| country | region | income | esperanza_de_vida |
|---|---|---|---|
| Hong Kong SAR, China | East Asia & Pacific | High income | 85.5 |
| Macao SAR, China | East Asia & Pacific | High income | 85.4 |
| Japan | East Asia & Pacific | High income | 84.4 |
| Liechtenstein | Europe & Central Asia | High income | 84.4 |
| Switzerland | Europe & Central Asia | High income | 83.8 |
| Korea, Rep. | East Asia & Pacific | High income | 83.5 |
| Australia | East Asia & Pacific | High income | 83.3 |
| Iceland | Europe & Central Asia | High income | 83.2 |
| Norway | Europe & Central Asia | High income | 83.2 |
| Spain | Europe & Central Asia | High income | 83.2 |
Esperanza de vida
Motivación
Mi abuela falleció con 102 años y 7 meses. Pocos días antes de morir dijo a mi madre “Hija mía, ¡Qué corta es la vida!”. Mi abuela, con sus dificultades por la edad, fue feliz y estuvo sana la mayor parte de su vida.
Pienso que, al igual que una vida longeva suele estar asociada con personas sanas y felices, una alta esperanza de vida suele estar asociada con una sociedad sana y feliz.
¿Qué es la esperanza de vida?
La esperanza de vida al nacer es una estimación de cuánto vivirá un bebé nacido en un año determinado, si prevalecen las condiciones de mortalidad de ese año. Más detalle aquí.
Tendemos a confundir la esperanza de vida con la edad media de los fallecidos o con la edad media a la que deberíamos morir los que estamos vivos. No es ninguna de las dos; de hecho, el INE tiene detalles sobre la esperanza de vida para mayores de 65 años. aquí.
Objetivo
El objetivo es identificar cuáles son las variables más importantes en relación con la esperanza de vida.
En el primer análisis exploratorio se observa que la esperanza de vida seguía una tendencia ascendente hasta 2019, pero disminuye en 2020 y especialmente en 2021. Este descenso se produce a nivel mundial, europeo y español (aunque España comienza a recuperarse en 2021). ¿A qué se debe esta bajada? Mi hipótesis a corto plazo es el COVID, pero quiero ver qué dicen los datos.
Datos de origen
Traemos los datos del world bank open data. Que incluyen los World Development Indicator
Primer análisis descriptivo
Realizo un primer análisis para entender cómo ha evolucionado la esperanza de vida y cómo se distribuye por país.
¿Qué pasises son los que tienen una mayor esperanza de vida en 2021?
Todos son países con rentas altas, europeos o del este asiático y pacífico.
¿Cuales son los que menos tienen?
| country | region | income | esperanza_de_vida |
|---|---|---|---|
| Chad | Sub-Saharan Africa | Low income | 52.5 |
| Nigeria | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 52.7 |
| Lesotho | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 53.1 |
| Central African Republic | Sub-Saharan Africa | Low income | 53.9 |
| South Sudan | Sub-Saharan Africa | Low income | 55.0 |
| Somalia | Sub-Saharan Africa | Low income | 55.3 |
| Eswatini | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 57.1 |
| Cote d’Ivoire | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 58.6 |
| Guinea | Sub-Saharan Africa | Low income | 58.9 |
| Mali | Sub-Saharan Africa | Low income | 58.9 |
Todos son países sub saharianos con rentas bajas o bajas medias.
¿Cuales son los que más han mejorado de 1981 a hoy?
| country | region | income | ev_1981 | ev_2021 | incremento |
|---|---|---|---|---|---|
| Timor-Leste | East Asia & Pacific | Lower middle income | 29.6 | 67.7 | 38.2 |
| Maldives | South Asia | Upper middle income | 56.4 | 79.9 | 23.5 |
| Bhutan | South Asia | Lower middle income | 49.0 | 71.8 | 22.8 |
| El Salvador | Latin America & Caribbean | Lower middle income | 48.2 | 70.7 | 22.6 |
| Afghanistan | South Asia | Low income | 40.2 | 62.0 | 21.8 |
| Eritrea | Sub-Saharan Africa | Low income | 44.9 | 66.5 | 21.6 |
| Cambodia | East Asia & Pacific | Lower middle income | 48.2 | 69.6 | 21.4 |
| Ethiopia | Sub-Saharan Africa | Low income | 43.6 | 65.0 | 21.4 |
| Niger | Sub-Saharan Africa | Low income | 40.2 | 61.6 | 21.4 |
| Algeria | Middle East & North Africa | Lower middle income | 55.3 | 76.4 | 21.1 |
Las mejoras más significativas también son de rentas bajas o de rentas bajas y medias. A excepción de Maldivas.
