary arrests and searches, net of controls. First, remember that discretionary arrests include only 
those arrests that do not involve a warrant, a suspended license, or a DUI. Also, discretionary searches only 
include searches where the deputy asks the driver to consent to a search and the driver agrees.  
Beginning  with  discretionary  arrests,  in  terms  of  driver  characteristics,  Native  American  drivers 
have a much higher likelihood of experiencing arrest relative to Blacks and Hispanics. While all three racial 
groups are significantly more likely to be arrested compared to White drivers, Native Americans are 112% 
percent more likely to  experience  this as compared to Hispanics (29.1 % relative to Whites) and Blacks 
(41.7% relative to Whites).  
 
As for discretionary (i.e., consent) searches, Hispanics are the only minorities to have a significantly 
higher likelihood of being subjected to a consent search: Hispanic drivers are nearly 3 times (2.9) more 
likely  than  Whites  to  experience  a  consent  search.  Males  are  nearly  6.7  times  more  likely  to  undergo 
consent searches than females. There is also a strong association between consent searches and arrests: 
all arrested drivers are nearly 30 times more likely to have undergone a consent search. There is also a 
seasonality to consent searches: consent searches are more likely to occur in the winter and spring months 
than in the summer or fall months. Lastly, when the stop occurs in District 2, there is a reduced likelihood 
of a consent search.  
 

 

43   P A G E  

  

 

      

Table 21. Hierarchical Logistic Models for Discretionary Arrests and Searches ‐ All 2016/17 Data 
B

Arrest
Odds

Situational Characteristics:
Driver Was Arrested
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

0.028
(0.049)
0.459*
(0.147)
0.028
(0.143)
‐0.301*
(0.134)
‐0.579*
(0.141)
‐0.242
(0.135)
‐0.211
(0.160)
0.752*
(0.366)
‐0.602
(0.426)
0.348*
(0.162)
0.256*
(0.113)
0.598*
(0.111)
‐0.032*
(0.004)
0.036*
(0.014)
‐0.790*
(0.270)
‐0.275
(0.450)
‐0.433
(0.337)

1.029
1.582*
1.029

B

Search
Odds

3.385*
(0.44)
‐0.205
(0.26)
‐0.152
(0.67)
0.096
(0.59)

29.528*

1.896*
(0.79)
1.963*
(0.79)
‐0.464
(0.77)

6.657*

1.847
(1.15)
‐
‐
1.172
(0.66)
1.080*
(0.52)
1.903*
‐0.753
(0.01)
‐0.017

6.339

0.815
0.859
1.1

0.740*
0.560*
0.785
0.810

2.122*
0.548
1.417*
1.291*
1.819*
0.968*

1.037*
0.454*
0.760
0.648

0.200
1.221
(0.213)
0.345
1.413
(0.215)
0.173
1.188
(0.233)
‐1.014*
0.363*
(0.290)
‐0.685
0.504
(0.365)
‐0.561*
0.571*
(0.261)
‐3.550*
0.029*
(0.459)
(0.013)
22,233
338

‐0.048
(0.04)
0.886
(0.53)
0.901
(0.82)
‐
‐

7.121*
0.629

‐
3.227
2.946*
6.707*
0.988

0.953
2.424
2.463
‐

‐1.370*
0.254*
‐0.666
(0.58)
0.563
‐0.614
(0.64)
0.529
‐0.849
(1.44)
0.237
‐0.824
‐
‐
‐
0.391
1.479
(0.91)
‐7.815*
0.000*
(1.582)
(0.001)
13,333
277

 

 
44   P A G E  

  

 

      

Table 22. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citations (Reference is Warning) 
Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Other Race
Deputy is Hispanic
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

B

Odds

‐0.053*
(0.018)
‐0.495*
(0.060)
‐0.531*
(0.052)
‐0.129*
(0.048)
‐0.060
(0.048)
0.010
(0.049)
0.099
(0.057)

0.948*

0.131
(0.166)
0.117
(0.105)
0.021
(0.062)
0.149*
(0.042)
‐0.027
(0.033)
‐0.017*
(0.001)

0.610*
0.588*
0.879*
0.941
1.010
1.104

1.140
1.124
1.021
1.160*
0.973
0.983*

0.023*
(0.010)
‐0.360
(0.184)
‐0.254
(0.321)
0.062
(0.251)

1.023*

0.139
(0.114)
0.406*
(0.111)
0.195
(0.119)
0.032
(0.102)

1.150

1.314*
(0.194)
0.470*
(0.123)
‐0.172
(0.298)
20,806
334

0.697
0.776
1.064

1.501*
1.216
1.033
3.720*
1.599*
0.842
20,806
334

 

 

45   P A G E  

  

 

      

Table 23. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop 
B

SE

Situational Characteristics:
Number of passengers in vehicle
Stop occurs between 6am ‐ 8:59pm
Stop occurs between 9pm ‐ 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring

0.010*
0.046*
0.045*
‐0.002
‐0.045*
‐0.057*

(0.003)
(0.010)
(0.009)
(0.008)
(0.008)
(0.008)

Vehicle has AZ licence plate

‐0.167*

(0.010)

Driver was arrested

0.659*

(0.015)

Vehicle was searched

0.724*

(0.020)

Technical problems encountered during stop

0.245*

(0.012)

Stop involves DUI

0.447*

(0.022)

Stop involves tow

0.851*

(0.019)

Stop involves deputy training

0.168*

(0.038)

Language barrier

0.254*

(0.028)

0.037
0.030
0.057*
0.065*
0.004
‐0.001*

(0.026)
(0.018)
(0.010)
(0.007)
(0.005)
(0.000)

0.008*
0.058*
‐0.050
‐0.048

(0.002)
(0.027)
(0.046)
(0.037)

‐0.080*
‐0.010
0.038*
0.020
‐0.039*
0.037
2.520*
22,233
338

(0.018)
(0.018)
(0.019)
(0.019)
(0.016)
(0.027)
(0.044)

Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

 

46   P A G E  

  

 

      

These  models  sought  to  understand  the  following  research  question:  “When  examining  fully 
discretionary  outcomes  pertaining  to  certain  types  of  searches,  citations,  and  arrests,  do  differences  in 
these outcomes by race/ethnicity remain?” In these two models we see that minorities have an increased 
likelihood of experiencing these two outcomes. Specifically, both Hispanics and Blacks are more likely to 
experience discretionary arrests net of controls and Hispanics are more likely to experience discretionary 
searches, net of controls.  

6.4 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the 
Likelihood of Citations 
 
Citations and warnings are the most common stop outcomes, with warnings accounting for 43.4% 
of all stops in the data, and citations accounting for 55.9% of all stops over the year. The outcome in this 
analysis is coded so that 0 represents stops that result in a warning, and 1 represents stops that result in a 
citation.  Citations  associated  with  arrest  were  removed  from  the  analysis.  Using  a  hierarchical  logistic 
model, this analysis estimates differences in the probability of receiving a citation over receiving a warning, 
shown in Table 22. This analysis utilizes the same variables as the models predicting arrest, search, and 
seizure, including situational characteristics, driver characteristics, deputy characteristics, and contextual 
characteristics, limits the outcome to warnings v. citations that are not associated with arrests.20  
Among the situational characteristics, the number of passengers was statistically significant. The 
odds of receiving a citation decreased by 5.2% for every passenger in the car. Among driver characteristics, 
age and being Hispanic predicted the likelihood of receiving a citation over a warning. Older drivers’ odds 
of receiving a citation were 1.7% lower for additional year of age. Hispanic drivers had 16.0% higher odds 
of  receiving  a  citation  over  a  warning  compared  to  White  drivers.  Length  of  employment  at  the  MCSO 
significantly predicted the likelihood of giving a citation rather than a warning. Odds of giving a citation 
increased 2.3% with each one‐year increase in tenure. No other deputy characteristics were related to the 
likelihood of giving a citation over a warning. Relative to District 1, the odds of receiving a citation instead 
of a warning were 50.1% higher in District 3, 59.9% higher in the Lake District, and 272.0% higher in District 
7.  

6.5 Results: Examining the Effect of Driver Race/Ethnicity on the Length 
of Stop 
 
Remember that in the descriptive analysis section, we showed that race/ethnicity and length of 
stop  were  not  independent  of  each  other.  To  further  understand  the  relationship  between  driver 
characteristics and stop length, we next turn to a hierarchical linear regression analysis of length of stop 
(Table  23).  This  model  includes  variables  for  situational  characteristics,  driver  characteristics,  deputy 
characteristics, and contextual characteristics. Additionally, in the length of stop models, we control for the 
different  types  of  ways  that  a  stop  could  be  extended:  technical  problems,  language  barriers,  stops 
involving training, tows and DUIs. We also include arrest and search as other ways that can lengthen the 
stop time as controls. 

                                                            
 Also note that stops which result in incidental contacts or field interview cards are excluded so that we 
could purely compare citations and warnings. 

20

47   P A G E  

  

 

      

 
Of the situational characteristics, only stops that occurred in the fall were not significantly different 
in length of stop than those stops that occurred in the summer. Each additional passenger increased the 
length of stop by 1%, stops involving arrest were 65.9% longer, and those involving searches were 72.4% 
longer. Technical problems, stops involving towing, DUI stops, deputy training, and language barriers all 
increased the length of stop. The length of stop was shorter in situations when the vehicle had an Arizona 
license plate compared to vehicles with a non‐Arizona license plate. Stops occurring in the winter or the 
spring were shorter compared to stops during the summer. Additionally, stops occurring between 6:00 a.m. 
and 8:59 p.m., and between 9:00 p.m. and 11:59 p.m. are longer.  
 
Black drivers’ stops were 5.7% longer than White drivers’ stops, and Hispanic drivers were stopped 
6.5% longer than White drivers. No other racial minorities had significantly different stop times compared 
to White drivers. Male drivers did not have significantly longer stops than female drivers, all else equal. 
Older drivers experienced shorter stops, but the effect was very small. 
Among  deputy  characteristics,  length  of  employment  at  the  MCSO  was  associated  with  a  .8% 
increase in length of stop for every year of the deputy’s tenure. Also, the length of stop is 5.8% longer for 
Hispanic deputies compared to White deputies. Relative to District 1, stops were 3.8% longer in District 4, 
3.9% shorter in District 7, and 8% shorter in District 2.  

6.6 Results: Estimating the Effects of Having Prior Flags on Post‐Stop 
Outcomes by Race/Ethnicity 
 
We  aim  to  ascertain  whether  deputies  who  have  been  identified  as  engaging  in  potentially 
problematic behavior since 2014 are responsible for the differential race/ethnicity effects for arrest, search, 
seizure, citation and length of stop. To do this, we include a model with a variable signaling whether the 
deputy had a flag in the reporting year of 2014‐2015 or 2015‐2016.  
Table 24. Descriptive Statistics of Deputies with Flags in Previous Report Years* 

% of Deputies with 1+ Flags
Average Number of Flags
Total Number of Deputies with Flags

Report Year
14‐15

Report Year
15‐16

88%
3.427
235

88.30%
4.577
288

 

*Note these statistics apply to the deputies in this annual report who were also in 
the reports from years prior. 

In Table 24, we provide the descriptive statistics for deputies with flags in the previous report years. 
In  reporting  year  2014‐2015,  88%  of  deputies  who  conducted  deputy‐initiated  stops  were  flagged.  In 
reporting year 2015‐2016, 88.3% of deputies were flagged. Keep in mind that while flags indicate that a 
deputy may be engaged in problematic behavior, two things need to happen before a formal alert is set. 
First, the flag needs to be generated based on a suitable number of stops. Ratios are very sensitive to low 
numbers  of  stops,  which  increases  the  likelihood  of  false  positives.  Next,  because  false  positives  are 
common and there may be plausible reasons for the stop behavior in question, supervisors review the flags  
 
 

48   P A G E  

  

 

      

Table 25. Random Effect Hierarchical Logistic Models Predicting Arrest and Search with Prior Flags 
Arrest

Search

Model 1
Previous Flag 14‐15
Previous Flag 15‐16
Previous Flag 14‐15 * Hispanic Driver
Previous Flag 15‐16 * Hispanic Driver
Situational Characteristics:
Driver was arrested
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

B
0.359*
(0.158)
0.390
(0.234)
‐
‐
‐
‐
‐
‐
0.092*
(0.030)
0.545*
(0.093)
0.155
(0.089)
‐0.197*
(0.085)
‐0.385*
(0.089)
‐0.144
(0.086)
0.126
(0.117)
0.879*
(0.222)
‐0.733*
(0.301)
0.649*
(0.098)
0.524*
(0.070)
0.389*
(0.066)
‐0.016*
(0.002)
‐0.007
(0.010)
‐0.538*
(0.185)
‐0.197
(0.323)
‐0.541*
(0.249)
‐0.317*
(0.148)
‐0.007
(0.146)
‐0.157
(0.165)
‐0.477*
(0.155)
‐0.713*
(0.245)
‐0.407*
(0.177)
‐3.065*
(0.376)
22,233
338

Model 2

Odds
1.432*
1.476
‐
‐

‐
1.096*
1.724*
1.168
0.821*
0.681*
0.866
1.134

2.408*
0.481*
1.914*
1.688*
1.476*
0.984*

0.993
0.584*
0.821
0.582*

0.728*
0.993
0.855
0.621*
0.490*
0.666*
0.047*

B
0.407*
(0.164)
0.311
(0.246)
‐0.164
(0.149)
0.306
(0.312)
‐
‐
0.091*
(0.030)
0.546*
(0.093)
0.156
(0.089)
‐0.197*
(0.085)
‐0.386*
(0.089)
‐0.145
(0.086)
0.127
(0.117)
0.876*
(0.222)
‐0.731*
(0.301)
0.648*
(0.098)
0.350
(0.299)
0.390*
(0.066)
‐0.016*
(0.002)
‐0.007
(0.010)
‐0.542*
(0.185)
‐0.197
(0.323)
‐0.539*
(0.249)
‐0.314*
(0.148)
‐0.006
(0.146)
‐0.158
(0.165)
‐0.476*
(0.155)
‐0.711*
(0.245)
‐0.404*
(0.177)
‐3.029*
(0.382)
22,233
338

Odds
1.503*
1.364
0.849
1.358

‐
1.096*
1.727*
1.168
0.821*
0.680*
0.865
1.135

2.402*
0.482*
1.911*
1.419
1.477*
0.984*

0.993
0.582*
0.821
0.583*

0.731*
0.994
0.854
0.621*
0.491*
0.668*
0.048*
22,233
338

Model 1
B
Odds
‐0.155
0.856
(0.229)
‐0.376
0.687
(0.327)
‐
‐
‐
‐
‐
‐

Model 2
B
Odds
‐0.134
0.875
(0.244)
‐0.061
0.940
(0.364)
‐0.068
0.935
(0.266)
‐0.968*
0.380*
(0.431)

5.143*
(0.140)

171.279*

5.162*
(0.141)

174.582*

‐0.140*
(0.058)
0.246
(0.166)
0.291
(0.156)
0.032
(0.163)
0.447*
(0.161)
0.195
(0.161)
‐0.040
(0.210)

0.870*

‐0.138*
(0.058)
0.247
(0.166)
0.290
(0.155)
0.036
(0.163)
0.456*
(0.161)
0.197
(0.161)
‐0.049
(0.211)

0.871*

0.296
(0.437)
0.269
(0.447)
0.303
(0.186)
1.271*
(0.399)
0.934*
(0.134)
‐0.007
(0.004)

1.344

0.277
(0.440)
0.258
(0.443)
0.308
(0.186)
0.343*
(0.132)
0.927*
(0.134)
‐0.007
(0.004)

1.279
1.337
1.032
1.563*
1.216
0.961

1.319
1.294
1.360
1.409*
2.527*
0.993

‐0.025
(0.015)
0.141
(0.265)
0.047
(0.478)
‐0.462
(0.370)

0.976

‐0.394
(0.250)
‐0.166
(0.243)
‐0.128
(0.267)
0.107
(0.299)
‐0.785*
(0.293)
‐0.611
(0.377)
‐5.099*
(0.578)
22,233
338

0.674

1.152
1.048
0.630

0.847
0.880
1.113
0.456*
0.543
0.006*

‐0.025
(0.015)
0.136
(0.266)
0.032
(0.482)
‐0.457
(0.372)
‐0.388
(0.250)
‐0.165
(0.243)
‐0.121
(0.268)
0.108
(0.299)
‐0.786*
(0.293)
‐0.610
(0.379)
‐5.421*
(0.601)
22,233
338

1.280
1.337
1.037
1.578*
1.217
0.952

1.309
1.353
3.564*
2.544*
0.993

0.976
1.146
1.032
0.633

0.678
0.848
0.886
1.114
0.456*
0.543
0.004*

 

49   P A G E  

  

 

      

Table 26. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citations with Prior Flags 
Model 1
B
Previous Flag‐ 14‐15
Previous Flag‐ 15‐16

0.285
(0.159)
0.406
(0.215)

Odds

1.330
1.500

Previous Flag‐ 14‐15 * Hispanic
Previous Flag‐ 15‐16 * Hispanic
Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

‐0.053*
(0.018)
‐0.496*
(0.060)
‐0.532*
(0.052)
‐0.128*
(0.048)
‐0.061
(0.048)
0.011
(0.049)
0.100
(0.057)

0.948*

0.129
(0.166)
0.116
(0.105)
0.021
(0.062)
0.149*
(0.042)
‐0.027
(0.033)
‐0.017*
(0.001)

1.138

0.018
(0.010)
‐0.395*
(0.182)
‐0.214
(0.316)
0.032
(0.247)
0.118
(0.114)
0.399*
(0.111)
0.195
(0.119)
0.039
(0.101)
1.322*
(0.192)
0.464*
(0.123)
‐0.639
(0.341)
20,806
334

0.609*
0.587*
0.880*
0.941
1.011
1.105

1.123
1.021
1.160*
0.973
0.983*

1.019
0.673*
0.808
1.032

1.125
1.490*
1.215
1.040
3.750*
1.591*
0.528

B

Model 2
Odds

0.284
(0.160)
0.359
(0.217)
‐0.005
(0.086)
0.242
(0.156)

1.329
1.432
0.995
1.274

‐0.053*
(0.018)
‐0.495*
(0.060)
‐0.533*
(0.052)
‐0.128*
(0.048)
‐0.061
(0.048)
0.010
(0.049)
0.100
(0.057)

0.948*

0.128
(0.165)
0.115
(0.105)
0.020
(0.062)
‐0.072
(0.148)
‐0.027
(0.033)
‐0.017*
(0.001)

1.137

0.018
(0.010)
‐0.397*
(0.182)
‐0.215
(0.316)
0.036
(0.247)
0.119
(0.114)
0.400*
(0.111)
0.194
(0.119)
0.466*
(0.123)
0.039
(0.101)
1.321*
(0.192)
‐0.600
(0.342)
20,806
334

0.610*
0.587*
0.880*
0.941
1.010
1.105

1.122
1.021
0.931
0.973
0.983*

1.019
0.672*
0.806
1.037

1.127
1.492*
1.214
1.593*
1.040
3.746*
0.549

 

50   P A G E  

  

 

      

Table 27. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop with Prior Flags 

Prior Flags Year 14/15
Prior Flags Year 15/16
Prior Flags Year 14/15 * Driver is Hispanic
Prior Flags Year 15/16 * Driver is Hispanic
Situational Characteristics:
Number of passengers in vehicle
Stop occurs between 12am ‐ 5:59am
Stop occurs between 9pm ‐ 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver was arrested
Vehicle was searched
Technical problems encountered during stop
Stop involves DUI
Stop involves tow
Stop involves deputy training
Language barrier
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

 

Model 1
B
SE
‐0.026
(0.023)
‐0.080*
(0.031)
‐
‐
‐
‐

Model 2
B
SE
‐0.020
(0.023)
‐0.089*
(0.032)
‐0.025
(0.014)
0.046
(0.026)

0.011*
0.046*
0.045*
‐0.002
‐0.045*
‐0.058*
‐0.167*
0.659*
0.723*
0.246*
0.447*
0.851*
0.167*
0.254*

(0.003)
(0.010)
(0.009)
(0.008)
(0.008)
(0.008)
(0.010)
(0.015)
(0.020)
(0.012)
(0.022)
(0.019)
(0.038)
(0.028)

0.010*
0.046*
0.045*
‐0.002
‐0.046*
‐0.058*
‐0.167*
0.659*
0.724*
0.246*
0.446*
0.851*
0.166*
0.254*

(0.003)
(0.010)
(0.009)
(0.008)
(0.008)
(0.008)
(0.010)
(0.015)
(0.020)
(0.012)
(0.022)
(0.019)
(0.038)
(0.028)

0.037
0.030
0.057*
0.065*
0.004
‐0.001*

(0.026)
(0.018)
(0.010)
(0.007)
(0.005)
(0.000)

0.037
0.030
0.057*
0.040
0.004
‐0.001*

(0.026)
(0.018)
(0.010)
(0.025)
(0.005)
(0.000)

0.008*
0.063*
‐0.054
‐0.042

(0.002)
(0.026)
(0.046)
(0.036)

0.008*
0.062*
‐0.054
‐0.041

(0.002)
(0.026)
(0.046)
(0.036)

‐0.076*
‐0.010
0.037*
0.020
‐0.040*
0.036
2.596*
22,233
338

(0.018)
(0.018)
(0.019)
(0.019)
(0.016)
(0.027)
(0.050)

‐0.076*
‐0.010
0.036*
0.021
‐0.041*
0.036
2.600*
22,233
338

(0.018)
(0.018)
(0.019)
(0.019)
(0.016)
(0.027)
(0.050)

 

 

51   P A G E  

  

 

      

prior to turning them into a formal alert. Thus, while these are high percentages, they should be interpreted 
with caution. Next, on average, deputies had 3.4 flags in reporting year 2014‐2015 and 4.6 flags in reporting 
year 2015‐2016.  
 
We begin with the model for arrest, shown in Table 25. Model 1 shows the hierarchical logistic 
regression model predicting the likelihood of arrest with controls and variables signaling that the deputy 
conducting the stop received at least one flag in the 2014‐2015 report or the 2015‐2016 report. In Model 
1, deputies with a flag in the 2014‐2015 report are significantly more likely to issue an arrest than their 
counterparts; indeed, they are 1.4 times more likely to arrest than their counterparts. Moreover, the main 
effect of Hispanic drivers is significant and shows that Hispanics are 1.7 times more likely to be arrested 
than Whites. Model 2 includes the interactions between flags from the previous report year and Hispanic 
drivers. The interactions will help determine if deputies who received flags in prior reporting years are more 
likely to arrest Hispanic drivers. The interaction variables are not significant, showing that while deputies 
with flags from the 2014‐2015 annual report are more likely to arrest drivers, they are not more likely to 
arrest Hispanic drivers. In fact, the coefficient for the interaction between Flags in the 14‐15 Report and 
the Hispanic driver is negative, though not significant. Moreover, the main effect of Hispanic driver is not 
significant, suggesting that while there may not be statistically significant differences between deputies 
who received a flag in the 2014‐2015 report, the deputies who did receive a flag do seem to account for 
some of the Hispanic driver differences in arrest.  
 
Also included in Table 25 are models examining the effect of previous flags on search outcomes in 
the 2016‐17 fiscal year. Unlike arrest, we see that stops made by deputies with flags from previous reports 
are not significantly different on the likelihood of search than stops made by deputies without flags from 
either prior report. However, we do see that deputies who have been flagged in the prior data year, 2015‐
2016, are significantly less likely to conduct searches of Hispanics.  
 
Next, we conducted analyses which tested similar models for seizure; these do not show that the 
previous flag variables generated significant differences. As such, we refrain from showing these models 
here. 
Shown in Table 26, we also conducted analyses which tested the effect of the deputies with flags 
in either the 2014‐2015 or the 2015‐2016 report on the likelihood of citations. In Model 1, deputies who 
received flags in either previous reporting year were not significantly different on citation in 2016‐2017 
than their non‐flagged counterparts. The main effect of Hispanic drivers is significant and positive, showing 
that Hispanic drivers had 1.16 times higher odds of receiving a citation than White drivers. In Model 2, we 
see both interactions between flags from previous report years and Hispanic Driver are a non‐significant. 
The  main  effect  of  Hispanic  is  not  significant  in  Model  2.  While  there  are  not  significant  interactions, 
deputies with previous flags may be partially responsible for the difference between Hispanic and White 
drivers.  
 
Finally, we examine the effects of prior flags during previous years on length of stop. These results 
are in Table 27. In Model 1, we find that deputies with a flag in reporting year 2015‐2016 had, on average, 
8.0% shorter stops than deputies who were not flagged in 2015‐2016. The main effect of Hispanic drivers 
is significant and positive, showing that Hispanic drivers are subject to 6.5% longer stops. In Model 2 we 
include an interaction between the two previous flag variables and Hispanic drivers. While the interactions 
are not significant, the effect of deputies having a flag in 2015‐2016 is significant. Also, we find that the 
main effect of being Hispanic on length of stop is no longer significant. 

52   P A G E  

  

 

      

With these analyses, we seek to answer if deputies who were identified as engaging in potentially 
problematic behavior in previous reports were associated with the differential race/ethnicity effects for 
arrest, search, citation, and length of stop seen in the 2016‐2017 data year. We find little evidence that this 
is the case; the exception being the likelihood of being searched for Hispanics, and in this case, Hispanics 
are less likely to be searched by deputies who previously had flags in the 2015‐2016 reporting year. 

