library(readr)
data <- read_csv("educacion_ingreso_PR_clean_simulado.csv")
## Rows: 78 Columns: 3
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): Municipio
## dbl (2): Bachillerato_o_mas, Ingreso_per_capita
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
Estructura
str(data)
## spc_tbl_ [78 × 3] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Municipio : chr [1:78] "Adjuntas" "Aguada" "Aguadilla" "Aguas Buenas" ...
## $ Bachillerato_o_mas: num [1:78] 32.1 23.2 38 15.9 47.2 45.6 17.3 11.7 19 33.3 ...
## $ Ingreso_per_capita: num [1:78] 14344 16246 11410 23621 10887 ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. Municipio = col_character(),
## .. Bachillerato_o_mas = col_double(),
## .. Ingreso_per_capita = col_double()
## .. )
## - attr(*, "problems")=<externalptr>
Estadísticas descriptivas
summary(data) # incluye media y mediana
## Municipio Bachillerato_o_mas Ingreso_per_capita
## Length:78 Min. : 7.00 Min. : 8232
## Class :character 1st Qu.:15.50 1st Qu.:11728
## Mode :character Median :22.75 Median :14065
## Mean :24.57 Mean :14581
## 3rd Qu.:32.48 3rd Qu.:16334
## Max. :55.00 Max. :24204
sd(data$Bachillerato_o_mas)
## [1] 12.18042
sd(data$Ingreso_per_capita)
## [1] 3560.664
Diagrama de dispersión y análisis de su correlación
plot(data$Bachillerato_o_mas, data$Ingreso_per_capita, main="Diagrama de dispersión", xlab="Educación", ylab="Ingreso")
cor(data$Bachillerato_o_mas, data$Ingreso_per_capita)
## [1] 0.07062226
La correlación obtenida entre el porcentaje de personas con
bachillerato o más y el ingreso per cápita en los municipios de Puerto
Rico fue de 0.07, un valor muy cercano a cero. Esto indica que los
cambios en el nivel educativo no se asocian de manera consistente con
los cambios en el ingreso. La correlación es positiva débil, ya que el
valor de r = 0.07 es mayor que cero (lo que indica una relación
ascendente), pero está muy cercano a cero, por lo que la asociación
entre educación e ingreso per cápita es mínima y carece de fuerza
explicativa. Esto significa que un municipio con un mayor porcentaje de
población con bachillerato o más no necesariamente presenta un ingreso
per cápita más alto.
Regresión lineal simple
modelo <- lm(Ingreso_per_capita ~ Bachillerato_o_mas, data=data)
plot(data$Bachillerato_o_mas, data$Ingreso_per_capita, main="Diagrama de dispersión", xlab="Educación", ylab="Ingreso")
abline(modelo, col="blue")
Interpretación de modelo
El modelo lineal simple que relaciona el porcentaje de personas con
bachillerato o más y el ingreso per cápita en los municipios de Puerto
Rico muestra una pendiente positiva muy leve y una correlación de 0.07.
En la gráfica se observa que los puntos están ampliamente dispersos
alrededor de la recta y no siguen un patrón definido. Esto refleja que,
aunque el modelo muestra una tendencia ascendente, la gran dispersión de
los datos demuestra que el nivel educativo no predice de manera clara ni
consistente el ingreso per cápita en los municipios analizados.