La esperanza de vida al nacer

La esperanza de vida al nacer mide el promedio que se espera que viva un ser vivo. Toma en cuenta distintos factores demográficos, como el género, el país, o el año de nacimiento.

La esperanza de vida al nacer puede variar con el tiempo o entre países por muchas razones: la evolución de la medicina, el grado de desarrollo de los países, o las consecuencias por conflictos bélicos. La esperanza de vida varía entre el género también. La data nos muestra que las mujeres viven más que los hombres, ¿por qué? Distintos factores potenciales, incluyendo razones biológicas y la teoría de que las mujeres tienden a ser más conscientes a nivel de salud.

Crearemos algunos gráficos para explorar la desigualidad en la esperanza de vida al nacer alrededor del mundo. Usaremos datos de la División Estadística de las Naciones Unidas, que la podemos encontrar acá

# Configuramos para que los gráficos se ajusten mejor
options(repr.plot.width = 6, repr.plot.height = 6)

# Cargamos los paquetes 
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

# Importamos la data
life_expectancy <- read.csv("UNdata.csv")

# Observamos las primeras 6 filas de nuestra data
head(life_expectancy)

##   Country.or.Area Subgroup      Year
## 1     Afghanistan   Female 2000-2005
## 2     Afghanistan   Female 1995-2000
## 3     Afghanistan   Female 1990-1995
## 4     Afghanistan   Female 1985-1990
## 5     Afghanistan     Male 2000-2005
## 6     Afghanistan     Male 1995-2000
##                                                          Source  Unit
## 1 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 2 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 3 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 4 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 5 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 6 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
##   Value Value.Footnotes
## 1    42              NA
## 2    42              NA
## 3    42              NA
## 4    41              NA
## 5    42              NA
## 6    42              NA

Esperanza de vida de los hombres vs mujeres por país

Manipulemos la data para hacer nuestra exploración más fácil. Construiremos una nueva data para nuestro primer gráfico en el cual representaremos la esperanza de vida en promedio de hombres y mujeres en distintos países para el último período que está en nuestra data (2000-2005)

# Hacemos un subconjunto y hacemos una adaptación a la data
subdata <- life_expectancy  %>% 
    filter(Year == "2000-2005") %>%
    select(Country.or.Area, Subgroup, Value) %>%
    spread(Subgroup, Value)

# Veamos las primeras 6 filas de nuestro subconjunto
head(subdata)

##   Country.or.Area Female Male
## 1     Afghanistan     42   42
## 2         Albania     79   73
## 3         Algeria     72   70
## 4          Angola     43   39
## 5       Argentina     78   71
## 6         Armenia     75   68

Gráfica 1

Un gráfico de dispersión es útil para visualizar la relación entre dos variables. Es un gráfico simple en el cual puntos se ordenan en los ejes, cada uno representando una de las variables.

Crearemos un gráfico de dispersión utilizando ‘ggplot2’ para representar la esperanza de vida de los hombres (en el eje de las X), contra la esperanza de vida de las mujeres (en el eje de las Y). En primer lugar será un gráfico simple y lo iremos mejorando.

# Graficando la esperanza de vida de los hombres vs  mujeres
ggplot(subdata, aes(Male, Female)) +
geom_point()

Líneas de referencia 1

Un buen gráfico debe ser fácil de entender. Existen muchas herramientas en ‘ggplot2’ para alcanzar esta meta y haremos uso de ellas. A partir del gráfico anterior, ajustemos los mismos límites para ambos ejes así como también colocaremos una línea diagonal que nos sirva de referencia. Después de realizar esto la diferencia entre hombres y mujeres en los países será más fácil de interpretar.

# Añadimos una línea de referencia
ggplot(subdata, aes(Male, Female)) +
geom_point() +
geom_abline(incercept = 0, slope = 1, linetype = "dashed") +
xlim(35, 85) +
ylim(35, 85)

Podemos observar como los puntos están ordenados por encima de la línea diagonal que trazamos y como existe una gran dispersión entre ellos.