6.7 Results: Estimating the Effects Traffic Enforcement Related Special 
Assignments on Post‐Stop Outcomes by Race/Ethnicity 
Next,  we  examine  whether  deputies  assigned  to  additional  traffic  enforcement  details  that  are 
special assignments or grant work impact differences in post‐stop outcomes by race/ethnicity. The concern 
here  is  related  to  deputies’  exposure  to  different  types  of  drivers  and  reduced  discretion  given  their 
assignment. It is possible that deputies on traffic enforcement specialty assignments or and grant work are 
exposed to a different set of drivers and have restricted discretion due to the needs of the grant work or 
assignment.  Thus,  if  traffic  enforcement  details  put  deputies  at  risk  for  being  identified  engaging  in 
problematic  policing,  then  assignment  to  a  traffic  enforcement  detail  should  be  a  consideration  when 
weighing when to initiate a supervisory discussion for a deputy. Conversely, if the likelihood of post‐stop 
outcomes by race/ethnicity are not impacted by deputies’ assignment to traffic enforcement details, then 
these assignments can be ruled out as contributors to a deputy’s problematic policing behavior.  
We begin by estimating the effects of the four different types of specialty assignments/grant work: 
work zone enforcement, aggressive driving, DUI task force and Click It or Ticket. Should these variables be 
significant, it would demonstrate that the assignment of deputies to traffic enforcement related specialty 
assignments/grant work impacts the likelihood of various post‐stop outcomes. Next, we interact the types 
of special assignment/grant work variables and the Hispanic driver variable. A significant interaction signals 
that Hispanic drivers are more likely to experience a particular outcome when the deputy initiating contact 
is on special assignment/grant work. Lastly, in this section, when interpreting the results, we restrict our 
discussion to the variables of interest: the specialty assignment/grant work variables, Hispanic driver and 
their interactions.  
Beginning with Table 28, or the models examining arrest and specialty assignments, we see that 
the  effect  of  the  Hispanic  driver  is  significant  and  positive;  the  odds  ratio  for  Hispanic  drivers  is  1.69, 
meaning  Hispanics  are  1.69  times  more  likely  to  be  arrested  than  Whites.  In  Model  1,  there  are  no 
significant effects of specialty assignments on the outcome of arrest; put simply, deputy behavior during 
specialty assignments does not generate a differential likelihood of arrest. Stops conducted by deputies 
assigned to the aggressive driving task force are less likely to produce an arrest over all. In Model 2, the 
interactions between Hispanic driver and the specialty assignment/grant work variables are included; no 
interaction is significant. Further, the Hispanic driver variable remains significant in Model 2, suggesting 
that specialty assignment does not produce differential arrest likelihoods in general (no significant effects) 
or for Hispanic drivers (no significant interactions and the Hispanic variable is still significant).  
Table 29 displays the results for the outcome of citation. In Model 1, all of the specialty assignment 
variables are significant. Deputies are 2.1 times more likely to issue citations over warnings when on work 
zone enforcement, 1.9 times more likely on aggressive driving assignment, 2.6 times more likely on Click It 
or Ticket assignment, but 63% less likely when on DUI Task Force assignment. In Model 2 the interactions 
between the specialty assignment/grant work variables and Hispanic drivers are included, though none of 
them  are  significant.  The  main  effect  of  Hispanic  drivers  remains  significant,  showing  that  specialty  
 
 

53   P A G E  

  

 

      

Table 28. Random Effect Hierarchical Models Predicting Arrest Controlling For Specialty Assignment 
Model 1
B

Model 2
Odds

B

Odds

Speciality Assignments
Work Zone Enforcement
Aggressive Driving
DUI Task Force
Click it or Ticket

‐0.902
(0.480)
‐0.793*
(0.347)
0.115
(0.168)
‐0.187
(0.315)

0.406
0.452*
1.122
0.829

Work Zone Enforcement * Driver is Hispanic
Aggressive Driving * Driver is Hispanic
DUI Task Force * Driver is Hispanic
Click it or Ticket * Driver is Hispanic

‐1.450*
(0.729)
‐0.737
(0.384)
0.089
(0.199)
‐0.087
(0.356)
1.255
(0.952)
‐0.243
(0.823)
0.083
(0.333)
‐0.368
(0.701)

0.235*

0.089*
(0.030)
0.537*
(0.093)
0.141
(0.090)
‐0.184*
(0.085)
‐0.383*
(0.089)
‐0.134
(0.087)
0.127
(0.117)

1.093*

0.479
1.093
0.917
3.508
0.784
1.086
0.692

Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate

0.089*
(0.030)
0.537*
(0.093)
0.141
(0.090)
‐0.183*
(0.085)
‐0.383*
(0.089)
‐0.133
(0.087)
0.126
(0.117)

1.093*

0.874*
(0.223)
‐0.739*
(0.301)
0.645*
(0.098)
0.520*
(0.071)
0.391*
(0.066)
‐0.016*
(0.002)

2.397*

0.001
(0.010)
‐0.537*
(0.190)
‐0.234
(0.331)
‐0.503*
(0.254)

1.001

1.712*
1.151
0.833*
0.682*
0.876
1.134

1.712*
1.152
0.832*
0.682*
0.875
1.136

Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years

0.477*
1.906*
1.682*
1.478*
0.984*

0.874*
(0.223)
‐0.738*
(0.301)
0.645*
(0.098)
0.516*
(0.073)
0.390*
(0.066)
‐0.016*
(0.002)

2.396*
0.478*
1.906*
1.675*
1.478*
0.984*

Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Other Race
Deputy is Hispanic
Rank is Deputy

0.584*
0.791
0.605*

0.001
(0.010)
‐0.536*
(0.190)
‐0.233
(0.331)
‐0.504*
(0.253)

1.001
0.585*
0.792
0.604*

Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

‐0.248
(0.150)
0.010
(0.148)
‐0.137
(0.166)
‐0.453*
(0.179)
‐0.466*
(0.157)
‐0.718*
(0.250)
‐2.603*
(0.331)
22,233
338

0.780
1.011
0.872
0.636*
0.627*
0.488*
0.074*

‐0.249
(0.150)
0.009
(0.148)
‐0.140
(0.166)
‐0.451*
(0.179)
‐0.463*
(0.158)
‐0.721*
(0.250)
‐2.601*
(0.331)
22,233
338

0.779
1.010
0.870
0.637*
0.629*
0.486*
0.074*

 

54   P A G E  

  

 

      

Table 29. Random Effect Hierarchical Models Predicting Citation Controlling For Specialty Assignment 
B
Specialty Assignments:
Work Zone Enforcement
Agressive Driving
DUI Task Force
Click it or Ticket
Work Zone Enforcement*Hispanic
Agressive Driving*Hispanic
DUI Task Force*Hispanic
Click it or Ticket*Hispanic
       Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop Occurs between 12am to 5:59am
Stop Occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
       Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is Male
Driver's age in years
       Deputy Characteristics: 
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is deputy
       Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lakes Disrict
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses; * p<0.05

Model 1
Odds

0.923*
(0.176)
1.398*
(0.156)
‐0.389*
(0.095)
1.553*
(0.222)
‐
‐
‐
‐
‐
‐
‐
‐

2.517*

‐0.043*
(0.016)
‐0.543*
(0.044)
‐0.634*
(0.039)
‐0.059
(0.040)
0.053
(0.041)
‐0.012
(0.041)
0.084
(0.050)

0.958*

0.384*
(0.143)
0.002
(0.095)
0.101
(0.054)
0.190*
(0.036)
0.006
(0.029)
‐0.016*
(0.001)

4.049*
0.678*
4.727*
‐
‐
‐
‐
‐
‐
‐
‐

0.581*
0.531*
0.943
1.055
0.988
1.088

1.468*
1.002
1.106
1.209*
1.006
0.985*

0.019*
(0.002)
‐0.145*
(0.037)
‐0.385*
(0.078)
‐0.247*
(0.076)

1.019*

0.182*
(0.049)
‐0.046
(0.048)
‐0.137*
(0.057)
0.937*
(0.090)
0.370*
(0.050)
0.684*
(0.058)
0.625*
(0.110)
22,233
338

1.199*

0.865*
0.680*
0.781*

0.955
0.872*
2.553*
1.448*
1.982*
1.867*

B

Model 2
Odds

0.814*
(0.188)
1.408*
(0.168)
‐0.446*
(0.109)
1.595*
(0.249)
0.771
(0.562)
‐0.069
(0.443)
0.234
(0.218)
‐0.207
(0.538)

2.257*

‐0.043*
(0.016)
‐0.543*
(0.044)
‐0.634*
(0.039)
‐0.059
(0.040)
0.053
(0.041)
‐0.013
(0.041)
0.084
(0.050)

0.958*

0.385*
(0.143)
0.003
(0.095)
0.101
(0.054)
0.181*
(0.037)
0.006
(0.029)
‐0.016*
(0.001)
0.019*
(0.002)
‐0.145*
(0.037)
‐0.385*
(0.078)
‐0.247*
(0.076)
0.182*
(0.049)
‐0.046
(0.048)
‐0.138*
(0.057)
0.938*
(0.090)
0.370*
(0.050)
0.683*
(0.058)
0.628*
(0.110)
22,233
338

4.089*
0.640*
4.927*
2.162
0.933
1.264
0.813

0.581*
0.531*
0.943
1.054
0.987
1.087

1.470*
1.003
1.106
1.199*
1.006
0.985*

1.019*
0.865*
0.680*
0.781*

1.199*
0.955
0.871*
2.556*
1.448*
1.979*
1.874*

 

 

55   P A G E  

  

 

      

Table 30. Random Effect Hierarchical Models Predicting the Logged Length of Stop Controlling For 
Specialty Assignment 
Model 1
Speciality Assignments
Work Zone Enforcement
Aggressive Driving
DUI Task Force
Click it or Ticket
Work Zone Enforcement * Driver is Hispanic
Aggressive Driving * Driver is Hispanic
DUI Task Force * Driver is Hispanic
Click it or Ticket * Driver is Hispanic
Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver was arrested
Vehicle was searched
Technical Problems Encountered During Stop
Stop Involves DUI
Stop Involves Tow
Stop Involves Deputy Training
Language Barrier
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

Model 2

B

SE

B

SE

‐0.119*
‐0.099*
‐0.027
‐0.083*
‐
‐
‐
‐

(0.030)
(0.023)
(0.019)
(0.029)
‐
‐
‐
‐

‐0.108*
‐0.099*
‐0.028
‐0.080*
‐0.060
‐0.001
0.004
‐0.016

(0.033)
(0.025)
(0.021)
(0.032)
(0.070)
(0.058)
(0.041)
(0.065)

0.010*
0.046*
0.045*
‐0.000
‐0.044*
‐0.054*
‐0.166*
0.657*
0.723*
0.244*
0.451*
0.850*
0.166*
0.254*

(0.003)
(0.010)
(0.009)
(0.008)
(0.008)
(0.008)
(0.010)
(0.015)
(0.020)
(0.012)
(0.023)
(0.019)
(0.038)
(0.028)

0.010*
0.046*
0.045*
‐0.000
‐0.044*
‐0.054*
‐0.166*
0.657*
0.723*
0.244*
0.451*
0.850*
0.166*
0.253*

(0.003)
(0.010)
(0.009)
(0.008)
(0.008)
(0.008)
(0.010)
(0.015)
(0.020)
(0.012)
(0.023)
(0.019)
(0.038)
(0.028)

0.037
0.030
0.057*
0.065*
0.004
‐0.001*

(0.026)
(0.018)
(0.010)
(0.007)
(0.005)
(0.000)

0.038
0.030
0.057*
0.066*
0.004
‐0.001*

(0.026)
(0.018)
(0.010)
(0.007)
(0.005)
(0.000)

0.008*
0.054*
‐0.052
‐0.046

(0.001)
(0.026)
(0.046)
(0.036)

0.008*
0.054*
‐0.052
‐0.046

(0.001)
(0.026)
(0.046)
(0.036)

‐0.079*
‐0.014
0.038*
‐0.038*
0.026
0.001
2.520*

(0.018)
(0.018)
(0.019)
(0.016)
(0.027)
(0.019)
(0.044)

‐0.079*
‐0.014
0.038*
‐0.039*
0.026
0.001
2.520*

(0.018)
(0.018)
(0.019)
(0.016)
(0.027)
(0.019)
(0.044)

22,233
338

22,233
338

 

56   P A G E  

  

 

      

assignment is not related to Hispanic drivers being more or less likely to receive citations. 
The relationship between specialty assignment and length of stop is shown in Table 30. In Model 
1, all specialty assignments, except DUI Task Force, have a negative effect, showing that stops conducted 
by deputies on specialty assignments typically have shorter lengths. In Model 2, the interactions between 
specialty assignment and Hispanic driver are included and none are significant. The Hispanic driver effect 
remains significant and positive. This shows that specialty assignment does not produce differential length 
of stops for Hispanic drivers.  

6.8 Results: Examining Random Effects to determine if there are Outlier 
Deputies 
Given  that  the  models  employed  in  this  report  are  meant  to  test  whether  there  are  deputies 
engaging in problematic policing, as well as ascertaining if biased policing is a systemic issue within the 
traffic enforcement section of the MCSO, it is useful to look at random effects and the 95% confidence 
interval  around  each  random  effect  for  the  deputies.  Remember  than  hierarchical  linear  models  with 
random effects estimate the likelihood of an outcome and allow the level two unit, in our models that is 
the deputy level, to randomly effect that outcome. Models subsequently produce random effects that allow 
us to understand how each deputy contributes to the outcome. In essence, random effects are a numerical 
estimate of how each deputy uniquely contributes to the likelihood of a specific outcome. As an example, 
after controlling for all the factors we model that are related to whether an arrest occurs in a particular 
stop, the random effect shows us what a specific deputy contributes to the likelihood of an arrest. This 
offers an effective means of identifying which deputies are targeting Hispanics.  If a deputies contribution 
to the likelihood of arrest is significantly (i.e., under p < 0.05) larger than the average, then we can say that 
that deputy may be engaged in biased policing. To do this, we use the standard models for our outcomes 
and add a random effect for Hispanic drivers. The level one equation is represented as: 
Λ Pr

1

 

 

Where  Λ  is  the  logit  function,   is  the  outcome  (e.g.,  arrest  or  search)  for  stop    nested  in  unit  ,   
represents the random intercept across time,    is a matrix of the stop characteristics with effects captured 
in a   vector,   is a matrix of the driver‐specific variables with effects captured in a   vector, 
 is a 
matrix of the deputy characteristics with effects captured in a   vector, and   is the matrix of the time 
and  seasonal  variables  with  their  effects  captured  in  .  The  level  two  equation  for  the  length  of  stop 
outcome is shown as: 
 

 

 

 

Where   is the mean length of stop for the jth unit,   represents the grand mean length of stop for the 
traffic enforcement portion of the MCSO, and   is the random effect associated with unit j, which has a 
mean of zero and a variance of  . Additionally,   is the average regression slope for Hispanic drivers for 
length  of  stop, 
  is  the  grand  mean  for  Hispanic  drivers  on  length  of  stop  for  the  within  the  traffic 
enforcement portion of the MCSO, and   is the random effect associated with Hispanic drivers across 
deputies.  

57   P A G E  

  

 

      

 
Once the random effect is calculated, we construct a 95% confidence interval around the deputy‐
specific random effect.21 If a deputy’s random effect does not contain the average likelihood of an outcome 
occurring, then we should be concerned about that particular deputy’s behavior and perhaps investigate 
their stop activity. 
For  most  models,  regardless  of  the  outcome,  one  would  expect  to  see  some  variability  in  the 
random effects, with perhaps a few outliers. For these models (shown in Figures 4 and 5), there are very 
few outliers; this suggests that differences in outcomes for Hispanics are happening relatively uniformly 
across deputies. Put another way,  
This suggests that the racial differences in post‐stop outcomes that are seen throughout the results 
of this report are not due to outlier deputies, but is more likely a systemic issue within the patrol function 
of the MCSO.  
Figure 4 displays the distribution of deputy specific random slope for the Hispanic effect on citation 
surrounded by a 95% confidence interval. Each deputy’s random effect score is represented by the dark 
red dot, the dark blue vertical lines show the 95% confidence interval around the deputy’s score, while the 
horizontal red line is the overall average score. As you can see there is little to no variability in the deputy 
specific  random  slope.  For  the  outcome  of  arrest,  there  are  no  deputies  that  are  significantly  above  or 
below the organizational mean. Put simply, this model does not identify any deputy who is an outlier for 
arrest and as such, we do not show the model here. 
There  were  similar  results  for  the  outcome  of  search,  shown  in  Figure  5.  Only  one  deputy  is 
identified as having a significantly different likelihood of searches of Hispanics, and for this deputy, they 
were significantly below the organizational average. Like citation and arrest, there are no deputies who are 
significantly above or below the organizational mean for the likelihood of citations. 
However, when examining the random effects for deputies on the length of stop outcome, we do 
see a number of deputies who are outside of the organizational mean. Figure 6 shows the deputy specific 
random  effects  plotted  around  the  organizational  mean.  There  are  approximately  86  deputies  whose 
random effect shows that they are significantly above the organizational mean. These deputies are shown 
on  the  right  side  of  the  figure.  Conversely,  there  are  30  deputies  who  are  significantly  below  the 
organizational mean; these deputies are shown in the left hand side of the figure. Thus, this finding shows, 
that net of the controls that are in the model, there are a number of deputies who are uniquely contributing 
to significantly higher length of stops for Hispanics (see Appendix H).  
 

 

                                                            
21
 The p‐value tells us the likelihood of the null hypotheses being true; if we set our p‐value to 0.05, we 
know that if we obtain a p‐value at or less than 0.05, that the null hypothesis is only likely to be correct 5% 
or  less  of  the  time.  Confidence  intervals  capitalize  on  the  p‐value  to  estimate  the  middle  95%  of  a 
distribution.  So  we  can  take  a  point  estimate,  such  as  a  random  effect,  standardize  it,  and  be  able  to 
estimate  that  “95%  of  the  time,  the  random  effect  will  be  between  Score  A  and  Score  B.”  When  the 
confidence interval around a random effect does not contain the overall mean from our model, then we 
know that  that  deputy’s  random  effect is very unlikely (less than 5%  likely)  to contain the  average. Put 
another way, it is unlikely that the deputy is very similar to what is average in the model, and thus are 
significantly contributing to the likelihood of a specific outcome for Hispanics.  
58   P A G E  

  

 

      

Figure 3.The Deputy‐Specific Odds‐Ratio for Citation Typical Stop 

 
Figure 4. The Deputy‐Specific Probability of Hispanic Search for Typical Stop 

 
Figure 5. The Deputy Specific Average Length of Stop for a Typical Stop 

 

59   P A G E  

  

 

      

These models were specifically designed to assess whether there is evidence of systemic bias within 
the MCSO’s patrol function or the differential effects across race/ethnicity are due to a few deputies who 
show a pattern of problematic behavior. If the differential race effects were only due to a few deputies, 
then we would see a few  confidence  intervals in the figures  above that fall  above  of  the  overall mean. 
However, this is not the case. Given that the majority of deputies (sometimes all of the deputies as is the 
case in citation, arrest, and search) are not outliers, the differential race effects does not appear to be due 
to a few deputies but rather occurs over the entirety of the patrol function of the MCSO. However, there 
are a number of deputies contributing to problems with the length of stop for Hispanic drivers. 

6.9 Results: Longitudinal Changes in the Relationship between Post‐
Stop Outcomes and Driver Race/Ethnicity 
In  all  the  models  in  this  section,  many  of  the  same  predictors  are  significant,  and  will  not  be 
discussed here, though the totality of the models are shown. Instead, we focus on two coefficients (or odds 
ratios where appropriate): the variables for the two previous fiscal years 2014‐2015 and 2015‐2016 and 
the interaction between the fiscal year variables and the Hispanic driver variable. The significance, size, and 
direction  of  the  fiscal  year  variables  will  show  if  there  have  been  changes  in  the  outcome  over  time. 
Additionally, the interaction between the fiscal year dummy variable and Hispanic will show if there have 
been changes in the outcome overtime for Hispanics. 

6.9.1 Arrest and Search 
Descriptive statistics for the percent of arrests and search by race/ethnicity are displayed in Table 
31. The proportion of arrests that are of Whites decreases slightly from 55.2% in the 2014‐2015 fiscal year 
to 52.4% in 2015‐2016 and 52.1% in 2016‐2017. Proportion of arrested drivers who were Native American 
and Asian also decreased slightly. These differences are made up by increases for Black drivers (from 9.3% 
to 12.3%) and Hispanic drivers (30.6% to 32.5%). Similar trends of small magnitude are observed for drivers’ 
race/ethnicity and search. These relative proportions mask nearly a one‐third decrease in the volume of 
arrests from the 2015‐2016 fiscal year to the 2016‐2017 fiscal year. This drop was particularly sharp among 
Native American drivers, with less than half as many arrests in 2016‐2017 as in 2015‐2016.  
Table 31. Descriptive Statistics by Race/Ethnicity for Arrest and Search across Reporting Years 
Arrest
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

2014‐2015
55.20%
3.71%
30.62%
9.25%
1.22%

2015‐2016
52.38%
2.95%
31.20%
11.99%
1.47%

2016‐2017
52.14%
2.07%
32.54%
12.33%
0.92%

2015‐2016
49.37%
4.21%
32.31%
13.20%
0.91%

2016‐2017
50.89%
1.93%
33.17%
12.56%
1.45%

Search
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

2014‐2015
52.26%
4.74%
32.17%
9.93%
0.90%

 

60   P A G E  

  

 

      

Table 32. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in Arrests of Hispanics Over Time 

Fiscal Year 15‐16
Fiscal Year 16‐17

Model 1
B
Odds
0.043
1.044
(0.146)
0.142
1.153
(0.324)

Model 2
B
Odds
0.055
1.056
(0.185)
0.362
1.437
(0.342)
‐0.034
0.967
(0.274)
‐0.691
0.501
(0.359)

0.079
(0.056)
0.609*
(0.158)
0.354*
(0.162)
‐0.086
(0.199)
0.188
(0.188)
0.056
(0.193)
0.035
(0.251)

0.079
(0.056)
0.608*
(0.158)
0.352*
(0.162)
‐0.085
(0.199)
0.190
(0.189)
0.057
(0.193)
0.022
(0.251)

Fiscal Year 15‐16*Driver is Hispanic
Fiscal Year 16‐17*Driver is Hispanic
Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

1.082
1.839*
1.425*
0.917
1.207
1.058
1.035

1.515*
(0.305)
‐0.076
(0.461)
0.384
(0.218)
0.763*
(0.138)
0.647*
(0.142)
‐0.024*
(0.005)

4.550*

‐0.015
(0.015)
‐0.220
(0.255)
‐1.066
(0.559)
‐0.504
(0.316)

0.985

‐0.065
(0.228)
‐0.314
(0.240)
‐0.340
(0.256)
‐0.165
(0.334)
‐1.226*
(0.360)
‐0.966*
(0.412)
‐5.520*
(0.511)
66,212
502

0.927
1.468
2.145*
1.910*
0.977*

0.803
0.344
0.604

0.937
0.731
0.712
0.848
0.294*
0.381*
0.004*

1.534*
(0.305)
‐0.078
(0.461)
0.382
(0.218)
0.913*
(0.213)
0.644*
(0.142)
‐0.024*
(0.005)
‐0.015
(0.015)
‐0.221
(0.255)
‐1.066
(0.559)
‐0.504
(0.316)
‐0.064
(0.227)
‐0.318
(0.241)
‐0.335
(0.256)
‐0.164
(0.334)
‐1.225*
(0.360)
‐0.972*
(0.413)
‐5.562*
(0.515)
66,212
502

1.082
1.837*
1.422*
0.919
1.209
1.059
1.022

4.635*
0.925
1.465
2.491*
1.905*
0.976*

0.985
0.802
0.344
0.604

0.938
0.728
0.715
0.848
0.294*
0.378*
0.004*

 

 

61   P A G E  

  

 

      

Table 33. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in Searches of Hispanics Over Time 

Fiscal Year 15‐16
Fiscal Year 16‐17

Model 1
B
Odds
‐0.152
0.859
(0.118)
‐0.354
0.702
(0.265)

Model 2
B
Odds
‐0.055
0.947
(0.140)
‐0.401
0.670
(0.286)
‐0.302
0.739
(0.235)
0.146
1.157
(0.301)

6.415*
(0.180)
0.102*
(0.046)
0.593*
(0.133)
0.381*
(0.134)
‐0.156
(0.165)
‐0.019
(0.159)
0.174
(0.149)
‐0.004
(0.199)

610.982*

6.425*
(0.180)
0.102*
(0.046)
0.596*
(0.133)
0.380*
(0.134)
‐0.156
(0.165)
‐0.019
(0.159)
0.177
(0.149)
0.001
(0.199)

617.326*

1.008*
(0.305)
‐1.148*
(0.548)
0.423*
(0.117)
0.416*
(0.173)
0.602*
(0.116)
‐0.035*
(0.004)

2.740*

1.008*
(0.305)
‐1.139*
(0.547)
0.523*
(0.171)
0.418*
(0.173)
0.602*
(0.116)
‐0.035*
(0.004)

2.741*

Fiscal Year 15‐16*Driver is Hispanic
Fiscal Year 16‐17*Driver is Hispanic
Situational Characteristics:
Driver was Arrested
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p < 0.05

‐0.007
(0.013)
‐0.259
(0.223)
0.123
(0.373)
0.046
(0.286)
0.023
(0.199)
0.115
(0.203)
‐0.425
(0.242)
‐0.034
(0.272)
‐1.323*
(0.318)
‐0.476
(0.336)
‐5.336*
(0.442)
66,212
502

1.108*
1.810*
1.463*
0.855
0.981
1.190
0.996

0.317*
1.527*
1.516*
1.826*
0.966*

0.993
0.772
1.130
1.047

1.023
1.121
0.654
0.966
0.266*
0.621
0.005*

‐0.007
(0.013)
‐0.260
(0.223)
0.124
(0.373)
0.048
(0.286)
0.021
(0.199)
0.118
(0.203)
‐0.420
(0.243)
‐0.027
(0.272)
‐1.322*
(0.318)
‐0.469
(0.336)
‐5.379*
(0.444)
66,212
502

1.107*
1.815*
1.462*
0.856
0.981
1.193
1.001

0.320*
1.687*
1.519*
1.826*
0.966*

0.993
0.771
1.132
1.049

1.021
1.125
0.657
0.974
0.267*
0.626
0.005*

 

 

62   P A G E  

  

 

      

Next  we  examine  the  outcomes  of  arrest  and  search.  We  conducted  two  analyses  for  arrest,22 
shown in Table 32. Model 1 includes the fiscal year dummy variables, comparing the likelihood of arrest 
between the three fiscal years, controlling for situational, driver, deputy, and contextual characteristics of 
stops. Model 2 adds interactions of the 2015‐2016 and 2016‐2017 fiscal year indicators and Hispanic, which 
assesses whether the odds of arrest differ in these fiscal years compared to the 2014‐2015 fiscal year for 
Hispanic drivers. Neither of the interaction terms in Model 2 are statistically significant. Together, these 
models show that Hispanics are more likely to be arrested than Whites in general and second, that the 
likelihood of Hispanics being arrested has not significantly changed over time.  
Examining search outcomes in Model 1 of Table 33, we see that overall, there were no significant 
differences  in  the  likelihood  of  search  across  years  after  controlling  for  situational,  driver,  deputy,  and 
contextual characteristics.23 Over these three years, the likelihood of search is strongly related to driver 
race/ethnicity. Compared to Whites, the odds of search are 1.5 times higher for Hispanics and Blacks, and 
2.7 times higher for Native Americans. In Model 2 of Table 33, we assess whether the likelihood of search 
has changed for Hispanic drivers over these three years; neither of the interaction terms in Model 2 are 
statistically significant. As with arrest, the increased likelihood of Hispanics being searched has not changed 
over time.  

6.9.2 Length of Stop 
Next, we examine the length of stop by race/ethnicity across fiscal years. Table 34 presents the 
descriptive  statistics  for  length  of  stop  across  fiscal  years  by  race/ethnicity.  Between  2014‐2015,  2015‐
2016,  and  2016‐2017,  we  see  that  length  of  stop  has  generally  decreased  for  drivers  of  all  races  and 
ethnicities. For instance, the average length of stops for Hispanics was 28 minutes in 2014‐2015, 22 minutes 
in 2015‐2016, and 16 minutes in 2016‐2017. Figure 7 shows these averages in a bar graph by comparing 
the average length of stop for Hispanic across years to the average length of stop for non‐Hispanics, across 
years. 
In Table 35, we model the differences in length of stop over time by driver race/ethnicity. Average 
length  of  stop  was  59.2%  shorter  in  fiscal  year  2016‐2017  relative  to  fiscal  year  2014‐2015,  a  dramatic 
decrease. Additionally, Hispanic drivers, on average, have longer stop times than do Whites. That said, the 
interactions between Hispanic drivers and the 2015‐2016 and 2016‐2017 fiscal years show a significant 
drop in the length of stop for Hispanic drivers. In prior years, Hispanic drivers have been subject to longer 
stops than White drivers, and the 2016‐2017 fiscal year is no exception. On average, Whites were subject 
to slightly shorter stops (18 minutes) compared to Hispanics (19 minutes). Across years, the descriptive 
statistics in Table 34 show that the length of stop for Hispanic drivers has decreased: 17 minutes in 2015‐
2016 and 16.8 in 2016‐2017, suggesting moderate improvement in this outcome for Hispanic drivers.  
                                                            
22
  Remember  that  for  both  arrest  and  search,  we  examine  all  outcomes  –  both  discretionary  and  non‐
discretionary – searches and arrests.  
 
23
 This finding diverges from the findings reported in the Yearly Report for the Maricopa County Sheriff’s 
Office, Years 2015‐2016 (see Wallace et al., 2017, p78). One explanation for these divergent findings is the 
use  of  additional  control  variables  that  were  not  included  in  prior  analysis.  Specifically,  situational 
characteristics like the time of the stop (early a.m. or late p.m.) were not included in prior analysis. These 
situational  characteristics  significantly  predict  a  change  in  the  likelihood  of  arrest  and  search,  and  may 
account for the differences observed in the previous analysis.  
63   P A G E  

  

 

      

Table 34. Descriptive Statistics of Length of Stop by Race/Ethnicity and Reporting Year 
Report Year 2014‐2015
N of Race 
Mean
Specific Stops
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
Overall

17799
408
5429
1891
574
26350

22.47
33.49
27.71
29.68
24.39
24.29

Std. 
Dev.
73.59
84.41
77.44
96.00
92.45
77.06

Report Year 2015‐2016
N of Race 
Mean
Specific Stops
20190
410
6646
2287
634
30235

18.93
28.22
21.98
23.26
20.80
20.13

Std. 
Dev.
62.81
88.58
60.90
68.69
85.00
64.28

Report Year 2016‐2017
N of Race 
Mean
Specific Stops
14804
237
4985
1707
500
22233

12.78
14.97
15.87
16.34
12.23
13.76

Std. 
Dev.
30.77
17.47
33.93
43.35
18.32
32.34

 

 
Figure 6. The Average Hispanic and Non‐Hispanic Length of Stop by Report Year 

 
 
 

 

64   P A G E  

  

 

      

Table 35. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences in the Logged Length of Stop of 
Hispanics Over Time 
B
‐0.097*
‐0.592*

SE
(0.005)
(0.010)

B
‐0.089*
‐0.586*
‐0.034*
‐0.032*

SE
(0.005)
(0.011)
(0.011)
(0.013)

0.012*
0.045*
0.038*
‐0.031*
‐0.034*
‐0.051*

(0.002)
(0.006)
(0.006)
(0.006)
(0.006)
(0.006)

0.012*
0.045*
0.038*
‐0.031*
‐0.034*
‐0.050*

(0.002)
(0.006)
(0.006)
(0.006)
(0.006)
(0.006)

Vehicle has AZ licence plate

‐0.121*

(0.008)

‐0.121*

(0.008)

Driver was arrested

0.640*

(0.010)

0.640*

(0.010)

Vehicle was searched

0.593*

(0.014)

0.593*

(0.014)

Technical problems encountered during stop

0.398*

(0.010)

0.398*

(0.010)

Stop involves DUI

0.749*

(0.017)

0.749*

(0.017)

Stop involves tow

0.819*

(0.016)

0.820*

(0.016)

Stop involves deputy training

0.108*

(0.031)

0.108*

(0.031)

Language barrier

0.355*

(0.029)

0.359*

(0.029)

0.036*
0.053*
0.015
0.064*
0.016*
‐0.002*

(0.017)
(0.005)
(0.013)
(0.007)
(0.004)
(0.000)

0.037*
0.075*
0.015
0.064*
0.016*
‐0.002*

(0.017)
(0.008)
(0.013)
(0.007)
(0.004)
(0.000)

0.001
0.073*
0.046
‐0.021

(0.001)
(0.023)
(0.038)
(0.027)

0.001
0.073*
0.046
‐0.021

(0.001)
(0.023)
(0.038)
(0.026)

‐0.021
0.017
0.013
0.024*
‐0.039*
0.002
2.893*
70,464
510

(0.012)
(0.012)
(0.011)
(0.012)
(0.012)
(0.015)
(0.033)

‐0.022
0.017
0.013
0.024*
‐0.039*
0.003
2.889*
70,464
510

(0.012)
(0.012)
(0.011)
(0.012)
(0.012)
(0.015)
(0.033)

Fiscal Year 15‐16
Fiscal Year 16‐17
Fiscal Year 15‐16 * Hispanic
Fiscal Year 16‐17 * Hispanic
Situational Characteristics:
Number of passengers in vehicle
Stop occurs between 6am ‐ 8:59pm
Stop occurs between 9pm ‐ 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring

Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is of Other Race
Rank is Deputy
Contextual Characteristics:
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

 

65   P A G E  

  

 

      

6.9.3 Citations v. Warnings 
 
Table 36 shows the percentage of citations and percentage of warnings over the course of the last 
three report years. As seen here, there is very little change in the percentage of citations or warnings by 
race/ethnicity across the fiscal years. Hispanics see just over a 1% increase the percent of stops resulting in 
a citation or warning between 2014 and 2017. 
Table 36. Descriptive Statistics for Citations v. Warnings by Race/Ethnicity across Fiscal Years 

White
Native American
Hispanic
Black
Asian

2014‐2015
67.04%
1.78%
22.02%
7.06%
2.09%

White
Native American
Hispanic
Black
Asian

2014‐2015
70.10%
1.14%
18.93%
7.55%
2.29%

Citations
2015‐2016
64.97%
1.51%
23.49%
7.89%
2.15%
Warnings
2015‐2016
69.34%
1.16%
20.20%
7.22%
2.07%

2016‐2017
65.29%
1.25%
23.63%
7.67%
2.16%
2016‐2017
68.38%
0.83%
20.78%
7.67%
2.33%

 

 
Table 37 presents the results from the longitudinal model testing racial differences in citations over 
the three fiscal years, net of controls. Note that in these models, we predict citations that are not associated 
with arrest and compare them to warnings for all years of data. Model 1 shows the main effects of the 
reporting years. First, compared to 2014‐2015, the odds of stops resulting in a citation are approximately 
8.3%  lower  in  2015‐2016  and  approximately  19.3%  lower  in  2016‐2017.  Also  presented  in  Model  1, 
Hispanics are more likely – about 1.065 times higher odds – to receive a citation than Whites. In Model 2, 
we interact the reporting year variable with the Hispanic driver variable to determine how the Hispanic 
specific effect on citations has changed over time. We see that there is not a difference in the likelihood of 
citations for Hispanics for the reporting years of 2015‐2016 and 2016‐2017 when compared to 2014‐2015. 
The  main  effect  of  Hispanic  is  no  longer  significant;  this  suggests  that  while  there  are  not  significant 
differences  between  the  likelihood  of  Hispanic  drivers  receiving  citations  across  years,  the  relationship 
between Hispanic drivers and the reporting year does moderate the relationship between Hispanics and 
citations.  

