Propósito

En la Práctica 1 comenzamos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025 correspondiente a la entidad seleccionada por cada estudiante.

En esta segunda práctica continuaremos trabajando con la misma entidad y la misma base. El objetivo será dar un paso adicional: pasar de describir una sola variable a comparar grupos de población.

Trabajaremos principalmente con:

SEXO
EDAD
satisf_vida
PB1 (salud autopercibida)

Importante: todavía no realizaremos pruebas de significancia estadística. Primero aprenderemos a describir y comparar resultados de manera correcta.

1. Recuperar nuestra base

Confirme que el objeto que contiene los datos de su entidad se llama base_QRO.

base_QRO <- readRDS("base_QRO.rds")
dim(base_QRO)

## [1] 998 276

Pregunta 1. ¿Qué entidad está analizando y cuántos casos contiene su base?

Entidad: Querétaro

Número de casos: 998

2. Recordar nuestra variable de satisfacción con la vida

En la práctica anterior generamos la variable numérica satisf_vida a partir de PA1.

Compruebe que sigue disponible:

str(base_QRO$satisf_vida)

##  num [1:998] 8 9 10 10 7 9 9 10 10 10 ...

summary(base_QRO$satisf_vida)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   8.000   9.000   8.647  10.000  10.000

Si no aparece en la base, vuelva a crearla:

Pregunta 2. Registre nuevamente la media y la mediana de satisfacción con la vida en su entidad.

Media: 8.647

Mediana: 9.0

3. Tipos de variables

Antes de comparar grupos, identifique la naturaleza de las variables que utilizaremos.

Ejecute:

str(base_QRO$SEXO)

##  num [1:998] 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 ...

str(base_QRO$EDAD)

##  num [1:998] 21 30 37 60 83 38 25 46 37 62 ...

str(base_QRO$satisf_vida)

##  num [1:998] 8 9 10 10 7 9 9 10 10 10 ...

str(base_QRO$PB1)

##  num [1:998] 4 5 3 5 3 4 3 4 5 4 ...

Complete:

Variable	¿Qué representa?	Tipo de variable
`SEXO`	Sexo asignado al nacer (1=hombre , 2=mujer)	Tipo de variable: numérica
`EDAD`	Edad en años de la persona	Tipo de variable: numérica
`satisf_vida`	¿Qué tan santisfecha(o) se encuentra actualmente con su vida?	Tipo de variable: numérica
`PB1`	¿Cómo considera su salud actualmente?	Tipo de variable: numérica

Para esta práctica basta distinguir entre variables categóricas y cuantitativas. Más adelante revisaremos con mayor detalle las escalas de medición.

4. Satisfacción con la vida según sexo

Primero observe cuántos registros existen en cada categoría de SEXO.

table(base_QRO$SEXO)

## 
##   1   2 
## 469 529

Ahora calcule la media de satisfacción con la vida para cada grupo:

tapply(base_QRO$satisf_vida,
       base_QRO$SEXO,
       mean,
       na.rm = TRUE)

##        1        2 
## 8.631130 8.661626

Calcule también la mediana:

tapply(base_QRO$satisf_vida,
       base_QRO$SEXO,
       median,
       na.rm = TRUE)

## 1 2 
## 9 9

Pregunta 3. ¿Qué grupo presenta la media más alta de satisfacción con la vida?

Respuesta:
En el caso del estado de Querétero las mujeres reportaron una media (8.66) ligeramente más alta que la de los hombres (8.63).

Pregunta 4. ¿La diferencia entre los grupos parece grande o pequeña? Descríbala sin hablar todavía de significancia estadística.

Respuesta:
La diferencia entre los grupos (hombre-mujer) es pequeña. Existe una diferencia de 3 centésimas.

5. Una gráfica comparativa: boxplot

Construya un diagrama de caja:

boxplot(satisf_vida ~ SEXO,
        data = base_QRO,
        xlab = "Sexo",
        ylab = "Satisfacción con la vida",
        main = "Satisfacción con la vida según sexo")

Pregunta 5. Observe la posición de las medianas, la dispersión y los valores extremos. ¿Qué información aporta el boxplot que no se aprecia únicamente comparando las medias?

