skim(WHR_2023)

“World Happiness Report 2023” es un juego de datos que muestra la percepción de 137 paises sobre la felicidad, soporte social, esperanza de vida sana, libertad para tomar decisiones, generosidad y la corrupción.

La base de datos contiene 2 variables qualitatives et 7 variables quantitatives.

Happiness score: Esta variable presenta valores en un rango total de 1.8 a 7.8. La mediana de 5.6 indica que, en general, la mayoría de los países reportan niveles de felicidad en el rango medio-alto. Sin embargo, también sugiere que existe una diversidad significativa en los niveles de felicidad, ya que hay países con valores tanto muy bajos como muy altos.

GDP per capita: Presenta valores un rango total de 0 a 2.2. La mediana de 1.44 sugiere que más de la mitad de paises tiene un nivel de GDP en un rango medio-alto pero también demuestra una inequidad significativa con el resto de paises cuyos niveles son bajos.

Social support: Esta variable presenta valores en un rango total de 0 a 1.6. La mediana de 1.22 indica que la mayoria de paises siente que tiene una persona en quien apoyarse en tiempos dificiles.

Healthy Life Expectancy: Esta variable presenta valores en un rango total de 0 a 0.7 con una mediana de 0.38 (redondeado a 0.4). Sin embargo, observamos una distribución bimodal, lo que sugiere la existencia de dos grupos. El primer grupo serían los paises que tienen valores bajos entre 0 y 0.3 y el segundo grupo con valores entre 0.3 a 0.7, siendo este último el más numeroso.

Freedom to make life choices: Esta variable presenta valores en un rango total de 0 a 0.77. La mediana de 0.55 indica que la mayoria de paises se encuentra satisfecho con la libertad que tiene para tomar decisiones sobre su propia vida.

Generosity: Esta variable presenta valores en un rango total de 0 a 0.4. La mediana de 0.1 indica un bajo nivel de donaciones a la caridad a nivel mundial. Esto se ve reflejado en la distribución extendida hacia la derecha.

Perception of Corruption: Esta variable presenta valores en un rango total de 0 a 0.56. La mediana de 0.1 indica que una gran cantidad de países tiene una percepción casi nula de corrupción en su gobierno o en las empresas.

Correlación:

Questions:

Esto me lleva a cuestionarme lo siguiente:

¿Cuáles son las variables que afectan significativamente los niveles de felicidad?

## 
## Call:
## lm(formula = happiness_score ~ freedom_to_make_life_choices, 
##     data = whr_choisi)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.2992 -0.5250  0.1120  0.6585  1.8671 
## 
## Coefficients:
##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                    2.8105     0.2774   10.13   <2e-16 ***
## freedom_to_make_life_choices   5.0544     0.4944   10.22   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.8598 on 134 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4382, Adjusted R-squared:  0.434 
## F-statistic: 104.5 on 1 and 134 DF,  p-value: < 2.2e-16
## 
## Call:
## lm(formula = happiness_score ~ social_support, data = whr_choisi)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.77551 -0.37403  0.02242  0.45499  1.50213 
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)      2.1635     0.1975   10.96   <2e-16 ***
## social_support   2.9270     0.1645   17.79   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.6257 on 134 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7025, Adjusted R-squared:  0.7003 
## F-statistic: 316.4 on 1 and 134 DF,  p-value: < 2.2e-16
## 
## Call:
## lm(formula = happiness_score ~ freedom_to_make_life_choices * 
##     social_support, data = whr_choisi)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.65008 -0.31715  0.04405  0.36436  1.17285 
## 
## Coefficients:
##                                             Estimate Std. Error t value
## (Intercept)                                   2.3364     0.4023   5.808
## freedom_to_make_life_choices                  0.6101     0.8566   0.712
## social_support                                1.6012     0.4067   3.937
## freedom_to_make_life_choices:social_support   1.5790     0.7526   2.098
##                                             Pr(>|t|)    
## (Intercept)                                 4.49e-08 ***
## freedom_to_make_life_choices                0.477540    
## social_support                              0.000133 ***
## freedom_to_make_life_choices:social_support 0.037813 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.5549 on 132 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7695, Adjusted R-squared:  0.7642 
## F-statistic: 146.9 on 3 and 132 DF,  p-value: < 2.2e-16
## No scatter3d mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plotly.com/r/reference/#scatter-mode

Resultados de la regresión linear :

Encontramos que las variables libertad y el soporte social afectan los niveles de felicidad, siendo el soporte social mas significativo que la libertad. Además, cuando ambas variables (freedom_to_make_life_choices y social_support) tienen valores altos, el happiness_score también es alto. A medida que ambas disminuyen, el happiness_score baja, como se observa en la inclinación del plano naranja. Esto coincide con los coeficientes de la regresión previa: las variables por separado tienen efectos, pero su combinación amplifica el impacto.

Graphe causal:

Aunque los resultados estan alejados del valor 0, no se encuentra evidencia suficiente para afirmar que exista una relación significativa entre libertad y soporte social cuando la variable felicidad está presente. Esto implica que ambas variables afectan directamente la felicidad pero no parecen estar fuertemente interrelacionadas entre sí.


d_whr <- dagitty('
dag {
bb="0,0,1,1"
happiness_score [pos="0.436,0.623"]
freedom_to_make_life_choices [pos="0.300,0.466"]
social_support [pos="0.591,0.464"]
freedom_to_make_life_choices -> happiness_score
social_support -> happiness_score
}
')

impliedConditionalIndependencies(d_whr) # indépendances théoriques impliquées par le graphe

plotLocalTestResults(localTests(d_whr, whr_choisi)) # test de toutes les indépendances vis-à-vis des corrélations dans les données

Conclusion: