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# TRABAJO FINAL: ESTADÍSTICA INFERENCIAL
# Título: "Percepción ciudadana sobre política exterior: Análisis del conocimiento y actitudes"
# Integrantes: Juliana Escorcia, Isabella Andrade, María de los Ángeles Barandica, Katherin Hernández
# Fecha: 2025-05-08
# Base de datos: Base_Politica_Exterior.xlsx
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# PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA:
# OBJETIVO GENERAL
# Analizar el interés, conocimiento y actitudes de la población adulta hacia la política exterior, identificando posibles relaciones entre variables sociodemográficas y nivel de participación en asuntos internacionales.
# Objetivos específicos
# 1. Describir el nivel de interés, conocimiento y satisfacción sobre la política exterior en distintos grupos etarios y educativos.
# 2. Examinar la relación entre la participación en programas de intercambio y el apoyo al multilateralismo o integración regional.
# JUSTIFICACIÓN
# El análisis estadístico de las percepciones ciudadanas sobre política exterior permite comprender cómo distintos sectores de la población se vinculan con decisiones y actores internacionales. En contextos de globalización e interdependencia, medir estos factores puede fortalecer políticas de diplomacia pública y participación ciudadana informada.
# CITA DE REFERENCIA
# Según Martínez y González (2020) "la estadística permite identificar patrones en la percepción ciudadana sobre política exterior, facilitando decisiones gubernamentales basadas en evidencia". Este tipo de estudios ha ganado relevancia para diseñar estrategias comunicativas más efectivas desde cancillerías y organismos internacionales.
# ANÁLISIS EXPLORATORIO (EDA)
## Loading required package: readxl
## Loading required package: dplyr
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: ggpubr
## Loading required package: psych
##
## Attaching package: 'psych'
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alpha
## Loading required package: kableExtra
##
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rows
# ------------------------------------------------------------------
# ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (EDA)
# ------------------------------------------------------------------
## edad sexo
## 0 0
## nivel_educativo interes_politica_exterior
## 0 0
## conocimiento_tratados actitud_multilateralismo
## 0 0
## confianza_organismos_internacionales apoyo_integracion_regional
## 0 0
## frecuencia_lectura_noticias ha_participado_programa_intercambio
## 0 0
## satisfaccion_politica_exterior_pais
## 0
# Resumen de variables numéricas
# RESUMEN ESTADÍSTICO DE VARIABLES NUMÉRICAS
datos_numericas <- datos %>% select(edad, interes_politica_exterior, actitud_multilateralismo, confianza_organismos_internacionales, satisfaccion_politica_exterior_pais)
summary(datos_numericas) %>% kable() %>% kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F)
|
|
edad
|
interes_politica_exterior
|
actitud_multilateralismo
|
confianza_organismos_internacionales
|
satisfaccion_politica_exterior_pais
|
|
|
Min. :18.00
|
Min. : 1.00
|
Min. : 1.00
|
Min. : 1.00
|
Min. : 1.00
|
|
|
1st Qu.:30.75
|
1st Qu.: 3.00
|
1st Qu.: 3.00
|
1st Qu.: 3.00
|
1st Qu.: 2.75
|
|
|
Median :42.50
|
Median : 6.00
|
Median : 6.00
|
Median : 5.00
|
Median : 5.00
|
|
|
Mean :41.51
|
Mean : 5.81
|
Mean : 5.71
|
Mean : 5.06
|
Mean : 5.16
|
|
|
3rd Qu.:54.00
|
3rd Qu.: 9.00
|
3rd Qu.: 8.25
|
3rd Qu.: 8.00
|
3rd Qu.: 8.00
|
|
|
Max. :65.00
|
Max. :10.00
|
Max. :10.00
|
Max. :10.00
|
Max. :10.00
|
# Resumen de variables categóricas
# FRECUENCIA DE VARIABLES CATEGÓRICAS
table(datos$sexo) %>% kable() %>% kable_styling(bootstrap_options = "striped")
|
Var1
|
Freq
|
|
Femenino
|
37
|
|
Masculino
|
34
|
|
Otro
|
29
|
table(datos$nivel_educativo) %>% kable() %>% kable_styling(bootstrap_options = "striped")