Respuesta:
Las medianas y la dispersión entre los grupos son similares. Sin embargo, en el caso de los valores extremos, los hombres respondieron con valores de 0,3 y 4 y las mujeres con valores de 0,2 y 4. La grafica nos permite ver la disperción de los datos y los valores extremos, que con el puro valor de la media no se veia.

6. Trabajar con la edad

Observe primero la distribución general de la edad:

summary(base_QRO$EDAD)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   18.00   31.00   41.00   43.65   56.00   93.00

En lugar de trabajar únicamente con la edad exacta, construiremos grupos.

base_QRO$grupo_edad <- cut(
  base_QRO$EDAD,
  breaks = c(17, 29, 44, 59, 74, Inf),
  labels = c("18-29", "30-44", "45-59", "60-74", "75+")
)

Compruebe cuántos casos quedaron en cada grupo:

table(base_QRO$grupo_edad)

## 
## 18-29 30-44 45-59 60-74   75+ 
##   222   351   224   156    45

Pregunta 6. ¿Cuál es el grupo de edad con mayor número de casos en su entidad?

Respuesta:
El grupo de 30 a 44 años con 351 personas.

7. Satisfacción con la vida según grupo de edad

Calcule la media por grupo de edad:

tapply(base_QRO$satisf_vida,
       base_QRO$grupo_edad,
       mean,
       na.rm = TRUE)

##    18-29    30-44    45-59    60-74      75+ 
## 8.666667 8.709402 8.553571 8.807692 7.977778

Calcule también la mediana:

tapply(base_QRO$satisf_vida,
       base_QRO$grupo_edad,
       median,
       na.rm = TRUE)

## 18-29 30-44 45-59 60-74   75+ 
##     9     9     9     9     9

Pregunta 7. ¿Qué grupo presenta la media de satisfacción con la vida más alta?

Respuesta:
El grupo de 60 a 74 años de edad, con una media de 8.80.

Pregunta 8. ¿Cuál presenta la más baja?

Respuesta:
El grupo de 75 años o más, con una media de 7.97

Construya ahora un boxplot:

boxplot(satisf_vida ~ grupo_edad,
        data = base_QRO,
        xlab = "Grupo de edad",
        ylab = "Satisfacción con la vida",
        main = "Satisfacción con la vida según grupo de edad")

Pregunta 9. Describa el patrón general que observa entre edad y satisfacción con la vida.

Respuesta:
En todos los grupos la mediana es muy similar, sin embargo los valores del grupo de 75 años o más no se concentran de la misma manera que los demás grupos.En este ultimo grupo (75-+) los valores van de 7 a 10, lo que significa que las personas que se encuentran dentro de este grupo indicaron niveles menores de satisfacción con la vida en relación a los demás grupos. En el caso de los valores extremos el grupo de 18 a 29 años arrojó valores iguales a 4; el grupo de 30 a 44 años valores iguales a 0 y 3; el grupo de 45 a 59 valores de 4; en el grupo de 60 a 74 años valores de 2 y 4 y en el caso del ultimo grupo de 75 años o más un valor de 0.

8. Comparar dos variables categóricas

Ahora trabajaremos con SEXO y PB1 (salud autopercibida).

Antes de analizarla, recuerde cómo está codificada PB1.

table(base_QRO$PB1)

## 
##   1   2   3   4   5 
##  10  36 306 463 183

Pregunta 10. ¿Qué significan las categorías de PB1?

Respuesta:
1= Muy mala 2= Mala 3= Regular 4= Buena 5= Muy buena

El valor que más se repite es 4 (buena) con 463 casos y el valor que menos se repite es 1 (muy mala) con 10 casos.

Construya una tabla de contingencia:

tabla_salud <- table(base_QRO$SEXO, base_QRO$PB1)

tabla_salud

##    
##       1   2   3   4   5
##   1   3  16 118 235  97
##   2   7  20 188 228  86

La tabla anterior muestra frecuencias absolutas. Para facilitar la comparación entre los grupos, obtenga porcentajes por fila:

prop.table(tabla_salud, 1) * 100

##    
##              1          2          3          4          5
##   1  0.6396588  3.4115139 25.1599147 50.1066098 20.6823028
##   2  1.3232514  3.7807183 35.5387524 43.1001890 16.2570888

Pregunta 11. ¿Qué diferencias observa en la salud autopercibida según sexo?

