Preparación del entorno y estructuración de los datos

# librerias
library(knitr)
library(kableExtra)

# data.frame
data <- data.frame(
  Comunidad = c("A", "B", "C"),
  Poblacion = c(800, 1200, 600),
  P_ninos_esc = c(30, 25, 40),
  P_hogares_lim = c(60, 45, 75),
  P_hogares_muj = c(40, 35, 50),
  M_inf = c("Si", "Si", "Si"),
  A_asist._escolar = c(15, 10, 0),
  I_bienestar = c(20, 0, 25)
)

# definicion de tatbla con kable
kable(data, "html", caption = "Datos de las comunidades después de 
      mejoras en infraestructura") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), 
              full_width = F) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%
  column_spec(2:8, color = "black", background = "lightgray") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "darkblue")

Datos de las comunidades después de mejoras en infraestructura
Comunidad	Poblacion	P_ninos_esc	P_hogares_lim	P_hogares_muj	M_inf	A_asist._escolar	I_bienestar
A	800	30	60	40	Si	15	20
B	1200	25	45	35	Si	10	0
C	600	40	75	50	Si	0	25

Definición de las variables

Comunidad: comunidades
Poblacion: población total
P_ninos_esc: porcentaje de niños en edad escolar
P_hogares_lim: porcentaje de hogares con acceso limitado a servicios básicos.
P_hogares_muj: Porcentaje de hogares encabezados por mujeres
M_inf: Mejoras en infraestructura (energía, agua y saneamiento)
A_asist._escolar: Aumento de Asistencia Escolar
I_bienestar: Incremento del Sentimiento de Bienestar y seguridad

Análisis descriptivo

# resumen descriptivo de las variables
summary(data)

##   Comunidad           Poblacion       P_ninos_esc    P_hogares_lim 
##  Length:3           Min.   : 600.0   Min.   :25.00   Min.   :45.0  
##  Class :character   1st Qu.: 700.0   1st Qu.:27.50   1st Qu.:52.5  
##  Mode  :character   Median : 800.0   Median :30.00   Median :60.0  
##                     Mean   : 866.7   Mean   :31.67   Mean   :60.0  
##                     3rd Qu.:1000.0   3rd Qu.:35.00   3rd Qu.:67.5  
##                     Max.   :1200.0   Max.   :40.00   Max.   :75.0  
##  P_hogares_muj      M_inf           A_asist._escolar  I_bienestar  
##  Min.   :35.00   Length:3           Min.   : 0.000   Min.   : 0.0  
##  1st Qu.:37.50   Class :character   1st Qu.: 5.000   1st Qu.:10.0  
##  Median :40.00   Mode  :character   Median :10.000   Median :20.0  
##  Mean   :41.67                      Mean   : 8.333   Mean   :15.0  
##  3rd Qu.:45.00                      3rd Qu.:12.500   3rd Qu.:22.5  
##  Max.   :50.00                      Max.   :15.000   Max.   :25.0

# correlación entre aumento asistencia escolar y sentimiento bienestar
cor(data$A_asist._escolar, data$I_bienestar)

## [1] -0.3711537

Aspectos a destacar de la información dada

Se debe destacar varias tendencias relevantes. La población muestra una distribución relativamente equilibrada, con una media de 866.7 habitantes y un rango entre 600 y 1200 personas. En cuanto al porcentaje de niños en edad escolar, la media es de 31.67%, con una dispersión entre el 25% y el 40%, lo que indica variabilidad en la cobertura escolar entre las comunidades. El porcentaje de hogares con acceso limitado a servicios básicos tiene una media del 60%, con una tendencia hacia comunidades con mayor exclusión, alcanzando un máximo del 75%. En cuanto a las mejoras en infraestructura, todas las comunidades presentaron mejoras. El aumento en la asistencia escolar tiene un rango de 0% a 15%, con una media de 8.33%, reflejando mejoras modestas en el acceso escolar. Se puede decir igualmente, que el incremento en el bienestar varía entre 0% y 25%, con una media de 15%, lo que sugiere que las mejoras en infraestructura impactaron principalmente en el bienestar, pero con diferencias en su efectividad entre las comunidades. Por último, el valor de la correlación entre las variables de aumento de asistencia escolar y sentimiento de bienestar es de -0.3711537 lo que sugiere una correlación negativa moderada entre ambas variables. Esto significa que, en general, a medida que aumenta el bienestar en una comunidad, podría haber una ligera tendencia a la disminución en la asistencia escolar, o viceversa. Sin embargo, la relación no es fuerte, por lo que se puede concluir que aunque ambas variables parecen estar relacionadas, no hay una conexión directa o clara entre ellas en este caso particular.