6.10 A Discussion of Model Fit 
 
When  conducting  inferential  statistics,  model  fit  statistics  reveal  the  proportion  of  variance  the 
model explains, helping us to understand how well the outcome is predicted with the model employed. 
Model fit statistics range from 0 to 1, with high model fit statistics showing that the model explains large 
portions of the variance in the outcome, as well as providing evidence that the predictors used in the model 
are effective at estimating the outcome. Conversely, low model fit statistics show that the model explains 
smaller  portions  of  the  variance,  suggesting  that  there  may  be  omitted  variables  that  could  be  used  to 
better fit the model.  
 

66   P A G E  

  

 

      

Table 37. Random Effect Hierarchical Models Predicting Differences Citations of Hispanics Over Time 
Model 1
B
‐0.087*
(0.023)
‐0.214*
(0.048)

Fiscal Year 15‐16
Fiscal Year 16‐17

Model 2
Odds
0.917*
0.807*

Fiscal Year 15‐16 * Hispanic
Fiscal Year 16‐17 * Hispanic

B
‐0.097*
(0.025)
‐0.201*
(0.050)
0.046
(0.050)
‐0.069
(0.060)

Odds
0.908*

‐0.038*
(0.010)
‐0.679*
(0.028)
‐0.720*
(0.027)
‐0.017
(0.030)
‐0.069*
(0.029)
0.008
(0.029)
0.048
(0.036)

0.963*

0.818*
1.047
0.933

Situational Characteristics:
Number of Passenger in vehicle
Stop occurs between 12am to 5:59am
Stop occurs between 9pm and 11:59pm
Stop occurs in the fall
Stop occurs in the winter
Stop occurs in the spring
Vehicle has AZ licence plate
Driver Characteristics:
Driver is Native American
Driver is Asian
Driver is Black
Driver is Hispanic
Driver is Male
Driver's age in years
Deputy Characteristics:
Length of employment at MCSO
Deputy is Hispanic
Deputy is Other
Rank is Deputy
Contextual Characteristics: 
District 2
District 3
District 4
District 6
District 7
Lake District
Constant
Observations
Number of groups
Standard errors in parentheses
* p<0.05

‐0.038*
(0.010)
‐0.679*
(0.028)
‐0.720*
(0.027)
‐0.017
(0.030)
‐0.069*
(0.029)
0.008
(0.029)
0.050
(0.036)
0.212*
(0.081)
0.059
(0.060)
‐0.022
(0.035)
0.063*
(0.023)
‐0.004
(0.018)
‐0.015*
(0.001)

0.963*
0.507*
0.487*
0.983
0.933*
1.008
1.051

1.236*
1.060
0.978
1.065*
0.996
0.985*

0.013
(0.008)
‐0.125
(0.141)
0.042
(0.233)
0.281
(0.163)

1.013

0.159*
(0.059)
0.287*
(0.061)
0.196*
(0.055)
0.354*
(0.058)
0.221*
(0.056)
0.407*
(0.075)
‐0.242
(0.199)
66,216
502

1.172*

0.882
1.043
1.325

1.333*
1.217*
1.425*
1.248*
1.502*
0.785

0.213*
(0.081)
0.058
(0.060)
‐0.022
(0.035)
0.058
(0.038)
‐0.004
(0.018)
‐0.015*
(0.001)

0.507*
0.487*
0.983
0.934*
1.008
1.049

1.237*
1.060
0.978
1.060
0.996
0.985*

0.013
(0.008)
‐0.125
(0.141)
0.042
(0.232)
0.282
(0.163)

1.013

0.159*
(0.059)
0.285*
(0.061)
0.196*
(0.055)
0.353*
(0.058)
0.220*
(0.056)
0.406*
(0.075)
‐0.239
(0.199)
66,216
502

1.172*

0.882
1.043
1.325

1.330*
1.216*
1.424*
1.247*
1.500*
0.788

 
 

 

67   P A G E  

  

 

      

 
With hierarchical linear and generalized linear models, however, there are no model fit statistics 
that are effective estimators of the proportion of variance explained. Unfortunately, there currently is no 
analog for the R2 or Pseudo R2 that can be used in the models estimated here. The Pseudo R2 for several 
models is reported below (see Table 38). The Pseudo R2 denotes how much better the fully specified model 
(full model) is over the unconditional model. It does not tell us the percent of the variation explained, which 
is what a Pearson's R would do. On the face of it, the Pseudo R2’s for the models – with the exception of 
search and length of stop – seem low and suggest that these models do not adequately fit the models. 
Thus, given the low Pseudo R2’s and the unsuitability of Pseudo R2 as a means of model fit, we need to 
assess model fit differently. 
Table 38. The Pseudo R2 for Arrest, Search, Seizure, Length of Stop, and Stop Outcome Models 
Outcome 
Length of Stop 
Arrest 
Search 
Seizure 
Citation 

Pseudo R2 
0.351 
0.052 
0.543 
0.081 
0.049 

Table 39. Likelihood Ratio Tests for the Nested Models for Arrest, Search, Seizure, Length of Stop, and Stop 
Outcome Models 
 
Outcome 
Arrest 
Search 
Citation 
Length of Stop 
 
Outcome 
Arrest 
Search 
Citation 
Length of Stop 
 
Outcome 
Arrest 
Search 
Citation 
Length of Stop 
 

Model 1: 
Situational 
Variables 
95.223 
1506.81 
142.723 
20000 

Model 2: 
Adding Driver 
Variables 
291.352 
1478.693 
448.971 
21000 

Model 2: 
Adding Driver 
Variables 

Model 3: 
Adding Deputy 
Variables 

291.352 
1478.693 
448.971 
21000 

305.183 
1481.878 
461.131 
21000 
Model 4: 
Adding 
Contextual 
Variables 
321.111 
1491.719 
514.097 
21000 

Model 3: 
Adding Deputy 
Variables 
305.183 
1481.878 
461.131 
21000 
 

Likelihood Ratio Test 
Between Models 1 & 2 

P‐Value of Test 

212.332 
69.317 
319.244 
198.067 

0.000 
0.000 
0.000 
0.000 

Likelihood Ratio Test 
Between Models 2 & 3 

P‐Value of Test 

13.136 
6.482 
13.069 
29.391 

0.041 
0.371 
0.042 
0.000 

Likelihood Ratio Test 
Between Models 3 & 4 

P‐Value of Test 

14.506 
10.409 
57.021 
59.772 

0.024 
0.108 
0.000 
0.000 

68   P A G E  

  

 

      

 
One way of assessing model fit is to examine whether the addition of variables to a model help 
with increased model fit. While this does not tell us model fit precisely, it does enable us to determine the 
effectiveness of additional variables in the model when predicting the outcome. This is accomplished by 
starting with a baseline model then adding variables. We would then compare the χ2 for each model using 
a likelihood ratio test; if the model with the higher number of variables shows significant increases in the 
χ2, then the new variables are a welcome addition to the model. 
Table 39 shows the results of these tests. Each level in the table shows the addition of our sets of 
variables (i.e., situational, driver, deputy and contextual variables) and whether the likelihood ratio for the 
two  models  is  significant.  We  conduct  our  nesting  additional  variables  needed  to  test  model  fit  in 
understandable groupings. We begin with only the situational variables in the model (Model 1), then add 
the driver variables (Model 2), next we add the deputy variables (Model 3) and finally we add the contextual 
variables (Model 4). Our likelihood ratio tests assess whether Model 2 is better than Model 1, Model 3 is 
better than Model 2, and finally if Model 4 is better than Model 3.  
To  begin  with,  we  see  that,  regardless  of  the  outcome,  the  addition  of  driver  variables  is  a 
significant improvement in the models. Next, with the exception of search, the likelihood ratio tests show 
that adding the deputy variables to the model is an improvement over models with only situational and 
driver  variables.  Finally,  with  the  exception  of  search,  the  likelihood  ratio  tests  show  that  adding  the 
contextual variables to the model is an improvement over models with only situational, driver variables, 
and deputy variables.  
 

69   P A G E  

  

 

      

7. Summary of Results and Conclusion 
The  goal  of  the  annual  report  is  to  evaluate  the  presence  and  extent  of  racially  biased  policing 
within the patrol function of the MCSO. First, we use TraCS data from July 1, 2016 through June 30, 2017 
for much of the analysis. Second, we examine changes in outcomes across years by comparing the current 
data to two prior years of TraCS data from July 1, 2014 through June 30, 2015 and July 1, 2015 through 
June 30, 2016. Third, we use the MCSO personnel data on personal demographic characteristics (e.g. race, 
ethnicity, sex) and employment at the MCSO variables (e.g. hire date, rank) and merged it with the TraCS 
data via the deputy’s serial number. Fourth and finally, we combine personnel data on deputy involvement 
in  additional  traffic  enforcement  details  that  are  special  assignments  or  grant  activities  with  the  above 
datasets to control for these types of traffic enforcement assignments. 
Prior to analyzing the data we examined its quality. We found that over the past year the MCSO 
made significant progress in strengthening the quality of its data. Missing data and duplicates have been 
either eliminated or greatly reduced. All stops have useable geographic coordinates and can be linked to 
administrative  and  geographic  boundaries.  We  encourage  the  MCSO  to  continue  to  improve  its  data 
collection and management.  
Below we summarize our findings by providing the answers to our situating questions about the 
relationship between driver race/ethnicity and post‐stop outcomes for deputy‐initiated stops from 2016‐
2017 within the patrol function of the Maricopa County Sheriff’s Office. 

1. Does  descriptive,  internal  benchmarking  identify  any  deputies  who  are  engaging  in  policing 
behavior (i.e., arrest, search, seizures, and citations) towards racial/ethnic minority drivers that 
is markedly different from their similarly situated peers? 
We find  that  a  large  number of deputies are flagged in  the descriptive ratio analyses as potentially 
engaging in biased behavior towards racial/ethnic minority drivers. These deputies were conducting 
post‐stop outcomes at a rate that was two times more common than other deputies making stops in 
the same district. This suggests a more complex and prevalent problem than simply an issue of biased 
policing clustered around a small number of deputies. Note though, when ratios are constructed off of 
small numbers of stops, there is an increased risk of false positives, or identifying deputies as engaging 
in problematic policing when there is not a pattern of such behavior. For stops or characteristics of 
stops that do not occur very often, such as incidental contacts or seizures, the number of stops that 
generate the ratio deserves careful consideration by the MCSO before high ratios (i.e., ratios over two) 
are turned into formal alerts.  

2. In the fiscal year of 2016‐2017, are there racial/ethnic differences in post‐stop outcomes within 
the patrol function of the MCSO? 
 
Using  inferential  analyses,  racial  differences  in  post‐stop  outcomes  are  present  across  Native 
Americans, Blacks, and Hispanics. We focus on Hispanics here due to the context of the court order. All 
outcomes, namely, arrest, search, seizure, citation, and length of stop, show racial disparities in stops 
for Hispanics, net of controls. Hispanic drivers were 1.7 times more likely to be arrested and 1.4 times 
more likely to be searched than White drivers. Hispanic drivers were subject to longer stops on average, 
compared to Whites, even after accounting for situational stop characteristics and other controls. Note 
though, that across reporting years, the length of stop for Hispanics has been decreasing. 

70   P A G E  

  

 

      

3. Are deputies’ assigned to traffic enforcement details associated with differences in post‐stop 
outcomes across driver race/ethnicity, and if they are, how do those affects work? 
The concern about deputies on traffic enforcement specialty assignments or grant work is related to 
deputies’  exposure  to  different  types  of  drivers  and  reduced  discretion  given  the  demands  of  their 
assignment.  If  traffic  enforcement  details  put  deputies  at  risk  for  being  identified  as  engaging  in 
problematic policing, then assignment to a traffic enforcement detail should be a consideration when 
weighing when to initiate a supervisory discussion for a deputy. We find that this is not the case. With 
the  exception  of  citations  and  length  of  stop,  additional  traffic  enforcement  details  such  as  special 
assignments  and  grant  duty  activities  have  no  impact  on  the  likelihood  of  post‐stop  outcomes.  All 
special assignments increase the likelihood of writing a citation. The assignments of aggressive driving 
and click it or ticket lead to a shorter length of stop. Racial differences in post‐stop outcomes remain 
across all outcomes even when including special assignment/grant work variables in the controls. Thus, 
traffic enforcement specialty assignments or grant work can be ruled out as an activity that impacts 
deputies’ propensity to be identified as engaging in potentially problematic policing. 

4. If there is evidence of racial or ethnic bias in the above analyses, is it due to systemic bias within 
the patrol section of the MCSO or are the differential effects across race/ethnicity due to a few 
deputies who show a pattern of problematic behavior? 
Through the ratio analyses, there were a large number of deputies that fell outside their district norms 
during traffic stops with  minority drivers.  The inferential models show that for the  outcome  arrest, 
search, and citation, there are no deputies who could be classified as deputies who show a pattern of 
problematic behavior, but rather that the issue is more systematic in nature. These results collectively 
suggest  systemic  bias  within  the  patrol  function  of  the  MCSO,  rather  than  the  problem  being 
concentrated among a few deputies showing patterns of problematic behavior.  

5. Are deputies who have been identified as engaging in potentially problematic behavior in the 
previous  reporting  years  of  2014‐2015  and  2015‐2016  responsible  for  the  differential 
race/ethnicity  effects  for  arrest,  search,  citation  and  length  of  stop  in  2016‐2017,  provided 
those differences exist?  
Stops conducted by deputies who were flagged in 2014‐2015 had an increased likelihood of arrest in 
the  2016‐2017  data  year  than  stops  conducted  by  their  non‐flagged  peers.  Stops  conducted  by 
deputies who were flagged in 2015‐2016 had a decreased likelihood of search when the driver was 
Hispanic. For citations and length of stop, while flagged deputies did not have a direct effect on Hispanic 
driver  stop  outcomes,  accounting  for  them  in  the  model  appeared  to  account  for  differences  in 
Hispanic citation rates as well as length of stop. In sum, the results show that for the current year, 
previously flagged deputies have effects on the likelihood of some post‐stop outcomes. But this is not 
a universal finding across all outcomes, leading to the conclusion that while previously flagged deputies 
do  have  an  effect  on  current  outcomes,  these  deputies  are  not  wholly  responsible  for  the  racial 
differences seen in this years’ data and results. 

6. Have  the  differential  race/ethnicity  effects  changed  over  time?  More  specifically,  do  the 
differential race/ethnicity effects found in years 2014‐2015 and 2015‐2016 continue into 2016‐
2017, and if they do, are the 2016‐2017 race/ethnicity effects different in size and direction 
than years previous?  
 
71   P A G E  

  

 

      

For arrests and searches, there is no change across all reporting years in Hispanics’ increased likelihood 
of being arrested or searched. However, as was reported last year, Hispanics continually see a decrease 
in their length of stops. While the gap between Hispanic and White drivers in regards to length of stop 
has  not  closed,  it  is  getting  narrower  over  time.  Also,  this  year  we  saw  that  once  taking  into 
consideration the reduction in the likelihood of citations over time, Hispanic drivers were no different 
than White drivers in their likelihood of receiving a citation. Again, while the difference in post‐stop 
outcomes remain in the 2016‐2017 reporting year, over time the differential between Hispanics and 
Whites for the outcomes of length of stop and citation are improving.  
 
In sum, when examining these results collectively, an important pattern emerges that suggests the issue of 
racial differences in post‐stop outcomes is a problem for all deputies participating in the MCSO’s patrol 
function  and  cannot  be  solved  by  removing  a  select  few  deputies  engaged  in  the  worst  racially  biased 
patterns  of  behavior.  That  said,  there  have  been  improvements  in  reducing  the  higher  likelihood  of 
Hispanics being cited (when compared with Whites) over time. Moreover, Hispanics have seen a reduction 
in  their  overall  length  of  stop  in  the  past  year.  Together  this  is  showing  forward  moving  in  reducing 
disparities in post‐stop outcomes over time. 
 

72   P A G E  

  

 

      

8. References 
Anwar,  Shamena,  and  Hanming  Fang.  2006.  "An  alternative  test  of  racial  prejudice  in  motor  vehicle 
searches: Theory and evidence." The American Economic Review 96(1):127‐51. 
Bachman, R. D., & Paternoster, R. (2016). Statistics for criminology and criminal justice. Sage Publications. 
Brown, Robert A, and James Frank. 2006. "Race and officer decision making: Examining differences in arrest 
outcomes between black and white officers." Justice Quarterly 23(1):96‐126. 
Close, Billy R, and Patrick L Mason. 2006. "After the traffic stops: Officer characteristics and enforcement 
actions." Topics in Economic Analysis & Policy 6(1). 
Close, Billy R, and Patrick Leon Mason. 2007. "Searching for efficient enforcement: Officer characteristics 
and racially biased policing." Review of Law & Economics 3(2):263‐321. 
Dharmapala,  Dhammika,  and  Stephen  L.  Ross.  2004.  “Racial  Bias  in  Motor  Vehicle  Searches:  Additional 
Theory and Evidence.” Contributions to Economic Analysis and Policy 3(1): 1‐21. 
Engel, Robin S., Jennifer Calnon, Cherkauskas, Michael R. Smith, Dan Lytle, and Kristan Moore. 2009. "Traffic 
Stop Data Analysis Study: Year 3 Final Report." Arizona Department of Public Safety. 
Engel, Robin Shepard, James J Sobol, and Robert E Worden. 2000. "Further exploration of the demeanor 
hypothesis: The interaction effects of suspects' characteristics and demeanor on police behavior." 
Justice Quarterly 17(2):235‐58. 
Engel,  Robin  Shepard.  2003.  "Explaining  suspects'  resistance  and  disrespect  toward  police."  Journal  of 
Criminal Justice 31(5):475‐92. 
Fagan, Jeffrey, and Garth Davies. 2000. "Street Stops and Broken Windows: Terry, Race, and Disorder in 
New York City." Fordham Urban Law Journal 28:457‐504. 
Fagan, Jeffrey, Amanda Geller, Garth Davies, and Valerie West. 2009. "Street stops and broken windows 
revisited:  The  demography  and  logic  of  proactive  policing  in  a  safe  and  changing  city."  Race, 
Ethnicity, and Policing: New and Essential Readings, Stephen K. Rice and Michael D. White, eds., 
New York University Press:09‐203. 
Fridell, Lorie A. 2004. "By the Numbers: A Guide of Analyzing Race from Vehicle Stops." Washington, DC: 
Police Executive Research Forum. 
Garner, Joel H, Christopher D Maxwell, and Cedrick G Heraux. 2002. "Characteristics associated with the 
prevalence and severity of force used by the police." Justice Quarterly 19(4):705‐46. 
Gelman, Andrew, Jeffrey Fagan, and Alex Kiss. 2012. "An analysis of the New York City police department's 
“stop‐and‐frisk” policy in the context of claims of racial bias." Journal of the American Statistical 
Association. 
Gelman, Andrew, Alex Kiss, and Jeffrey Fagan. 2006. "An Analysis of the NYPD's Stop‐and‐Frisk Policy in the 
Context of Claims of Racial Bias." Columbia Public Law Research Paper (05‐95). 
Goodman, S. (2008, July). A dirty dozen: twelve p‐value misconceptions. In Seminars in hematology (Vol. 
45, No. 3, pp. 135‐140). Elsevier. 
Herbst, Leigh, and Samuel Walker. 2001. "Language barriers in the delivery of police services: A study of 
police and Hispanic interactions in a midwestern city." Journal of Criminal Justice 29(4):329‐40. 
Hipp, John R, Patrick J Curran, Kenneth A Bollen, and Daniel J Bauer. 2004. "Crimes of opportunity or crimes 
of emotion? Testing two explanations of seasonal change in crime." Social Forces 82(4):1333‐72. 
Kane, Robert J. 2002. "The social ecology of police misconduct*." Criminology 40:867‐96. 
Klinger,  David  A.  1997.  "Negotiating  order  in  patrol  work:  An  ecological  theory  of  police  response  to 
deviance." Criminology 35:277‐306. 
Kochel,  Tammy  Rinehart,  David  B  Wilson,  and  Stephen  D  Mastrofski.  2011.  "Effect  of  suspect  race  on 
officers’arrest decisions." Criminology 49(2):473‐512. 
Ingram, J. R., Paoline, E. A., & Terrill, W. (2013). A multilevel framework for understanding police culture: 
The role of the workgroup. Criminology, 51(2), 365‐397. 

73   P A G E  

  

 

      

Lamberth, J. 1996. "Report of Dr John Lamberth. Report submitted in Wilkins v. Maryland State Police, et 
al., Civ. No." MJG‐93‐468. 
Lundman,  Richard  J.,  and  Robert  L.  Kaufman.  2003.  "Driving  while  black:  Effects  of  race,  ethnicity,  and 
gender on citizen self‐reports of traffic stops and police actions." Criminology 41(1):195‐220. 
Paoline, Eugene A, and William Terrill. 2005. "Women police officers and the use of coercion." Women & 
Criminal Justice 15(3‐4):97‐119. 
Persico, Nicola, and Petra Todd. 2005. “Using Hit Rates to Test for Racial Bias in Law Enforcement: Vehicle 
Searches in Wichita,” Penn Institute for Economic Research, Department of Economics, University 
of Pennsylvania, PIER Working Paper Archive. 
Persico, Nicola and Petra Todd. 2008. “The hit rates test for racial bias in motor‐vehicle searches.” Justice 
Quarterly, 25(1):37‐53. 
Rabe‐Hemp,  Cara  E.  2008.  "Female  officers  and  the  ethic  of  care:  Does  officer  gender  impact  police 
behaviors?" Journal of Criminal Justice 36(5):426‐34. 
Raudenbush,  S.  W.,  and  A.  S.  Bryk.  2002.  Hierarchical  Linear  Models:  Applications  and  Data  Analysis 
Methods. Thousand Oaks, NJ: Sage. 
Reitzel, John D, Stephen K Rice, and Alex R Piquero. 2004. "Lines and shadows: Perceptions of racial profiling 
and the Hispanic experience." Journal of Criminal Justice 32(6):607‐16. 
Ridgeway,  Greg,  and  John  MacDonald.  2010.  "Methods  for  assessing  racially  biased  policing."  Race, 
ethnicity, and policing: New and essential readings:180‐204. 
Ridgeway, Greg, and John M MacDonald. 2014. "A method for internal benchmarking of criminal justice 
system performance." Crime & Delinquency 60(1):145‐62. 
Rosenfeld, Richard, Jeff Rojek, and Scott Decker. 2011. "Age matters: Race differences in police searches of 
young and older male drivers." Journal of Research in Crime and Delinquency:0022427810397951. 
Rydberg,  Jason,  and  William  Terrill.  2010.  "The  effect  of  higher  education  on  police  behavior."  Police 
Quarterly 13(1):92‐120. 
Schafer, Joseph A, David L Carter, Andra J Katz‐Bannister, and William M Wells. 2006. "Decision making in 
traffic stop encounters: A multivariate analysis of police behavior." Police Quarterly 9(2):184‐209. 
Smith, D. A. (1986). The neighborhood context of police behavior. Crime and justice, 8, 313‐341. 
Snijders, T. A., & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: Sage Press, Thousand Oaks, CA. 
Skogan,  W.  2009.  "Policing  immigrant  communities  in  the  United  States."  Sociology  of  crime,  law  and 
deviance 13:189‐203. 
Tillyer, Rob, and Robin S Engel. 2013. "The impact of drivers’ race, gender, and age during traffic stops: 
Assessing interaction terms and the social conditioning model." Crime & Delinquency 59(3):369‐95. 
Tillyer, Rob, Charles F Klahm, and Robin S Engel. 2012. "The discretion to search a multilevel examination 
of  driver  demographics  and  officer  characteristics."  Journal  of  Contemporary  Criminal  Justice 
28(2):184‐205. 
Walker, Samuel. 2001. "Searching for the denominator: Problems with police traffic stop data and an early 
warning system solution." Justice Research and Policy 3(1):63‐95. 
Weitzer, Ronald, and Steven A Tuch. 2004. "Race and perceptions of police misconduct." Social Problems 
51(3):305‐25. 
Weitzer,  Ronald,  and  Steven  A.  Tuch.  2002.  "Perceptions  of  racial  profiling:  Race,  class,  and  personal 
experience." Criminology 40(2):435‐56. 
Worden, Robert E, Sarah J McLean, and Andrew P Wheeler. 2012. "Testing for racial profiling with the veil‐
of‐darkness method." Police Quarterly DOI:1098611111433027. 
 