Respuesta:
En el caso del estado de Querétaro, el 70.78% de los hombres percibieron que su salud es “buena” (50.10%) o “muy buena” (20.68%). En el caso de las mujeres este porcentaje disminuyó en un 11.43% hasta 59.35%, en dónde el 43.10% de las mujeres percibe que su salud es “buena” y el 16.25% que es “muy buena”.

Por otro lado el 4.04% de los hombres percibió que su salud es “muy mala” (0.63%) o “mala” (3.41%). En el caso de las mujeres este porcentaje aumenta en un 1.06%, dónde el 5.10% percibió que su salud es “muy mala” (1.32%) o “mala” (3.78%).

Los datos demuestran que las mujeres del estado de Querétaro perciben con mayor frecuencia que su salud es mala y que perciben con menor frecuencia que su salud es buena o muy buena.

9. Elegir una comparación propia

Seleccione ahora una variable adicional de ENBIARE que considere interesante para su proyecto o para una pregunta antropológica.

Puede utilizar, por ejemplo:

PB4: frecuencia de soledad.
PC1: capacidad del hogar para llegar a fin de mes.
PF1_1: confianza en la mayoría de la gente.

Variable elegida: Existen multiples variablaes de la prueba ENBIARE que pueden contribuir al estudio de mujeres trans sin derecho a la salud o la seguridad social. Por ejemplo, algunas variables del apartado “bienestar subjetivo”: PA3_02, PA3_11, PA3_12, PA3_16 o todo el apartado de “salud” correspondiente a las variables PD y el apartado “fuerza de trabajo” (PE) que aborda las condiciones laborales de los individuos.

Para fines de la práctica se ha escogido la variable PA3_16 “Satisfacción con los servicios públicos”

¿Qué mide? A través de la pregunta “¿Qué tan satisfecho está con los servicios públicos de su municipio (alcaldía)?”, esta variable mide el nivel de satisfacción que percibe individuo en relacion a los servicios públicos de su comunidad. En esta variable se incluye la percepción que tienen los individuos sobre el sistema de salud de sus comunidades.

Formule una pregunta comparativa.

Mi pregunta:
- ¿Cómo se compara el nivel de satisfacción de los individuos con los servicios públicos de su municipio (alcaldía) respecto con el nivel de satisfacción que manifiestan sobre su propia salud?

Obtenga una tabla o un resumen adecuado. Escriba su código en el siguiente bloque:

table(base_QRO$PA3_16)

## 
##  00  01  02  03  04  05  06  07  08  09  10 
##   6   1   3   4  11  31  49 121 289 209 274

prop.table(table(base_QRO$PA3_16))

## 
##          00          01          02          03          04          05 
## 0.006012024 0.001002004 0.003006012 0.004008016 0.011022044 0.031062124 
##          06          07          08          09          10 
## 0.049098196 0.121242485 0.289579158 0.209418838 0.274549098

#  PA3_16

Pregunta 12. ¿Qué encontró?

Respuesta:
Del total de la muestra perteneciente a Querétaro podemos observar que son más las personas que sienten satisfacción con los servicios públicos que hay en su comunidad. Teniendo en cuenta que los valores pertenecientes al codigo PA3_16 van del 0 al 10 en donde 0 = Totalmente insatisfecho; 5 = Nivel intermedio de satisfacción; y 10 = Totalmente satisfecho, el 97.49% de la muestra (n=973 individuos) demostró sentir niveles intermedios y altos de satisfacción con los servicios públicos. Solo el 2.51% (n=25 individuos) de la muestra siente que niveles bajos o muy bajos de satisfacción respecto a los servicios públicos.

En el estado de Querétaro el 64.72% de la muestra (n=646 individuos) percibe que su salud es buena o muy buena, este dato puede estar relacionado con los resultados del codigo PA3_16 que nos dicen que la mayoria de la muestra se siente satisfecha con los servicios públicos de su comunidad. Si bien dentro del apartado “servicios públicos” no solo se habla de los servicios de salud, si podemos ubicar al sistema de salud dentro de esta categoria, por lo que podriamos relacionar el funcionamiento de los servicios públicos con los niveles de salud autopercibidos por los queretanos.

10. Interpretación antropológica

Con base en los resultados obtenidos en esta práctica, redacte un comentario breve de 150 a 200 palabras.

