library(rio)
link='https://github.com/JoseManuelMagallanes/Estadistica_Para_AnalisisPolitico/raw/master/lapop17.dta'
lapop17=import(link)names(lapop17)## [1] "pais" "sobremuestra" "idnum" "uniq_id"
## [5] "upm" "prov" "municipio" "cluster"
## [9] "ur" "tamano" "idiomaq" "fecha"
## [13] "wt" "estratopri" "estratosec" "q2"
## [17] "q1" "perprov" "ls3" "a4"
## [21] "soct2" "idio2" "np1" "sgl1"
## [25] "cp6" "cp7" "cp8" "cp13"
## [29] "cp20" "it1" "l1" "prot3"
## [33] "jc10" "jc13" "jc15a" "vic1ext"
## [37] "vic1exta" "vic2new" "aoj11" "aoj12"
## [41] "b1" "b2" "b3" "b4"
## [45] "b6" "b43" "b12" "b13"
## [49] "b18" "b21" "b21a" "b32"
## [53] "b37" "b47a" "m1" "m2"
## [57] "sd2new2" "sd3new2" "sd6new2" "infrax"
## [61] "infra3" "ros1" "ros4" "ing4"
## [65] "eff1" "eff2" "aoj22new" "media3"
## [69] "media4" "exp_a" "dst1b" "drk1"
## [73] "env1c" "env2b" "envp3l" "envp3l_o"
## [77] "envp3n" "envp3n_o" "envp41" "envp42"
## [81] "pn4" "w14a" "e5" "e15"
## [85] "e16" "d1" "d2" "d3"
## [89] "d4" "d5" "d6" "ivv3"
## [93] "lib1" "lib2b" "lib2c" "lib4"
## [97] "exc2" "exc6" "exc20" "exc11"
## [101] "exc13" "exc14" "exc15" "exc16"
## [105] "exc18" "exc7" "exc7new" "vb1"
## [109] "vb2" "vb3n" "vb10" "vb11"
## [113] "pol1" "vb20" "dis7a" "dis8a"
## [117] "dis9a" "dis10a" "dis11a" "for5"
## [121] "mil10a" "mil10e" "ccq1" "ccq2"
## [125] "ccq3" "ccq4" "ie1" "ie2"
## [129] "ie3" "ie6" "ie9" "ie10"
## [133] "envp8" "wf1" "cct1b" "ed"
## [137] "ed2" "q5a" "q5b" "q3c"
## [141] "ocup4a" "ocup1a" "q10g" "q10new"
## [145] "q14" "q10d" "q10e" "q11n"
## [149] "q12c" "q12bn" "q12" "q12m"
## [153] "q12f" "vac1" "etid" "iiet1"
## [157] "iiet2" "iiet3" "www1" "gi0"
## [161] "pr1" "r3" "r4" "r4a"
## [165] "r5" "r6" "r7" "r8"
## [169] "r12" "r14" "r15" "r18"
## [173] "r1" "r16" "colorr" "conocim"
## [177] "iarea1" "iarea2" "iarea3" "iarea4"
## [181] "iarea6" "iarea7" "sexi" "colori"
## [185] "srvyrid" "nationality" "formatq" "sex"str(lapop17$sgl1)## num [1:2647] 2 4 4 2 5 3 5 4 5 4 ...
## - attr(*, "label")= chr "Quality of Municipal Services"
## - attr(*, "format.stata")= chr "%36.0f"
## - attr(*, "labels")= Named num [1:7] 1 2 3 4 5 NA NA
## ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "Very Good" "Good" "Neither Good nor Bad (Fair)" "Bad" ...library(stringr)
names(lapop17)=str_split(names(lapop17)," ",simplify = T)[,1]lapop17[,]=lapply(lapop17[,], str_replace_all,"[^[:ascii:]]","")library(readr)
lapop17[,c(2:7)]=lapply(lapop17[,c(2:7)],parse_number)str(lapop17$sgl1)## chr [1:2647] "2" "4" "4" "2" "5" "3" "5" "4" "5" "4" "5" "4" "5" "4" ...lapop17$sgl1=as.numeric(lapop17$sgl1)
str(lapop17$sgl1)## num [1:2647] 2 4 4 2 5 3 5 4 5 4 ...library(ggplot2)
basen=ggplot(data=lapop17,aes(x=sgl1))
basen + geom_histogram(bins=10)## Warning: Removed 71 rows containing non-finite values (stat_bin).
