当一名大学生认定自己为"未知种族"时，这在高等教育研究中意味着什么？据宾夕法尼亚州立大学和密歇根州立大学的研究人员说，"未知种族"这一类别并不代表数据收集中的随机"噪音"，而是可以归因于学生响应和数据收集实践的结合。此外，他们发现某些类型机构的"种族未知"入学率很高(选择性最高，选择性最低)。

因此，研究小组建议研究人员不要放弃研究中的"种族未知"，也不要解释"种族未知"类别的结果，因为"这不是一个在概念上有意义的族群。

我们希望，我们改变(更高的方式教育)的研究人员考虑种族群体，"Karly福特，教育(高等教育)的助理教授，教育政策学系教育的宾夕法尼亚州立大学的学院说。

根据福特的说法，高等教育研究人员在审查大学入学情况时，通常会放弃"种族未知"这一类别，这可能会改变学生群体的种族构成。她补充说，这种方法的一个问题是，如果你删除这个群体，其他群体的比例就会更大，因为你已经从蛋糕上拿出了一小块，所以其他蛋糕都更大了。

教育政策研究部教育系助理教授凯利·罗辛格(KellyRosinger饰)说："我们不能忽视这样一个事实：我们没有太多关于学生的种族数据。如果我们真的想了解种族(在高等教育中)的录取、坚持、完成、借阅或其他结果，我们需要了解数据收集的局限性。

福特和罗辛格以及密歇根州立大学教育政策创新合作研究中心博士后朱琼和他们最近发表的论文"我们对未知种族的理解"描述了他们的发现。这些调查的结果是基于从综合高等教育数据系统(综合高等教育数据系统)获得的数据。综合高等教育数据系统是国家教育统计中心(NCES)每年进行的一项相互关联的调查系统，该中心是美国教育部教育科学研究所的一部分。

据研究人员称，ipids将那些选择不以某一种族或族裔群体的名义认定自己为"种族和族裔未知"的学生归类为"种族和族裔未知"。2009年，约有175000名全日制初读本科生(占入学人数的7%)被列为"种族未知"。相比之下，2017年，"未知种族"的入学率为3%，约有69000名学生。

利用IPEDS数据，研究人员建立了一个由4401个机构组成的28年数据集，研究1990年至2017年"未知种族"的招生趋势和模式。他们发现，营利性机构的学生中，有5%至18%属于"种族未知"类别。此外，2009年，在最具选择性的院校就读的学生中，近10%被称为"种族未知"，然后急剧下降。

尽管这一类别的规模和波动性很大，但"未知种族"还没有在很大程度上得到发展，"研究人员在论文中说。

虽然研究人员目前的研究没有具体说明哪些种族构成"未知种族"，但他们试图通过研究每种机构所报告的"未知种族"比例的变化来澄清这一现象。他们写道，由于IPEDS在种族报告方面没有更多的细微差别，研究人员通常假设被归类为"种族未知"的学生构成测量误差，即在整个组织中随机分布的错误。该方法还假定通过该机制生成数据的过程在整个过程中是统一的。另一方面，福特和他的同事指出，精英大学和那些选择最少的大学都有很高的"种族未知"率。