 

 

74   P A G E  

  

 

      

Appendix A. Redefining Comparable Peers to 
Include the Time of Day 
As discussed in the section “Internal Benchmarking with Basic and Descriptive Statistics,” the ratio 
analyses that are used to identify potentially problematic policing among deputies do so by contrasting one 
deputy’s  stop  patterns  to  that  of  their  comparable  peers,  or  those  deputies  making  stops  in  the  same 
district. Comparable peers can be defined in a number of different ways: peers can be seen as deputies 
that share the same daily assignment, those assigned to the same patrol car, or deputies working a similar 
shift, those that make stops in the same administrative boundaries, or a combination of these things.  
Feedback from deputies engaged in patrol activities noted their concerns about which deputies to 
whom they  believe they should be compared. Deputies working the night shift feel that the stops they 
conduct  are  different  due  to  traffic  patterns  and  other  types  of  activities,  and  therefore  should  not  be 
compared to deputies working a day shift. To be responsive to this feedback, together ASU and the MCSO 
made an effort to find an alternative definition of comparable peers that is in line which what deputies 
experience in the field.  
To do this, we defined comparable peers as those deputies working in the same district at the same 
time  of  day  as  the  focal  deputy.  Within  the  policing  literature,  comparable  peers  are  often  considered 
individuals who work in the same area, squad or during the same shift (Ingram et al., 2013). Currently, the 
MCSO does not routinely capture squad information  that  is able to be attached to the deputy‐initiated 
traffic stop data used for the annual report. Moreover, the hours that constitute the day and night shift 
assignments  vary  across  districts;  thus,  using  the  MCSO’s  shift  designations  would  likely  lead  to  faulty 
comparisons. Thus, to create the closest estimation of shift and assignment, we chose to compare deputies 
to other deputies who made stops in the same district at approximately the same time of day.  
To do this, we began by examining the distribution of the start hour for stops. Figure 1 shows the 
distribution of the start hour of stops for all stops in the data. There appeared to be natural breaks in the 
distribution: the red lines shown in Figure 1 mark what hours the time of day variable would represent. The 
time of stop variable is a categorical variable with three categories: early morning (12 a.m. to 5:59 a.m.), 
midday (6 a.m. to 8:59 p.m.), and nighttime (9 p.m. to 11:59 p.m.). As such, by using both district and time 
of day in these analyses, comparable peers are 
deputies working in the same district and at the 
same time as the focal deputy. While this is not 
a  perfect  approximation  of  shift,  the  time  of 
day  variables  do  account  for  similarity  of 
conditions that deputies experience.  
The  results  of  these  analyses,  in  full, 
are  not  shown  in  the  report.  While 
conceptually,  they  capture  what  they  are 
intended  to,  pragmatically,  for  a  number  of 
reasons,  they  are  not  useful  for  identifying 
deputies  possibly  engaged  in  biased  policing. 
First,  when  constructing  the  ratios  when  the 
unit  of  analysis  is  a  combination  of  deputy, 
district, race of driver, type of stop, and time of 

75   P A G E  

  

 

      

day,  there  are  circumstances  where  there  are 
very few stops that qualify to be in the analysis. 
For clarity, here is an example. Arrests, searches, 
seizures  and  incidental  contacts  are  all  less 
common than citations and warnings. Imagine a 
circumstance  where  the  ratio  represents  a 
comparison of a particular deputy to the district 
level  of  arrests  of  Native  American  drivers  in 
District 6 during the hours of 12am to 5:59am. 
There  would  be  very  few  cases  like  this  at  the 
district  level  making  it  very  difficult  to 
adequately compare deputies.  
Next,  the  secondary  consequence  of 
having  small  stop  numbers  is  inflated  ratio  for 
deputies.  Continuing  with  the  above  example, 
there are 33 arrests made in District 6 during the hours of 12am to 5:59am. Only one of those arrests was 
of a Native American driver. Remember that a ratio for a particular deputy is constructed by putting the 
deputy’s percentage for that particular stop/race/district/time of day combination in the numerator, and 
then dividing by the district percentage for that particular stop/race/district/time of day combination. If we 
construct the ratio for the deputy (we will call them Deputy B from here on out) who made the single arrest 
of the Native American driver in District 6 during the hours of 12am to 5:59am, Deputy B made six other 
arrests. The numerator for the ratio would be 0.1667 (i.e., 1/6 or 0.1667). The denominator would then be 
0.0303 (i.e., 33 arrests in District 6 during the hours of 12am to 5:59am with 1 being of a Native American 
driver). Thus, the ratio for Deputy B would be 0.1667/0.0303 or 5.502. Deputy B would subsequently be 
flagged for conducting the sole arrest of a Native American in District 6 during the hours of 12am to 5:59am. 
One stop does not, and should not, constitute a pattern of problematic policing. 
Third, inflated ratios, like the one above, would be much more common if time of day was added 
to the unit of analyses, resulting in more frequent flags that are effectively false positives. The TSAR process 
of selecting which deputies are to receive supervisory discussions discounts ratios over 2 that are based on 
small numbers of stops. If time of day was added to the unit of analyses when constructing ratios, the TSAR 
process would be elongated and would have to account for a larger number of false positives.  
Lastly,  an  important  concern  brought 
forth  by  the  MCSO  was  that  the  above  time 
categories  may  not  correspond  to  the 
distribution  of  start  times  for  districts.  Upon 
further  examination,  some  districts  do  have 
different distributions of the start hour of stops. 
As examples, the distributions of the start hour of 
stops in Districts 5 and 6 are shown in Figures 2 
and  3;  the  red  lines  represent  the  time  of  day 
categories  created  from  the  full  distribution  of 
stops. In Districts 5 and 6, those categories do not 
capture what is happening in the districts. To do 
this  properly,  each  district  would  have  its  own 
time of day categories, which would exacerbate 
the existing problem of too few stops. 

76   P A G E  

  

 

      

Table 1. Descriptive Statistics of Stop Patterns Regarding District‐Level Differences by Race and Deputy‐Time of Day Comparisons 

Incidental Contact

From 12:00am to 5:59am
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 6:00am to 8:59pm
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 9pm to 11:59pm 
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

Number of Non‐Duplicate  Number of Non‐Duplicate 
Deputies Making Stops by  Deputies With a Ratio Over 
Race
2

Number by race 
distribution

% by race distribution

7
1
3
1
1

53.846
7.692
23.077
7.692
7.692

7
1
2
1
1

2
1
1
0
1

49
‐
22
7
1

62.025
‐
27.848
8.861
1.266

37
‐
18
7
1

3
‐
13
5
1

7
‐
4
‐
2

53.846
‐
30.769
‐
15.385

7
‐
4
‐
2

2
‐
4
‐
2

Warning
From 12:00am to 5:59am
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 6:00am to 8:59pm
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 9pm to 11:59pm 
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

898
15
338
129
34

63.508
1.061
23.904
9.123
2.405

152
12
100
65
26

15
10
35
32
20

4269
43
1199
445
145

69.972
0.705
19.653
7.294
2.377

291
32
212
150
90

12
27
60
61
52

1427
22
467
166
46

67.058
1.034
21.945
7.801
2.162

191
18
137
91
38

9
16
34
54
32

Citation
From 12:00am to 5:59am
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 6:00am to 8:59pm
White
Native American
Hispanic
Black
Asian
From 9pm to 11:59pm 
White
Native American
Hispanic
Black
Asian

704
19
378
146
28

55.216
1.490
29.647
11.451
2.196

140
16
109
60
21

11
11
43
28
18

6429
122
2105
642
197

67.709
1.285
22.170
6.761
2.075

267
59
209
150
97

14
35
59
60
52

982
14
454
166
44

59.157
0.843
27.349
10.000
2.651

156
10
124
78
30

10
9
43
34
21

77   P A G E  

  

 

      

Below, take a more thorough look at constructing ratios with the inclusion of the time of day in the 
unit of analysis. We restrict our analyses to the time of day categories for the entire distribution of stops. 
More  specifically,  we  look  at  the  ratios  for  incidental  contact,  warnings,  and  citations.  These  results 
demonstrate the above issues and show why these analyses are inappropriate for generating deputy alerts. 
Table 1 shows the descriptive statistics regarding overall percentages of the type of stop (incidental contact, 
warning, and citation) by driver race/ethnicity and time of day (early morning = 12 a.m. to 5:59 a.m., midday 
= 6 a.m. to 8:59 p.m. and nighttime = 9 a.m. to 11:59 p.m.), which are compared to deputy performance 
on the ratios associated with those outcomes.  
Notable percentages are presented. Starting with incidental contact traffic stops, it is important to 
note  that  incidental  contact  stops  are  uncommon,  and  are  even  more  rare  when  split  across  time 
categories. While the percentages in column “Percent of Non‐Duplicate Deputies With a Ratio Over 2” are 
high  (some  are  as  high  as  100%),  they  are  based  on  only  a  few  stops.  For  instance,  there  are  six 
circumstances where there are two or fewer deputies conducting incidental contact stops by a particular 
race; these circumstances result in nearly all deputies who conducted these stops being flagged.  
Next,  for  traffic  stops  resulting  in  warnings  or  citations,  there  appears  to  be  some  time  of  day 
patterns to when deputies are more likely to be flagged. For instance, 35% of deputies who give Hispanics 
warnings in the  early morning hours are flagged compared to 24.8% of deputies giving warnings in  the 
nighttime  hours.  This  suggests  that  warnings  for  Hispanic  drivers  are  not  as  common  in  the  morning. 
Approximately 59.3% of deputies who give Blacks warnings in the nighttime are flagged compared to 40.6% 
of deputies who give warnings to Blacks during midday.  
Lastly in Table 1, for traffic stops that result in a citation, during the early morning, 46.7% and 85.7% 
of deputies have ratios that are two times higher than the district average involving citations for Black and 
Asian drivers. Thus, when citations are given during this time for Blacks and Asians, this pattern seems to 
be drastically different than the organizational norm within districts at that time of day. Also, notably, for 
deputies who give Asians drivers citations during the nighttime hours, 70% of these deputies are flagged. 
This sits in stark contrast with the 53.6% of deputies who receive flags for giving citations to Asians during 
midday. 
For  all  types  of  traffic  stops  presented  here  –  incidental  contact,  warning,  and  citation  –  the 
inclusion of time of day in the analyses almost unilaterally produces very high percentages of deputies who 
are being flagged. Keep in mind that warnings and citations are the most common types of stop within this 
data year. Thus, even when examining these patterns within the most frequent types of stops, there is a 
higher potential for inflated ratios and increased flagging of deputies based on small numbers of stops. The 
original intent of this analysis was to be more responsive to deputies’ concerns about whom they are being 
compared.  While  this  analysis  makes  a  viable  comparison,  it  does  so  at  an  increased  cost  of  flagging 
deputies who do not conduct enough stops to represent a viable pattern of behavior. This would be just as 
concerning to deputies as using the correct comparison. Consequently, it is ASU’s recommendation that 
different means of capturing comparable peers be used in the future and that the MCSO does not use the 
ratios with the time of day included in the unit of analyses as a means of flagging deputies. 
 

 

78   P A G E  

  

 

      

Appendix B. Type of Stop – Citations, Deputy‐District Comparison 
Ratio 
 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

28 

District 3 

11 

5 

0.911 

0.000 

1.722 

0.000 

0.000 

36 

District 1 

25 

13 

0.524 

3.778 

1.504 

2.177 

0.000 

371 

District 1 

24 

16 

1.277 

0.000 

0.244 

1.769 

0.000 

371 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

8.044 

0.000 

371 

District 3 

8 

3 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

371 

District 4 

13 

9 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

371 

Lakes 
District 

22 

14 

1.070 

0.000 

0.347 

0.000 

9.532 

371 

District 7 

2 

2 

0.613 

0.000 

0.000 

14.821 

0.000 

483 

District 7 

77 

26 

0.801 

1.405 

1.233 

5.700 

0.000 

516 

District 4 

17 

10 

1.076 

0.000 

0.897 

0.000 

0.000 

537 

District 1 

9 

6 

0.284 

0.000 

2.607 

1.573 

0.000 

537 

Lakes 
District 

2 

2 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

692 

District 1 

13 

4 

0.851 

0.000 

0.000 

2.359 

8.186 

692 

District 6 

103 

63 

0.964 

0.000 

0.920 

1.725 

1.116 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

79   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

941 

District 7 

113 

6 

0.817 

6.089 

1.781 

0.000 

0.000 

996 

District 2 

39 

25 

1.345 

0.000 

0.756 

0.644 

1.619 

1561 

District 2 

45 

17 

1.130 

0.000 

0.833 

0.946 

2.381 

1907 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2041 

District 7 

42 

25 

1.029 

1.461 

0.855 

0.000 

1.366 

2306 

District 3 

60 

7 

0.434 

0.000 

2.459 

0.000 

7.084 

2539 

District 3 

160 

66 

1.196 

0.000 

0.522 

1.121 

0.000 

2553 

District 2 

74 

36 

1.134 

0.000 

0.656 

2.011 

0.000 

2571 

Lakes 
District 

2 

2 

0.681 

0.000 

2.430 

0.000 

0.000 

2618 

District 1 

30 

7 

0.730 

0.000 

1.117 

2.696 

0.000 

2949 

District 1 

4 

3 

1.135 

0.000 

0.000 

3.145 

0.000 

2949 

District 3 

40 

20 

1.214 

0.000 

0.215 

1.233 

2.479 

2953 

District 3 

73 

17 

0.982 

0.000 

0.506 

2.176 

2.917 

2969 

District 1 

5 

3 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2977 

District 2 

67 

26 

0.554 

10.508 

1.181 

0.928 

1.557 

3069 

District 7 

79 

54 

0.908 

2.030 

1.187 

1.098 

1.897 

3074 

District 1 

83 

68 

1.127 

1.445 

0.863 

0.555 

0.963 

3074 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

12.330 

0.000 

3074 

District 4 

2 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

80   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

3074 

Lakes 
District 

75 

40 

1.021 

0.000 

0.972 

1.529 

0.000 

3074 

District 6 

8 

8 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3074 

District 7 

2 

2 

1.225 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3076 

District 1 

51 

27 

0.820 

0.000 

1.159 

1.048 

3.638 

3076 

District 4 

7 

6 

0.598 

0.000 

2.989 

5.210 

0.000 

3076 

Lakes 
District 

111 

98 

0.931 

1.664 

1.141 

0.936 

2.043 

3248 

District 1 

20 

6 

0.851 

0.000 

1.304 

1.573 

0.000 

3326 

District 7 

44 

26 

1.037 

0.000 

0.822 

0.000 

2.627 

3439 

District 2 

88 

83 

0.839 

1.097 

1.053 

1.163 

1.951 

3466 

District 2 

25 

11 

0.218 

0.000 

1.503 

0.731 

7.359 

3466 

District 6 

4 

2 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3487 

District 2 

20 

10 

0.720 

0.000 

0.944 

1.609 

4.048 

3506 

District 2 

31 

2 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

3587 

District 6 

33 

3 

0.920 

0.000 

0.000 

5.174 

0.000 

3604 

District 1 

40 

7 

1.216 

0.000 

0.559 

1.348 

0.000 

3604 

District 6 

1 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3704 

District 4 

39 

10 

0.957 

0.000 

1.793 

0.000 

0.000 

3746 

District 3 

31 

17 

0.803 

0.000 

1.772 

0.725 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

81   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

3832 

District 1 

11 

3 

1.135 

0.000 

0.000 

3.145 

0.000 

3832 

District 2 

82 

35 

0.617 

0.000 

1.282 

1.609 

0.000 

3832 

District 3 

5 

4 

1.138 

0.000 

1.076 

0.000 

0.000 

3832 

District 4 

3 

3 

0.797 

0.000 

0.000 

0.000 

22.792 

3911 

District 1 

50 

49 

0.730 

0.000 

1.117 

2.311 

1.337 

3937 

District 2 

12 

12 

1.601 

0.000 

0.590 

0.670 

0.000 

3937 

District 3 

13 

11 

0.966 

0.000 

1.174 

1.121 

0.000 

3937 

Lakes 
District 

3 

3 

0.000 

0.000 

4.861 

0.000 

0.000 

3983 

District 1 

9 

5 

1.021 

0.000 

0.782 

0.000 

6.549 

3983 

District 4 

2 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4277 

District 2 

21 

17 

1.554 

5.357 

0.694 

0.000 

0.000 

4299 

District 2 

482 

307 

1.017 

0.890 

0.977 

1.101 

0.659 

4299 

District 3 

2 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4497 

District 7 

296 

157 

0.983 

0.233 

1.157 

1.510 

1.088 

4542 

District 1 

24 

20 

1.021 

2.456 

1.173 

0.000 

1.637 

4542 

District 6 

138 

110 

1.029 

0.000 

0.719 

1.411 

1.917 

4700 

District 1 

8 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4700 

District 2 

34 

15 

1.121 

0.000 

1.102 

0.536 

0.000 

4700 

District 3 

201 

69 

0.946 

1.945 

1.060 

1.072 

1.437 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

82   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

4700 

District 4 

3 

1 

0.000 

0.000 

8.967 

0.000 

0.000 

4700 

Lakes 
District 

27 

14 

1.167 

5.825 

0.347 

0.000 

0.000 

4926 

District 6 

10 

2 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5266 

District 3 

33 

6 

0.759 

0.000 

2.152 

0.000 

0.000 

5293 

District 6 

9 

8 

0.863 

0.000 

1.977 

0.000 

0.000 

5502 

District 3 

21 

7 

1.301 

0.000 

0.000 

0.000 

7.084 

5529 

District 1 

11 

6 

0.851 

8.186 

0.000 

3.145 

0.000 

5714 

District 2 

77 

40 

0.900 

0.000 

1.299 

0.603 

0.000 

5947 

District 1 

20 

9 

0.946 

0.000 

1.738 

0.000 

0.000 

5947 

District 2 

4 

2 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5947 

District 6 

1 

1 

0.000 

0.000 

5.271 

0.000 

0.000 

6062 

District 1 

6 

5 

1.021 

0.000 

0.782 

0.000 

6.549 

6062 

District 6 

50 

38 

1.090 

0.000 

0.832 

0.817 

0.000 

6170 

District 1 

115 

45 

0.946 

2.183 

1.043 

1.048 

0.728 

6223 

District 4 

8 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6233 

District 1 

12 

9 

0.757 

0.000 

0.869 

2.097 

3.638 

6233 

District 6 

44 

16 

0.949 

0.000 

0.659 

1.940 

4.392 

6244 

District 2 

78 

68 

1.095 

0.000 

0.868 

1.183 

1.190 

6244 

District 3 

38 

33 

1.288 

0.000 

0.652 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

83   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

6244 

District 4 

5 

3 

0.797 

0.000 

2.989 

0.000 

0.000 

6244 

Lakes 
District 

11 

8 

0.511 

0.000 

2.430 

3.823 

0.000 

6308 

District 1 

6 

2 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

6308 

Lakes 
District 

3 

2 

0.681 

0.000 

0.000 

0.000 

33.364 

6308 

District 6 

3 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6325 

District 1 

10 

4 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6325 

District 6 

12 

8 

1.035 

0.000 

1.318 

0.000 

0.000 

6619 

District 3 

12 

4 

1.138 

0.000 

1.076 

0.000 

0.000 

6951 

District 1 

13 

9 

0.946 

5.458 

0.869 

1.048 

0.000 

6951 

District 2 

2 

2 

1.201 

0.000 

0.000 

4.022 

0.000 

6951 

District 4 

17 

13 

0.828 

0.000 

1.380 

2.404 

5.260 

7060 

District 2 

5 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 3 

4 

2 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 4 

215 

119 

0.975 

1.532 

1.281 

1.051 

0.000 

7060 

Lakes 
District 

71 

41 

1.129 

0.000 

0.711 

0.746 

0.000 

7070 

District 2 

56 

15 

0.480 

0.000 

1.889 

0.000 

0.000 

7274 

District 1 

27 

9 

0.946 

0.000 

1.304 

1.048 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

84   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

7274 

District 6 

281 

106 

0.964 

2.652 

1.144 

0.586 

1.989 

7309 

District 2 

136 

68 

1.518 

0.000 

0.521 

1.183 

0.000 

7309 

District 3 

178 

121 

1.217 

0.000 

0.640 

0.509 

0.410 

7309 

District 4 

9 

5 

0.957 

0.000 

1.793 

0.000 

0.000 

7309 

Lakes 
District 

45 

31 

0.835 

0.000 

1.725 

0.987 

0.000 

7323 

District 1 

9 

8 

0.638 

6.140 

0.000 

3.538 

4.093 

7337 

District 1 

2 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7337 

District 4 

73 

33 

1.087 

0.000 

0.543 

0.000 

2.072 

7559 

District 2 

4 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7682 

District 2 

69 

37 

1.038 

4.923 

0.957 

0.870 

0.000 

7696 

District 1 

4 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7696 

District 6 

68 

50 

1.049 

0.000 

0.527 

1.863 

1.406 

7750 

District 3 

15 

3 

0.506 

0.000 

2.869 

0.000 

0.000 

7872 

District 2 

181 

130 

1.330 

0.701 

0.726 

0.990 

0.311 

7872 

District 3 

31 

22 

1.173 

0.000 

0.783 

0.000 

2.254 

7872 

District 4 

3 

1 

0.000 

0.000 

8.967 

0.000 

0.000 

7883 

District 3 

26 

3 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

7918 

District 2 

129 

50 

0.816 

1.821 

1.275 

0.644 

0.810 

7980 

District 3 

22 

5 

1.214 

0.000 

0.861 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

85   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

7984 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

7984 

District 3 

7 

5 

0.911 

0.000 

1.722 

0.000 

0.000 

7984 

District 4 

6 

5 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7984 

Lakes 
District 

3 

3 

0.908 

0.000 

0.000 

10.194 

0.000 

7994 

District 6 

6 

2 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8091 

District 4 

7 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8091 

District 7 

156 

135 

0.980 

0.812 

0.712 

1.976 

1.518 

8161 

District 1 

6 

4 

1.277 

0.000 

0.978 

0.000 

0.000 

8161 

District 2 

4 

3 

0.000 

0.000 

1.574 

0.000 

13.492 

8161 

District 3 

9 

5 

0.304 

26.835 

2.582 

0.000 

0.000 

8161 

District 4 

8 

6 

0.996 

0.000 

1.495 

0.000 

0.000 

8161 

District 6 

1 

1 

0.000 

0.000 

5.271 

0.000 

0.000 

8189 

District 1 

17 

9 

0.757 

10.915 

1.304 

0.000 

0.000 

8257 

Lakes 
District 

3 

1 

0.000 

0.000 

4.861 

0.000 

0.000 

8265 

District 1 

17 

11 

1.083 

0.000 

1.067 

0.858 

0.000 

8265 

District 2 

31 

21 

1.143 

0.000 

1.124 

0.000 

1.927 

8598 

District 2 

27 

17 

0.989 

0.000 

0.556 

2.839 

0.000 

8729 

District 1 

4 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

86   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

8729 

District 2 

5 

2 

1.201 

0.000 

1.181 

0.000 

0.000 

8729 

District 3 

32 

22 

1.104 

0.000 

0.783 

0.560 

2.254 

8729 

District 4 

5 

4 

0.897 

0.000 

2.242 

0.000 

0.000 

8729 

Lakes 
District 

31 

28 

0.875 

0.000 

1.389 

1.092 

2.383 

8750 

District 3 

22 

11 

1.104 

0.000 

0.391 

1.121 

4.508 

8757 

District 1 

3 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8874 

District 1 

8 

6 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

8874 

District 6 

128 

81 

1.022 

0.000 

1.106 

0.383 

1.735 

8898 

District 1 

14 

3 

1.135 

0.000 

0.000 

3.145 

0.000 

8921 

District 2 

13 

2 

1.201 

0.000 

1.181 

0.000 

0.000 

8936 

District 2 

17 

8 

1.201 

0.000 

0.885 

0.000 

5.060 

8960 

District 1 

68 

13 

1.571 

0.000 

0.301 

0.000 

0.000 

8960 

District 6 

17 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8997 

District 1 

1 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8997 

District 2 

31 

9 

0.534 

0.000 

1.574 

0.894 

0.000 

8997 

District 3 

28 

19 

0.959 

0.000 

1.133 

1.298 

0.000 

9058 

District 1 

83 

40 

1.021 

1.228 

0.782 

1.651 

0.000 

9132 

District 1 

12 

7 

1.459 

0.000 

0.559 

0.000 

0.000 

9132 

District 6 

104 

34 

1.177 

0.000 

0.620 

0.457 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

87   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

9316 

District 1 

108 

46 

0.851 

1.068 

1.445 

0.615 

1.424 

9329 

District 7 

51 

28 

1.007 

0.000 

1.145 

0.000 

2.439 

9360 

District 2 

79 

35 

0.686 

0.000 

1.484 

0.689 

0.000 

9453 

District 3 

65 

10 

0.607 

0.000 

2.152 

1.233 

0.000 

9585 

District 3 

1 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10080 

District 2 

26 

7 

2.058 

0.000 

0.337 

0.000 

0.000 

10088 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

9.435 

0.000 

10088 

Lakes 
District 

2 

2 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10280 

District 7 

100 

89 

0.964 

0.411 

1.321 

1.998 

0.384 

10303 

District 1 

2 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10303 

District 3 

21 

15 

1.315 

0.000 

0.574 

0.000 

0.000 

10303 

District 4 

9 

5 

0.957 

0.000 

1.793 

0.000 

0.000 

10303 

Lakes 
District 

7 

6 

1.135 

0.000 

0.810 

0.000 

0.000 

10318 

District 2 

16 

8 

0.000 

0.000 

1.181 

3.017 

5.060 

10719 

District 4 

60 

17 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10809 

District 3 

55 

24 

0.443 

5.591 

2.331 

1.027 

2.066 

10821 

District 1 

71 

44 

1.315 

0.000 

0.622 

0.643 

0.000 

10996 

District 3 

31 

7 

1.084 

0.000 

0.000 

1.761 

7.084 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

88   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

11010 

District 1 

58 

32 

0.692 

1.535 

1.467 

1.769 

0.000 

11010 

Lakes 
District 

10 

10 

1.226 

0.000 

0.486 

0.000 

0.000 

11019 

District 2 

5 

3 

1.601 

0.000 

0.787 

0.000 

0.000 

11088 

District 6 

21 

9 

0.920 

0.000 

0.000 

3.449 

7.809 

11205 

District 3 

113 

66 

0.736 

0.000 

1.695 

1.495 

0.000 

11234 

District 1 

42 

38 

1.344 

0.000 

0.823 

0.000 

0.000 

11234 

District 4 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

31.257 

0.000 

11234 

Lakes 
District 

108 

103 

1.137 

0.792 

0.708 

0.297 

0.000 

11234 

District 6 

13 

13 

1.168 

0.000 

0.811 

0.000 

0.000 

11511 

District 1 

18 

13 

1.048 

0.000 

0.903 

1.452 

0.000 

11511 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11511 

District 4 

5 

3 

0.797 

0.000 

2.989 

0.000 

0.000 

11511 

Lakes 
District 

4 

4 

1.021 

0.000 

1.215 

0.000 

0.000 

11625 

District 3 

153 

49 

1.022 

0.000 

0.966 

1.007 

1.012 

11692 

District 4 

137 

70 

1.059 

0.000 

0.769 

0.000 

1.954 

11714 

District 2 

10 

8 

2.101 

0.000 

0.295 

0.000 

0.000 

11714 

District 3 

18 

16 

1.138 

0.000 

0.538 

0.771 

3.099 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

89   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

11714 

District 4 

22 

17 

1.125 

0.000 

0.527 

0.000 

0.000 

11714 

Lakes 
District 

11 

8 

0.851 

0.000 

1.215 

3.823 

0.000 

11753 

District 3 

87 

41 

0.888 

0.000 

1.470 

0.902 

0.000 

11826 

District 4 

4 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11849 

District 2 

183 

162 

1.141 

2.249 

1.006 

0.397 

0.999 

11869 

District 1 

5 

2 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

11869 

District 6 

84 

42 

1.052 

0.000 

0.753 

1.478 

0.000 

12042 

District 1 

9 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12044 

District 3 

84 

33 

1.058 

0.000 

1.043 

0.747 

0.000 

12069 

District 2 

9 

2 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

12138 

District 3 

75 

22 

1.173 

0.000 

0.391 

1.681 

0.000 

12153 

District 1 

10 

7 

0.973 

0.000 

0.559 

2.696 

0.000 

12153 

District 6 

63 

45 

0.797 

0.000 

1.406 

2.070 

1.562 

12375 

District 2 

35 

25 

0.768 

0.000 

0.944 

1.931 

1.619 

12418 

District 2 

17 

7 

1.372 

0.000 

0.337 

2.298 

0.000 

12495 

District 1 

7 

4 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12495 

District 2 

3 

3 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12495 

District 3 

11 

7 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12495 

District 4 

54 

40 

0.986 

4.558 

0.673 

1.563 

1.709 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

90   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

12495 

Lakes 
District 

13 

12 

0.908 

0.000 

1.620 

0.000 

0.000 

12514 

District 2 

54 

22 

1.091 

0.000 

1.073 

0.731 

0.000 

12735 

District 1 

10 

3 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 3 

2 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 4 

8 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 7 

71 

32 

0.957 

1.142 

0.668 

0.926 

3.202 

13113 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13113 

District 7 

115 

99 

1.040 

0.738 

1.187 

0.599 

0.000 

13135 

District 1 

5 

4 

1.277 

0.000 

0.978 

0.000 

0.000 

13135 

District 2 

3 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

13159 

District 1 

62 

52 

1.277 

0.945 

0.752 

0.363 

0.000 

13159 

District 2 

11 

10 

1.201 

9.107 

0.944 

0.000 

0.000 

13159 

District 3 

3 

3 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

District 4 

107 

104 

1.000 

1.753 

0.862 

0.902 

1.972 

13159 

Lakes 
District 

125 

116 

1.033 

1.406 

0.880 

1.318 

0.000 

13159 

District 7 

65 

60 

0.919 

0.000 

1.959 

0.988 

1.138 

13160 

District 2 

8 

3 

0.800 

0.000 

1.574 

0.000 

0.000 

13160 

District 3 

9 

3 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

91   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

13331 

District 1 

25 

15 

0.454 

0.000 

1.564 

1.258 

6.549 

13331 

District 2 

12 

4 

0.000 

0.000 

1.181 

4.022 

0.000 

13331 

District 3 

254 

88 

0.862 

0.000 

0.978 

2.382 

0.563 

13331 

District 4 

5 

3 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13558 

District 2 

18 

5 

0.480 

0.000 

1.889 

0.000 

0.000 

13579 

District 3 

38 

3 

0.506 

0.000 

1.435 

4.110 

0.000 

13722 

District 1 

32 

15 

1.248 

0.000 

0.521 

1.258 

0.000 

13722 

District 2 

175 

131 

1.155 

0.695 

0.847 

1.167 

0.309 

13722 

District 3 

5 

5 

0.607 

0.000 

0.861 

4.932 

0.000 

13722 

District 4 

13 

11 

0.870 

0.000 

1.630 

2.842 

0.000 

13946 

District 3 

18 

8 

0.949 

0.000 

1.614 

0.000 

0.000 

14200 

District 2 

4 

4 

0.600 

0.000 

1.181 

2.011 

0.000 

14241 

District 2 

178 

162 

1.067 

0.000 

1.137 

0.447 

0.750 

14271 

District 4 

34 

10 

1.076 

0.000 

0.897 

0.000 

0.000 

14298 

District 7 

2 

2 

1.225 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14505 

District 7 

98 

56 

1.072 

1.957 

0.763 

0.000 

0.000 

14604 

District 3 

15 

4 

1.138 

0.000 

1.076 

0.000 

0.000 

14711 

District 1 

72 

29 

0.587 

0.000 

1.483 

2.277 

1.129 

14730 

District 1 

203 

161 

1.100 

0.305 

1.069 

0.527 

0.610 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

92   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

14730 

District 6 

897 

739 

0.969 

0.951 

1.134 

0.903 

1.236 

14772 

District 1 

8 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

14772 

District 3 

6 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14941 

District 2 

112 

62 

0.775 

2.938 

1.142 

1.038 

1.306 

14965 

District 3 

1 

1 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

15221 

District 2 

31 

7 

1.029 

0.000 

1.349 

0.000 

0.000 

15326 

District 1 

6 

6 

1.419 

0.000 

0.652 

0.000 

0.000 

15326 

District 6 

230 

188 

1.035 

0.748 

0.869 

1.238 

0.000 

15755 

District 3 

8 

2 

0.759 

0.000 

2.152 

0.000 

0.000 

15755 

District 4 

15 

9 

1.063 

0.000 

0.996 

0.000 

0.000 

15760 

District 1 

34 

21 

1.054 

0.000 

0.559 

1.348 

3.119 

15760 

District 6 

115 

57 

0.969 

0.000 

0.925 

1.634 

1.233 

15761 

District 1 

69 

30 

0.965 

1.637 

1.304 

0.315 

1.092 

15820 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

8.044 

0.000 

15820 

District 4 

18 

4 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15899 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