Títulos y etiquetas en el gráfico

Un punto clave para hacer un gráfico más entendible es colocar etiquetas claras en el. Agreguemos títulos, etiquetas en los ejes y una leyenda para referirnos a la fuente de nuestra data. También le cambiaremos la apariencia para hacerlo más visible.

ggplot(subdata, aes(x=Male, y=Female))+
  geom_point(colour="white", fill="chartreuse3", shape=21, alpha=.55, size=5)+
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype=2)+
  scale_x_continuous(limits=c(35,85))+
  scale_y_continuous(limits=c(35,85))+
  labs(title="Esperanza de vida al nacer por País",
       subtitle="Años Período: 2000-2005. Promedio.",
       caption="Fuente: División de Estadística de las Naciones Unidas",
       x="Hombres",
       y="Mujeres")

Resaltando los países más destacados

Ahora, etiquetaremos algunos puntos de nuestro gráfico con los nombres del país que corresponde ese punto. Queremos atraer nuestra atención en algunos países donde la diferencia de la esperanza de vida entre hombres y mujeres es significativamente alta.

# Hacemos un subconjunto para los 5 países con la diferencia más alta
top_male <- subdata %>% arrange(Male-Female) %>% head(5)
top_female <- subdata %>% arrange(Female-Male) %>% head(5)

# Añadimos texto a los países que nos interesan
ggplot(subdata, aes(x=Male, y=Female, label = Country.or.Area))+
  geom_point(colour="white", fill="chartreuse3", shape=21, alpha=.55, size=5)+
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype=2)+
  scale_x_continuous(limits=c(35,85))+
  scale_y_continuous(limits=c(35,85))+
  labs(title="Esperanza de vida al nacer por País",
       subtitle="Años Período: 2000-2005. Promedio.",
       caption="Fuente: División de Estadística de las Naciones Unidas",
       x="Hombres",
       y="Mujeres") +
   geom_text(data = top_male, size = 3) +
   geom_text(data = top_female, size = 3) +
   theme_bw()

¿Cómo ha evolucionado la esperanza de vida por género?

Como nuestra data contiene información histórica, observemos cómo la esperanza de vida ha evolucionado en los recientes años. Nuestro segundo gráfico representará la diferencia entre hombres y mujeres en los países entre 2 períodos: 1985-1990 y 2000-2005.

Empecemos creando una nueva data para nuestro segundo gráfico.

# Hacemos un subconjunto, adaptamos y mutamos la data
subdata2 <- life_expectancy %>% 
  filter(Year %in% c("1985-1990", "2000-2005")) %>% 
  mutate(Sub_Year=paste(Subgroup, Year, sep="_")) %>% 
  mutate(Sub_Year=gsub("-", "_", Sub_Year)) %>% 
  select(-Subgroup, -Year) %>%
  spread(Sub_Year, Value) %>%
  mutate(diff_Female = Female_2000_2005 - Female_1985_1990) %>%
  mutate(diff_Male = Male_2000_2005 - Male_1985_1990)
 

# Observamos las primeras 6 filas
head(subdata2)

##   Country.or.Area
## 1     Afghanistan
## 2         Albania
## 3         Algeria
## 4          Angola
## 5       Argentina
## 6         Armenia
##                                                          Source  Unit
## 1 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 2 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 3 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 4 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 5 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
## 6 UNPD_World Population Prospects_2006 (International estimate) Years
##   Value.Footnotes Female_1985_1990 Female_2000_2005 Male_1985_1990
## 1              NA               41               42             41
## 2              NA               75               79             69
## 3              NA               67               72             65
## 4              NA               42               43             38
## 5              NA               75               78             68
## 6              NA               71               75             66
##   Male_2000_2005 diff_Female diff_Male
## 1             42           1         1
## 2             73           4         4
## 3             70           5         5
## 4             39           1         1
## 5             71           3         3
## 6             68           4         2

Gráfica 2

Ahora crearemos nuestro segundo gráfico en el que representaremos el promedio de la diferencia entre la esperanza de vida de 1985-1990 y 2000-2005 para hombres y mujeres.