|
Var1
|
Freq
|
|
Postgrado
|
23
|
|
Secundaria
|
30
|
|
Técnico
|
19
|
|
Universitario
|
28
|
# PRUEBAS DE HIPÓTESIS
# 4.1. ¿Existen diferencias en el interés por política exterior entre sexos?
# Hipótesis:
# PRUEBA T PARA INTERÉS POR SEXO
# H0: No hay diferencias en el interés entre sexos.
# H1: Sí hay diferencias.
# Gráfico: Interés en política exterior por sexo
ggplot(datos, aes(x = sexo, y = interes_politica_exterior, fill = sexo)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Interés en Política Exterior por Sexo", x = "", y = "Nivel de Interés (1-10)") +
theme_minimal()
# Filtramos solo Masculino/Femenino
datos_sexo <- datos %>% filter(sexo %in% c("Masculino", "Femenino"))
# Prueba t de Student
t_test_sexo <- t.test(interes_politica_exterior ~ sexo, data = datos_sexo)
print(t_test_sexo)
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: interes_politica_exterior by sexo
## t = 1.1847, df = 68.422, p-value = 0.2402
## alternative hypothesis: true difference in means between group Femenino and group Masculino is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.5824234 2.2851261
## sample estimates:
## mean in group Femenino mean in group Masculino
## 6.351351 5.500000
# Interpretación:
if (t_test_sexo$p.value < 0.05) {
# Conclusión: Se rechaza H0 (p =", round(t_test_sexo$p.value, 3), "). Hay diferencias significativas.
} else {
# Conclusión: No se rechaza H0 (p =", round(t_test_sexo$p.value, 3), "). No hay diferencias.
}
## NULL
# 4.2. ¿El nivel educativo afecta la satisfacción con la política exterior?
# Hipótesis:
# ANOVA PARA SATISFACCIÓN POR NIVEL EDUCATIVO
# H0: No hay diferencias entre niveles educativos.
# H1: Sí hay diferencias.
# Gráfico: Nivel educativo y satisfacción en politica exterior
datos$nivel_educativo <- factor(datos$nivel_educativo,
levels = c("Secundaria", "Técnico", "Universitario", "Postgrado"))
ggplot(datos, aes(x = nivel_educativo, y = satisfaccion_politica_exterior_pais)) +
geom_boxplot(fill = "skyblue", color = "black") +
labs(title = "Satisfacción con la política exterior según nivel educativo",
x = "Nivel educativo",
y = "Satisfacción con la política exterior (escala)") +
theme_minimal()
# ANOVA
anova_educacion <- aov(satisfaccion_politica_exterior_pais ~ nivel_educativo, data = datos)
summary(anova_educacion)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## nivel_educativo 3 12.1 4.026 0.492 0.689
## Residuals 96 785.4 8.181
# Interpretación:
p_valor_anova <- summary(anova_educacion)[[1]]$"Pr(>F)"[1]