15899 

District 4 

2 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16293 

District 2 

23 

20 

1.201 

0.000 

0.826 

0.804 

2.024 

16369 

District 4 

4 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

93   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

16369 

District 7 

188 

92 

1.172 

0.000 

0.116 

0.000 

1.114 

16431 

District 1 

20 

4 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16431 

District 6 

46 

13 

1.168 

0.000 

0.000 

2.388 

0.000 

16474 

District 3 

99 

51 

1.042 

0.000 

0.928 

0.967 

0.972 

16553 

District 2 

3 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

16553 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

16563 

District 2 

31 

10 

0.480 

0.000 

1.417 

0.804 

4.048 

16667 

District 1 

9 

6 

1.135 

0.000 

0.652 

1.573 

0.000 

16687 

District 3 

48 

16 

0.949 

0.000 

0.807 

0.000 

9.298 

16690 

District 4 

172 

67 

1.035 

0.000 

0.803 

0.467 

2.041 

16905 

District 2 

46 

6 

1.601 

0.000 

0.394 

0.000 

6.746 

16996 

District 2 

82 

49 

1.470 

0.000 

0.675 

0.492 

1.652 

17071 

District 3 

47 

20 

1.062 

0.000 

1.076 

0.616 

0.000 

17217 

District 3 

452 

287 

0.825 

2.805 

1.230 

1.547 

1.209 

17295 

District 1 

15 

13 

1.179 

0.000 

0.903 

0.726 

0.000 

17295 

Lakes 
District 

12 

9 

1.059 

0.000 

0.540 

3.398 

0.000 

17295 

District 6 

5 

5 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17433 

District 1 

71 

48 

0.709 

0.000 

1.711 

1.179 

0.682 

17456 

District 1 

9 

5 

0.681 

0.000 

0.782 

1.887 

6.549 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

94   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

17456 

District 4 

16 

10 

0.957 

18.233 

0.000 

3.126 

0.000 

17456 

District 7 

158 

131 

0.926 

2.510 

0.897 

1.358 

1.564 

17464 

District 1 

23 

11 

0.929 

0.000 

1.778 

0.000 

0.000 

17464 

District 6 

42 

9 

0.767 

0.000 

2.343 

0.000 

0.000 

17534 

District 1 

2 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17534 

District 4 

8 

6 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17629 

District 1 

1 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

District 1 

9 

4 

0.851 

12.279 

0.978 

0.000 

0.000 

17800 

District 2 

35 

26 

1.108 

0.000 

0.636 

2.166 

0.000 

17800 

District 3 

31 

29 

0.890 

0.000 

1.336 

1.275 

0.000 

17800 

District 4 

17 

14 

1.110 

0.000 

0.641 

0.000 

0.000 

17800 

Lakes 
District 

16 

9 

0.605 

0.000 

2.160 

3.398 

0.000 

17800 

District 7 

1 

1 

1.225 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17809 

District 2 

14 

6 

0.400 

0.000 

1.574 

0.000 

6.746 

17842 

District 1 

22 

15 

1.362 

0.000 

0.261 

0.629 

2.183 

17842 

Lakes 
District 

11 

8 

1.192 

10.194 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 1 

17 

2 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

17997 

District 6 

121 

12 

0.690 

11.713 

2.196 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

95   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

18131 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18131 

District 3 

32 

24 

1.454 

0.000 

0.179 

0.000 

0.000 

18131 

Lakes 
District 

9 

8 

1.192 

0.000 

0.000 

0.000 

8.341 

18247 

District 1 

13 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

18340 

District 1 

4 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

District 2 

3 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

District 3 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

49.587 

18340 

District 4 

4 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

Lakes 
District 

5 

4 

0.681 

0.000 

2.430 

0.000 

0.000 

18521 

District 4 

59 

45 

1.010 

0.000 

0.996 

1.389 

0.000 

18530 

District 2 

19 

1 

0.000 

91.071 

0.000 

0.000 

0.000 

18532 

District 3 

1 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18561 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18561 

District 7 

39 

30 

1.021 

2.436 

1.069 

0.000 

0.000 

18667 

District 4 

11 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18930 

District 6 

38 

2 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18987 

District 4 

51 

13 

1.104 

0.000 

0.000 

2.404 

0.000 

19065 

District 3 

1 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

96   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

19140 

District 1 

8 

2 

0.000 

0.000 

0.000 

4.718 

16.373 

19310 

District 1 

49 

23 

0.592 

0.000 

1.360 

2.872 

0.000 

19343 

District 2 

2 

2 

1.201 

0.000 

1.181 

0.000 

0.000 

19343 

District 3 

194 

107 

1.135 

1.254 

0.644 

0.922 

0.927 

19415 

District 4 

4 

4 

0.897 

0.000 

2.242 

0.000 

0.000 

19529 

District 1 

245 

124 

0.934 

0.000 

1.199 

1.141 

0.792 

19529 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19640 

District 1 

1 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19640 

District 7 

238 

186 

1.054 

1.768 

0.517 

0.159 

1.285 

20018 

District 3 

2 

2 

0.759 

0.000 

0.000 

6.165 

0.000 

20018 

Lakes 
District 

5 

4 

0.681 

0.000 

0.000 

15.292 

0.000 

20059 

District 2 

58 

32 

0.825 

0.000 

0.959 

1.760 

1.265 

20064 

District 7 

123 

77 

1.003 

0.474 

1.110 

1.155 

0.887 

20106 

District 1 

10 

6 

0.851 

0.000 

1.304 

0.000 

5.458 

20106 

Lakes 
District 

4 

4 

0.681 

0.000 

2.430 

0.000 

0.000 

20399 

District 2 

65 

50 

1.201 

3.643 

0.803 

0.804 

0.810 

20401 

District 2 

158 

89 

0.998 

0.000 

0.902 

1.356 

1.364 

20401 

District 3 

2 

2 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

97   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

20415 

District 3 

330 

189 

1.148 

0.000 

0.706 

0.457 

2.099 

20466 

District 2 

17 

3 

0.800 

0.000 

1.574 

0.000 

0.000 

20466 

District 3 

29 

8 

0.949 

0.000 

1.614 

0.000 

0.000 

20560 

District 1 

11 

4 

0.426 

0.000 

2.933 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

38 

1.101 

0.000 

0.472 

0.823 

0.000 

20692 

District 1 

41 

22 

1.393 

0.000 

0.356 

0.858 

0.000 

20784 

District 4 

9 

5 

0.957 

0.000 

1.793 

0.000 

0.000 

20891 

District 7 

96 

80 

1.057 

0.457 

1.069 

0.371 

0.427 

21213 

District 7 

54 

46 

1.066 

0.000 

0.929 

0.644 

0.742 

21282 

District 1 

7 

2 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

21282 

District 2 

26 

10 

0.240 

0.000 

0.708 

4.826 

0.000 

21282 

District 3 

17 

8 

1.138 

0.000 

1.076 

0.000 

0.000 

21467 

District 1 

28 

15 

0.908 

3.275 

0.782 

1.887 

0.000 

21750 

District 6 

123 

32 

1.121 

0.000 

0.988 

0.000 

0.000 

21881 

District 1 

2 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

21881 

District 6 

122 

48 

1.064 

0.000 

0.769 

1.293 

0.000 

22228 

District 1 

5 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22228 

District 2 

8 

6 

1.201 

0.000 

0.787 

1.341 

0.000 

22228 

District 4 

4 

3 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

98   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

22228 

Lakes 
District 

19 

15 

0.908 

0.000 

1.620 

0.000 

0.000 

22266 

District 4 

6 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22297 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

8.044 

0.000 

22297 

District 3 

22 

6 

1.265 

0.000 

0.000 

2.055 

0.000 

22304 

District 1 

32 

11 

0.464 

0.000 

1.067 

0.858 

11.907 

22304 

District 2 

16 

3 

0.000 

0.000 

1.574 

2.681 

0.000 

22304 

District 3 

497 

318 

0.959 

2.110 

1.110 

1.008 

0.624 

22304 

District 4 

15 

2 

0.598 

0.000 

0.000 

15.629 

0.000 

22445 

District 1 

2 

2 

0.000 

0.000 

1.956 

4.718 

0.000 

22445 

District 6 

2 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22492 

District 3 

12 

8 

0.949 

0.000 

1.076 

1.541 

0.000 

22533 

District 1 

6 

4 

0.851 

0.000 

0.978 

2.359 

0.000 

22533 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22533 

Lakes 
District 

2 

2 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22623 

District 4 

4 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22962 

District 7 

4 

3 

1.225 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23047 

District 6 

16 

3 

0.460 

0.000 

3.514 

0.000 

0.000 

23049 

District 3 

19 

9 

0.843 

0.000 

1.435 

1.370 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

99   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

23105 

District 2 

8 

4 

1.201 

0.000 

1.181 

0.000 

0.000 

23338 

District 3 

76 

19 

0.719 

0.000 

1.359 

1.947 

2.610 

23361 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

9.435 

0.000 

23386 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23386 

District 3 

123 

66 

0.828 

4.066 

1.500 

0.747 

0.751 

23436 

District 1 

7 

2 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

23493 

District 1 

2 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23641 

District 1 

44 

27 

1.009 

0.000 

1.014 

1.048 

1.213 

23641 

District 2 

36 

26 

0.646 

0.000 

1.362 

0.928 

1.557 

23641 

District 3 

43 

35 

1.344 

0.000 

0.246 

0.352 

1.417 

23641 

District 4 

24 

20 

0.957 

0.000 

0.897 

3.126 

0.000 

23641 

Lakes 
District 

19 

16 

1.021 

5.097 

0.911 

0.000 

0.000 

23641 

District 7 

1 

1 

1.225 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23853 

District 2 

76 

26 

1.108 

0.000 

0.999 

0.928 

0.000 

24056 

District 2 

35 

6 

0.400 

0.000 

1.968 

0.000 

0.000 

24085 

District 3 

63 

31 

1.126 

0.000 

0.972 

0.398 

0.000 

24361 

District 1 

5 

3 

1.135 

16.373 

0.000 

0.000 

0.000 

24361 

Lakes 
District 

2 

2 

0.681 

0.000 

0.000 

15.292 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

100   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

24525 

District 1 

11 

9 

1.135 

0.000 

0.435 

1.048 

3.638 

24525 

District 2 

7 

7 

1.715 

0.000 

0.337 

1.149 

0.000 

24525 

District 3 

2 

2 

0.759 

0.000 

2.152 

0.000 

0.000 

24525 

District 4 

1 

1 

0.000 

182.333 

0.000 

0.000 

0.000 

24525 

Lakes 
District 

64 

61 

1.005 

0.000 

1.036 

1.003 

1.094 

24525 

District 7 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

29.642 

0.000 

24674 

District 2 

89 

53 

0.770 

0.000 

1.203 

0.759 

3.055 

24742 

District 6 

8 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24917 

District 3 

14 

5 

0.911 

0.000 

0.000 

4.932 

0.000 

24931 

District 7 

23 

8 

0.766 

0.000 

4.008 

0.000 

0.000 

24963 

District 1 

14 

3 

1.135 

0.000 

0.000 

0.000 

10.915 

24978 

District 3 

27 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25046 

District 1 

5 

3 

0.567 

0.000 

2.607 

0.000 

0.000 

25046 

District 2 

2 

2 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25046 

Lakes 
District 

7 

6 

0.908 

0.000 

1.620 

0.000 

0.000 

25234 

District 7 

72 

44 

0.863 

1.661 

2.186 

1.347 

0.000 

25248 

District 1 

3 

2 

0.851 

0.000 

0.000 

0.000 

16.373 

25248 

District 6 

17 

9 

0.460 

0.000 

2.343 

3.449 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

101   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

25471 

District 3 

9 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25535 

District 4 

42 

9 

0.797 

0.000 

2.989 

0.000 

0.000 

25628 

District 1 

84 

29 

0.763 

1.694 

0.944 

1.952 

2.258 

25628 

District 2 

2 

2 

1.201 

0.000 

0.000 

4.022 

0.000 

25628 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25886 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

25886 

District 4 

177 

139 

0.886 

1.312 

1.871 

0.899 

0.984 

26121 

District 2 

90 

73 

0.460 

2.495 

1.197 

2.094 

0.554 

26165 

District 3 

7 

2 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26527 

District 4 

35 

7 

1.025 

0.000 

1.281 

0.000 

0.000 

26634 

District 4 

45 

15 

0.957 

0.000 

0.598 

4.168 

0.000 

26796 

District 4 

22 

5 

0.957 

0.000 

1.793 

0.000 

0.000 

26796 

Lakes 
District 

1 

1 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26796 

District 7 

100 

72 

0.987 

1.015 

1.336 

0.823 

0.474 

26947 

District 6 

24 

11 

1.004 

0.000 

0.479 

2.822 

0.000 

27173 

District 1 

3 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

27173 

District 3 

4 

2 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27173 

District 4 

3 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27188 

District 1 

37 

13 

0.655 

3.778 

1.805 

0.726 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

102   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

27198 

District 2 

9 

4 

1.801 

0.000 

0.590 

0.000 

0.000 

27199 

District 3 

30 

3 

1.012 

0.000 

0.000 

4.110 

0.000 

27236 

District 1 

50 

46 

1.073 

2.136 

0.935 

0.820 

0.000 

27236 

District 6 

460 

366 

0.894 

3.456 

1.325 

1.060 

0.576 

27327 

District 2 

94 

56 

0.600 

1.626 

1.349 

1.149 

0.723 

27394 

District 1 

2 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27537 

District 1 

39 

14 

1.094 

10.525 

0.279 

0.674 

0.000 

27537 

District 6 

41 

20 

0.897 

0.000 

1.845 

0.000 

0.000 

27671 

District 3 

20 

8 

0.949 

0.000 

1.614 

0.000 

0.000 

27690 

District 1 

11 

7 

1.216 

0.000 

0.000 

2.696 

0.000 

27704 

District 3 

26 

2 

0.759 

0.000 

2.152 

0.000 

0.000 

27866 

District 1 

6 

3 

0.567 

0.000 

2.607 

0.000 

0.000 

27876 

District 2 

143 

62 

0.852 

2.938 

1.066 

0.908 

1.959 

27996 

District 4 

84 

23 

0.988 

0.000 

0.780 

2.718 

0.000 

28010 

District 3 

6 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28176 

District 1 

6 

6 

1.419 

0.000 

0.000 

1.573 

0.000 

28176 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

28214 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

28219 

District 1 

2 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

103   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

28219 

District 6 

31 

18 

0.843 

0.000 

0.878 

2.587 

3.904 

28286 

District 1 

109 

40 

0.894 

0.000 

1.467 

0.944 

0.000 

28286 

Lakes 
District 

11 

4 

0.681 

0.000 

1.215 

0.000 

16.682 

28354 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28404 

District 2 

41 

8 

1.201 

0.000 

0.885 

0.000 

5.060 

28572 

District 4 

69 

13 

0.920 

0.000 

2.069 

0.000 

0.000 

28649 

District 1 

5 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28649 

Lakes 
District 

12 

2 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28656 

District 2 

10 

4 

0.000 

0.000 

1.771 

2.011 

0.000 

28656 

District 3 

26 

8 

0.949 

0.000 

1.076 

1.541 

0.000 

28656 

District 4 

15 

5 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

District 1 

23 

4 

1.277 

0.000 

0.978 

0.000 

0.000 

28658 

District 2 

19 

5 

0.000 

0.000 

1.889 

1.609 

0.000 

28658 

District 3 

21 

12 

1.012 

0.000 

0.717 

2.055 

0.000 

28658 

District 4 

110 

32 

1.009 

0.000 

1.121 

0.977 

0.000 

28658 

Lakes 
District 

14 

5 

1.089 

0.000 

0.972 

0.000 

0.000 

28738 

District 1 

16 

14 

0.973 

0.000 

0.838 

1.348 

2.339 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

104   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

28738 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

28738 

District 3 

1 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

District 4 

8 

7 

0.683 

0.000 

0.000 

4.465 

19.536 

28738 

Lakes 
District 

16 

14 

0.973 

5.825 

1.042 

0.000 

0.000 

28761 

District 2 

18 

2 

0.000 

0.000 

1.181 

0.000 

20.238 

28820 

District 1 

10 

4 

1.277 

0.000 

0.978 

0.000 

0.000 

28820 

District 6 

121 

25 

0.828 

0.000 

1.687 

1.242 

0.000 

28854 

District 2 

15 

7 

1.372 

0.000 

0.675 

1.149 

0.000 

28868 

District 6 

33 

13 

1.168 

0.000 

0.000 

1.194 

5.406 

28919 

District 2 

17 

3 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

29112 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

3.911 

0.000 

0.000 

29112 

District 2 

12 

4 

0.600 

0.000 

1.181 

2.011 

0.000 

29112 

Lakes 
District 

1 

1 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29165 

District 1 

2 

2 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29165 

District 6 

333 

312 

1.177 

0.000 

0.524 

0.547 

0.901 

29319 

District 4 

13 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 1 

1 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 2 

1 

1 

2.401 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

105   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

29325 

District 3 

3 

3 

0.506 

0.000 

1.435 

4.110 

0.000 

29325 

District 4 

39 

20 

1.016 

0.000 

0.000 

3.126 

3.419 

29407 

District 2 

19 

10 

0.960 

0.000 

0.472 

1.609 

8.095 

29407 

District 3 

37 

27 

1.349 

0.000 

0.159 

0.457 

1.837 

29783 

District 1 

72 

24 

1.277 

0.000 

0.815 

0.393 

0.000 

29834 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

9.435 

0.000 

29834 

District 2 

14 

9 

1.067 

0.000 

1.049 

0.894 

0.000 

29834 

District 3 

15 

12 

0.885 

0.000 

0.717 

2.055 

4.132 

29834 

Lakes 
District 

6 

3 

0.908 

0.000 

1.620 

0.000 

0.000 

29849 

District 1 

2 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30015 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

30050 

District 1 

4 

2 

0.851 

0.000 

1.956 

0.000 

0.000 

30050 

District 2 

73 

60 

0.920 

0.000 

1.259 

0.402 

1.349 

30050 

District 3 

48 

41 

0.925 

0.000 

1.365 

0.902 

0.000 

30050 

District 4 

2 

2 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30050 

Lakes 
District 

5 

4 

1.021 

0.000 

0.000 

0.000 

16.682 

30053 

District 2 

18 

12 

1.401 

0.000 

0.197 

1.341 

6.746 

30147 

District 1 

18 

6 

0.567 

0.000 

1.304 

3.145 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

106   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

30147 

Lakes 
District 

2 

2 

0.681 

0.000 

2.430 

0.000 

0.000 

32001 

District 3 

5 

1 

1.518 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32012 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.361 

0.000 

0.000 

32017 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32056 

District 1 

1 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32078 

District 4 

1 

1 

1.196 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32084 

District 4 

116 

41 

1.108 

0.000 

0.437 

0.762 

0.000 

32107 

District 3 

26 

7 

1.301 

0.000 

0.615 

0.000 

0.000 

32112 

District 1 

244 

90 

1.002 

3.820 

0.739 

0.734 

2.183 

32112 

District 2 

10 

5 

0.960 

0.000 

0.944 

1.609 

0.000 

32112 

District 3 

4 

2 

0.000 

0.000 

4.304 

0.000 

0.000 

32112 

Lakes 
District 

3 

2 

1.362 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 6 

1 

1 

1.380 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32117 

District 2 

103 

23 

0.209 

0.000 

1.540 

2.098 

0.000 

32136 

District 1 

2 

1 

1.702 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32149 

District 2 

6 

3 

1.601 

0.000 

0.787 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Citations 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

 
 

 

107   P A G E  

  

 

      

Appendix C. Type of Stop – Incidental Contact, Deputy‐District 
Comparison Ratio 
 
Deputy's 
Incidental 
Contacts 
by District 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District 

692 

District 6 

103 

1 

0.000 

0.000 

3.000 

0.000 

0.000 

1561 

District 2 

45 

1 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

2953 

District 3 

73 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3248 

District 1 

20 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11.000 

3746 

District 3 

31 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3832 

District 2 

82 

1 

4.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4542 

District 6 

138 

2 

1.500 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4700 

District 3 

201 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4926 

District 1 

1 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6170 

District 1 

115 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

District 4 

5 

1 

1.375 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 4 

215 

1 

1.375 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

Lakes 
District 

71 

1 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

7274 

District 1 

27 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

108   P A G E  

  

 

      

Deputy's 
Incidental 
Contacts 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District 

7696 

District 6 

68 

1 

0.000 

0.000 

3.000 

0.000 

0.000 

7883 

District 3 

26 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7984 

District 3 

7 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8161 

District 3 

9 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8265 

District 1 

17 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8598 

District 2 

27 

2 

0.000 

0.000 

1.000 

2.667 

0.000 

8960 

District 1 

68 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8997 

District 3 

28 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9316 

District 1 

108 

2 

0.868 

0.000 

0.000 

0.000 

5.500 

10809 

District 3 

55 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10996 

District 3 

31 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11234 

District 1 

42 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11625 

District 3 

153 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11753 

District 3 

87 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11849 

District 2 

183 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16.000 

12138 

District 3 

75 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12495 

District 3 

11 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12495 

District 4 

54 

2 

0.688 

0.000 

0.000 

1.833 

0.000 

13135 

District 2 

3 

1 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

109   P A G E  

  

 

      

Deputy's 
Incidental 
Contacts 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District 

13722 

District 1 

32 

1 

0.000 

0.000 

3.667 

0.000 

0.000 

13722 

District 2 

175 

2 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

13946 

District 3 

18 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14241 

District 2 

178 

2 

2.000 

0.000 

1.000 

0.000 

0.000 

14711 

District 1 

72 

2 

0.868 

0.000 

1.833 

0.000 

0.000 

14730 

District 6 

897 

2 

1.500 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14941 

District 2 

112 

1 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

15139 

Lakes 
District 

1 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15761 

District 1 

69 

2 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16293 

District 2 

23 

1 

4.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16474 

District 3 

99 

2 

0.000 

0.000 

2.000 

18.000 

0.000 

17217 

District 3 

452 

3 

0.000 

0.000 

4.000 

0.000 

0.000 

17295 

District 1 

15 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17433 

District 1 

71 

2 

0.000 

0.000 

1.833 

16.500 

0.000 

17456 

District 4 

16 

1 

1.375 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17456 

District 7 

158 

1 

1.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

District 4 

17 

1 

1.375 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17842 

District 1 

22 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

110   P A G E  

  

 

      

Deputy's 
Incidental 
Contacts 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District 

19310 

District 1 

49 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11.000 

19529 

District 1 

245 

1 

0.000 

0.000 

3.667 

0.000 

0.000 

20415 

District 3 

330 

2 

0.692 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

3 

0.917 

0.000 

0.000 

1.222 

0.000 

21282 

District 2 

26 

1 

0.000 

0.000 

2.000 

0.000 

0.000 

22304 

District 3 

497 

9 

0.923 

0.000 

1.333 

0.000 

0.000 

23386 

District 3 

123 

2 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23641 

District 1 

44 

1 

0.000 

0.000 

3.667 

0.000 

0.000 

24085 

District 3 

63 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25628 

District 1 

84 

2 

0.868 

0.000 

1.833 

0.000 

0.000 

26121 

District 2 

90 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.333 

0.000 

27173 

District 3 

4 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27704 

District 3 

26 

1 

0.000 

0.000 

4.000 

0.000 

0.000 

28286 

District 1 

109 

4 

0.434 

0.000 

2.750 

0.000 

0.000 

28658 

District 4 

110 

1 

1.375 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 4 

39 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

3.667 

0.000 

29783 

District 1 

72 

1 

0.000 

33.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29849 

District 1 

2 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30147 

District 1 

18 

1 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

111   P A G E  

  

 

      

Deputy's 
Incidental 
Contacts 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District 

32107 

District 3 

26 

1 

1.385 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 1 

244 

3 

1.737 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 2 

10 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.333 

0.000 

32149 

District 2 

6 

1 

4.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

 
 

 

112   P A G E  

  

 

      

Appendix D. Type of Stop – Warning, Deputy‐District Comparison 
Ratio 
 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