SGL1. ¿Diría usted que los servicios que la municipalidad está dando a la gente son: [Leer alternativas] (1) Muy buenos (2) Buenos (3) Ni buenos ni malos (regulares) (4) Malos (5) Muy malos (888888) NS (988888) NR
Pregunta: ¿Cree la mayoria de la gente que los servicios que dan los municipios son malos?
library(questionr)
library(magrittr)
OrdDf=freq(lapop17$sgl1,total = F,exclude = c(NA),cum = T) %>% data.frame()
OrdDf=data.frame(row.names(OrdDf),OrdDf,row.names = NULL)
names(OrdDf)=c("Categoria","Conteo", "Porcentaje", "Porcentaje Acumulado")
OrdDf## Categoria Conteo Porcentaje Porcentaje Acumulado
## 1 1 46 1.8 1.8
## 2 2 504 19.6 21.4
## 3 3 1100 42.7 64.1
## 4 4 606 23.5 87.6
## 5 5 320 12.4 100.0como podemos ver, la maoria de la gente un 64.1% cree que los servicios brindados por el municio son entre buenos y regulares. ¿Esa creencia es relevante o no?
library(DescTools)
Mode(lapop17$sgl)## [1] 3no, la opinion representativa en este caso, es la de un servicio “regular”
¿Podemos afirmar que alrededor de 70% de los entrevistados cree que los derechos básicos del ciudadano estan a los mås medianamente protegidos por el sistema político peruano?
str(lapop17$b3)## chr [1:2647] "7" "3" "2" "3" "1" "6" "1" "2" "7" "2" "4" "6" "3" "1" ...lapop17$b3=as.numeric(lapop17$b3)
str(lapop17$b3)## num [1:2647] 7 3 2 3 1 6 1 2 7 2 ...basen=ggplot(data=lapop17,aes(x=b3))
basen + geom_histogram(bins=10)## Warning: Removed 41 rows containing non-finite values (stat_bin).
Si usted cree que los tribunales no garantizan para nada la justicia, escoja el número 1; si cree que los tribunales garantizan mucho la justicia, escoja el número 7 o escoja un puntaje intermedio]
library(questionr)
library(magrittr)
OrdDf=freq(lapop17$b3,total = F,exclude = c(NA),cum = T) %>% data.frame()
OrdDf=data.frame(row.names(OrdDf),OrdDf,row.names = NULL)
names(OrdDf)=c("Categoria","Conteo", "Porcentaje", "Porcentaje Acumulado")
OrdDf## Categoria Conteo Porcentaje Porcentaje Acumulado
## 1 1 358 13.7 13.7
## 2 2 449 17.2 31.0
## 3 3 557 21.4 52.3
## 4 4 557 21.4 73.7
## 5 5 379 14.5 88.3
## 6 6 181 6.9 95.2
## 7 7 125 4.8 100.0como podemos ver en el grafico el 70% de los ciudadanos (el 1 al 4), le da valores muy negativos o medianamente negativos a la proteccion de derechos del ciudadano
Parte 2.
