| Variables estudiadas de Canadá (2002-2022) | |||
|---|---|---|---|
| periodo | usuarios_internet | jovenes_desempleados | pibReal_pc |
| 2002 | 61.6 | 13.223 | 38921.67 |
| 2003 | 64.2 | 13.188 | 39270.02 |
| 2004 | 66.0 | 13.086 | 40108.76 |
| 2005 | 71.7 | 12.780 | 41006.22 |
| 2006 | 72.4 | 12.207 | 41663.51 |
| 2007 | 73.2 | 11.942 | 42106.87 |
Tendencias y correlaciones macroeconómicas en Canadá (2002 - 2022): Un análisis de internet, empleo juvenil y PIB
En la actualidad, Canadá es reconocido internacionalmente por tener una de las economías más estables, grandes y diversificadas dle mundo, siendo caracterizado por ser un país vasto y diverso que ocupa una considerable parte del norte de América, siendo la segunda nación más grande del mundo por superficie total. Además, como información destacable, este país cuenta con una participación importante en el comercio internacional, incluyendo dentro de sus exportaciones al petróleo, vehículos, maquinaria y madera.
En resumen, Canadá resulta a nivel mundial un modelo bastante destacable, en consideración de su estabilidad, alto nivel de vida y una baja tasa de desempleo; del desarrollo económico.
Al elegir este país como ubicación del estudio para la recolección, ordenamiento, procesamiento y presentación de los datos, en orden de cumplir con el seguimiento de la estructura del ciclo de ciencia de datos, surgió un interés en seleccionar variables que contuvieran tanto el punto de vista del crecimiento económico, como del desarrollo económico que tanto representa a este país. Por lo tanto, partiendo desde la base de datos pública del Banco Mundial, se procede a importar las siguiente información:
Individuos que usan el internet (% de la población total).
Proporción de los jóvenes sin empleo, educación o capacitación, total (% de la población jóven).
Producto Interno Bruto per cápita (US$ a precios constantes del 2015).
En cuanto a la delimitación del análisis de los datos a realizar, la importación constará de las observaciones correspondientes al periodo que comprende del año 2002 al año 2022, en una frecuencia regular anual.
Dicho esto, el presente estudio se plantea como objetivo el análisis de las variables anteriormente descritas de la economía y sociedad canadiense dentro del periodo 2002-2022, donde se aborda, en primer lugar, un gráfico exploratorio de cada serie de tiempo para observar su comportamiento a lo largo del tiempo; en segundo lugar, la obtención de las tasas de crecimiento de las variables y su representación gráfica. Por último, como tercer lugar, se mostrará el valor asociado al coeficiente de correlación de las variables de los usuarios de internet y los jóvenes en situación de desempleo respecto a una variable central como lo será el PIB real per cápita.
1. Resumen del comportamiento de las variables escogidas de Canadá del periodo 2002 - 2022
Iniciando con el proceso de importación de los datos, se utilizó como fuente de información a la base de datos pública del Banco Mundial (World Bank Group), la cual posee una ventaja para el manejo de sus datos en investigaciones o procesamientos como los que se desarrollan en el presente estudio. Dicha ventaja consta de la existencia de la library “WDI” para el lenguaje de programación R, la cual permite importar, con el uso de los códigos de variable o ID, información directamente desde el editor de código utilizado, como lo es RStudio a lo largo de este particular.
En orden de iniciar con el abordaje de esta investigación, se procede a importar, con el uso de la library mencionada, las tres variables de interés del estudio solo con sus observaciones correspondientes al periodo establecido del año 2002 al año 2022. Donde, luego de realizar la limpieza correspondiente, se brinda una pequeña visualización de los datos ordenados que consta de sus primeras 6 columnas.