28 

District 3 

11 

6 

1.176 

0.000 

0.824 

0.000 

0.000 

36 

District 1 

25 

12 

0.380 

0.000 

2.977 

1.669 

0.000 

36 

District 2 

1 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

371 

District 1 

24 

8 

0.950 

6.379 

1.276 

0.000 

0.000 

371 

District 3 

8 

5 

1.129 

0.000 

0.989 

0.000 

0.000 

371 

District 4 

13 

4 

0.877 

0.000 

0.000 

6.452 

0.000 

371 

Lakes 
District 

22 

8 

1.086 

0.000 

0.000 

3.297 

0.000 

483 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

10.013 

0.000 

483 

District 7 

77 

51 

0.971 

0.000 

1.607 

0.529 

2.342 

516 

District 4 

17 

7 

0.836 

0.000 

3.239 

0.000 

0.000 

537 

District 1 

9 

3 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

692 

District 1 

13 

9 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

692 

District 6 

103 

39 

1.030 

0.000 

0.957 

0.725 

1.436 

941 

District 4 

4 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

941 

District 7 

113 

107 

1.022 

0.558 

1.379 

0.252 

0.558 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

113   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

996 

District 2 

39 

14 

0.506 

0.000 

1.571 

0.571 

2.116 

1561 

District 2 

45 

27 

1.399 

0.000 

0.634 

1.184 

0.000 

1980 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2041 

District 7 

42 

17 

1.016 

3.513 

0.000 

1.586 

0.000 

2306 

District 3 

60 

53 

0.958 

0.000 

1.213 

0.904 

0.857 

2539 

District 3 

160 

93 

0.986 

0.000 

1.223 

0.343 

1.466 

2553 

District 2 

74 

37 

0.829 

0.000 

1.453 

0.432 

0.000 

2571 

District 1 

3 

3 

0.507 

0.000 

1.701 

3.338 

0.000 

2618 

District 1 

30 

23 

1.057 

0.000 

0.666 

1.306 

1.638 

2618 

District 6 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

14.131 

0.000 

2949 

District 1 

4 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2949 

District 3 

40 

20 

1.058 

0.000 

0.989 

0.798 

0.000 

2953 

District 3 

73 

55 

1.077 

0.000 

0.899 

0.871 

0.000 

2953 

District 4 

1 

1 

0.000 

0.000 

11.336 

0.000 

0.000 

2969 

District 1 

5 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2977 

District 2 

67 

41 

1.036 

0.000 

0.894 

0.780 

2.891 

3069 

District 7 

79 

24 

1.008 

2.488 

1.366 

0.000 

0.000 

3074 

District 1 

83 

14 

1.085 

0.000 

0.365 

2.146 

0.000 

3074 

District 3 

2 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

114   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

3074 

District 4 

2 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3074 

Lakes 
District 

75 

35 

1.099 

0.000 

0.223 

0.754 

3.014 

3076 

District 1 

51 

24 

0.823 

0.000 

1.701 

0.834 

1.569 

3076 

District 4 

7 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3076 

Lakes 
District 

111 

11 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3248 

District 1 

20 

13 

1.052 

0.000 

1.178 

0.000 

2.897 

3326 

District 7 

44 

18 

1.088 

0.000 

0.911 

0.000 

0.000 

3439 

District 2 

88 

5 

1.416 

0.000 

0.978 

0.000 

0.000 

3466 

District 2 

25 

14 

0.674 

0.000 

1.222 

1.142 

2.116 

3466 

District 6 

4 

2 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3487 

District 2 

20 

10 

1.652 

0.000 

0.000 

2.398 

0.000 

3506 

District 2 

31 

29 

0.895 

0.000 

1.264 

0.276 

2.044 

3587 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3587 

District 6 

33 

30 

0.759 

0.000 

2.074 

1.413 

0.000 

3604 

District 1 

40 

33 

0.829 

3.093 

0.773 

2.124 

1.141 

3704 

District 4 

39 

28 

1.044 

0.000 

0.810 

0.000 

2.063 

3727 

District 1 

2 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3746 

District 3 

31 

13 

1.194 

0.000 

0.761 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

115   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

3832 

District 1 

11 

8 

1.140 

0.000 

0.638 

1.252 

0.000 

3832 

District 2 

82 

45 

0.734 

0.000 

1.466 

0.710 

0.000 

3832 

District 3 

5 

1 

0.000 

0.000 

4.944 

0.000 

0.000 

3911 

District 1 

50 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

10.013 

0.000 

3937 

District 3 

13 

2 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3983 

District 1 

9 

4 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3983 

District 4 

2 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4277 

District 2 

21 

4 

1.770 

0.000 

0.000 

1.998 

0.000 

4299 

District 2 

482 

175 

0.931 

2.064 

0.908 

1.370 

1.355 

4299 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

15.966 

0.000 

4401 

Lakes 
District 

1 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4497 

District 7 

296 

139 

1.011 

0.000 

0.708 

1.552 

1.289 

4542 

District 1 

24 

4 

0.760 

0.000 

1.276 

0.000 

9.417 

4542 

District 6 

138 

26 

0.927 

0.000 

0.957 

1.630 

2.154 

4700 

District 1 

8 

6 

1.266 

0.000 

0.000 

1.669 

0.000 

4700 

District 2 

34 

19 

0.994 

0.000 

1.286 

0.421 

0.000 

4700 

District 3 

201 

131 

0.948 

0.000 

1.132 

1.219 

1.041 

4700 

District 4 

3 

2 

0.000 

0.000 

11.336 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

116   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

4700 

Lakes 
District 

27 

13 

1.146 

0.000 

0.601 

0.000 

0.000 

4780 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4926 

District 6 

10 

8 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5266 

District 3 

33 

27 

1.254 

0.000 

0.183 

1.183 

0.000 

5293 

District 6 

9 

1 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5502 

District 3 

21 

14 

0.907 

0.000 

1.059 

2.281 

0.000 

5529 

District 1 

11 

5 

0.608 

10.206 

2.041 

0.000 

0.000 

5669 

District 1 

14 

14 

0.651 

3.645 

2.187 

0.715 

0.000 

5714 

District 2 

77 

37 

1.084 

0.000 

1.189 

0.432 

0.000 

5721 

District 2 

3 

3 

0.787 

0.000 

1.629 

0.000 

0.000 

5947 

District 1 

20 

11 

0.967 

0.000 

1.392 

0.910 

0.000 

5947 

District 2 

4 

2 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6062 

District 1 

6 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6062 

District 6 

50 

12 

1.004 

0.000 

1.037 

0.000 

4.667 

6170 

District 1 

115 

68 

0.782 

0.000 

1.801 

1.031 

1.108 

6170 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

6223 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

7.992 

0.000 

6223 

District 3 

4 

4 

1.058 

0.000 

1.236 

0.000 

0.000 

6223 

District 4 

8 

6 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

117   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

6233 

District 1 

12 

3 

0.507 

0.000 

1.701 

3.338 

0.000 

6233 

District 6 

44 

28 

1.052 

0.000 

0.889 

1.009 

0.000 

6244 

District 2 

78 

10 

0.944 

0.000 

0.978 

1.598 

0.000 

6244 

District 3 

38 

5 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

District 4 

5 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

Lakes 
District 

11 

3 

0.000 

0.000 

5.210 

8.792 

0.000 

6308 

District 1 

6 

4 

1.140 

12.758 

0.000 

0.000 

0.000 

6308 

Lakes 
District 

3 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

52.750 

6308 

District 6 

3 

2 

0.670 

0.000 

3.111 

0.000 

0.000 

6325 

District 1 

10 

6 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6325 

District 6 

12 

4 

1.004 

0.000 

1.556 

0.000 

0.000 

6619 

District 3 

12 

8 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6951 

District 1 

13 

4 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

6951 

District 4 

17 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 2 

5 

4 

1.770 

0.000 

0.000 

1.998 

0.000 

7060 

District 3 

4 

2 

0.705 

0.000 

0.000 

7.983 

0.000 

7060 

District 4 

215 

94 

0.971 

0.000 

1.447 

1.098 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

118   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

7060 

Lakes 
District 

71 

29 

1.027 

0.000 

0.808 

1.819 

0.000 

7070 

District 2 

56 

41 

0.461 

0.000 

1.490 

1.364 

0.723 

7096 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7274 

District 1 

27 

17 

1.252 

0.000 

0.000 

1.767 

0.000 

7274 

District 6 

281 

175 

0.980 

0.000 

0.853 

1.615 

0.960 

7309 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

5.103 

0.000 

0.000 

7309 

District 2 

136 

68 

1.111 

1.770 

0.755 

1.293 

1.307 

7309 

District 3 

178 

57 

1.188 

0.000 

0.520 

0.840 

0.000 

7309 

District 4 

9 

4 

0.585 

0.000 

2.834 

0.000 

14.440 

7309 

Lakes 
District 

45 

14 

0.975 

7.536 

0.558 

1.884 

0.000 

7323 

District 1 

9 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7337 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7337 

District 4 

73 

39 

1.020 

0.000 

0.000 

1.985 

2.962 

7559 

District 2 

4 

3 

1.574 

40.125 

0.000 

0.000 

0.000 

7682 

District 2 

69 

32 

0.443 

0.000 

1.451 

1.748 

0.000 

7696 

District 1 

4 

2 

0.760 

0.000 

0.000 

0.000 

18.833 

7696 

District 6 

68 

17 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7750 

District 3 

15 

12 

0.705 

0.000 

2.060 

1.331 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

119   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

7754 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7754 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

7872 

District 2 

181 

51 

1.296 

0.000 

0.911 

0.157 

1.743 

7872 

District 3 

31 

9 

1.254 

0.000 

0.549 

0.000 

0.000 

7872 

District 4 

3 

2 

0.585 

0.000 

0.000 

12.904 

0.000 

7883 

District 3 

26 

22 

1.026 

0.000 

1.124 

0.000 

2.066 

7918 

District 2 

129 

79 

0.926 

1.524 

1.083 

0.809 

1.500 

7980 

District 3 

22 

17 

0.913 

13.900 

0.872 

0.939 

2.673 

7984 

District 3 

7 

1 

0.000 

0.000 

4.944 

0.000 

0.000 

7984 

District 4 

6 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7994 

District 6 

6 

4 

1.004 

0.000 

0.000 

3.533 

0.000 

8091 

District 4 

7 

5 

0.702 

0.000 

2.267 

0.000 

11.552 

8091 

District 7 

156 

20 

0.864 

2.986 

1.639 

1.348 

2.986 

8161 

District 1 

6 

2 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

8161 

District 2 

4 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

8161 

District 3 

9 

3 

0.470 

0.000 

3.296 

0.000 

0.000 

8161 

District 4 

8 

2 

0.585 

0.000 

5.668 

0.000 

0.000 

8189 

District 1 

17 

8 

1.330 

0.000 

0.000 

1.252 

0.000 

8257 

Lakes 
District 

3 

2 

0.621 

0.000 

3.907 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

120   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

8265 

District 1 

17 

5 

0.912 

0.000 

2.041 

0.000 

0.000 

8265 

District 2 

31 

10 

0.944 

0.000 

1.222 

0.799 

0.000 

8598 

District 2 

27 

8 

1.180 

0.000 

0.917 

0.999 

0.000 

8729 

District 1 

4 

3 

0.000 

0.000 

1.701 

6.675 

0.000 

8729 

District 2 

5 

3 

0.787 

0.000 

0.815 

2.664 

0.000 

8729 

District 3 

32 

10 

0.988 

0.000 

0.989 

0.000 

4.544 

8729 

District 4 

5 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8729 

Lakes 
District 

31 

3 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8750 

District 3 

22 

11 

0.513 

42.964 

1.348 

1.451 

4.131 

8757 

District 1 

3 

2 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

8874 

District 1 

8 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8874 

District 6 

128 

47 

1.026 

0.000 

0.662 

1.804 

0.000 

8898 

District 1 

14 

11 

1.382 

0.000 

0.000 

0.910 

0.000 

8921 

District 2 

13 

11 

1.931 

0.000 

0.222 

0.000 

2.694 

8936 

District 2 

17 

9 

1.049 

0.000 

1.358 

0.000 

0.000 

8960 

District 1 

68 

54 

1.098 

0.945 

0.945 

0.556 

0.698 

8960 

District 6 

17 

16 

1.172 

0.000 

0.778 

0.000 

0.000 

8997 

District 2 

31 

22 

0.751 

0.000 

0.444 

3.996 

0.000 

8997 

District 3 

28 

8 

0.529 

29.538 

1.854 

1.996 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

121   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

8997 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9058 

District 1 

83 

43 

0.778 

4.747 

1.424 

1.164 

0.000 

9132 

District 1 

12 

5 

1.216 

0.000 

1.021 

0.000 

0.000 

9132 

District 6 

104 

70 

1.033 

0.000 

0.533 

1.615 

1.600 

9316 

District 1 

108 

59 

0.953 

0.865 

1.211 

0.849 

1.277 

9329 

District 7 

51 

23 

0.901 

7.789 

0.713 

1.173 

0.000 

9360 

District 2 

79 

44 

0.376 

5.472 

1.389 

1.453 

1.347 

9360 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9453 

District 3 

65 

54 

0.940 

0.000 

0.732 

2.661 

0.842 

9585 

District 2 

2 

2 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

10080 

District 2 

26 

19 

1.615 

0.000 

0.386 

0.841 

1.560 

10080 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10088 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10280 

District 7 

100 

11 

0.942 

5.429 

1.490 

0.000 

0.000 

10303 

District 1 

2 

1 

0.000 

0.000 

5.103 

0.000 

0.000 

10303 

District 3 

21 

6 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10303 

District 4 

9 

4 

0.585 

0.000 

2.834 

6.452 

0.000 

10303 

Lakes 
District 

7 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

26.375 

0.000 

10318 

District 2 

16 

8 

0.000 

0.000 

1.833 

1.998 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

122   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

10719 

District 4 

60 

43 

1.034 

0.000 

0.527 

0.600 

2.687 

10809 

District 3 

55 

30 

0.940 

0.000 

1.483 

0.532 

0.000 

10821 

District 1 

71 

27 

1.126 

1.890 

0.378 

1.483 

0.000 

10996 

District 2 

1 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10996 

District 3 

31 

23 

1.165 

0.000 

0.645 

0.000 

1.976 

11010 

District 1 

58 

26 

1.052 

0.000 

0.981 

1.155 

0.000 

11019 

District 2 

5 

2 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

11019 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11088 

District 1 

4 

4 

0.760 

0.000 

1.276 

2.503 

0.000 

11088 

District 6 

21 

12 

0.893 

0.000 

1.556 

1.178 

0.000 

11205 

District 3 

113 

47 

1.141 

0.000 

0.841 

0.340 

0.000 

11234 

District 1 

42 

3 

0.507 

17.011 

1.701 

0.000 

0.000 

11234 

Lakes 
District 

108 

5 

0.496 

0.000 

4.689 

0.000 

0.000 

11511 

District 1 

18 

5 

0.608 

0.000 

2.041 

2.003 

0.000 

11511 

District 3 

2 

2 

0.000 

0.000 

2.472 

7.983 

0.000 

11511 

District 4 

5 

2 

0.585 

0.000 

0.000 

12.904 

0.000 

11625 

District 3 

153 

103 

1.082 

0.000 

0.864 

0.775 

0.441 

11692 

District 4 

137 

67 

0.943 

18.104 

1.692 

0.385 

0.862 

11714 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

123   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

11714 

District 2 

10 

2 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

11714 

District 3 

18 

2 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11714 

District 4 

22 

5 

0.936 

0.000 

0.000 

5.162 

0.000 

11714 

Lakes 
District 

11 

3 

0.827 

0.000 

2.605 

0.000 

0.000 

11753 

District 3 

87 

43 

0.919 

0.000 

1.380 

0.000 

3.170 

11826 

District 4 

4 

3 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11849 

District 2 

183 

20 

1.652 

0.000 

0.611 

0.400 

0.000 

11869 

District 1 

5 

3 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11869 

District 6 

84 

42 

1.052 

0.000 

0.593 

1.009 

2.667 

12042 

District 1 

9 

8 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12044 

District 3 

84 

51 

0.968 

0.000 

1.260 

0.626 

0.891 

12044 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12069 

District 2 

9 

7 

0.337 

0.000 

0.698 

2.283 

8.466 

12138 

District 3 

75 

52 

1.031 

0.000 

0.951 

1.228 

0.000 

12153 

District 1 

10 

2 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

12153 

District 6 

63 

18 

0.893 

0.000 

1.728 

0.785 

0.000 

12327 

District 4 

4 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12375 

District 2 

35 

10 

0.944 

0.000 

0.489 

3.197 

0.000 

12418 

District 2 

17 

10 

1.652 

0.000 

0.244 

1.598 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

124   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

12495 

District 1 

7 

3 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

12495 

District 3 

11 

3 

0.940 

0.000 

1.648 

0.000 

0.000 

12495 

District 4 

54 

12 

0.975 

0.000 

0.945 

2.151 

0.000 

12495 

Lakes 
District 

13 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12514 

District 2 

54 

32 

0.959 

0.000 

1.069 

0.749 

1.852 

12609 

District 4 

2 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 1 

10 

7 

1.303 

0.000 

0.000 

0.000 

5.381 

12735 

District 2 

3 

3 

1.574 

0.000 

0.000 

0.000 

9.877 

12735 

District 3 

2 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 4 

8 

7 

1.003 

0.000 

0.000 

0.000 

8.252 

12735 

District 7 

71 

38 

1.000 

0.000 

1.294 

1.419 

0.000 

13113 

District 7 

115 

16 

1.008 

0.000 

2.049 

0.000 

0.000 

13135 

District 1 

5 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13135 

District 2 

3 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

13159 

District 1 

62 

10 

1.216 

0.000 

0.000 

1.001 

3.767 

13159 

District 2 

11 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

District 4 

107 

3 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

Lakes 
District 

125 

9 

0.965 

0.000 

1.737 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

125   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

13159 

District 7 

65 

5 

1.152 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13160 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13160 

District 2 

8 

5 

0.944 

0.000 

1.466 

0.000 

0.000 

13160 

District 3 

9 

6 

0.940 

0.000 

0.824 

2.661 

0.000 

13331 

District 1 

25 

9 

0.844 

0.000 

1.701 

1.113 

0.000 

13331 

District 2 

12 

8 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

13331 

District 3 

254 

165 

0.872 

0.000 

1.318 

1.258 

1.652 

13331 

District 4 

5 

2 

0.585 

0.000 

0.000 

0.000 

28.881 

13558 

District 2 

18 

13 

1.271 

0.000 

0.752 

1.229 

0.000 

13579 

District 3 

38 

35 

0.967 

6.751 

1.412 

0.000 

0.000 

13636 

District 2 

5 

5 

0.944 

0.000 

0.978 

0.000 

5.926 

13722 

District 1 

32 

16 

1.330 

0.000 

0.319 

0.626 

0.000 

13722 

District 2 

175 

40 

1.003 

0.000 

0.917 

1.598 

0.000 

13722 

District 4 

13 

2 

0.585 

0.000 

5.668 

0.000 

0.000 

13946 

District 3 

18 

9 

0.940 

0.000 

1.648 

0.000 

0.000 

14241 

District 2 

178 

14 

1.686 

0.000 

0.698 

0.000 

0.000 

14271 

District 4 

34 

24 

1.072 

0.000 

0.472 

1.075 

0.000 

14505 

District 7 

98 

42 

1.042 

0.000 

0.390 

0.000 

4.265 

14604 

District 3 

15 

11 

0.898 

0.000 

1.348 

0.000 

4.131 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

126   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

14711 

District 1 

72 

41 

0.741 

0.000 

1.743 

1.465 

0.919 

14730 

District 1 

203 

42 

1.085 

0.000 

0.972 

0.477 

1.794 

14730 

District 6 

897 

156 

0.962 

3.231 

1.197 

0.996 

0.359 

14772 

District 1 

8 

7 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14772 

District 2 

3 

2 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14772 

District 3 

6 

5 

0.846 

0.000 

0.989 

3.193 

0.000 

14772 

District 4 

3 

3 

0.780 

0.000 

3.779 

0.000 

0.000 

14941 

District 2 

112 

49 

0.626 

2.457 

1.047 

1.468 

3.024 

15124 

District 6 

2 

2 

0.670 

0.000 

0.000 

0.000 

28.000 

15139 

District 2 

1 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15139 

District 4 

6 

5 

0.702 

0.000 

2.267 

5.162 

0.000 

15221 

District 2 

31 

24 

1.672 

0.000 

0.509 

0.333 

1.235 

15326 

District 6 

230 

42 

1.212 

0.000 

0.593 

0.000 

0.000 

15755 

District 3 

8 

6 

1.176 

0.000 

0.000 

0.000 

7.574 

15755 

District 4 

15 

6 

0.585 

0.000 

5.668 

0.000 

0.000 

15760 

District 1 

34 

13 

0.935 

0.000 

0.393 

2.311 

2.897 

15760 

District 6 

115 

58 

0.831 

0.000 

1.287 

1.705 

2.897 

15761 

District 1 

69 

37 

1.191 

2.759 

0.690 

0.271 

0.000 

15820 

District 4 

18 

14 

1.003 

0.000 

0.810 

1.843 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

127   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

16078 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16293 

District 2 

23 

2 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

16369 

District 4 

4 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16369 

District 7 

188 

96 

1.044 

0.622 

0.854 

0.843 

0.000 

16431 

District 1 

20 

16 

1.140 

0.000 

0.957 

0.626 

0.000 

16431 

District 6 

46 

33 

0.893 

0.000 

1.697 

0.856 

0.000 

16474 

District 3 

99 

46 

1.073 

0.000 

0.752 

0.694 

1.976 

16553 

District 2 

3 

2 

1.180 

0.000 

0.000 

3.996 

0.000 

16553 

District 3 

3 

2 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16563 

District 2 

31 

21 

0.674 

0.000 

1.513 

0.761 

0.000 

16667 

District 1 

9 

3 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

16672 

District 1 

2 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16672 

Lakes 
District 

5 

5 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16687 

District 2 

2 

2 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

16687 

District 3 

48 

32 

0.926 

0.000 

1.236 

0.998 

1.420 

16690 

District 1 

5 

5 

0.912 

0.000 

1.021 

0.000 

7.533 

16690 

District 4 

172 

105 

1.014 

0.000 

1.188 

0.492 

0.550 

16905 

District 2 

46 

40 

1.416 

0.000 

0.794 

0.200 

1.482 

16996 

District 2 

82 

33 

1.001 

3.648 

0.963 

1.211 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

128   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

16996 

Lakes 
District 

1 

1 

0.000 

0.000 

7.815 

0.000 

0.000 

17071 

District 3 

47 

27 

1.149 

0.000 

0.915 

0.000 

0.000 

17217 

District 3 

452 

160 

0.961 

1.477 

0.896 

1.597 

1.420 

17295 

District 1 

15 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

10.013 

0.000 

17295 

Lakes 
District 

12 

3 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17433 

District 1 

71 

21 

0.651 

0.000 

2.187 

1.430 

0.000 

17456 

District 1 

9 

4 

0.760 

0.000 

1.276 

2.503 

0.000 

17456 

District 4 

16 

5 

0.936 

0.000 

2.267 

0.000 

0.000 

17456 

District 7 

158 

26 

1.063 

0.000 

0.630 

0.000 

2.297 

17464 

District 1 

23 

12 

1.013 

4.253 

0.425 

1.669 

0.000 

17464 

District 6 

42 

33 

0.933 

0.000 

1.131 

0.856 

3.394 

17534 

District 4 

8 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17534 

Lakes 
District 

2 

2 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

District 1 

9 

3 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

District 2 

35 

8 

0.885 

0.000 

0.611 

1.998 

3.704 

17800 

District 3 

31 

2 

0.705 

0.000 

2.472 

0.000 

0.000 

17800 

District 4 

17 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

129   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

17800 

Lakes 
District 

16 

6 

0.827 

0.000 

1.302 

0.000 

8.792 

17809 

District 2 

14 

8 

0.590 

0.000 

1.222 

0.999 

3.704 

17842 

District 1 

22 

6 

1.266 

0.000 

0.851 

0.000 

0.000 

17842 

Lakes 
District 

11 

3 

0.827 

0.000 

2.605 

0.000 

0.000 

17997 

District 1 

17 

15 

1.013 

0.000 

1.021 

1.335 

0.000 

17997 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 6 

121 

108 

1.042 

0.000 

0.979 

0.916 

0.000 

18131 

District 3 

32 

8 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18131 

Lakes 
District 

9 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18247 

District 1 

13 

12 

1.013 

4.253 

0.425 

0.000 

6.278 

18340 

District 1 

4 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

District 2 

3 

2 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

18340 

District 4 

4 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

Lakes 
District 

5 

1 

0.000 

105.500 

0.000 

0.000 

0.000 

18521 

District 4 

59 

13 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18530 

District 2 

19 

18 

0.656 

0.000 

1.086 

2.220 

0.000 

18561 

District 7 

39 

9 

0.896 

0.000 

0.000 

5.993 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

130   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

18667 

District 4 

11 

9 

1.040 

0.000 

1.260 

0.000 

0.000 

18930 

District 6 

38 

36 

0.893 

0.000 

1.728 

0.785 

0.000 

18987 

District 4 

51 

37 

1.012 

0.000 

0.306 

1.395 

3.122 

19140 

District 1 

8 

6 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

19199 

District 1 

5 

5 

1.216 

0.000 

0.000 

2.003 

0.000 

19199 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19310 

District 1 

49 

24 

0.950 

2.126 

0.851 

0.834 

3.139 

19343 

District 3 

194 

87 

1.184 

0.000 

0.511 

0.734 

0.522 

19343 

Lakes 
District 

1 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19529 

District 1 

245 

120 

1.114 

0.000 

0.893 

0.668 

0.942 

19529 

District 6 

1 

1 

0.000 

0.000 

6.222 

0.000 

0.000 

19640 

District 7 

238 

52 

1.041 

3.445 

0.000 

0.519 

1.148 

19659 

District 3 

17 

17 

1.079 

0.000 

0.872 

0.939 

0.000 

20018 

Lakes 
District 

5 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20059 

District 2 

58 

26 

1.271 

4.630 

0.846 

0.000 

2.279 

20064 

District 4 

1 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20064 

Lakes 
District 

1 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

131   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

20064 

District 7 

123 

46 

0.976 

1.298 

0.713 

1.173 

2.596 

20066 

District 4 

4 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20086 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

