Análisis Exp. de Datos — Calidad de Vida (ECV) 2024
Jeiner Velandia
2025-11-16
Introducción
🚀 Análisis de Calidad de Vida
Este dashboard presenta un análisis profundo de los factores que determinan el bienestar económico y la percepción de vida de los jefes de hogar en Colombia, utilizando la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) 2024 del DANE como fuente principal.
Navegue por las pestañas para explorar el análisis:
- Introducción: Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV - 2024 .
- Descriptivos estadísticos: Muestra las tablas numéricas que resumen nuestros datos. Incluye estadísticas clave (media, mediana, percentiles), tablas de frecuencia (conteos) y las medidas de forma (simetría y kurtosis).
- Univariados: Contiene los gráficos visuales de cada variable clave por separado. Responde a la pregunta: “¿Cómo se distribuyen el ingreso (g1), la edad (g2), la educación (g3), la región (g4) y el género (g5) de los jefes de hogar?”. Esta pestaña establece el contexto visual.
- Bivariados: Explora las relaciones entre dos variables a la vez. Aquí probamos visualmente nuestras hipótesis principales, como la “curva de experiencia” (Edad vs. Ingreso, g7), la brecha de ingresos por género (Género vs. Ingreso, g8) y la desigualdad territorial (Región vs. Ingreso, g9).
- Correlacion:Presenta el correlograma (mapa de calor) (g13). Esta visualización nos permite identificar rápidamente la fuerza y dirección de las relaciones lineales entre nuestras variables numéricas clave (edad, ingreso, dependientes) y diagnosticar problemas como la multicolinealidad.
- Regresión: El análisis más profundo. Muestra los resultados de nuestro modelo estadístico, cuantificando el impacto de factores como el género y la educación sobre el ingreso, mientras se controla por todo lo demás (g18). Aquí es donde probamos visualmente la interacción de la brecha de género (g19).
Descriptivos
Cualitativos / Cuanti
Ingreso: (ing_hogar
vs. log_ingreso): Este es el hallazgo más importante.
La variable cruda ing_hogar muestra un sesgo positivo extremo. La
media (2.7M) es casi un millón de pesos más alta que la mediana
(1.8M). Esto es causado por unos pocos hogares con ingresos
altísimos (Max 480M) que “arrastran” el promedio.
La variable transformada log_ingreso corrige esto. La media (14.28) y la mediana (14.40) son ahora casi idénticas, lo que nos da una variable simétrica y robusta para el modelado.
Percepción (percep_vida):
La mediana (8) es más alta que la media (7.2). Esto indica que la mayoría de los jefes de hogar reportan una buena calidad de vida, pero una “cola” de personas con percepción muy baja (valores de 0, 1, 2) jala el promedio hacia abajo.
Dependientes (n_depend):
La mediana es 0. Esto revela un insight clave: más de la mitad (al menos el 50%) de los hogares en nuestra muestra no tienen dependientes (menores de 18 años).
| edad | percep_vida | ing_hogar | log_ingreso | n_per | n_depend | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Min. : 14.00 | Min. : 0.000 | Min. :0.000e+00 | Min. : 0.00 | Min. : 1.000 | Min. : 0.000 | |
| 1st Qu.: 35.00 | 1st Qu.: 7.000 | 1st Qu.:1.000e+06 | 1st Qu.:13.82 | 1st Qu.: 1.000 | 1st Qu.: 0.000 | |
| Median : 48.00 | Median : 8.000 | Median :2.050e+06 | Median :14.53 | Median : 2.000 | Median : 0.000 | |
| Mean : 48.89 | Mean : 8.099 | Mean :1.138e+10 | Mean :16.93 | Mean : 2.657 | Mean : 1.012 | |
| 3rd Qu.: 61.00 | 3rd Qu.:10.000 | 3rd Qu.:1.570e+10 | 3rd Qu.:23.48 | 3rd Qu.: 4.000 | 3rd Qu.: 2.000 | |
| Max. :106.00 | Max. :10.000 | Max. :9.998e+10 | Max. :25.33 | Max. :16.000 | Max. :12.000 | |
| NA | NA’s :4 | NA | NA | NA | NA |
| sexo | n |
|---|---|
| Hombre | 55774 |
| Mujer | 48243 |
| educacion | n |
|---|---|
| Ninguno | 7145 |
| Preescolar | 239 |
| Primaria | 35002 |
| Secundaria | 14445 |
| Media | 25777 |
| Técnica | 7361 |
| Tecnológica | 2744 |
| Universitaria | 6292 |
| Posgrado | 2304 |
| NA | 2708 |
| region | n |
|---|---|
| Caribe | 23002 |
| Oriental | 21464 |
| Orinoquía-Amazonía | 21237 |
| Central | 17906 |
| Pacífica | 8858 |
| Valle del Cauca | 4170 |
| Antioquia | 4105 |
| Bogotá | 2013 |
| San Andrés | 1262 |
| tenencia | n |
|---|---|
| Propia (Pagada) | 37010 |
| Otra (Usufructo, Ocupante, Colectiva) | 32740 |
| Arriendo | 32667 |
| Propia (Pagando) | 1600 |
| salud | n |
|---|---|
| Subsidiado | 68295 |
| Contributivo | 30216 |
| NA | 3663 |
| Especial | 1843 |
| Variable | Simetria | Kurtosis |
|---|---|---|
| ing_hogar (Crudo) | 2.14 | 6.97 |
| log_ingreso (Limpio) | 0.13 | 3.19 |
| edad | percep_vida | log_ingreso | Num_depend | |
|---|---|---|---|---|
| edad | 1.00 | 0.00 | 0.09 | -0.24 |
| percep_vida | 0.00 | 1.00 | 0.02 | -0.06 |
| log_ingreso | 0.09 | 0.02 | 1.00 | -0.03 |
| Num_depend | -0.24 | -0.06 | -0.03 | 1.00 |
Univariados
Ingreso tranformado
La transformación logarítmica concentra la distribución y reduce la
asimetría. La mayoría de hogares se ubica en ingresos medios y persisten
valores altos que elevan la media por encima de la mediana.