Identificación de patrones/tendencias

Comparación de aumento en la asistencia escolar por comunidad

library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = Comunidad, y = A_asist._escolar, fill = Comunidad)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Aumento de asistencia escolar por comunidad", y = "aumento(%)", x = "comunidad") +
  theme_minimal()

La comunidad A experimenta el mayor aumento en la asistencia escolar, con un incremento del 15%, esto puede sugerir que las mejoras en infraestructura, como el saneamiento, tienen un impacto positivo directo en la regularidad escolar. En cambio, la comunidad C no muestra aumento en la asistencia escolar, lo que puede estar indicando que factores adicionales, como la calidad de la educación o barreras sociales, podrían estar influyendo. La comunidad B, por su parte, experimenta un modesto aumento del 10%, sugiriendo que las mejoras en infraestructura tienen un impacto, pero no suficiente por sí solas para generar cambios significativos en la asistencia escolar.

Comparación de incremento en el sentimiento de bienestar

ggplot(data, aes(x = Comunidad, y = I_bienestar, fill = Comunidad)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Incremento en el sentimiento de bienestar por vomunidad", y = "incremento(%)", x = "comunidad") +
  theme_minimal()

La comunidad C muestra el mayor aumento en el sentimiento de bienestar, con un incremento del 25%, lo que refleja que las mejoras en las condiciones de vida, especialmente en el acceso a instalaciones de saneamiento, tienen un impacto notable en la calidad de vida de sus habitantes. La comunidad A también experimentó un aumento en el bienestar del 20%, lo que indica que las mejoras fueron eficaces, aunque en menor medida que en la comunidad C. En cambio, la Comunidad B no mostró un aumento significativo en el bienestar, lo que sugiere que las intervenciones fueron insuficientes para mejorar de forma perceptible las condiciones de vida en esa comunidad.

Relación entre aumento de asistencia escolar y bienestar

ggplot(data, aes(x = A_asist._escolar, y = I_bienestar)) +
  geom_point(aes(color = Comunidad), size = 4) +
  labs(title = "Relación entre aumento en asistencia escolar y bienestar", x = "Aumento asistencia escolar (%)", y = "Incremento en bienestar (%)") +
  theme_minimal()

Existe una tendencia positiva en la relación entre la mejora del bienestar y el aumento de la asistencia escolar, especialmente en la comunidad A, donde ambas métricas mejoraron notablemente. Sin embargo, en la comunidad B, a pesar de las mejoras en infraestructura, no se observó un aumento significativo ni en la asistencia escolar ni en el bienestar, lo que indica que hay factores adicionales que afectan estas variables. En la comunidad C, aunque el bienestar aumentó considerablemente, la ausencia de un incremento en la asistencia escolar sugiere que otras barreras, además de la infraestructura, pueden estar impidiendo una mejora en la asistencia.

Tendencia de mejoras en asistencia escolar y bienestar en relación con el acceso a servicios básicos

ggplot(data, aes(x = P_hogares_lim, y = A_asist._escolar)) +
  geom_point(aes(color = Comunidad), size = 4) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(title = "Relación entre hogares con acceso limitado y aumento en asistencia escolar", x = "% Hogares con acceso limitado", y = "Aumento en asistencia escolar(%)") +
  theme_minimal()

Se observa una clara tendencia en que las comunidades con mayor acceso a servicios básicos, como la comunidad A, tienen mejoras tanto en la asistencia escolar como en el bienestar de sus habitantes. En contraste, las comunidades con acceso más limitado a servicios, como la comunidad C, presentan mejoras significativas en el bienestar pero no en la asistencia escolar, lo que resalta la necesidad de intervenciones más integrales. En sintesis, el acceso adecuado a servicios básicos tiene un impacto positivo, pero se recomienda un enfoque más completo para maximizar los beneficios en áreas como la educación y la salud.

Conclusión

Los resultados reflejan que las mejoras en infraestructura tienen un impacto positivo en las comunidades, pero su efectividad varía según el contexto local en este caso las comunidades. La implementación de mejoras en saneamiento ha demostrado ser crucial para mejorar el bienestar y, en algunos casos, la asistencia escolar, especialmente cuando se combina con un acceso adecuado a servicios básicos. Sin embargo, los datos sugieren que para generar cambios sostenibles en la asistencia escolar y el bienestar, es necesario abordar de manera integral otros factores como la calidad educativa, la salud y el fortalecimiento de la comunidad. Las políticas deben enfocarse en garantizar no solo la infraestructura, sino también el acceso continuo y efectivo a servicios fundamentales.

M&E Tierra Grata

Dilson Lazaro Ospino

2025-02-03