7.992 

0.000 

20106 

District 1 

10 

4 

0.380 

0.000 

1.276 

5.006 

0.000 

20399 

District 2 

65 

15 

1.888 

0.000 

0.489 

0.000 

0.000 

20401 

District 2 

158 

69 

1.402 

0.000 

0.744 

0.579 

0.859 

20415 

District 3 

330 

139 

1.045 

0.000 

1.031 

0.689 

0.327 

20466 

District 2 

17 

14 

0.843 

8.598 

1.222 

0.571 

0.000 

20466 

District 3 

29 

21 

1.276 

0.000 

0.471 

0.000 

0.000 

20560 

District 1 

11 

6 

1.266 

0.000 

0.851 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

89 

1.091 

0.000 

0.637 

0.290 

0.000 

20692 

District 1 

41 

19 

1.200 

0.000 

0.537 

1.054 

0.000 

20771 

District 3 

17 

17 

0.830 

0.000 

1.454 

1.878 

0.000 

20784 

District 4 

9 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20891 

District 7 

96 

16 

1.080 

0.000 

0.000 

1.685 

0.000 

21213 

District 7 

54 

8 

0.864 

0.000 

2.049 

3.371 

0.000 

21282 

District 1 

7 

5 

0.608 

0.000 

0.000 

4.005 

7.533 

21282 

District 2 

26 

15 

0.944 

0.000 

0.978 

1.598 

0.000 

21282 

District 3 

17 

9 

0.470 

0.000 

0.549 

8.870 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

132   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

21282 

District 4 

3 

3 

0.780 

0.000 

3.779 

0.000 

0.000 

21467 

District 1 

28 

13 

1.169 

3.926 

0.393 

0.770 

0.000 

21750 

District 6 

123 

91 

1.118 

0.000 

0.752 

0.466 

0.615 

21881 

District 1 

2 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

21881 

District 6 

122 

74 

1.086 

0.000 

0.673 

0.764 

1.514 

22228 

District 1 

5 

3 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

22228 

District 2 

8 

2 

0.000 

0.000 

1.222 

3.996 

0.000 

22228 

District 4 

4 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22228 

Lakes 
District 

19 

4 

0.621 

0.000 

3.907 

0.000 

0.000 

22228 

District 6 

3 

3 

0.893 

0.000 

2.074 

0.000 

0.000 

22266 

District 4 

6 

5 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22297 

District 3 

22 

15 

1.129 

15.753 

0.330 

0.000 

3.029 

22304 

District 1 

32 

21 

1.085 

2.430 

0.486 

0.954 

1.794 

22304 

District 2 

16 

13 

1.271 

0.000 

0.940 

0.615 

0.000 

22304 

District 3 

497 

170 

0.979 

2.780 

1.047 

1.127 

0.535 

22304 

District 4 

15 

13 

0.810 

0.000 

1.744 

3.971 

0.000 

22405 

District 4 

12 

12 

1.072 

0.000 

0.000 

0.000 

4.813 

22445 

Lakes 
District 

1 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

133   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

22445 

District 6 

2 

1 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22492 

District 3 

12 

4 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22533 

District 1 

6 

2 

0.760 

0.000 

2.552 

0.000 

0.000 

22623 

District 4 

4 

2 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22962 

District 7 

4 

1 

1.152 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23047 

District 1 

4 

4 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23047 

District 6 

16 

13 

1.030 

0.000 

0.957 

1.087 

0.000 

23049 

District 3 

19 

10 

0.423 

0.000 

2.472 

3.193 

0.000 

23105 

District 2 

8 

4 

0.590 

0.000 

1.222 

1.998 

0.000 

23338 

District 3 

76 

56 

0.957 

0.000 

0.883 

1.996 

0.811 

23386 

District 3 

123 

55 

1.026 

0.000 

0.809 

1.161 

1.652 

23386 

Lakes 
District 

1 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23436 

District 1 

7 

5 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23493 

District 1 

2 

1 

0.000 

51.032 

0.000 

0.000 

0.000 

23641 

District 1 

44 

15 

0.608 

0.000 

1.361 

3.338 

0.000 

23641 

District 2 

36 

9 

1.311 

0.000 

0.543 

1.776 

0.000 

23641 

District 3 

43 

8 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23641 

District 4 

24 

4 

0.292 

0.000 

2.834 

6.452 

14.440 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

134   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

23641 

Lakes 
District 

19 

3 

0.827 

0.000 

2.605 

0.000 

0.000 

23710 

District 1 

2 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23710 

District 6 

4 

4 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23853 

District 2 

76 

50 

1.039 

0.000 

1.173 

0.320 

1.185 

24056 

District 2 

35 

29 

0.977 

0.000 

1.096 

0.827 

1.022 

24085 

District 3 

63 

31 

0.910 

7.623 

0.957 

1.030 

2.932 

24361 

District 1 

5 

2 

0.760 

0.000 

2.552 

0.000 

0.000 

24525 

District 1 

11 

2 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

24525 

Lakes 
District 

64 

3 

0.827 

0.000 

2.605 

0.000 

0.000 

24674 

District 2 

89 

36 

1.115 

0.000 

1.086 

0.444 

0.823 

24742 

District 6 

8 

7 

0.957 

0.000 

1.778 

0.000 

0.000 

24917 

District 3 

14 

9 

1.097 

0.000 

1.099 

0.000 

0.000 

24931 

District 7 

23 

15 

0.998 

0.000 

2.186 

0.000 

0.000 

24963 

District 1 

14 

11 

0.967 

0.000 

1.392 

0.910 

0.000 

24963 

District 6 

1 

1 

1.339 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24978 

District 3 

27 

26 

0.922 

0.000 

1.141 

0.614 

3.496 

25046 

District 1 

5 

2 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

135   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

25046 

Lakes 
District 

7 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25234 

District 7 

72 

28 

0.946 

0.000 

1.171 

2.889 

0.000 

25248 

District 1 

3 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25248 

District 6 

17 

8 

1.172 

0.000 

0.000 

1.766 

0.000 

25471 

District 3 

9 

8 

1.058 

0.000 

0.618 

0.000 

5.680 

25535 

District 4 

42 

33 

0.957 

0.000 

1.374 

1.564 

0.000 

25628 

District 1 

84 

53 

0.975 

0.000 

0.963 

1.511 

0.711 

25886 

District 2 

4 

4 

1.770 

0.000 

0.611 

0.000 

0.000 

25886 

District 3 

3 

2 

0.705 

0.000 

2.472 

0.000 

0.000 

25886 

District 4 

177 

38 

1.077 

0.000 

0.597 

0.679 

0.000 

26121 

District 2 

90 

16 

0.738 

0.000 

0.917 

2.497 

0.000 

26165 

District 3 

7 

5 

0.846 

0.000 

0.989 

3.193 

0.000 

26355 

District 4 

4 

4 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26527 

District 2 

1 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26527 

District 4 

35 

28 

1.044 

0.000 

0.405 

1.843 

0.000 

26634 

District 4 

45 

30 

0.936 

0.000 

1.889 

0.000 

1.925 

26796 

District 4 

22 

17 

0.826 

0.000 

1.334 

4.554 

0.000 

26796 

District 7 

100 

28 

0.781 

2.133 

2.927 

2.889 

0.000 

26947 

District 6 

24 

13 

1.030 

0.000 

1.436 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

136   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

27173 

District 1 

3 

2 

0.760 

0.000 

2.552 

0.000 

0.000 

27173 

District 2 

1 

1 

2.360 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27173 

District 3 

4 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27173 

District 4 

3 

2 

0.000 

0.000 

5.668 

12.904 

0.000 

27173 

Lakes 
District 

2 

2 

0.621 

0.000 

3.907 

0.000 

0.000 

27188 

District 1 

37 

24 

1.076 

2.126 

1.063 

0.000 

1.569 

27198 

District 2 

9 

5 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

27199 

District 3 

30 

27 

0.940 

0.000 

1.282 

0.591 

1.683 

27236 

District 1 

50 

4 

0.760 

0.000 

0.000 

5.006 

0.000 

27236 

District 6 

460 

94 

0.855 

5.362 

1.522 

1.052 

1.191 

27327 

District 2 

94 

38 

0.745 

0.000 

0.900 

2.313 

0.780 

27394 

District 6 

7 

7 

0.765 

0.000 

0.000 

2.019 

16.000 

27537 

District 1 

39 

25 

1.277 

2.041 

0.204 

0.000 

3.013 

27537 

District 6 

41 

21 

1.084 

0.000 

1.185 

0.000 

0.000 

27671 

District 1 

4 

4 

1.140 

0.000 

1.276 

0.000 

0.000 

27671 

District 3 

20 

12 

0.588 

0.000 

2.472 

1.331 

0.000 

27690 

District 1 

11 

4 

0.760 

0.000 

2.552 

0.000 

0.000 

27704 

District 3 

26 

23 

0.859 

0.000 

1.290 

1.388 

1.976 

27866 

District 1 

6 

3 

0.507 

0.000 

3.402 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

137   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

27876 

District 2 

143 

81 

1.224 

1.486 

0.966 

0.493 

0.366 

27996 

District 1 

6 

6 

1.013 

0.000 

0.851 

1.669 

0.000 

27996 

District 4 

84 

61 

1.055 

0.000 

0.743 

0.846 

0.000 

28010 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

28010 

District 3 

6 

5 

0.564 

0.000 

1.977 

3.193 

0.000 

28214 

District 3 

2 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28214 

District 4 

1 

1 

0.000 

0.000 

11.336 

0.000 

0.000 

28219 

District 1 

2 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28219 

District 6 

31 

13 

0.618 

0.000 

2.393 

2.174 

0.000 

28286 

District 1 

109 

65 

1.029 

1.570 

1.178 

0.462 

0.579 

28286 

Lakes 
District 

11 

7 

1.064 

0.000 

1.116 

0.000 

0.000 

28286 

District 6 

2 

2 

0.670 

0.000 

0.000 

7.065 

0.000 

28404 

District 2 

41 

33 

1.216 

0.000 

0.815 

0.727 

1.796 

28460 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28572 

District 4 

69 

54 

0.931 

0.000 

1.679 

1.434 

0.000 

28649 

District 1 

5 

4 

1.140 

0.000 

0.000 

2.503 

0.000 

28649 

Lakes 
District 

12 

10 

0.869 

0.000 

1.563 

2.638 

0.000 

28656 

District 2 

10 

6 

0.787 

0.000 

1.222 

1.332 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

138   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

28656 

District 3 

26 

18 

1.019 

0.000 

0.824 

1.774 

0.000 

28656 

District 4 

15 

10 

1.053 

0.000 

1.134 

0.000 

0.000 

28658 

District 1 

23 

19 

1.040 

0.000 

0.269 

2.108 

1.982 

28658 

District 2 

19 

14 

1.012 

0.000 

0.873 

1.713 

0.000 

28658 

District 3 

21 

9 

1.097 

0.000 

0.000 

3.548 

0.000 

28658 

District 4 

110 

77 

1.079 

0.000 

0.442 

0.670 

0.750 

28658 

Lakes 
District 

14 

9 

1.103 

0.000 

0.868 

0.000 

0.000 

28738 

District 1 

16 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

District 4 

8 

1 

1.170 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

Lakes 
District 

16 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28761 

District 2 

18 

16 

1.033 

0.000 

0.917 

1.498 

0.000 

28820 

District 1 

10 

6 

1.013 

0.000 

1.701 

0.000 

0.000 

28820 

District 6 

121 

96 

1.060 

5.250 

0.713 

0.589 

1.750 

28854 

District 2 

15 

8 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

28868 

District 1 

3 

3 

0.507 

0.000 

1.701 

3.338 

0.000 

28868 

District 6 

33 

20 

1.004 

0.000 

1.244 

0.707 

0.000 

28919 

District 2 

17 

14 

1.180 

0.000 

0.873 

0.000 

4.233 

29112 

District 2 

12 

8 

2.065 

0.000 

0.306 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

139   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

29165 

District 6 

333 

21 

1.148 

0.000 

0.889 

0.000 

0.000 

29319 

District 4 

13 

12 

0.975 

0.000 

0.945 

2.151 

0.000 

29325 

District 4 

39 

17 

0.894 

0.000 

0.667 

3.036 

3.398 

29330 

District 3 

2 

2 

0.705 

0.000 

2.472 

0.000 

0.000 

29407 

District 2 

19 

9 

1.311 

0.000 

1.086 

0.000 

0.000 

29407 

District 3 

37 

10 

0.705 

0.000 

1.977 

0.000 

4.544 

29783 

District 1 

72 

47 

1.099 

0.000 

1.303 

0.000 

0.801 

29834 

District 2 

14 

5 

1.416 

0.000 

0.000 

3.197 

0.000 

29834 

District 3 

15 

3 

0.940 

0.000 

1.648 

0.000 

0.000 

29834 

District 4 

4 

4 

0.292 

0.000 

5.668 

0.000 

14.440 

29834 

Lakes 
District 

6 

3 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30050 

District 1 

4 

2 

0.760 

0.000 

2.552 

0.000 

0.000 

30050 

District 2 

73 

13 

0.545 

9.260 

1.128 

1.844 

0.000 

30050 

District 3 

48 

7 

1.209 

0.000 

0.706 

0.000 

0.000 

30050 

Lakes 
District 

5 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30053 

District 2 

18 

6 

0.787 

0.000 

0.000 

3.996 

4.938 

30147 

District 1 

18 

11 

0.967 

4.639 

0.464 

1.820 

0.000 

32001 

District 3 

5 

4 

1.058 

0.000 

0.000 

3.992 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

140   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
by District  

32026 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32033 

District 3 

2 

2 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32084 

District 3 

1 

1 

1.411 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32084 

District 4 

116 

75 

1.092 

0.000 

0.453 

0.688 

0.000 

32107 

District 3 

26 

18 

0.940 

0.000 

1.099 

0.887 

2.525 

32112 

District 1 

244 

145 

0.880 

1.408 

1.091 

1.243 

2.078 

32112 

District 2 

10 

4 

1.180 

0.000 

0.611 

1.998 

0.000 

32112 

District 3 

4 

2 

0.705 

0.000 

0.000 

0.000 

22.721 

32112 

District 4 

13 

13 

0.900 

0.000 

0.872 

0.000 

8.886 

32112 

Lakes 
District 

3 

1 

1.241 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32117 

District 2 

103 

80 

0.413 

3.009 

1.528 

1.099 

1.111 

32125 

District 1 

1 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32136 

District 1 

2 

1 

1.520 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32139 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

2.444 

0.000 

0.000 

32149 

District 2 

6 

2 

1.180 

0.000 

1.222 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Warnings 
by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

 
 
 

 

141   P A G E  

  

 

      

Appendix E. Post‐Stop Outcome – Arrest, Deputy‐District 
Comparison Ratio 
 

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

36 

District 1 

25 

3 

0.657 

0.000 

1.190 

2.186 

0.000 

483 

District 7 

77 

1 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

516 

District 4 

17 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

537 

District 1 

9 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

537 

Lakes 
District 

2 

1 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

692 

District 6 

103 

1 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

941 

District 7 

113 

5 

0.815 

3.533 

1.325 

0.000 

0.000 

996 

District 2 

39 

3 

1.189 

0.000 

0.651 

1.889 

0.000 

2041 

District 7 

42 

2 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2539 

District 3 

160 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2553 

District 2 

74 

4 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

2949 

District 3 

40 

4 

1.364 

0.000 

0.000 

2.500 

0.000 

2953 

District 3 

73 

4 

0.455 

0.000 

0.753 

2.500 

23.333 

3069 

District 7 

79 

1 

0.000 

0.000 

6.625 

0.000 

0.000 

3074 

District 1 

83 

11 

1.255 

2.136 

0.974 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

142   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

3074 

Lakes 
District 

75 

11 

1.046 

0.000 

0.776 

3.364 

0.000 

3074 

District 7 

2 

1 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3076 

District 1 

51 

16 

1.109 

0.000 

0.892 

0.820 

3.525 

3076 

District 4 

7 

3 

0.398 

0.000 

5.667 

0.000 

0.000 

3076 

Lakes 
District 

111 

23 

1.072 

0.000 

0.990 

0.000 

0.000 

3248 

District 1 

20 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3326 

District 7 

44 

2 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3439 

District 2 

88 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3466 

District 2 

25 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

3604 

District 1 

40 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3704 

District 4 

39 

2 

0.596 

0.000 

4.250 

0.000 

0.000 

3832 

District 1 

11 

3 

1.315 

0.000 

0.000 

2.186 

0.000 

3832 

District 2 

82 

9 

0.793 

0.000 

0.868 

1.889 

0.000 

3832 

District 3 

5 

2 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3832 

District 4 

3 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3911 

District 1 

50 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

3937 

District 2 

12 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

4299 

District 2 

482 

28 

1.147 

1.474 

0.976 

0.607 

5.161 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

143   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

4700 

District 2 

34 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

4700 

District 3 

201 

17 

1.176 

0.000 

1.063 

0.000 

0.000 

4700 

Lakes 
District 

27 

2 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5714 

District 2 

77 

4 

0.000 

0.000 

0.976 

2.833 

0.000 

6062 

District 6 

50 

1 

1.829 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6170 

District 1 

115 

10 

0.986 

4.700 

0.714 

0.656 

0.000 

6223 

District 4 

8 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6233 

District 1 

12 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

6233 

District 6 

44 

1 

1.829 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

District 2 

78 

2 

0.000 

0.000 

0.976 

2.833 

0.000 

6244 

District 3 

38 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

District 4 

5 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6244 

Lakes 
District 

11 

1 

0.000 

0.000 

2.846 

0.000 

0.000 

6308 

District 1 

6 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

6325 

District 1 

10 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 3 

4 

2 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 4 

215 

7 

0.852 

0.000 

2.429 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

144   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

7060 

Lakes 
District 

71 

3 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7070 

District 2 

56 

3 

0.000 

0.000 

1.302 

1.889 

0.000 

7274 

District 1 

27 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

7274 

District 6 

281 

14 

1.306 

0.000 

0.499 

0.914 

0.000 

7309 

District 2 

136 

8 

2.676 

0.000 

0.244 

0.708 

0.000 

7309 

District 3 

178 

13 

1.399 

0.000 

0.463 

0.000 

7.179 

7309 

District 4 

9 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7309 

Lakes 
District 

45 

1 

0.000 

0.000 

2.846 

0.000 

0.000 

7337 

District 4 

73 

14 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7559 

District 2 

4 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7682 

District 2 

69 

9 

0.793 

9.175 

0.434 

1.889 

0.000 

7696 

District 1 

4 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7696 

District 6 

68 

9 

1.422 

0.000 

0.388 

0.711 

0.000 

7872 

District 2 

181 

36 

1.784 

1.147 

0.759 

0.472 

0.000 

7872 

District 3 

31 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

7918 

District 2 

129 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7980 

District 3 

22 

1 

0.000 

0.000 

3.011 

0.000 

0.000 

8091 

District 7 

156 

2 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

145   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

8161 

District 1 

6 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

8161 

District 2 

4 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

8161 

District 4 

8 

3 

0.795 

0.000 

2.833 

0.000 

0.000 

8161 

District 6 

1 

1 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

8189 

District 1 

17 

3 

0.657 

7.833 

1.190 

0.000 

0.000 

8265 

District 1 

17 

2 

0.000 

0.000 

1.785 

3.279 

0.000 

8265 

District 2 

31 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

8598 

District 2 

27 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.667 

0.000 

8729 

District 3 

32 

3 

1.212 

0.000 

1.004 

0.000 

0.000 

8729 

Lakes 
District 

31 

5 

1.316 

0.000 

0.569 

0.000 

0.000 

8750 

District 3 

22 

4 

1.364 

0.000 

0.753 

0.000 

0.000 

8874 

District 1 

8 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

8874 

District 6 

128 

5 

0.731 

0.000 

2.095 

0.000 

0.000 

8936 

District 2 

17 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8960 

District 1 

68 

3 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8997 

District 2 

31 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

9058 

District 1 

83 

11 

1.076 

0.000 

0.974 

1.192 

0.000 

9316 

District 1 

108 

3 

1.315 

0.000 

1.190 

0.000 

0.000 

9329 

District 7 

51 

2 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

146   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

9360 

District 2 

79 

7 

1.019 

0.000 

1.116 

0.810 

0.000 

9453 

District 3 

65 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

10280 

District 7 

100 

3 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10303 

District 3 

21 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10318 

District 2 

16 

2 

0.000 

0.000 

0.976 

2.833 

0.000 

10809 

District 3 

55 

5 

0.364 

0.000 

1.204 

4.000 

0.000 

10821 

District 1 

71 

16 

1.479 

0.000 

0.446 

0.820 

0.000 

11010 

District 1 

58 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11205 

District 3 

113 

5 

0.364 

0.000 

2.409 

0.000 

0.000 

11234 

District 1 

42 

10 

1.578 

0.000 

0.714 

0.000 

0.000 

11234 

Lakes 
District 

108 

4 

0.411 

0.000 

2.135 

0.000 

0.000 

11511 

District 1 

18 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11511 

Lakes 
District 

4 

3 

1.096 

0.000 

0.949 

0.000 

0.000 

11625 

District 3 

153 

7 

1.299 

0.000 

0.860 

0.000 

0.000 

11692 

District 4 

137 

4 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11714 

District 2 

10 

2 

1.784 

0.000 

0.976 

0.000 

0.000 

11714 

District 3 

18 

7 

1.299 

0.000 

0.000 

1.429 

13.333 

11714 

District 4 

22 

2 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

147   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

11753 

District 3 

87 

19 

1.053 

0.000 

1.109 

0.526 

0.000 

11849 

District 2 

183 

4 

0.000 

0.000 

1.465 

1.417 

0.000 

11869 

District 6 

84 

1 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

12044 

District 3 

84 

7 

1.299 

0.000 

0.430 

1.429 

0.000 

12138 

District 3 

75 

2 

0.909 

0.000 

0.000 

5.000 

0.000 

12153 

District 1 

10 

3 

0.000 

0.000 

1.190 

4.372 

0.000 

12153 

District 6 

63 

16 

1.029 

0.000 

0.873 

1.200 

0.000 

12375 

District 2 

35 

6 

0.000 

0.000 

1.627 

0.944 

0.000 

12514 

District 2 

54 

3 

0.000 

0.000 

1.302 

0.000 

48.167 

12735 

District 1 

10 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 7 

71 

1 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13113 

District 7 

115 

2 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

District 4 

107 

3 

0.000 

0.000 

2.833 

22.667 

0.000 

13159 

Lakes 
District 

125 

3 

0.548 

0.000 

1.897 

0.000 

0.000 

13159 

District 7 

65 

2 

0.679 

0.000 

3.313 

0.000 

0.000 

13331 

District 1 

25 

2 

0.000 

0.000 

1.785 

3.279 

0.000 

13331 

District 2 

12 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

13331 

District 3 

254 

17 

0.749 

0.000 

1.063 

2.353 

0.000 

13579 

District 3 

38 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

148   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

13722 

District 1 

32 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

13722 

District 2 

175 

23 

1.396 

0.000 

0.679 

1.478 

0.000 

13946 

District 3 

18 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14241 

District 2 

178 

9 

1.586 

0.000 

1.085 

0.000 

0.000 

14271 

District 4 

34 

2 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14711 

District 1 

72 

4 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

14730 

District 1 

203 

5 

0.789 

0.000 

1.428 

1.312 

0.000 

14730 

District 6 

897 

25 

0.951 

0.000 

0.977 

1.280 

0.000 

14941 

District 2 

112 

3 

0.000 

13.762 

1.302 

0.000 

0.000 

14965 

District 3 

1 

1 

0.000 

0.000 

3.011 

0.000 

0.000 

15221 

District 2 

31 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15326 

District 6 

230 

6 

1.219 

0.000 

0.582 

1.067 

0.000 

15755 

District 4 

15 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15760 

District 1 

34 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

15760 

District 6 

115 

1 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

16293 

District 2 

23 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

16431 

District 1 

20 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16431 

District 6 

46 

2 

0.000 

0.000 

0.000 

6.400 

0.000 

16474 

District 3 

99 

2 

0.000 

0.000 

1.505 

5.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

149   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

16553 

District 3 

3 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

16563 

District 2 

31 

5 

2.141 

0.000 

0.391 

1.133 

0.000 

16667 

District 1 

9 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

16690 

District 4 

172 

4 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17071 

District 3 

47 

4 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

17217 

District 3 

452 

15 

1.091 

0.000 

0.803 

1.333 

0.000 

17295 

District 1 

15 

3 

1.315 

0.000 

0.000 

2.186 

0.000 

17433 

District 1 

71 

9 

0.219 

0.000 

1.983 

2.186 

0.000 

17456 

District 4 

16 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

34.000 

0.000 

17456 

District 7 

158 

16 

1.019 

1.104 

0.414 

2.208 

0.000 

17464 

District 1 

23 

8 

0.740 

2.938 

1.785 

0.000 

0.000 

17464 

District 6 

42 

4 

1.371 

0.000 

0.873 

0.000 

0.000 

17534 

District 1 

2 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17534 

District 4 

8 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

District 1 

9 

3 

0.657 

7.833 

0.000 

2.186 

0.000 

17800 

District 2 

35 

4 

0.892 

0.000 

0.976 

1.417 

0.000 

17800 

District 3 

31 

10 

0.727 

0.000 

1.505 

1.000 

0.000 

17800 

District 4 

17 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

Lakes 
District 

16 

1 

0.000 

0.000 

2.846 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

150   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

17842 

District 1 

22 

2 

0.986 

0.000 

0.000 

3.279 

0.000 

17842 

Lakes 
District 

11 

1 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 1 

17 

2 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 6 

121 

7 

1.045 

13.714 

0.997 

0.000 

0.000 

18131 

District 3 

32 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18340 

District 1 

4 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18521 

District 4 

59 

5 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18530 

District 2 

19 

1 

0.000 

41.286 

0.000 

0.000 

0.000 

18667 

District 4 

11 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18987 

District 4 

51 

6 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19310 

District 1 

49 

6 

0.000 

0.000 

1.785 

2.186 

9.400 

19343 

District 3 

194 

18 

1.111 

0.000 

0.836 

1.111 

0.000 

19415 

District 4 

4 

2 

0.596 

0.000 

4.250 

0.000 

0.000 

19529 

District 1 

245 

21 

0.657 

0.000 

1.530 

1.249 

2.686 

19640 

District 7 

238 

5 

0.815 

3.533 

1.325 

0.000 

0.000 

20059 

District 2 

58 

3 

1.189 

0.000 

1.302 

0.000 

0.000 

20106 

District 1 

10 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

20106 

Lakes 
District 

4 

1 

0.000 

0.000 

2.846 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

151   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

20401 

District 2 

158 

20 

1.070 

0.000 

0.879 

1.417 

0.000 

20401 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

3.011 

0.000 

0.000 

20415 

District 3 

330 

12 

1.212 

0.000 

0.753 

0.833 

0.000 

20466 

District 2 

17 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

20560 

District 1 

11 

3 

1.315 

0.000 

1.190 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

16 

0.969 

0.000 

0.531 

0.000 

8.500 

20692 

District 1 

41 

4 

0.493 

0.000 

0.892 

3.279 

0.000 

20784 

District 4 

9 

4 

0.895 

0.000 

2.125 

0.000 

0.000 

20891 

District 7 

96 

1 

0.000 

0.000 

6.625 

0.000 

0.000 

21282 

District 1 

7 

1 

0.000 

0.000 

3.570 

0.000 

0.000 

21282 

District 2 

26 

3 

0.000 

0.000 

0.651 

3.778 

0.000 

21282 

District 3 

17 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

21467 

District 1 

28 

2 

0.000 

11.750 

0.000 

3.279 

0.000 

21750 

District 6 

123 

2 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

21881 

District 6 

122 

3 

1.219 

0.000 

0.000 

2.133 

0.000 

22228 

District 1 

5 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22228 

District 2 

8 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

22228 

District 4 

4 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22228 

Lakes 
District 

19 

2 

0.822 

0.000 

1.423 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

152   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

22297 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.667 

0.000 

22297 

District 3 

22 

6 

1.515 

0.000 

0.000 

1.667 

0.000 

22304 

District 1 

32 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

56.400 

22304 

District 2 

16 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

22304 

District 3 

497 

39 

0.839 

7.179 

1.235 

0.769 

0.000 

22304 

District 4 

15 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22623 

District 4 

4 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22962 

District 7 

4 

1 

1.359 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23049 

District 3 

19 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

23105 

District 2 

8 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

23338 

District 3 

76 

3 

0.000 

0.000 

2.007 

3.333 

0.000 

23386 

District 3 

123 

11 

0.661 

0.000 

1.642 

0.909 

0.000 

23641 

District 1 

44 

6 

0.329 

0.000 

2.380 

1.093 

0.000 

23641 

District 2 

36 

11 

0.649 

0.000 

1.420 

0.515 

0.000 

23641 

District 4 

24 

5 

0.954 

0.000 

1.700 

0.000 

0.000 

23641 

Lakes 
District 

19 

2 

0.000 

37.000 

1.423 

0.000 

0.000 

23853 

District 2 

76 

3 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

24056 

District 2 

35 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

24085 

District 3 

63 

6 

0.909 

0.000 

1.004 

1.667 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

153   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

24361 

District 1 

5 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24361 

Lakes 
District 

2 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

37.000 

0.000 

24525 

Lakes 
District 

64 

2 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24674 

District 2 

89 

5 

1.427 

0.000 

0.781 

1.133 

0.000 

24963 

District 1 

14 

2 

0.986 

0.000 

0.000 

0.000 

28.200 

25046 

District 1 

5 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

25046 

District 2 

2 

1 

3.568 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25234 

District 7 

72 

2 

0.679 

0.000 

3.313 

0.000 

0.000 

25248 

District 6 

17 

1 

0.000 

0.000 

3.491 

0.000 

0.000 

25535 

District 4 

42 

2 

0.000 

0.000 

8.500 

0.000 

0.000 

25886 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

3.011 

0.000 

0.000 

25886 

District 4 

177 

1 

0.000 

0.000 

8.500 

0.000 

0.000 

26121 

District 2 

90 

19 

0.751 

2.173 

0.925 

1.491 

0.000 

26634 

District 4 

45 

4 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26796 

District 7 

100 

4 

0.679 

0.000 

1.656 

4.417 

0.000 

26947 

District 6 

24 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

6.400 

0.000 

27173 

District 3 

4 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27173 

District 4 

3 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

154   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

27188 

District 1 

37 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27236 

District 1 

50 

8 

0.740 

0.000 

1.785 

0.820 

0.000 

27236 

District 6 

460 

79 

0.972 

1.215 

1.016 

1.053 

0.000 

27327 

District 2 

94 

8 

0.000 

0.000 

1.220 

2.125 

0.000 

27537 

District 1 

39 

1 

0.000 

23.500 

0.000 

0.000 

0.000 

27537 

District 6 

41 

3 

0.610 

0.000 

2.327 

0.000 

0.000 

27690 

District 1 

11 

2 

0.986 

0.000 

0.000 

3.279 

0.000 

27704 

District 3 

26 

1 

0.000 

0.000 

3.011 

0.000 

0.000 

27876 

District 2 

143 

7 

0.000 

0.000 

1.674 

0.810 

0.000 

27996 

District 4 

84 

8 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28286 

District 1 

109 

18 

1.315 

0.000 

0.992 

0.364 

0.000 

28286 

Lakes 
District 

11 

2 

0.822 

0.000 

1.423 

0.000 

0.000 

28404 

District 2 

41 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

28572 

District 4 

69 

5 

0.954 

0.000 

1.700 

0.000 

0.000 

28649 

Lakes 
District 

12 

1 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28656 

District 3 

26 

1 

1.818 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28656 

District 4 

15 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

District 2 

19 

3 

1.189 

0.000 

1.302 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

155   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

28658 

District 3 

21 

3 

0.606 

0.000 

1.004 

3.333 

0.000 

28658 

District 4 

110 

5 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

Lakes 
District 

14 

1 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

District 1 

16 

4 

1.479 

0.000 

0.892 

0.000 

0.000 

28738 

Lakes 
District 

16 

2 

0.822 

0.000 

1.423 

0.000 

0.000 

28820 

District 6 

121 

3 

1.219 

0.000 

0.000 

2.133 

0.000 

28868 

District 6 

33 

1 

1.829 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29165 

District 6 

333 

5 

1.097 

0.000 

1.396 

0.000 

0.000 

29319 

District 4 

13 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

10.000 

0.000 

29325 

District 4 

39 

5 

0.954 

0.000 

0.000 

6.800 

0.000 

29407 

District 3 

37 

4 

1.364 

0.000 

0.753 

0.000 

0.000 

29783 

District 1 

72 

11 

1.434 

0.000 

0.649 

0.596 

0.000 

29834 

District 2 

14 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

29834 

District 3 

15 

2 

0.909 

0.000 

1.505 

0.000 

0.000 

30050 

District 1 

4 

1 

1.972 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

30050 

District 2 

73 

5 

0.714 

0.000 

1.562 

0.000 

0.000 

30050 

District 3 

48 

3 

1.212 

0.000 

1.004 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

156   P A G E  

  

 

      

Deputy ID 

District 

Deputy's 
Total Stops 
By District 

30147 

District 1 

18 

2 

0.986 

0.000 

1.785 

0.000 

0.000 

32012 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

32017 

District 4 

1 

1 

1.193 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32084 

District 4 

116 

7 

1.023 

0.000 

1.214 

0.000 

0.000 

32112 

District 1 

244 

21 

0.751 

4.476 

0.000 

2.811 

0.000 

32112 

District 2 

10 

2 

0.000 

0.000 

0.976 

2.833 

0.000 

32112 

Lakes 
District 

3 

1 

1.644 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32139 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.953 

0.000 

0.000 

Deputy's 
Arrests by 
District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

 
 

 

157   P A G E  

  

 

      

