Resultados Encovi 2014

TAB 2: Tasa de alfabetismo y años de escolaridad promedio

DESCRIPCIÓN

Este análisis ve la tasa de alfabetismo y los años de escolaridad promedio en dos rangos de edades: Mayoro igual a 15 y de 15 a 24 años. Estos a su vez se analizan por área, departamento y nivel de pobreza, dando así resultados que nos ayudarán a hacer inferencias de como se encuentra el país en terminos de alfabetismo y años de escolaridad.

RESULTADOS

Acontinuación se abren las librerias correspondientes, el dataset a utilizar y se transforma para obtener los datos que se desean.

library(haven)
library(dplyr)
library(ggplot2)
Educacion <- read_sav("~/Data Science/ENCOVI/personas.sav")
Educacion  <- select(Educacion, DEPTO, AREA, POBREZA, PPA03, P06B01, P06B25A, P06B25B)
names(Educacion) <- c("Departamento", "Area", "Pobreza", "Edad", "LeerEscribir", "Nivel", "Grado")
Educacion <-Educacion[complete.cases(Educacion),]
Educacion$Departamento <- as.factor(Educacion$Departamento)
Educacion$Area  <- as.factor(Educacion$Area)
Educacion$Pobreza  <- as.factor(Educacion$Pobreza)
levels(Educacion$Departamento)<- c("Guatemala", "El Progreso", "Sacatepequez", "Chimaltenango", "Escuintla", "Santa Rosa", "Solola", "Totonicapan", "Quetzaltenango", "Suchitepequez", "Retalhuleu", "San Marcos", "Huehuetenango", "Quiche", "Baja Verapaz", "Alta Verapaz", "Peten", "Izabal", "Zacapa", "Chiquimula", "Jalapa", "Jutiapa")
levels(Educacion$Area)<- c("Urbana", "Rural")
levels(Educacion$Pobreza) <- c ("Pobre extremo", "Pobre no extremo", "No pobre")
Educacion <- filter(Educacion, Edad>=15)
Educacion <- Educacion %>%
  mutate(AniosEscolaridad = ifelse(Nivel==1,1,ifelse(Nivel==2, 1+Grado, ifelse(Nivel==3 | Nivel==4, 7+Grado, ifelse(Nivel==5, 12+Grado, ifelse(Nivel==6, 17+Grado, ifelse(Nivel==7,19+Grado,0))))))) %>%
  mutate(Alfabetismo = ifelse(LeerEscribir==1,1,0)) %>%
  select(Departamento, Area, Pobreza, Edad, AniosEscolaridad, Alfabetismo)

Se crea una tabla con los datos de alfabetismo y años de escolaridad en el rango de edad mayor a 15 años total:

EduMayor15_Total <- Educacion %>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduMayor15_Total

Está tabla presenta los datos a estudiar en el ámbito de área, pobreza y departamento en el rango de edad mayor a 15 años:

EduMayor15_Area <- Educacion %>%
  group_by(Area)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduMayor15_Area

EduMayor15_Pobreza <- Educacion %>%
  group_by(Pobreza)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduMayor15_Pobreza

EduMayor15_Dep <- Educacion %>%
  group_by(Departamento)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduMayor15_Dep

EduRango15.24_Total <- Educacion %>%
  filter(Edad<=24)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduRango15.24_Total

Está tabla presenta los datos en el ámbito de área, pobreza y departamento en el rango de edad de 15 a 24 años:

EduRango15.24_Area <- Educacion %>%
  filter(Edad<=24)%>%
  group_by(Area)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduRango15.24_Area

EduRango15.24_Pobreza <- Educacion %>%
  filter(Edad<=24)%>%
  group_by(Pobreza)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduRango15.24_Pobreza

EduRango15.24_Dep <- Educacion %>%
  filter(Edad<=24)%>%
  group_by(Departamento)%>%
  summarise(Alfabetismo = sum(ifelse(Alfabetismo==1,1,0)/n()*100), AniosEscolaridad = sum(AniosEscolaridad)/n())
EduRango15.24_Dep

GRÁFICAS

Gráfica de tasa de alfabetización y años de escolaridad en los distintos departamentos del país.

EduRango15.24_Dep1 <- EduRango15.24_Dep %>% gather(tasas, penetracion, -Departamento)
EduRango15.24_Dep1  %>% ggplot(aes(as_factor(Departamento), penetracion)) +
    geom_col(aes(fill = tasas, group = tasas), position = "dodge") +
  labs(title = "Porcentaje de las tasas de alfabetismo y años de escolaridad", x= "Departamento", y="Tasa de alfabetismo y años de escolaridad" )+
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Estás gráficas nos muestran el alfabetismo y años de escolaridad en el rango de edad mayor de 15 años, así también en las dos áreas del país.

EduMayor15_Area %>% ggplot(aes(as_factor(Area), Alfabetismo)) +
    geom_point(aes(color = "red",size= 1)) +
    coord_cartesian(ylim = c(90, 100))+
    labs(title = "Porcentaje de las tasas de alfabetismo", x= "Área", y="Tasa de alfabetismo" ) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90), legend.position = "none")

EduMayor15_Area %>% ggplot(aes(as_factor(Area), AniosEscolaridad)) +
    geom_point(aes(color = "pink", size= 1)) +
    coord_cartesian(ylim = c(5, 10))+
    labs(title = "Años de escolaridad en las áreas de Guatemala", x= "Área", y="Años de escolaridad" ) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90), legend.position = "none")

CONCLUSIONES

1. La tasa de alfabetización y el nivel de escolaridad en la muestra estudiada según nuestras tablas y gráficas, muestra que son verdaderamente altas Las tasas de alfabetización están arriba de 90% en su mayoría. Y el nivel de escolaridad es de aproximadamente de 7 a 9 años de escolaridad demostrando así que la mayoría de la población ha culmido al menos la primari y empezado un grado en el nivel básico.

2. La población pobre extrema es la que muestra menos años de escolaridad en promedio unos 6 años que abarca hasta cuarto primaria y se evidencia que está área no llega a terminar la primaria, tanto en los rangos de mayor de 15 y los de 15 y 24.

3. Aí mismo podemos ver que el área rural sabiendo que muchas veces estás están en algún tipo de pobrezasolo tienen dos años menos de escolaridad que el área urbana comparandola en ambos rangos de edad. Evidenciando que está área del país está fortaleciendo la educación en sus comunidades.