¿Cuales son los que menos han mejorado?
| country | region | income | ev_1981 | ev_2021 | incremento |
|---|---|---|---|---|---|
| Lesotho | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 56.9 | 53.1 | -3.8 |
| Eswatini | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 58.4 | 57.1 | -1.3 |
| St. Vincent and the Grenadines | Latin America & Caribbean | Upper middle income | 70.4 | 69.6 | -0.7 |
| Dominica | Latin America & Caribbean | Upper middle income | 73.2 | 72.8 | -0.4 |
| Bulgaria | Europe & Central Asia | Upper middle income | 71.6 | 71.5 | -0.1 |
| Zimbabwe | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 59.3 | 59.3 | -0.1 |
| Botswana | Sub-Saharan Africa | Upper middle income | 61.1 | 61.1 | 0.0 |
| Kenya | Sub-Saharan Africa | Lower middle income | 61.2 | 61.4 | 0.3 |
| Jamaica | Latin America & Caribbean | Upper middle income | 69.9 | 70.5 | 0.6 |
| Cuba | Latin America & Caribbean | Upper middle income | 72.9 | 73.7 | 0.7 |
En los países que menos han mejorado hay una mezcla de niveles de renta. A excepción de Bulgaria, todos son países caribeños o subsaharianos.
La buena noticia es que, mientras los diez países que más mejoran lo hacen con incrementos de más de 20 años, el país que más empeora lo hace en 3,8 años.
¿Como es el mapa de la esperanza de vida?
Destaca la baja esperanza de vida en el continente africano, de la que parecen salvarse los países mediterráneos. Toda el África subsahariana tiene bajos niveles de esperanza de vida.
También me llama la atención la diferencia entre los países asiáticos, con 18 años de diferencia entre los países con alta esperanza de vida (Japón, Corea del Sur y Australia) y los países con baja esperanza de vida (Myanmar e Indonesia).
¿Cuál es la evolución de la esperanza de vida en el mundo, paises de OCDE, Europa, Unión Europea y España?
Tratamiento de variables
El tratamiento de variables puede ser un tema apasionante y que marca la metodología para algunos, pero tedioso y aburrido para la mayoría de las personas. Lo que es seguro es que es amplio en tiempo y extensión, sobre todo en este caso, en el que tenemos unas 1.500 variables asociadas a cada país. En este caso, considero que es mejor llevar este tratamiento a un documento aparte.
Como resumen del proceso:
Selección de variables que creo que pueden tener relación con la esperanza de vida.
Filtro de datos en los que esté informada la variable de esperanza de vida.
Filtro de países con más de 10 millones de habitantes. El objetivo es tener países con un volumen de datos suficiente; el criterio de más de 10 millones de población es que sea más grande que una gran ciudad.
Análisis sobre variables tratadas.
Lo primero que quiero ver es cuáles variables tienen una mayor correlación con la esperanza de vida. Las ordeno según su correlación en valor absoluto:
| Life expectancy at birth, total (years) | |
|---|---|
| Life expectancy at birth, total (years) | 1.00 |
| Birth rate, crude (per 1,000 people) | -0.89 |
| Fertility rate, total (births per woman) | -0.86 |
| Adolescent fertility rate (births per 1,000 women ages 15-19) | -0.83 |
| Age dependency ratio (% of working-age population) | -0.82 |
| Urban population (% of total population) | 0.76 |
| Immunization, DPT (% of children ages 12-23 months) | 0.70 |
| Urban population growth (annual %) | -0.68 |
| Immunization, measles (% of children ages 12-23 months) | 0.66 |
| Adjusted net national income per capita (current US$) | 0.64 |
| Population growth (annual %) | -0.57 |
| Rural population growth (annual %) | -0.57 |
| Population in urban agglomerations of more than 1 million (% of total population) | 0.54 |
| General government final consumption expenditure (% of GDP) | 0.38 |
| Population in the largest city (% of urban population) | -0.32 |
| Adjusted savings: education expenditure (% of GNI) | 0.17 |
| Military expenditure (% of GDP) | -0.07 |
Me llama la atención:
La altísima correlación negativa entre la tasa de nacimientos y la esperanza de vida.
