Caracterización de adolescentes en Chile (10-19 años)

Censo de Población y Vivienda 2024 - INE

Total de adolescentes

total_adol <- adolescentes |> summarise(n = n()) |> collect() |> pull(n)
total_chile <- open_dataset(base_original) |> summarise(n = n()) |> collect() |> pull(n)

tibble(`Total de personas de 10 a 19 años` = total_adol) |>
  gt() |>
  fmt_number(everything(), decimals = 0, sep_mark = ".")

Total de personas de 10 a 19 años
2.456.850

datos_pie <- tibble(
  grupo = c("Adolescentes (10-19 años)", "Resto de la población"),
  n = c(total_adol, total_chile - total_adol)
) |>
  mutate(pct = round(100 * n / sum(n), 2))

ggplot(datos_pie, aes(x = "", y = n, fill = grupo)) +
  geom_col(width = 1, color = "white") +
  coord_polar(theta = "y") +
  geom_text(aes(label = paste0(pct, "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5) +
  scale_fill_manual(values = c("#2C7FB8", "#D9D9D9")) +
  theme_void() +
  labs(title = "Porcentaje de adolescentes sobre la población total, 2024",
       fill = NULL)

Distribución de adolescentes por género

por_sexo <- adolescentes |>
  count(sexo) |>
  collect() |>
  mutate(
    sexo = if_else(sexo == 1, "Hombres", "Mujeres"),
    pct = round(100 * n / sum(n), 2)
  )

por_sexo |>
  gt() |>
  cols_label(sexo = "Género", n = "N", pct = "%") |>
  fmt_number(n, decimals = 0, sep_mark = ".") |>
  fmt_number(pct, decimals = 2, dec_mark = ",")

Género	N	%
Hombres	1.257.472	51,18
Mujeres	1.199.378	48,82

ggplot(por_sexo, aes(x = "", y = n, fill = sexo)) +
  geom_col(width = 1, color = "white") +
  coord_polar(theta = "y") +
  geom_text(aes(label = paste0(pct, "%")),
            position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5) +
  scale_fill_manual(values = c("Hombres" = "#2C7FB8", "Mujeres" = "#E6550D")) +
  theme_void() +
  labs(title = "Adolescentes de 10 a 19 años según género, 2024",
       fill = NULL)

Tabla 1: Adolescentes según región y género

# Población total por región (base original, sin filtro de edad)
pob_total <- open_dataset(base_original) |>
  count(region, name = "pob_total") |>
  collect()

# Adolescentes por región y sexo
tabla1 <- adolescentes |>
  count(region, sexo) |>
  collect() |>
  mutate(sexo = if_else(sexo == 1, "Hombres", "Mujeres")) |>
  pivot_wider(names_from = sexo, values_from = n) |>
  mutate(`Población adolescente` = Hombres + Mujeres) |>
  left_join(pob_total, by = "region") |>
  mutate(`% sobre población total` =
           round(100 * `Población adolescente` / pob_total, 2)) |>
  arrange(region) |>
  mutate(Región = regiones[as.character(region)], .before = 1) |>
  select(-region)

# Fila Total país
total_pais <- tabla1 |>
  summarise(
    Región = "Total país",
    Hombres = sum(Hombres),
    Mujeres = sum(Mujeres),
    `Población adolescente` = sum(`Población adolescente`),
    pob_total = sum(pob_total)
  ) |>
  mutate(`% sobre población total` =
           round(100 * `Población adolescente` / pob_total, 2))

tabla1 <- bind_rows(tabla1, total_pais) |>
  select(-pob_total)

# Tabla final
tabla1 |>
  gt() |>
  tab_header(title = "Cantidad de personas de 10 a 19 años según región y género en 2024") |>
  fmt_number(c(Hombres, Mujeres, `Población adolescente`),
             decimals = 0, sep_mark = ".") |>
  fmt_number(`% sobre población total`, decimals = 2, dec_mark = ",") |>
  tab_style(style = cell_text(weight = "bold"),
            locations = cells_body(rows = Región == "Total país")) |>
  tab_source_note("Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2024, INE.")

Cantidad de personas de 10 a 19 años según región y género en 2024
Región	Hombres	Mujeres	Población adolescente	% sobre población total
Tarapacá	29.068	27.395	56.463	15,27
Antofagasta	47.347	45.093	92.440	14,55
Atacama	22.871	21.600	44.471	14,86
Coquimbo	60.342	57.793	118.135	14,18
Valparaíso	125.016	119.565	244.581	12,90
O'Higgins	67.631	64.171	131.802	13,35
Maule	76.926	73.142	150.068	13,36
Biobío	111.399	106.111	217.510	13,48
La Araucanía	71.735	68.614	140.349	13,89
Los Lagos	60.791	57.668	118.459	13,31
Aysén	6.433	5.913	12.346	12,25
Magallanes	10.895	10.434	21.329	12,81
Metropolitana	488.765	466.759	955.524	12,91
Los Ríos	27.346	26.496	53.842	13,52
Arica y Parinacota	18.248	17.448	35.696	14,60
Ñuble	32.659	31.176	63.835	12,46
Total país	1.257.472	1.199.378	2.456.850	13,29
Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2024, INE.

Tabla 2: Distribución de adolescentes según área urbana y rural

por_area <- adolescentes |>
  count(area) |>
  collect() |>
  mutate(
    area = case_when(
      area == 1 ~ "Urbana",
      area == 2 ~ "Rural",
      TRUE ~ "Sin dato"
    ),
    pct = round(100 * n / sum(n), 2)
  )

por_area |>
  gt() |>
  tab_header(title = "Adolescentes de 10 a 18 años según área de residencia, 2024") |>
  cols_label(area = "Área", n = "N", pct = "%") |>
  fmt_number(n, decimals = 0, sep_mark = ".") |>
  fmt_number(pct, decimals = 2, dec_mark = ",") |>
  tab_source_note("Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2024, INE.")

Adolescentes de 10 a 18 años según área de residencia, 2024
Área	N	%
Urbana	2.150.662	87,54
Rural	306.188	12,46
Fuente: elaboración propia a partir del Censo de Población y Vivienda 2024, INE.