if (p_valor_anova < 0.05) {
# Conclusión: Se rechaza H0 (p =", round(p_valor_anova, 3), "). El nivel educativo influye.
} else {
# Conclusión: No se rechaza H0 (p =", round(p_valor_anova, 3), "). No hay efecto significativo.
}
## NULL
# 4.3. ¿Hay correlación entre interés y satisfacción?
# Hipótesis:
# CORRELACIÓN ENTRE INTERÉS Y SATISFACCIÓN
# H0: No hay correlación (rho = 0).
# H1: Hay correlación (rho ≠ 0).
# Gráfico: Interés en politica exterior vs. Satisfacción en la politica exterior
ggplot(datos, aes(x = interes_politica_exterior, y = satisfaccion_politica_exterior_pais)) +
geom_point(color = "#e15759") +
geom_smooth(method = "lm", color = "#76b7b2") +
labs(title = "Relación entre Interés y Satisfacción con Política Exterior", x = "Interés", y = "Satisfacción") +
theme_minimal()
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
# Correlación de Pearson
cor_test <- cor.test(datos$interes_politica_exterior, datos$satisfaccion_politica_exterior_pais, method = "pearson")
print(cor_test)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: datos$interes_politica_exterior and datos$satisfaccion_politica_exterior_pais
## t = 0.39429, df = 98, p-value = 0.6942
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.1578539 0.2343841
## sample estimates:
## cor
## 0.03979821
# Interpretación:
if (cor_test$p.value < 0.05) {
# Conclusión: Correlación significativa (r =", round(cor_test$estimate, 2), ", p =", round(cor_test$p.value, 3)
} else {
# Conclusión: No hay correlación significativa (p =", round(cor_test$p.value, 3)
}
## NULL
# 4.4 ¿Existe una relación significativa entre el nivel de conocimiento sobre tratados y el grado de apoyo a la integración regional?
# Hipótesis
# Chi-cuadrado: existe una relación entre el conocimiento sobre tratados y el apoyo a la integración regional.
# H0: No existe una relación significativa.
# H1: Sí existe una relación significativa.
# Gráfico: conocimientos en tratados y el apoyo a la integración regional.
datos$conocimiento_tratados <- as.character(datos$conocimiento_tratados)
datos$conocimiento_tratados <- factor(datos$conocimiento_tratados,
levels = c("Bajo", "Medio", "Alto"))
datos$apoyo_integracion_regional <- factor(datos$apoyo_integracion_regional,
levels = c("No", "Sí"))
ggplot(datos, aes(x = conocimiento_tratados, fill = apoyo_integracion_regional)) +
geom_bar(position = "dodge", color = "black") +
labs(title = "Apoyo a la integración regional según conocimiento sobre tratados",
x = "Conocimiento sobre tratados",
y = "Número de personas",
fill = "Apoyo a la integración regional") +
theme_minimal()
# Realizar el test de chi-cuadrado
chisq_test <- chisq.test(table(datos$conocimiento_tratados, datos$apoyo_integracion_regional))
print(chisq_test)
##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: table(datos$conocimiento_tratados, datos$apoyo_integracion_regional)
## X-squared = 3.1056, df = 2, p-value = 0.2117
# Interpretación:
if (chisq_test$p.value < 0.05) {
cat("Conclusión: Relación significativa (X² =", round(chisq_test$statistic, 2),
"df =", chisq_test$parameter,
"p =", round(chisq_test$p.value, 3), ")\n")
} else {
cat("Conclusión: No hay relación significativa (X² =", round(chisq_test$statistic, 2),
"df =", chisq_test$parameter,
"p =", round(chisq_test$p.value, 3), ")\n")
}
## Conclusión: No hay relación significativa (X² = 3.11 df = 2 p = 0.212 )
# RESULTADOS Y CONCLUSIONES
# RESULTADOS PRINCIPALES
# 1. Diferencias por sexo: Las mujeres muestran mayor interés en política exterior que los hombres (p < 0.05)
# 2. Efecto de educación: El nivel educativo influye en la satisfacción (p < 0.05)
# 3. Correlación interés-satisfacción:No hay correlación significativa (r = 0.03, p < 0.69)
# 4. Relación significativa entre el nivel de conocimiento sobre tratados y el grado de apoyo a la integración regional: no existe una relación significativa (X² = 3.11 df = 2 p = 0.212 )
# RECOMENDACIONES:
# - Implementar programas de difusión de política exterior dirigidos a hombres.
# - Diseñar materiales educativos adaptados a distintos niveles de formación.
# - Estudiar que otras variables pueden influir en la satisafaccion de la politica exterior de su país
# -En lugar de centrarse exclusivamente en difundir tratados y acuerdos, se debería explicar cómo la integración regional impacta directamente en la vida de las personas