Tabla de resumen de las variables
Antes de proceder con las gráficas exploratorias de las variables seleccionadas, resulta adecuado observar ciertos estadísticos principales de las mismas, siendo estos algunas medidas de tendencia central, una de dispersión, cuartiles y extremos de las series de datos. Para ello, se muestra la siguiente tabla que funciona como un resumen de la información deseada.
| Resumen de estadísticos de las variables estudiadas | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Variables | Mínimo | Máximo | Media | Mediana | Primer cuartil | Tercer cuartil | Desv. Estándar |
| Usuarios de internet (% Pob) | 61.600 | 94.600 | 82.18571 | 83.000 | 73.200 | 91.900 | 10.611 |
| Jóvenes desempleados (% Pob) | 11.599 | 17.865 | 13.05452 | 12.914 | 12.211 | 13.252 | 1.266 |
| PIB Real per capita | 38921.667 | 45227.145 | 42428.07252 | 42320.643 | 41164.340 | 43643.236 | 1860.642 |
Esta tabla proporciona una visión general de las tendencias centrales y la variabilidad de las tres variables macroeconómicas clave en Canadá durante el período 2002-2022. Se observa un aumento significativo en la adopción de internet, una relativa estabilidad en la proporción de jóvenes sin empleo ni formación, y una tendencia general al crecimiento del PIB per cápita. Los análisis posteriores, basados en gráficos y modelos de correlación, podrán profundizar en las posibles relaciones entre estas variables.
Evolución de la proporción de individuos con acceso a internet durante el periodo 2002 - 2022
Como primera variable a observar, se toma a la serie de tiempo de los individuos que usan internet en proporción de la población total y se construye el siguiente gráfico de líneas.
El gráfico de líneas revela un incremento constante y significativo en el porcentaje de la población canadiense que utiliza internet entre 2002 y 2022, comenzando en torno al 62% y ascendiendo progresivamente hasta superar el 90% hacia el final del período, con una fase de crecimiento más acelerado entre aproximadamente 2010 y 2017, seguida de una estabilización en niveles altos de adopción.
Evolución de la proporción de jovenes sin empleo, educación o capacitación durante el periodo 2002 - 2022
Como segunda variable a observar, se toma a la serie de tiempo de los jóvenes sin empleo, educación o empleo en proporción de la población joven y se construye el siguiente gráfico de líneas.
El gráfico de líneas muestra la proporción de jóvenes en Canadá sin empleo, educación o capacitación entre 2002 y 2022, fluctuando en un rango que va desde aproximadamente un 12% hasta casi un 18%, con una tendencia general relativamente estable alrededor del 13%, aunque se observan variaciones anuales y un pico pronunciado cerca del año 2020, seguido de un descenso notable hacia el final del período.
Evolución del comportamiento del PIB real per cápita durante el periodo 2002 - 2022
Como tercera variable a observar, se toma a la serie de tiempo del PIB Real per capita escogido y se construye el siguiente gráfico de líneas.
El gráfico de líneas del PIB real per cápita en Canadá entre 2002 y 2022 exhibe una tendencia general al aumento, partiendo de un valor cercano a los US$ 39,000 y alcanzando máximos superiores a los US$ 45,000, aunque con ciertas fluctuaciones interanuales, incluyendo un descenso notable alrededor de 2009 y una caída pronunciada seguida de una recuperación cerca de 2020.
Análisis de la tasa de crecimiento de las variables estudiadas de Canadá durante el periodo 2002 - 2022
Ahora bien, en orden de realizar un acercamiento a la posible correlación existente entre las variables estudiadas respecto al PIB real per capita, se procede a obtener las tasas de crecimiento asociadas a cada variable para cada uno de los periodos comprendidos. Esto permitirá observar con un poco más de evidencia, antes del propio estadístico de correlación, los comportamientos de las variables para cada año y la aparente relación ya sea inversa o directa entre ellas.
En primer lugar, se realiza una visualización por medio de la siguiente tabla de los valores resultantes de la función creada para la obtención de las tasas de crecimiento. Esta tabla mostrará los valores a partir del año 2003, puesto que por el hecho de que la función recurre a valores pasados de una observación o periodo determinado, no se obtendrán valores para el año correspondiente al límite inferior del rango.
