Importar data

library(rio)
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.3     ✔ readr     2.1.4
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ ggplot2   3.4.3     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
data=import("dataPeru.xlsx")

Hipotesis 1

La hipotesis 1 es si lOS locales escolares en buen estado dependen del porcentaje de la población que contribuyen a la SUNAT.

Se tiene que crear variable del porcentaje de población que contribuye a la SUNAT.

data$porcPobSunat= ((data$contribuyentesSunat)/(data$pobTotal))*100

Variable de porcentaje de PEA que labora

data$porcPEA= ((data$peaOcupada)/(data$pobTotal))*100
modelo1=formula(buenEstado~porcPobSunat+porcPEA)
r1=lm(modelo1, data = data)
summary(r1)
## 
## Call:
## lm(formula = modelo1, data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -10.0928  -4.3610   0.2575   4.4003  11.0196 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  -22.6095    15.9617  -1.416    0.171
## porcPobSunat   0.1003     0.3121   0.321    0.751
## porcPEA        1.0218     0.6424   1.590    0.126
## 
## Residual standard error: 6.299 on 22 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4669, Adjusted R-squared:  0.4184 
## F-statistic: 9.633 on 2 and 22 DF,  p-value: 0.000989

Ninguno tiene efecto.

Hipotesis 2

Comprobar si cantidad de PEA ocupada depende de cantidad de contribuyentes a la SUNAT y porcentaje de locales en buen estado.

modelo2=formula(peaOcupada~contribuyentesSunat+buenEstado)
r2=lm(modelo2,data = data)
summary(r2)
## 
## Call:
## lm(formula = modelo2, data = data)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -91867 -58573 -11166  46174 155851 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          1.155e+05  3.787e+04   3.049  0.00588 ** 
## contribuyentesSunat  9.206e-01  1.741e-02  52.872  < 2e-16 ***
## buenEstado          -1.412e+03  1.983e+03  -0.712  0.48395    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 74540 on 22 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9932, Adjusted R-squared:  0.9926 
## F-statistic:  1603 on 2 and 22 DF,  p-value: < 2.2e-16

Porcentaje de locales escolares no tiene efecto, contribuyentes a la SUNAT sí.