TAB 8: NIVELES DE POBREZA

SOBRE EL TAB

El Tab clasifica a los 22 departamentos de Guatemala en pobreza extrema, no extrema y no pobre. En la cual podemos ver como los departamentos tienen una variacion de personas con diferente poder adquisitivo.

REPRODUCCIÓN DE RESULTADOS

Total_Pobreza <- PorcentajePobreza %>%
  summarise(PobrezaTotal = sum(ifelse(Pobreza==1 | Pobreza==2,1,0))/n()*100, PobrezaExtrema = sum(ifelse(Pobreza ==1,1,0))/n()*100, PobrezaNoExtrema  = sum(ifelse(Pobreza == 2,1,0))/n()*100, NoPobreza = sum(ifelse(Pobreza==3,1,0))/n()*100)
Total_Pobreza

Pobreza_Departamento <- PorcentajePobreza %>%
  group_by(Departamento) %>%
  summarise(PobrezaTotal = sum(ifelse(Pobreza==1 | Pobreza==2,1,0))/n()*100, PobrezaExtrema = sum(ifelse(Pobreza ==1,1,0))/n()*100, PobrezaNoExtrema  = sum(ifelse(Pobreza == 2,1,0))/n()*100, NoPobreza = sum(ifelse(Pobreza==3,1,0))/n()*100)
Pobreza_Departamento

ANÁLISIS

str(Pobreza_Departamento)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   22 obs. of  5 variables:
 $ Departamento    : Factor w/ 22 levels "Guatemala","El Progreso",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ PobrezaTotal    : num  23.9 45.7 31.1 58.5 42.7 ...
 $ PobrezaExtrema  : num  3.54 9.88 4.36 17.97 8.05 ...
 $ PobrezaNoExtrema: num  20.3 35.8 26.8 40.5 34.7 ...
 $ NoPobreza       : num  76.1 54.3 68.9 41.5 57.3 ...
summary(Pobreza_Departamento)
        Departamento  PobrezaTotal   PobrezaExtrema   PobrezaNoExtrema   NoPobreza    
 Guatemala    : 1    Min.   :23.85   Min.   : 3.544   Min.   :20.31    Min.   :22.77  
 El Progreso  : 1    1st Qu.:46.04   1st Qu.:11.582   1st Qu.:32.60    1st Qu.:39.46  
 Sacatepequez : 1    Median :53.66   Median :16.322   Median :36.37    Median :46.34  
 Chimaltenango: 1    Mean   :53.88   Mean   :18.510   Mean   :35.37    Mean   :46.12  
 Escuintla    : 1    3rd Qu.:60.54   3rd Qu.:24.006   3rd Qu.:38.97    3rd Qu.:53.96  
 Santa Rosa   : 1    Max.   :77.23   Max.   :45.288   Max.   :43.01    Max.   :76.15  
 (Other)      :16                                                                     

GRÁFICAS

(generar 2 gráficas)

Pobreza_Departamento %>% ggplot(aes(Departamento, PobrezaTotal)) +
    geom_col(fill = "red") +
    labs(title = "Pobreza total por departamento de Guatemala") +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Pobreza_Departamento %>% ggplot(aes(Departamento, PobrezaExtrema)) +
    geom_col(fill = "red") +
    labs(title = "Pobreza total por departamento de Guatemala") +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Pobreza_Departamento %>% ggplot(aes(Departamento, PobrezaNoExtrema)) +
    geom_col(fill = "red") +
    labs(title = "Pobreza total por departamento de Guatemala") +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Pobreza_Departamento %>% ggplot(aes(Departamento, NoPobreza)) +
    geom_col(fill = "red") +
    labs(title = "Pobreza total por departamento de Guatemala") +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

Pobreza_Departamento %>% ggplot(aes(Departamento, PobrezaTotal)) +
    geom_col(fill = "red") +
    labs(title = "Pobreza total por departamento de Guatemala") +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

CONCLUSIONES

  1. Los departamentos con índices mayores de pobreza extrema son Alta Verapaz, Quiché, Totonicapán y Sololá, todos departamentos con alta predominancia índigena. Mientras que los departamentos con menos pobreza son Guatemala y Sacatepéquez ya que son áreas urbanas.
  2. Los niveles de pobreza no extrema son similares en todos los departamentos, a excepción de Guatemala. Esto quiere decir que hay pobreza general en el país, alrededor de un 35%-40%.
  3. La pobreza total en Guatemala está alrededor de un 51%, lo que quiere decir que hay mas gente viviendo en pobreza que la gente que no lo está. Esto índica que el desarrollo en el país todavía es bajo.
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