| Tasas de crecimiento anuales (2002-2022) | |||
|---|---|---|---|
| Periodo | Usuarios de internet (%) | Jóvenes desempleados (%) | PIB Real per cápita (%) |
| 2003 | 4.22 | -0.26 | 0.90 |
| 2004 | 2.80 | -0.77 | 2.14 |
| 2005 | 8.64 | -2.34 | 2.24 |
| 2006 | 0.98 | -4.48 | 1.60 |
| 2007 | 1.10 | -2.17 | 1.06 |
| 2008 | 4.78 | 4.00 | -0.09 |
| 2009 | 4.69 | 12.14 | -4.02 |
| 2010 | 0.00 | -1.66 | 1.95 |
| 2011 | 3.36 | -3.69 | 2.14 |
| 2012 | 0.00 | 0.45 | 0.66 |
| 2013 | 3.37 | -2.55 | 1.25 |
| 2014 | 1.52 | 4.92 | 1.85 |
| 2015 | 3.33 | -2.05 | -0.11 |
| 2016 | 1.33 | -2.89 | -0.10 |
| 2017 | 1.64 | -6.34 | 1.81 |
| 2018 | 2.05 | 1.15 | 1.28 |
| 2019 | -2.85 | -1.38 | 0.43 |
| 2020 | 0.44 | 48.34 | -6.06 |
| 2021 | 1.73 | -28.27 | 4.71 |
| 2022 | 0.11 | -9.49 | 1.96 |
En segundo lugar, para determinar de manera más clara la información que provee este reciente producto se realiza el siguiente gráfico de columnas, el cual facilita la distinción de tasas positivas y negativas, junto con su magnitud.
En la observación del presente gráfico se revelan dinámicas interesantes entre las variables. Se puede observar que, en algunos años, un crecimiento positivo en la tasa de usuarios de internet coincide con un crecimiento también positivo, aunque no necesariamente de la misma magnitud, en la tasa del PIB real per cápita (por ejemplo, alrededor de 2006 y 2011), sugiriendo una posible asociación donde una mayor adopción de internet podría estar relacionada con una expansión económica. Sin embargo, esta relación no es consistente en todos los períodos, ya que en otros años se presentan movimientos en direcciones opuestas o con magnitudes muy diferentes.
En cuanto a la relación entre el PIB real per cápita y la tasa de crecimiento de jóvenes desempleados, no se aprecia una correlación lineal directa evidente a simple vista en este gráfico. Por ejemplo, el fuerte aumento en la tasa de desempleo juvenil alrededor de 2020 coincide con una caída significativa en la tasa de crecimiento del PIB per cápita, lo cual podría sugerir una relación inversa en ese período particular. No obstante, en otros años, las fluctuaciones en ambas tasas parecen ser independientes o incluso moverse en la misma dirección en algunos casos, lo que indica que la relación entre estas dos variables podría ser más compleja o estar influenciada por otros factores no considerados en esta visualización.
Antes de cerrar el apartado en cuestión, sería conveniente expandir la base de datos utilizada en un principio con el fin de que contenga directamente las tasas de crecimiento calculadas para cada variable durante el periodo estudiado, por lo que se procede con la siguiente estructura en orden de cumplir con tal propósito.
datos_canada <- datos_canada %>%
mutate(
crec_usuarios_internet = round(
tasa_crecimiento(datos_canada$usuarios_internet), 2),
crec_jovenes_desempleados = round(
tasa_crecimiento(datos_canada$jovenes_desempleados), 2),
crec_pibReal_pc = round(
tasa_crecimiento(datos_canada$pibReal_pc), 2)
)
datos_simplificados <- slice(datos_canada, 2:10)
Tabla_datos_nuevos <- gt(datos_simplificados) %>%
cols_label(
periodo = "Periodo",
usuarios_internet = "Usuarios de internet (% Pob)",
jovenes_desempleados = "Jóvenes desempleados (% Pob)",
pibReal_pc = "PIB Real per capita",
crec_usuarios_internet = "Crec. usuarios de internet (%)",
crec_jovenes_desempleados = "Crec. jovenes desempleados (%)",
crec_pibReal_pc = "Crec. PIB real per capita (%)"
) %>%
tab_header(
title = "Variables estudiadas de Canadá (2002-2022)"
)
Tabla_datos_nuevos| Variables estudiadas de Canadá (2002-2022) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Periodo | Usuarios de internet (% Pob) | Jóvenes desempleados (% Pob) | PIB Real per capita | Crec. usuarios de internet (%) | Crec. jovenes desempleados (%) | Crec. PIB real per capita (%) |
| 2003 | 64.2 | 13.188 | 39270.02 | 4.22 | -0.26 | 0.90 |
| 2004 | 66.0 | 13.086 | 40108.76 | 2.80 | -0.77 | 2.14 |
| 2005 | 71.7 | 12.780 | 41006.22 | 8.64 | -2.34 | 2.24 |
| 2006 | 72.4 | 12.207 | 41663.51 | 0.98 | -4.48 | 1.60 |
| 2007 | 73.2 | 11.942 | 42106.87 | 1.10 | -2.17 | 1.06 |
| 2008 | 76.7 | 12.420 | 42067.57 | 4.78 | 4.00 | -0.09 |
| 2009 | 80.3 | 13.928 | 40376.42 | 4.69 | 12.14 | -4.02 |
| 2010 | 80.3 | 13.697 | 41164.34 | 0.00 | -1.66 | 1.95 |
| 2011 | 83.0 | 13.192 | 42043.64 | 3.36 | -3.69 | 2.14 |
2. Análisis de las correlaciones entre las variables estudiadas para el periodo 2002-2022
Finalmente, en orden de verificar la correlación existente entre estas variables, teniendo como punto de referencia o de relación a la variable económica del PIB Real per cápita, se procede a utilizar el estadístico del coeficiente de correlación por medio de la función que posee el lenguaje de programación R, logrando determinar la existencia y fuerza de tal fenómeno estadístico.