Incluya:

una diferencia observada por sexo;
una diferencia observada por grupos de edad;
una posible explicación antropológica o social;
una aclaración sobre lo que estos resultados todavía no permiten afirmar.

Interpretación final:

Para el caso de Querétaro se contó con la participación de 469 hombres (47%) y 529 mujeres (53%), con una edad promedio de 43 años. En ambos casos el promedio de satisfacción con la vida es de 8.6, con una pequeña diferencia de 6 centésimas (hombres=8.63, mujeres=8.66). Las personas en el grupo de edad de 60 a 74 años reportaron mayor satisfacción con la vida con un promedio de 8.80, seguido por el grupo de 30 a 44 años (8.70) y el grupo de 18 a 20 años (8.66). Sin embargo el grupo de 75 años o más reporto la menor satisfacción con la vida con un promedio de 7.97. Respecto a la salud, la mayoria de los queretanos (64.72%) percibe que su salud es buena o muy buena, sin embargo existen diferencias entre ambos sexos que deben conciderarse, por ejemplo las mujeres perciben con mayor frecuencia que su salud es “mala” o “muy mala” (hombres= 4.04%, mujeres= 5.10%) y los hombres perciben con mayor frecuencia que su salud es “buena” o “my buena” (hombres= 70.78%, mujeres= 59.35%). Por ultimo, respecto a la satisfacción que sienten los queretanos con los servicios públicos de su comunidad, el 97.49% siente niveles intermedios y altos de satisfacción con estos servicios.

Estos resultados sugieren niveles elevados de bienstar subjetivo entre la población de Querétaro. La satisfacción con la vida es prácticamente equivalente entre hombres y mujeres, y aunque la mayoria de la población percibe que su salud es buena o muy buena, se observa una valoración menos favorable entre las mujeres, lo que permite considerar posibles diferencias entre los sexos a partir de las experiencias individuales, corporales, sociales, de salud y atocuidado que viven hombres y mujeres de manera diferenciada dentro y fuera del sistema de salud. Por otro lado, la amplia satisfacción con los servicios públicos de la comunidad puede vincularse con una percepción positiva del entorno cotidiano, la salud o la vida misma que ayude a esclarecer los niveles altos de satisfacción con la vida. Desde una mirada antropológica, estos resultados muestran que el bienestar no se constituye desde una experiencia individual, sino de una construcción mutlidimensional que varia dependiendo de la edad, el género y las condiciones de salud dentro de contexto social.

11. Comparación entre entidades durante la sesión

Al final de la práctica compartiremos algunos resultados en el grupo.

Prepare tres datos para comunicar en la sesión:

Entidad: Querétaro
Media de satisfacción en hombres: __________________
Media de satisfacción en mujeres: __________________
Grupo de edad con mayor satisfacción media: __________________

Observe qué tan similares o diferentes son los resultados entre entidades.

Pregunta para discusión: si diferentes entidades muestran patrones distintos, ¿qué factores sociales, culturales, económicos o demográficos podrían estar relacionados con esas diferencias?

Cierre

Al terminar esta práctica deberá poder:

distinguir entre variables categóricas y cuantitativas;
calcular estadísticas descriptivas por grupos;
comparar satisfacción con la vida según sexo;
construir grupos de edad;
comparar satisfacción entre grupos de edad;
interpretar un boxplot;
construir una tabla de contingencia;
calcular porcentajes por fila;
formular una comparación relacionada con una pregunta antropológica;
integrar código, resultados e interpretación en un documento R Markdown.

Para guardar su trabajo

Guarde el archivo con un nombre que permita identificarlo, por ejemplo:

Apellido_Nombre_Practica2_ENBIARE.Rmd

En esta práctica puede intentar generar el documento final con Knit → HTML.

Si al generar el documento aparece algún error, no borre el código ni empiece de nuevo. Revise el mensaje de error y consérvelo para comentarlo durante la sesión.

Nota metodológica: en esta práctica seguimos trabajando con los registros de la muestra de ENBIARE correspondientes a cada entidad. Las medias y porcentajes calculados aquí son descriptivos de esos registros. Más adelante incorporaremos el factor de expansión y el diseño muestral para producir estimaciones poblacionales.

Práctica 2. Comparación de grupos con ENBIARE 2025

Nombre: Luis David Ortiz Trinidad

Fecha: 11/09/26