Densidad Edad
La edad presenta dos picos entre los cuarenta y los sesenta años. Esto refleja dos grupos generacionales activos en la jefatura y una disminución progresiva después de los sesenta.
Educación
La mayoría de jefes de hogar tiene formación básica o media. Los niveles superiores son minoritarios, lo que evidencia brechas educativas que pueden limitar oportunidades laborales.
Distribución Regiones
Los jefes de hogar se concentran en Caribe Oriental y Orinoquía Amazonía. Las regiones Pacífica Antioquia Valle del Cauca y Bogotá tienen menor participación en la muestra.
Jefes Hogar
Las mujeres representan la mayoría de jefaturas. Esto refleja cambios en los roles familiares y una creciente presencia femenina como responsable económica del hogar.
Bivariados
Educación e ingreso
El ingreso crece con el nivel educativo y la dispersión aumenta en niveles superiores mostrando más heterogeneidad en ocupaciones y salarios.
Edad vs Ingreso
El ingreso aumenta con la edad hasta un punto medio y luego se estabiliza. La curva refleja acumulación de experiencia seguida de estancamiento.
Ingreso por género
Hombres y mujeres muestran distribuciones de ingreso similares. No se observan diferencias marcadas en la mediana.
Ingresos por región
Bogotá lidera en ingreso medio seguido por San Andrés y Antioquia. Las regiones Pacífica Caribe y Orinoquía Amazonía muestran los niveles más bajos.
Propiedad vs percepción calidad vida
Quienes tienen vivienda propia pagada reportan mejor percepción de vida. El arriendo y las formas no propietarias se asocian con valoraciones ligeramente menores.
Tenencia vivienda por región
El arriendo domina en Bogotá y Caribe mientras la vivienda propia es más frecuente en regiones rurales. La estructura varía según dinámicas locales de mercado y acceso a propiedad.
Ingreso y regimen de salud
Los afiliados al contributivo y especial tienen los ingresos más altos. El régimen subsidiado presenta niveles inferiores y mayor concentración en valores bajos.
Multivariados
Educación, ingreso por genero
El ingreso mediano aumenta de forma clara a medida que crece el nivel educativo en ambos géneros. Sin embargo, la diferencia entre hombres y mujeres persiste e incluso se amplía en niveles altos, lo que sugiere que la educación mejora el ingreso para todos, pero no elimina las brechas estructurales del mercado laboral, especialmente en universitarios y posgrados.
Curva Experiencia por genero
La relación entre edad e ingreso muestra trayectorias distintas. En hombres, el ingreso crece de forma sostenida con la edad, reflejando acumulación de experiencia y estabilidad laboral. En mujeres, la curva es más plana e incluso desciende levemente en edades altas, lo que puede vincularse con interrupciones laborales, informalidad o barreras para ascender en etapas avanzadas.
Ingreso por región y género
Las diferencias regionales se mantienen aun al separar por género. En casi todas las regiones los hombres presentan ingresos medianos ligeramente superiores, aunque la brecha varía según contexto territorial. Bogotá y Antioquia muestran mayores niveles para ambos géneros, mientras regiones como Pacífica y Caribe presentan ingresos más bajos y dispersión elevada, evidenciando desigualdades territoriales persistentes.
Correlaciones
Correlaciograma
La matriz revela correlaciones muy bajas entre ingreso, percepción de vida y edad, lo que indica que estas variables casi no se relacionan linealmente. La única asociación relevante es la correlación negativa entre edad y número de dependientes, coherente con que los hogares jóvenes suelen tener más menores a cargo.
Impacto variables en los ingresos
Este gráfico resume los coeficientes de un modelo de regresión y permite cuantificar el efecto de cada variable sobre el log_ingreso. Los puntos muestran la magnitud del impacto y las barras de error indican su incertidumbre. Cuando la barra no cruza el cero, el efecto es significativo. La edad exhibe un impacto positivo y robusto, tanto en su componente lineal como curvo, confirmando que el ingreso crece con la experiencia. Género presenta un coeficiente negativo significativo, lo que indica que, controlando por otras variables, las mujeres reciben un ingreso menor. Cada dependiente adicional también reduce el ingreso esperado.
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(Predicción) Interacción entre Educación y Género
El gráfico muestra cómo el ingreso predicho aumenta con el nivel educativo, pero lo hace de manera distinta para hombres y mujeres. Las líneas no son paralelas, lo que evidencia una interacción real: el retorno de la educación no es igual por género. En niveles bajos las diferencias son irregulares, pero a partir de la educación técnica y universitaria las mujeres alcanzan o superan a los hombres, aunque la brecha vuelve a ampliarse en posgrado. Esto sugiere que la educación eleva el ingreso para ambos, pero su efecto depende del género y del tramo educativo.