La alta correlación entre si la población es urbana o rural. Los países con más población rural tienen una esperanza de vida inferior. Esta variable puede ocultar la riqueza del país.
La correlación positiva entre el consumo público y la esperanza de vida.
El resto de las relaciones son las esperadas, como la correlación negativa con la tasa de dependencia, o las positivas con la inmunización de distintas enfermedades entre los 12 y los 23 años, los ingresos per cápita…
Importancia de variables
Veo cuáles son las variables más importantes. Para hacerlo, utilizo el algoritmo de random forest, ya que es más robusto frente a la colinealidad. Esto significa que es el que mejor responde cuando las variables explicativas no son independientes y están correlacionadas entre sí, como es el caso.
El algoritmo hace una previsión de la esperanza de vida en función del resto de variables. Se evalúa la importancia de cada variable viendo cuánta precisión se pierde si la variable en cuestión se distribuye al azar.
Las tasas de parto y la fertilidad siguen siendo las variables más importantes. Esto no habría sorprendido al gran Hans Rosling, quien ya explicó que todos los países tienden a pasar de vidas cortas y familias largas a vidas largas y familias cortas. Sus gráficos están accesibles para todos gracias a Google. Ojo, para que se vean bien hay que abrir en una nueva pestaña.
Dependencia: Pendiente de investigar por qué en Mali y Niger es mayor que el 100%.
Ingreso per capita: La relación parece más logarítmica que lineal.
El porcentaje de población dependiente continúa siendo una variable importante. En comparación con las correlaciones, el porcentaje de población rural o urbana pierde importancia y adquieren mayor relevancia los ingresos per cápita.
¿Alguna variable explica el descenso de la esperanza de vida entre 2019 y 2021?
Después de años con una tendencia al alza de la esperanza de vida, en 2021 el mundo volvió a una esperanza de vida equivalente a la de 2012. Vamos a intentar analizar esto con las variables que han resultado ser de mayor importancia.
A simple vista, parece que las únicas variables que correlacionan con el descenso de la esperanza de vida entre 2019 y 2021 son:
Aumento del porcentaje de dependencia de la población en edad de trabajar.
Descenso en 2020 de los ingresos per cápita.
Vemos en un gráfico de barras la diferencia entre 2019 y 2021 para cada una de las variables..
Viendo solo la diferencia entre 2019 y 2021, lo único que marca una pequeña diferencia es el porcentaje de población dependiente. Parece que hay algo que los datos no nos están mostrando de forma evidente.
Según este estudio de la universidad de Oxford el responsable es la pandemia generada por el COVID-19.
Conclusiones
La variable que más importancia tiene en la esperanza de vida es la tasa de nacimientos, seguida de la tasa de fertilidad. Estas son mucho más importantes que las variables económicas como el ratio de dependencia y los ingresos per cápita.
El descenso de la esperanza de vida debido al COVID-19 nos muestra que los análisis estadísticos nos dan una idea de qué variables son importantes y en qué cantidad. Son extremadamente útiles para entender cómo funcionan las variables y qué decisiones estratégicas tomar. Sin embargo, siempre hay circunstancias que pueden no estar consideradas en las variables y no están medidas. Para estas circunstancias es imprescindible un conocimiento del entorno, ya sean las noticias, la historia, o el negocio que se está analizando.
Los países subsaharianos tienen la esperanza de vida más baja del mundo, a mucha distancia del resto. Muchos de ellos no han mejorado su esperanza de vida en los últimos 40 años, mientras que la media mundial ha pasado de los 62 a los 72 años.
Existen grandes diferencias de esperanza de vida entre países asiáticos cercanos. Hay 18 años de diferencia entre países con alta esperanza de vida como Japón, Corea del Sur y Australia, y los de baja esperanza de vida como Myanmar e Indonesia.
En los países que más han mejorado la esperanza de vida en los últimos 40 años, lo han hecho en más de 20 años (hasta 38 en el caso de Timor). El país en el que más ha empeorado la esperanza de vida en el mismo periodo lo ha hecho en 3,8 años (Lesotho).