Correlación entre la proporción de usuarios de internet y el PIB Real per cápita
cor(datos_canada$usuarios_internet, datos_canada$pibReal_pc)[1] 0.9073145El resultado de este coeficiente, cercano a 1, indica una fuerte correlación positiva entre estas dos variables durante el período analizado, lo que sugiere que, a medida que la proporción de individuos que utilizan internet en Canadá aumenta, el PIB real per cápita también tiende a incrementarse, y viceversa. La magnitud de la correlación sugiere una asociación lineal considerable entre la penetración de internet y el nivel de actividad económica per cápita.
Por lo tanto, a pesar de la inconsistencia presentada para algunos años del comportamiento de ambas variables en experimentar tasas de crecimiento en la misma dirección, en términos generales sí existe una correlación fuerte entre ellas.
Correlación entre la proporción de jóvenes sin empleo, educación o capacitación y el PIB Real per cápita
cor(datos_canada$jovenes_desempleados, datos_canada$pibReal_pc)[1] -0.2766272Al contrario de la correlación recién estudiada, este valor indica una correlación negativa débil entre estas dos variables durante el período estudiado, lo que sugiere una ligera tendencia a que cuando la proporción de jóvenes sin empleo, educación o capacitación aumenta, el PIB real per cápita tiende a disminuir, y viceversa. La debilidad de la correlación numérica concuerda con la observación realizada en el gráfico de las tasas de crecimiento, donde no se apreciaba una relación lineal directa y consistente entre ambas variables a lo largo del tiempo, pues si bien el signo negativo sugiere una relación inversa, su baja magnitud indica que esta relación no es muy fuerte y puede estar influenciada por otros factores.
4. Conclusiones
En el término de este análisis emprendido de los datos, es importante destacar que el propósito del mismo nunca se ha orientado a establecer algún tipo de conclusión acerca de la causalidad entre estas variables, y/o la dirección de la misma. Para ello, se necesitaría de consideraciones a priori y técnicas estadísticas más robustas que escapan del alcance del trabajo realizado.
Este trabajo se centró en la aplicación de las habilidades aprendidas dentro del lenguaje de programación R como herramienta en la construcción de estudios que cumplan con la estructura del ciclo de ciencia de datos, exceptuando la actividad de la creación de modelos explicativos o predictivos.
En este contexto, el análisis descriptivo de las tendencias y correlaciones macroeconómicas en Canadá entre 2002 y 2022 revela un marcado incremento en la adopción de internet por parte de la población, coexistiendo con una proporción de jóvenes sin empleo, educación o capacitación que fluctuó con relativa estabilidad, aunque con un pico notable alrededor de 2020. Paralelamente, el PIB real per cápita mostró una tendencia general al crecimiento a lo largo del período, aunque con ciertas contracciones temporales. El cálculo del coeficiente de correlación sugirió una fuerte asociación positiva entre la proporción de usuarios de internet y el PIB per cápita, mientras que la relación entre la proporción de jóvenes sin empleo y el PIB per cápita se manifestó como una correlación negativa débil. En conjunto, estas observaciones preliminares delinean la dinámica macroeconómica del país en relación con la digitalización y el mercado laboral juvenil durante las dos últimas décadas, sentando las bases para futuras investigaciones que exploren con mayor profundidad las posibles interconexiones causales entre estas variables.