INTRODUCCIÓN

El desarrollo socioeconómico de los países es un proceso dinámico que depende de múltiples factores como el ingreso, la salud y las condiciones de vida de la población. Durante las últimas décadas, los países de América Latina han experimentado cambios importantes en estos indicadores, aunque con diferencias significativas entre ellos.

Este reporte analiza la evolución del desarrollo socioeconómico en países seleccionados de América Latina entre los años 2000 y 2022, utilizando indicadores provenientes de la Organización de las Naciones Unidas. El estudio se enfoca en la evolución temporal y en la comparación entre países, así como en la relación entre el PIB per cápita y la esperanza de vida.

PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

¿Cómo ha evolucionado el desarrollo socioeconómico de los países de América Latina entre 2000 y 2022 y qué relación existe entre el PIB per cápita y la esperanza de vida?

CARGA Y PREPARACIÓN DE LOS DATOS

# Cargar librerías
library(WDI)
library(tidyverse)
library(knitr)
# Descarga de indicadores desde la ONU / Banco Mundial
data_raw <- WDI(
  country = c("COL", "BRA", "MEX", "ARG", "CHL"),
  indicator = c(
    life_expectancy = "SP.DYN.LE00.IN",
    gdp_per_capita = "NY.GDP.PCAP.CD",
    infant_mortality = "SP.DYN.IMRT.IN"
  ),
  start = 2000,
  end = 2022
)

# Limpieza del dataset
data <- data_raw %>%
  select(country, year, life_expectancy, gdp_per_capita, infant_mortality) %>%
  drop_na()

ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS

Resumen estadístico

El siguiente resumen estadístico permite identificar el comportamiento general de los principales indicadores socioeconómicos analizados.

summary(data[, c("life_expectancy", "gdp_per_capita", "infant_mortality")])
##  life_expectancy gdp_per_capita  infant_mortality
##  Min.   :69.58   Min.   : 2312   Min.   : 5.80   
##  1st Qu.:73.71   1st Qu.: 6172   1st Qu.: 9.55   
##  Median :74.82   Median : 8836   Median :13.60   
##  Mean   :75.15   Mean   : 8763   Mean   :13.81   
##  3rd Qu.:76.53   3rd Qu.:11304   3rd Qu.:16.75   
##  Max.   :80.61   Max.   :16207   Max.   :29.10

Distribución de la esperanza de vida

ggplot(data, aes(x = life_expectancy)) +
  geom_histogram(bins = 30, fill = "steelblue", color = "white") +
  labs(
    title = "Distribución de la esperanza de vida",
    x = "Esperanza de vida (años)",
    y = "Frecuencia"
  )

Distribución del PIB per cápita por país

ggplot(data, aes(x = country, y = gdp_per_capita, fill = country)) +
  geom_boxplot() +
  labs(
    title = "Distribución del PIB per cápita por país",
    x = "País",
    y = "PIB per cápita (USD)"
  ) +
  theme(legend.position = "none")

ANÁLISIS: EVOLUCIÓN TEMPORAL

Evolución de la esperanza de vida (2000–2022)

ggplot(data, aes(x = year, y = life_expectancy, color = country)) +
  geom_line(size = 1) +
  labs(
    title = "Evolución de la esperanza de vida en América Latina",
    x = "Año",
    y = "Esperanza de vida"
  )

ANÁLISIS: RELACIÓN ENTRE VARIABLES

Relación entre PIB per cápita y esperanza de vida

ggplot(data, aes(x = gdp_per_capita, y = life_expectancy)) +
  geom_point(alpha = 0.6, color = "darkgreen") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
  labs(
    title = "Relación entre PIB per cápita y esperanza de vida",
    x = "PIB per cápita (USD)",
    y = "Esperanza de vida"
  )
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

CONCLUSIÓN

El análisis realizado evidencia que entre los años 2000 y 2022 los países de América Latina estudiados han experimentado mejoras sostenidas en indicadores clave de desarrollo socioeconómico, especialmente en la esperanza de vida.

Asimismo, se identificó una relación positiva entre el PIB per cápita y la esperanza de vida, lo que resalta la importancia del crecimiento económico como factor relevante para el bienestar de la población. Sin embargo, persisten diferencias entre países que reflejan la necesidad de políticas públicas orientadas a reducir las brechas de desarrollo en la región.