Para esta parte descargue la información de cada país sobre el índice de felicidad
library(htmltab)
# coleccion
links=list(web="https://es.wikipedia.org/wiki/%C3%8Dndice_global_de_felicidad",
xpath ='//*[@id="mw-content-text"]/div/table')
feliz<- htmltab(doc = links$web, which =links$xpath)str(feliz)## 'data.frame': 156 obs. of 9 variables:
## $ № : chr "1" "2" "3" "4" ...
## $ País : chr "Finlandia" "Noruega" "Dinamarca" "Islandia" ...
## $ Puntuación : chr "7.633" "7.594" "7.555" "7.495" ...
## $ PIB per cápita : chr "1.305" "1.456" "1.351" "1.343" ...
## $ Apoyo social : chr "1.592" "1.582" "1.590" "1.644" ...
## $ Esperanza de años de vida saludable : chr "0.874" "0.861" "0.868" "0.914" ...
## $ Libertad para tomar decisiones vitales: chr "0.681" "0.686" "0.683" "0.677" ...
## $ Generosidad : chr "0.192" "0.286" "0.284" "0.353" ...
## $ Percepción de la corrupción : chr "0.393" "0.340" "0.408" "0.138" ...names(feliz)## [1] "№"
## [2] "País"
## [3] "Puntuación"
## [4] "PIB per cápita"
## [5] "Apoyo social"
## [6] "Esperanza de años de vida saludable"
## [7] "Libertad para tomar decisiones vitales"
## [8] "Generosidad"
## [9] "Percepción de la corrupción"names(feliz)=str_replace_all(names(feliz), "[^[:ascii:]]", "")feliz[,]=lapply(feliz[,], str_replace_all,"[^[:ascii:]]","")library(stringr)
names(feliz)=str_split(names(feliz)," ",simplify = T)[,1]names(feliz)## [1] "" "Pas" "Puntuacin" "PIB" "Apoyo"
## [6] "Esperanza" "Libertad" "Generosidad" "Percepcin"feliz$Puntuacin=as.numeric(feliz$Puntuacin)
base2=ggplot(feliz,aes(y=Puntuacin))
box=base2 + geom_boxplot() + coord_flip()
box 
library(DescTools)
Skew(feliz$Puntuacin,conf.level = 0.05)## skew lwr.ci upr.ci
## 0.01494113 0.01514414 0.03328302La puntuación de la felicidad se distribuye asimetricamente? el indice de felicidad se distribute asimetricamente, con una asimetria positiva
¿El valor representativo de indice de felicidad es robusto?
summary(feliz$Puntuacin)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.905 4.454 5.378 5.376 6.168 7.633basen=ggplot(data=feliz,aes(x=Puntuacin))
basen + geom_histogram(bins=10)
Skew(feliz$Puntuacin,conf.level = 0.05)## skew lwr.ci upr.ci
## 0.014941126 0.006727889 0.020142209si es robusto
¿Puedes concluir que hay mucha desigualdad en este indice?
Gini(feliz$Puntuacin,conf.level=0.95)## gini lwr.ci upr.ci
## 0.1196207 0.1097854 0.1329390no hay mucha desigualdad en este indice
¿Se puede afirmar que aproximadamente el 80% de los paises del mundo suman el 75% del puntaje acumulado de felicidad?
library(ggplot2)
library(gglorenz)## Registered S3 methods overwritten by 'ineq':
## method from
## plot.Lc DescTools
## lines.Lc DescToolsggplot(feliz,aes(x=Puntuacin))+ gglorenz::stat_lorenz(color='purple') +
geom_abline(linetype = "dashed") + coord_fixed() +
labs(x = "% Paises ordenados por Indice de felicidad",
y = "% Acumulado de Puntuación de IF",
title = "Relación pais/Indice de FELICIDAD",
caption = "Fuente: THE NEW YORK TIMES") +
scale_y_continuous(breaks=seq(0,1,0.15)) +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,1,0.2))
si, segun el grafico de lorenz si ¿Hay atipicos en el puntaje de felicidad?
q3=as.numeric(summary(feliz$Puntuacin)[5])
# calculando umbral (distancia del q3)
umbral= q3+1.5*IQR(feliz$Puntuacin)
umbral## [1] 8.740625feliz[feliz$Puntuacin>umbral,]## [1] Pas Puntuacin PIB Apoyo Esperanza
## [7] Libertad Generosidad Percepcin
## <0 rows> (or 0-length row.names)no hay ningun atipico