# Graficamos
ggplot(subdata2, aes(x=diff_Male, y=diff_Female, label=Country.or.Area))+
  geom_point(colour="white", fill="chartreuse3", shape=21, alpha=.55, size=5)+
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype=2)+
  scale_x_continuous(limits=c(-25, 25)) +
  scale_y_continuous(limits=c(-25, 25)) +
  labs(title="Esperanza de vida al nacer por País en Años",
       subtitle="Diferencia entre 1985-1990 y 2000-2005. Promedio.",
       caption="Fuente: División de Estadística de las Naciones Unidas",
       x="Hombres",
       y="Mujeres")+
theme_bw()

Líneas de referencia 2

Añadir líneas de referencia hace que nuestros gráficos sean más fáciles de entender. Previamente agregamos una línea diagonal para ver la diferencia entre hombres y mujeres de una forma más clara. Ahora agregaremos dos líneas más para que nos ayuden a identificar en qué países se incrementó o disminuyó la esperanza de vida en el período que estamos estudiando.

ggplot(subdata2, aes(x=diff_Male, y=diff_Female, label=Country.or.Area))+
  geom_point(colour="white", fill="chartreuse3", shape=21, alpha=.55, size=5)+
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype=2)+
  scale_x_continuous(limits=c(-25,25))+
  scale_y_continuous(limits=c(-25,25))+
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2) +
  geom_vline(xintercept = 0, linetype = 2) +
  labs(title="Esperanza de vida al nacer por País en Años",
       subtitle="Diferencia entre 1985-1990 y 2000-2005. Promedio.",
       caption="Fuente: División de Estadística de las Naciones Unidas",
       x="Hombres",
       y="Mujeres")+
theme_bw()

Resaltando los países más destacados 2

Como hicimos en el primer gráfico, etiquetemos los 3 países en los que el promedio agregado de la esperanza de vida para hombres y mujeres más incrementó e igualmente los 3 países en los que más disminuyó en el período estudiado.

# Hacemos subconjuntos de la data para que encontrar los 3 países con mayor crecimiento y decrecimiento
top <- subdata2 %>% arrange(diff_Male+diff_Female) %>% head(3)
bottom <- subdata2 %>% arrange(desc(diff_Male+diff_Female)) %>% head(3)

# Agregamos las etiquetas a los países que nos interesan
ggplot(subdata2, aes(x=diff_Male, y=diff_Female, label=Country.or.Area), guide=FALSE)+
  geom_point(colour="white", fill="chartreuse3", shape=21, alpha=.55, size=5)+
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, linetype=2)+
  scale_x_continuous(limits=c(-25,25))+
  scale_y_continuous(limits=c(-25,25))+
  geom_hline(yintercept=0, linetype=2)+
  geom_vline(xintercept=0, linetype=2)+
  labs(title="Esperanza de vida al nacer por País en Años",
       subtitle="Diferencia entre 1985-1990 y 2000-2005. Promedio.",
       caption="Fuente: División de Estadística de las Naciones Unidas",
       x="Hombres",
       y="Mujeres")+
  geom_text(data = top, size = 3) +
  geom_text(data = bottom, size = 3)

  theme_bw()

## List of 57
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##   ..$ inherit.blank: logi TRUE
##   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_rect" "element"
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##  $ legend.box.background: list()
##   ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_blank" "element"
##  $ legend.box.spacing   :Class 'unit'  atomic [1:1] 0.4
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##  $ panel.background     :List of 5
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##  $ plot.background      :List of 5
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##  $ plot.title           :List of 11
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Visualizando la desigualdad en la esperanza de vida

Nader Wizani

27 de agosto de 2018