Appendix F. Post‐Stop Outcome – Search, Deputy‐District 
Comparison Ratio 
 
Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

36 

District 1 

25 

4 

1.011 

0.000 

0.892 

1.379 

0.000 

941 

District 7 

113 

4 

0.722 

3.250 

1.300 

0.000 

0.000 

996 

District 2 

39 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2041 

District 7 

42 

1 

1.444 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2306 

District 3 

60 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

2539 

District 3 

160 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

2553 

District 2 

74 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

2953 

District 3 

73 

3 

0.652 

0.000 

0.000 

2.854 

15.222 

2977 

District 2 

67 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.238 

0.000 

3069 

District 7 

79 

1 

0.000 

0.000 

5.200 

0.000 

0.000 

3074 

District 1 

83 

10 

1.213 

2.600 

1.071 

0.000 

0.000 

3074 

Lakes 
District 

75 

6 

1.159 

0.000 

0.889 

0.000 

0.000 

3074 

District 7 

2 

1 

1.444 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3076 

District 1 

51 

7 

1.156 

0.000 

0.510 

1.576 

0.000 

3076 

District 4 

7 

1 

0.000 

0.000 

7.273 

0.000 

0.000 

158   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

3076 

Lakes 
District 

111 

14 

0.994 

0.000 

1.143 

0.000 

0.000 

3248 

District 1 

20 

3 

1.348 

0.000 

1.190 

0.000 

0.000 

3466 

District 2 

25 

3 

0.000 

0.000 

1.183 

0.000 

18.333 

3487 

District 2 

20 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3704 

District 4 

39 

1 

0.000 

0.000 

7.273 

0.000 

0.000 

3746 

District 3 

31 

2 

0.000 

0.000 

1.427 

4.281 

0.000 

3832 

District 1 

11 

2 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3832 

District 2 

82 

7 

0.714 

0.000 

0.760 

2.245 

0.000 

3832 

District 3 

5 

2 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3832 

District 4 

3 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4299 

District 2 

482 

7 

3.571 

5.238 

0.253 

0.000 

0.000 

4700 

District 2 

34 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

4700 

District 3 

201 

9 

1.305 

0.000 

0.951 

0.000 

0.000 

4700 

Lakes 
District 

27 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5502 

District 3 

21 

2 

0.979 

0.000 

0.000 

0.000 

22.833 

5714 

District 2 

77 

6 

0.000 

0.000 

1.183 

1.746 

0.000 

6170 

District 1 

115 

4 

1.517 

0.000 

0.892 

0.000 

0.000 

6170 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

159   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

6223 

District 4 

8 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6233 

District 1 

12 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

6325 

District 1 

10 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 4 

215 

6 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

Lakes 
District 

71 

3 

1.159 

0.000 

0.889 

0.000 

0.000 

7274 

District 6 

281 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

9.200 

0.000 

7309 

District 1 

1 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

7309 

District 2 

136 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7309 

District 3 

178 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7309 

Lakes 
District 

45 

1 

0.000 

0.000 

2.667 

0.000 

0.000 

7323 

District 1 

9 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7337 

District 4 

73 

14 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7559 

District 2 

4 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7682 

District 2 

69 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.238 

0.000 

7696 

District 6 

68 

1 

1.704 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7872 

District 2 

181 

4 

1.250 

0.000 

1.331 

0.000 

0.000 

7980 

District 3 

22 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

8161 

District 4 

8 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

160   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

8189 

District 1 

17 

5 

0.809 

5.200 

1.427 

0.000 

0.000 

8265 

District 2 

31 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

8598 

District 2 

27 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.238 

0.000 

8729 

District 1 

4 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.515 

0.000 

8729 

District 3 

32 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8729 

Lakes 
District 

31 

2 

0.870 

0.000 

1.333 

0.000 

0.000 

8750 

District 3 

22 

4 

1.468 

0.000 

0.714 

0.000 

0.000 

8874 

District 1 

8 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

8874 

District 6 

128 

4 

0.852 

0.000 

1.643 

0.000 

0.000 

8936 

District 2 

17 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8960 

District 1 

68 

2 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9058 

District 1 

83 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9316 

District 1 

108 

2 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9360 

District 2 

79 

3 

1.667 

0.000 

0.591 

1.746 

0.000 

10280 

District 7 

100 

1 

0.000 

13.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10318 

District 2 

16 

2 

0.000 

0.000 

0.887 

2.619 

0.000 

10809 

District 3 

55 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

10821 

District 1 

71 

8 

1.517 

0.000 

0.892 

0.000 

0.000 

11010 

District 1 

58 

3 

1.348 

0.000 

1.190 

0.000 

0.000 

161   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

11205 

District 3 

113 

4 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

11234 

Lakes 
District 

108 

2 

0.000 

0.000 

2.667 

0.000 

0.000 

11511 

District 1 

18 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11625 

District 3 

153 

4 

1.468 

0.000 

0.714 

0.000 

0.000 

11692 

District 4 

137 

3 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11753 

District 3 

87 

12 

1.142 

0.000 

0.951 

0.714 

0.000 

12138 

District 3 

75 

2 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12153 

District 1 

10 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

12153 

District 6 

63 

3 

1.704 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12514 

District 2 

54 

2 

0.000 

0.000 

0.887 

0.000 

27.500 

12735 

District 1 

10 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 7 

71 

2 

1.444 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13113 

District 7 

115 

1 

1.444 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

District 4 

107 

2 

0.000 

0.000 

7.273 

0.000 

0.000 

13159 

Lakes 
District 

125 

2 

0.870 

0.000 

1.333 

0.000 

0.000 

13331 

District 1 

25 

3 

0.000 

0.000 

1.190 

3.677 

0.000 

13331 

District 2 

12 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

13331 

District 3 

254 

12 

0.652 

0.000 

0.951 

2.854 

0.000 

162   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

13722 

District 1 

32 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13722 

District 2 

175 

10 

1.500 

0.000 

0.887 

1.048 

0.000 

13722 

District 3 

5 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

8.563 

0.000 

13946 

District 3 

18 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

14711 

District 1 

72 

7 

0.578 

0.000 

2.549 

0.000 

0.000 

14730 

District 1 

203 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.515 

0.000 

14730 

District 6 

897 

8 

1.065 

0.000 

0.821 

1.150 

0.000 

14772 

District 2 

3 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14941 

District 2 

112 

2 

0.000 

18.333 

0.000 

2.619 

0.000 

15221 

District 2 

31 

1 

5.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15326 

District 6 

230 

2 

1.704 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15755 

District 4 

15 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15760 

District 1 

34 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16293 

District 2 

23 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

16474 

District 3 

99 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

16553 

District 3 

3 

2 

0.979 

0.000 

1.427 

0.000 

0.000 

16563 

District 2 

31 

4 

2.500 

0.000 

0.444 

1.310 

0.000 

16667 

District 1 

9 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.515 

0.000 

16690 

District 4 

172 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

163   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

17071 

District 3 

47 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17217 

District 3 

452 

11 

0.890 

0.000 

1.038 

1.557 

0.000 

17295 

District 1 

15 

2 

1.011 

0.000 

0.000 

2.758 

0.000 

17433 

District 1 

71 

6 

0.337 

0.000 

1.784 

1.838 

0.000 

17456 

District 4 

16 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

80.000 

0.000 

17456 

District 7 

158 

7 

1.238 

0.000 

0.743 

0.000 

0.000 

17464 

District 1 

23 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

17464 

District 6 

42 

4 

1.278 

0.000 

0.821 

0.000 

0.000 

17800 

District 1 

9 

2 

1.011 

0.000 

0.000 

2.758 

0.000 

17800 

District 2 

35 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

17800 

District 3 

31 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

17800 

District 4 

17 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17800 

Lakes 
District 

16 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

40.000 

17997 

District 1 

17 

2 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 6 

121 

3 

1.704 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18131 

District 3 

32 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18521 

District 4 

59 

2 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18667 

District 4 

11 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18987 

District 4 

51 

4 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

164   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

19310 

District 1 

49 

6 

0.000 

0.000 

2.379 

1.838 

0.000 

19343 

District 3 

194 

5 

1.174 

0.000 

1.142 

0.000 

0.000 

19415 

District 4 

4 

2 

0.606 

0.000 

3.636 

0.000 

0.000 

19529 

District 1 

245 

11 

0.735 

0.000 

1.622 

1.003 

0.000 

20059 

District 2 

58 

3 

1.667 

0.000 

1.183 

0.000 

0.000 

20106 

District 1 

10 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

20399 

District 2 

65 

2 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

20401 

District 2 

158 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

20401 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

2.854 

0.000 

0.000 

20415 

District 3 

330 

8 

0.979 

0.000 

1.427 

0.000 

0.000 

20466 

District 2 

17 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

20560 

District 1 

11 

2 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

7 

0.693 

0.000 

1.039 

0.000 

11.429 

20692 

District 1 

41 

3 

0.674 

0.000 

0.000 

3.677 

0.000 

20784 

District 4 

9 

2 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20891 

District 7 

96 

1 

0.000 

0.000 

5.200 

0.000 

0.000 

21282 

District 2 

26 

2 

0.000 

0.000 

0.887 

2.619 

0.000 

21282 

District 3 

17 

2 

0.979 

0.000 

1.427 

0.000 

0.000 

21467 

District 1 

28 

2 

0.000 

13.000 

0.000 

2.758 

0.000 

165   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

21750 

District 6 

123 

1 

0.000 

0.000 

3.286 

0.000 

0.000 

22228 

District 2 

8 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.238 

0.000 

22228 

District 4 

4 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22297 

District 3 

22 

5 

1.566 

0.000 

0.000 

1.713 

0.000 

22304 

District 3 

497 

9 

1.305 

0.000 

0.317 

1.903 

0.000 

22623 

District 4 

4 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22962 

District 7 

4 

1 

1.444 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23049 

District 3 

19 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23338 

District 3 

76 

4 

0.489 

0.000 

1.427 

2.141 

0.000 

23386 

District 3 

123 

9 

0.652 

0.000 

1.586 

0.951 

0.000 

23641 

District 1 

44 

4 

0.000 

0.000 

2.676 

1.379 

0.000 

23641 

District 2 

36 

5 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

23641 

District 4 

24 

3 

0.808 

0.000 

2.424 

0.000 

0.000 

23853 

District 2 

76 

2 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

24056 

District 2 

35 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

24085 

District 3 

63 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24361 

Lakes 
District 

2 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

40.000 

0.000 

24525 

Lakes 
District 

64 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

166   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

24674 

District 2 

89 

2 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

24963 

District 1 

14 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

182.000 

25046 

District 1 

5 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

25234 

District 7 

72 

3 

0.963 

0.000 

1.733 

0.000 

0.000 

25248 

District 6 

17 

1 

0.000 

0.000 

3.286 

0.000 

0.000 

25535 

District 4 

42 

2 

0.000 

0.000 

7.273 

0.000 

0.000 

25628 

District 1 

84 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

26121 

District 2 

90 

3 

0.000 

12.222 

0.591 

1.746 

0.000 

26634 

District 4 

45 

3 

0.808 

0.000 

2.424 

0.000 

0.000 

26796 

District 7 

100 

3 

0.963 

0.000 

0.000 

8.667 

0.000 

27199 

District 3 

30 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27236 

District 1 

50 

2 

0.000 

0.000 

1.784 

2.758 

0.000 

27236 

District 6 

460 

14 

0.730 

0.000 

1.173 

1.971 

0.000 

27327 

District 2 

94 

6 

0.000 

0.000 

0.887 

2.619 

0.000 

27537 

District 6 

41 

2 

0.000 

0.000 

3.286 

0.000 

0.000 

27690 

District 1 

11 

1 

2.022 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27876 

District 2 

143 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

27996 

District 4 

84 

6 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28010 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

167   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

28286 

District 1 

109 

25 

1.375 

0.000 

0.714 

0.662 

0.000 

28286 

Lakes 
District 

11 

2 

0.870 

0.000 

1.333 

0.000 

0.000 

28404 

District 2 

41 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

28572 

District 4 

69 

3 

0.808 

0.000 

2.424 

0.000 

0.000 

28649 

Lakes 
District 

12 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28656 

District 2 

10 

2 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

28656 

District 3 

26 

2 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

District 2 

19 

3 

1.667 

0.000 

1.183 

0.000 

0.000 

28658 

District 3 

21 

2 

0.979 

0.000 

1.427 

0.000 

0.000 

28658 

District 4 

110 

2 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

Lakes 
District 

14 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

District 1 

16 

2 

1.011 

0.000 

1.784 

0.000 

0.000 

28738 

Lakes 
District 

16 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28820 

District 6 

121 

2 

1.704 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29319 

District 4 

13 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

8.563 

0.000 

29325 

District 4 

39 

3 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

168   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Searches  
by District  by District 

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

29407 

District 3 

37 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29783 

District 1 

72 

11 

1.471 

0.000 

0.649 

0.501 

0.000 

30050 

District 2 

73 

3 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

30147 

District 1 

18 

1 

0.000 

0.000 

3.569 

0.000 

0.000 

32017 

District 4 

1 

1 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32084 

District 4 

116 

2 

1.212 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32107 

District 3 

26 

1 

1.957 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 1 

244 

21 

0.770 

4.952 

0.170 

2.101 

0.000 

32112 

District 2 

10 

2 

0.000 

0.000 

0.887 

2.619 

0.000 

32112 

District 3 

4 

3 

0.000 

0.000 

1.903 

0.000 

15.222 

32112 

Lakes 
District 

3 

1 

1.739 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32139 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.774 

0.000 

0.000 

 
 
 

 

169   P A G E  

  

 

      

Appendix G. Post‐Stop Outcome – Contraband, Deputy‐District 
Comparison Ratio 
 
Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

36 

District 1 

25 

3 

0.661 

0.000 

2.760 

0.000 

0.000 

692 

District 6 

103 

2 

0.780 

0.000 

2.589 

0.000 

0.000 

941 

District 7 

113 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

996 

District 2 

39 

2 

0.000 

0.000 

0.933 

2.211 

0.000 

2306 

District 3 

60 

2 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

2539 

District 3 

160 

2 

1.000 

0.000 

1.341 

0.000 

0.000 

2553 

District 2 

74 

2 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

2949 

District 3 

40 

2 

1.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22.800 

2953 

District 3 

73 

2 

1.000 

0.000 

0.000 

5.182 

0.000 

3074 

District 1 

83 

11 

1.082 

4.291 

0.753 

0.511 

0.000 

3074 

Lakes 
District 

75 

3 

0.833 

0.000 

0.000 

2.500 

0.000 

3074 

District 7 

2 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3076 

District 1 

51 

2 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3248 

District 1 

20 

2 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3439 

District 2 

88 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

170   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

3604 

District 1 

40 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

3704 

District 4 

39 

2 

0.587 

0.000 

5.083 

0.000 

0.000 

3746 

District 3 

31 

3 

1.333 

0.000 

0.894 

0.000 

0.000 

3832 

District 2 

82 

4 

0.000 

0.000 

1.400 

1.105 

0.000 

4299 

District 2 

482 

4 

3.938 

0.000 

0.000 

0.000 

21.000 

4497 

District 7 

296 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4542 

District 1 

24 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

4542 

District 6 

138 

1 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

4700 

District 3 

201 

6 

1.333 

0.000 

0.894 

0.000 

0.000 

5502 

District 3 

21 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

5714 

District 2 

77 

2 

0.000 

0.000 

0.933 

2.211 

0.000 

6170 

District 1 

115 

8 

1.239 

5.900 

0.000 

0.702 

0.000 

6233 

District 6 

44 

1 

0.000 

0.000 

5.179 

0.000 

0.000 

6244 

Lakes 
District 

11 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

7.500 

0.000 

6325 

District 1 

10 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 3 

4 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7060 

District 4 

215 

9 

0.782 

0.000 

2.259 

6.778 

0.000 

7060 

Lakes 
District 

71 

3 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

171   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

7070 

District 2 

56 

2 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

7274 

District 6 

281 

11 

0.709 

8.788 

0.942 

1.255 

0.000 

7309 

District 3 

178 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7323 

District 1 

9 

5 

0.397 

4.720 

0.000 

2.248 

5.900 

7337 

District 4 

73 

4 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7559 

District 2 

4 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7682 

District 2 

69 

5 

1.050 

0.000 

1.120 

0.884 

0.000 

7696 

District 1 

4 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7696 

District 6 

68 

21 

1.411 

0.000 

0.247 

0.329 

0.000 

7872 

District 2 

181 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

7872 

District 3 

31 

1 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

7918 

District 2 

129 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8091 

District 7 

156 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8161 

District 3 

9 

1 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

8189 

District 1 

17 

2 

0.992 

0.000 

2.070 

0.000 

0.000 

8265 

District 1 

17 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

8729 

Lakes 
District 

31 

1 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8750 

District 3 

22 

5 

1.200 

0.000 

0.536 

0.000 

9.120 

8874 

District 6 

128 

4 

0.780 

0.000 

2.589 

0.000 

0.000 

172   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

8960 

District 1 

68 

2 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

8997 

District 3 

28 

2 

1.000 

0.000 

1.341 

0.000 

0.000 

9058 

District 1 

83 

13 

0.915 

0.000 

0.955 

1.729 

0.000 

9316 

District 1 

108 

5 

0.793 

0.000 

0.828 

1.124 

5.900 

9360 

District 2 

79 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

9453 

District 3 

65 

1 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

10303 

District 4 

9 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

10318 

District 2 

16 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

4.421 

0.000 

10809 

District 3 

55 

2 

1.000 

0.000 

1.341 

0.000 

0.000 

10821 

District 1 

71 

13 

1.678 

0.000 

0.318 

0.432 

0.000 

11010 

District 1 

58 

5 

0.397 

0.000 

0.828 

3.371 

0.000 

11205 

District 3 

113 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11234 

District 1 

42 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11625 

District 3 

153 

4 

1.500 

0.000 

0.671 

0.000 

0.000 

11692 

District 4 

137 

2 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

11753 

District 3 

87 

8 

1.250 

0.000 

0.671 

1.295 

0.000 

12044 

District 3 

84 

4 

1.500 

0.000 

0.671 

0.000 

0.000 

12138 

District 3 

75 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12153 

District 6 

63 

4 

1.169 

0.000 

1.295 

0.000 

0.000 

173   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

12735 

District 1 

10 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

12735 

District 7 

71 

5 

1.127 

0.000 

0.000 

1.240 

0.000 

13113 

District 7 

115 

2 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13159 

District 7 

65 

1 

0.000 

0.000 

31.000 

0.000 

0.000 

13331 

District 1 

25 

3 

0.661 

0.000 

1.380 

1.873 

0.000 

13331 

District 3 

254 

15 

0.800 

0.000 

1.073 

2.073 

0.000 

13331 

District 4 

5 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

13722 

District 2 

175 

10 

1.575 

0.000 

0.747 

1.326 

0.000 

13946 

District 3 

18 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14241 

District 2 

178 

2 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

14711 

District 1 

72 

2 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14730 

District 1 

203 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

14730 

District 6 

897 

1 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14772 

District 2 

3 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

14941 

District 2 

112 

1 

0.000 

28.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15326 

District 1 

6 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

15326 

District 6 

230 

6 

1.039 

0.000 

0.000 

2.302 

0.000 

15755 

District 4 

15 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15760 

District 1 

34 

7 

0.850 

0.000 

1.183 

0.803 

4.214 

174   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

15760 

District 6 

115 

11 

0.709 

0.000 

1.412 

1.883 

0.000 

16293 

District 2 

23 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

16431 

District 6 

46 

2 

0.780 

0.000 

0.000 

3.452 

0.000 

16474 

District 3 

99 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16563 

District 2 

31 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

4.421 

0.000 

16667 

District 1 

9 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.619 

0.000 

16687 

District 3 

48 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16690 

District 4 

172 

2 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

16996 

District 2 

82 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

17071 

District 3 

47 

4 

1.500 

0.000 

0.671 

0.000 

0.000 

17217 

District 3 

452 

16 

1.250 

0.000 

0.671 

1.295 

0.000 

17295 

District 1 

15 

2 

0.992 

0.000 

0.000 

2.810 

0.000 

17433 

District 1 

71 

7 

0.000 

0.000 

2.957 

1.605 

0.000 

17456 

District 1 

9 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

5.619 

0.000 

17456 

District 7 

158 

15 

0.752 

2.067 

0.000 

1.653 

0.000 

17464 

District 1 

23 

4 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17464 

District 6 

42 

1 

0.000 

0.000 

5.179 

0.000 

0.000 

17800 

District 1 

9 

2 

0.992 

0.000 

0.000 

2.810 

0.000 

17800 

District 2 

35 

2 

0.000 

0.000 

0.933 

2.211 

0.000 

175   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

17800 

District 3 

31 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

17997 

District 1 

17 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

17997 

District 6 

121 

1 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18521 

District 4 

59 

7 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18561 

District 7 

39 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

18987 

District 4 

51 

4 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19065 

District 3 

1 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19310 

District 1 

49 

13 

0.610 

0.000 

1.592 

1.729 

0.000 

19343 

District 3 

194 

3 

1.333 

0.000 

0.894 

0.000 

0.000 

19415 

District 4 

4 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

19529 

District 1 

245 

41 

0.726 

0.000 

1.818 

0.822 

1.439 

20059 

District 2 

58 

1 

5.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20415 

District 3 

330 

13 

1.077 

0.000 

1.032 

0.797 

0.000 

20466 

District 3 

29 

1 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

20560 

District 1 

11 

2 

0.992 

0.000 

2.070 

0.000 

0.000 

20560 

District 4 

134 

10 

0.821 

0.000 

1.017 

0.000 

6.100 

20692 

District 1 

41 

4 

1.487 

0.000 

1.035 

0.000 

0.000 

20784 

District 4 

9 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

21213 

District 7 

54 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

176   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

21282 

District 2 

26 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

21282 

District 3 

17 

3 

1.333 

0.000 

0.894 

0.000 

0.000 

21881 

District 6 

122 

2 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22228 

District 4 

4 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22297 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

4.421 

0.000 

22297 

District 3 

22 

5 

1.600 

0.000 

0.000 

2.073 

0.000 

22304 

District 1 

32 

3 

0.000 

0.000 

1.380 

0.000 

19.667 

22304 

District 2 

16 

2 

0.000 

0.000 

0.933 

2.211 

0.000 

22304 

District 3 

497 

88 

0.795 

2.591 

1.189 

1.060 

1.555 

22304 

District 4 

15 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

22623 

District 4 

4 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

23338 

District 3 

76 

2 

1.000 

0.000 

1.341 

0.000 

0.000 

23386 

District 3 

123 

7 

0.857 

0.000 

1.150 

1.481 

0.000 

23641 

District 1 

44 

4 

0.496 

0.000 

2.070 

1.405 

0.000 

23641 

District 2 

36 

5 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

23641 

District 4 

24 

1 

0.000 

0.000 

10.167 

0.000 

0.000 

23853 

District 2 

76 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

24085 

District 3 

63 

3 

1.333 

0.000 

0.894 

0.000 

0.000 

24361 

District 1 

5 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

177   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

24525 

Lakes 
District 

64 

2 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

24674 

District 2 

89 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

24917 

District 3 

14 

2 

0.000 

0.000 

0.000 

10.364 

0.000 

24963 

District 1 

14 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29.500 

25046 

District 1 

5 

1 

0.000 

0.000 

4.140 

0.000 

0.000 

25234 

District 7 

72 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25248 

District 6 

17 

2 

0.780 

0.000 

2.589 

0.000 

0.000 

25628 

District 1 

84 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

25886 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

26121 

District 2 

90 

7 

0.750 

8.000 

0.800 

0.632 

0.000 

26355 

District 4 

4 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26634 

District 4 

45 

1 

0.000 

0.000 

10.167 

0.000 

0.000 

26796 

District 7 

100 

1 

1.409 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

26947 

District 6 

24 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

6.905 

0.000 

27236 

District 1 

50 

8 

1.487 

0.000 

0.518 

0.702 

0.000 

27236 

District 6 

460 

66 

0.969 

0.732 

1.098 

1.046 

0.000 

27327 

District 2 

94 

7 

0.000 

0.000 

1.333 

1.263 

0.000 

27537 

District 1 

39 

4 

0.496 

11.800 

1.035 

0.000 

0.000 

27537 

District 6 

41 

1 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

178   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

27671 

District 3 

20 

2 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

27690 

District 1 

11 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

27876 

District 2 

143 

3 

0.000 

0.000 

1.244 

1.474 

0.000 

28214 

District 3 

2 

1 

0.000 

0.000 

2.682 

0.000 

0.000 

28286 

District 1 

109 

18 

1.432 

0.000 

0.230 

1.249 

0.000 

28286 

Lakes 
District 

11 

1 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28656 

District 2 

10 

2 

0.000 

0.000 

0.933 

2.211 

0.000 

28658 

District 4 

110 

4 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28658 

Lakes 
District 

14 

1 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

District 1 

16 

1 

1.983 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28738 

Lakes 
District 

16 

1 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

28820 

District 6 

121 

3 

1.039 

0.000 

1.726 

0.000 

0.000 

28868 

District 6 

33 

2 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29165 

District 6 

333 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

6.905 

0.000 

29319 

District 4 

13 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29325 

District 3 

3 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

10.364 

0.000 

29325 

District 4 

39 

4 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

179   P A G E  

  

 

Deputy's 
Deputy's 
Total Stops   Seizures by 
by District 
District  

      

Ratio  
for Whites 

Ratio for  
Native 
Americans 

Ratio for  
Hispanics 

Ratio for  
Blacks 

Ratio for  
Asians 

Deputy ID 

District 

29407 

District 2 

19 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

4.421 

0.000 

29407 

District 3 

37 

2 

2.000 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

29783 

District 1 

72 

5 

1.587 

0.000 

0.000 

1.124 

0.000 

30050 

District 2 

73 

2 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

30050 

District 3 

48 

4 

0.500 

0.000 

2.012 

0.000 

0.000 

30050 

Lakes 
District 

5 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

15.000 

30053 

District 2 

18 

2 

2.625 

0.000 

0.933 

0.000 

0.000 

32084 

District 4 

116 

1 

1.173 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 1 

244 

18 

1.102 

3.933 

0.230 

1.249 

0.000 

32112 

District 2 

10 

1 

0.000 

0.000 

0.000 

4.421 

0.000 

32112 

Lakes 
District 

3 

1 

1.250 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32112 

District 6 

1 

1 

1.559 

0.000 

0.000 

0.000 

0.000 

32139 

District 2 

1 

1 

0.000 

0.000 

1.867 

0.000 

0.000 

 
  
 

 

180   P A G E  

  

 

      

Appendix H. Random Effect Models Length of Stop 
 
Deputy ID 
28 
36 
371 
483 
516 
537 
692 
941 
996 
1561 
1907 
1980 
2041 
2306 
2539 
2553 
2571 
2618 
2949 
2953 
2969 
2977 
3069 
3074 
3076 
3248 
3326 
3439 
3466 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 

Significantly Below the Mean 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 

181   P A G E  

  

 

Deputy ID 
3487 
3506 
3587 
3604 
3704 
3727 
3746 
3832 
3911 
3937 
3983 
4277 
4299 
4401 
4497 
4542 
4700 
4780 
4926 
5266 
5293 
5502 
5529 
5669 
5714 
5721 
5947 
6062 
6170 
6223 
6233 
6244 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 

182   P A G E  

  

 

Deputy ID 
6308 
6325 
6619 
6951 
7060 
7070 
7096 
7274 
7309 
7323 
7337 
7559 
7682 
7696 
7750 
7754 
7872 
7883 
7918 
7980 
7984 
7994 
8091 
8161 
8189 
8257 
8265 
8598 
8729 
8750 
8757 
8874 

Significantly Above the Mean  
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 

183   P A G E  

  

 

Deputy ID 
8898 
8921 
8936 
8960 
8997 
9058 
9132 
9316 
9329 
9360 
9453 
9585 
10080 
10088 
10280 
10303 
10318 
10719 
10809 
10821 
10996 
11010 
11019 
11088 
11205 
11234 
11511 
11625 
11692 
11714 
11753 
11826 

Significantly Above the Mean  
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

184   P A G E  

  

 

Deputy ID 
11849 
11869 
12042 
12044 
12069 
12138 
12153 
12327 
12375 
12418 
12495 
12514 
12609 
12735 
13113 
13135 
13159 
13160 
13331 
13558 
13579 
13636 
13722 
13946 
14200 
14241 
14271 
14298 
14505 
14604 
14711 
14730 

Significantly Above the Mean  
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
0 
0 

185   P A G E  

  

 

Deputy ID 
14772 
14941 
14965 
15124 
15139 
15221 
15326 
15755 
15760 
15761 
15820 
15899 
16078 
16293 
16369 
16431 
16474 
16553 
16563 
16667 
16672 
16687 
16690 
16905 
16996 
17071 
17217 
17295 
17433 
17456 
17464 
17534 

Significantly Above the Mean  
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 

186   P A G E  

  

 

Deputy ID 
17629 
17800 
17809 
17842 
17997 
18131 
18247 
18340 
18521 
18530 
18532 
18561 
18667 
18930 
18987 
19065 
19140 
19199 
19310 
19343 
19415 
19529 
19640 
19659 
20018 
20059 
20064 
20066 
20086 
20106 
20399 
20401 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
1 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
1 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
1 

187   P A G E  

  

 

Deputy ID 
20415 
20466 
20560 
20692 
20771 
20784 
20891 
21213 
21282 
21467 
21750 
21881 
22228 
22266 
22297 
22304 
22405 
22445 
22492 
22533 
22623 
22962 
23047 
23049 
23105 
23338 
23361 
23386 
23436 
23493 
23641 
23710 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
1 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
1 
0 

188   P A G E  

  

 

Deputy ID 
23853 
24056 
24085 
24361 
24525 
24674 
24742 
24917 
24931 
24963 
24978 
25046 
25234 
25248 
25471 
25535 
25628 
25886 
26121 
26165 
26355 
26527 
26634 
26796 
26947 
27173 
27188 
27198 
27199 
27236 
27327 
27394 

Significantly Above the Mean  
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
1 
1 
0 

189   P A G E  

  

 

Deputy ID 
27537 
27671 
27690 
27704 
27866 
27876 
27996 
28010 
28176 
28214 
28219 
28286 
28354 
28404 
28460 
28572 
28649 
28656 
28658 
28738 
28761 
28820 
28854 
28868 
28919 
29112 
29165 
29319 
29325 
29330 
29407 
29783 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
1 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
1 
0 
0 
0 

190   P A G E  

  

 

Deputy ID 
29834 
29849 
30015 
30050 
30053 
30147 
32006 
32008 
32020 
32022 
32029 
32037 
32077 
32082 
32094 
32118 
32125 
32139 
32141 

Significantly Above the Mean  
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

      

Significantly Below the Mean 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
1 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 
0 

 
 

191   P A G E