índice de desarrollo humano (IDH) en base a la educación e ingresos
Introducción
El índice de desarrollo humano (IDH) es un indicador que mide el nivel de desarrollo de cada país atendiendo a variables como la esperanza de vida, la educación o el ingreso per cápita. A través de sus mediciones el índice de desarrollo humano de la ONU se encarga de mostrar las posibilidades de crecimiento económico de las sociedades del mundo y el modo en que sus estados les facilitan un entorno adecuado o no para dicho objetivo y sus condiciones de vida en general. El IDH mide el progreso conseguido por un país en tres dimensiones básicas del desarrollo humano: disfrutar de una vida larga y saludable, acceso a educación y nivel de vida digno.
En el siguiente caso se tomara como prioridad el IDH de la Educacion e ingresos en Mexico y Sonora, a si como se dara respuesta a las preguntas ¿Qué relación tiene el PIB por entidad federativa con la educación? ¿Son los estados más ricos los más educados?
Preguntas a contestar
¿Qué relación tiene el PIB por entidad federativa con la educación?
La relación es que cada país destina un porcentaje de PIB al sistema educativo, ya que la educación es prioridad del estado. a si se puede suponer que a mayor inversión se tiene mayor calidad del sistema educativo.
¿Son los estados más ricos los más educados?
Se puede ver que hay una gran probabilidad de que la educacion y un porcentaje menor de regazo escolar, ayuden a tener un menor porcentaje de problema. Esto se defiende con el porcentaje de Chiapas, ya que al tener mayor porcentaje de regazo tambien tiene mayor porcentaje de Pobreza.
Datos a usar
setwd("~/marina/estadistica aplicada/E1U1")
library(readr)
library(DT)
library(pacman)
library(ggplot2)
library(plotly)##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layoutlibrary(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(hpackedbubble)## Warning: package 'hpackedbubble' was built under R version 4.0.4##
## Attaching package: 'hpackedbubble'## The following object is masked from 'package:datasets':
##
## CO2library(viridis)## Warning: package 'viridis' was built under R version 4.0.4## Loading required package: viridisLitep_load('prettydoc','dplyr','readxl','DT','plotly','gganimate','gifski','DT','readr','gridExtra')
Educacion <- read_csv("educacion.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Pais = col_character(),
## `Nivel de estudios` = col_double(),
## `Habilidades de estudiantes` = col_double(),
## `Anios de educacion` = col_double()
## )EducacionLatin <- read_csv("educacionlatin.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Pais = col_character(),
## `Nivel de estudios` = col_double(),
## `Habilidades de estudiantes` = col_double(),
## `Anios de educacion` = col_double()
## )sonora <- read_csv("Sonora.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Ciclo = col_double(),
## Primaria = col_double(),
## Secundaria = col_double(),
## `Media superior` = col_double(),
## Superior = col_double()
## )grado <- read_csv("grado.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Ciclo = col_double(),
## `Grado escolar` = col_double()
## )esp <- read_csv("esperanza.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Ciclo = col_double(),
## `Esperanza de escolaridad` = col_double()
## )desercion <- read_csv("desercion.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Nivel = col_character(),
## Estudiantes = col_double()
## )EstadosPIB <- read_csv("EstadosPIB.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Estado = col_character(),
## PIB = col_character(),
## Peso_en_PIB = col_double()
## )PIB <- read_csv("PIB.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Pais = col_character(),
## Anio = col_double(),
## PIB = col_double()
## )Matriculados <- read_csv("Matriculados.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## preescolar = col_double(),
## primaria = col_double(),
## secundaria = col_double()
## )EstadosEdu <- read_csv("EstadosEdu.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Estado = col_character(),
## Prescolar = col_double(),
## Primaria = col_double(),
## Secundaria = col_double(),
## Media = col_double(),
## Superior = col_double()
## )PobrezayRezago <- read_csv("PobrezayRezago.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Estado = col_character(),
## Rezago = col_double(),
## Pobreza = col_double()
## )PibMEX <- read_csv("PibMEX.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Anio = col_double(),
## PiB_per_capita = col_double(),
## Variacion = col_double()
## )Graficas y analisis del tema
Sonora se encuentra en el cuarto lugar en la escala de promedio más alto de escolarización (10.4) entre la población mayor a 15 años en México (en 2020).
En la siguiente gráfica podemos observar el promedio de escolaridad de los habitantes de Sonora y los estados aladeños en el año 2020.
A si que como podemos observar en la grafica que se presenta los alumnos que fueron matriculados por cada estado separandolos preescolar, primaria, segundaria, media superior, y superiory a si nos damos cuenta de que el estado de Sonora es el estado con un bajo nivel de alumnos matriculados en comparacion con los otros estados con los que se comparo. De igual manera nos podemos dar cuenta de que chihuahua tiene bastantes alumnos matriculados y la mayor cantidad son alumnos de Primaria.
fig <- plot_ly (EstadosEdu, x = ~Estado, y =~Prescolar, type = 'bar', name = 'Prescolar')
fig <- fig %>% layout(title = 'Matrícula escolar según nivel educativo (2019/2020)')
fig <- fig %>% add_trace(y = ~Primaria, name = 'Primaria')
fig <- fig %>% add_trace(y = ~Secundaria, name = 'Secundaria')
fig <- fig %>% add_trace(y = ~Media, name = 'Media Superior')
fig <- fig %>% add_trace(y = ~Superior, name = 'Superior')
fig <- fig %>% layout(yaxis = list(title = 'Alumnos'), barmode = 'group')
fig## Warning: Ignoring 1 observations
## Warning: Ignoring 1 observations
## Warning: Ignoring 1 observations
## Warning: Ignoring 1 observations
## Warning: Ignoring 1 observationsGlobal
Datos de eduacion en diversos paises del mundo:
-Años de estudio: Se refiere al duracion en años de estudio en cada pais.
-Nivel de estudio: Se refiere al porcentaje de personas graduadas por lo menos de educacion media
-Habilidades de los estudiantes: Se refiere a los resultados de la prueba PISA.
El Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA, por sus siglas en inglés) de la OCDE analiza hasta qué punto los estudiantes han adquirido algunos de los conocimientos y las competencias que resultan esenciales para participar de manera plena en las sociedades modernas. En 2015, PISA se concentró en examinar la capacidad de lectura, las habilidades en matemáticas y el nivel en ciencias, puesto que la investigación muestra que estas competencias son indicadores más confiables del bienestar económico y social que el número de años dedicados a ir a la escuela.
datatable(Educacion)Comenzaremos viendo las variables de la educacion de algunos paises del mundo, las cuales son: Años de educacion, Nivel de estudios y Habilidades de los estudiantes.
Grafica global: indicadores de educacion
ff <- data.frame(Educacion)
f <- ff %>%
ggplot(aes(x=Educacion$`Anios de educacion`, y=Educacion$`Nivel de estudios`, size=Educacion$`Habilidades de estudiantes`, colour=Pais)) +
geom_point(alpha=0.8)+
geom_text(aes(label = Pais), hjust = 0, vjust = 0)+
scale_size_continuous(range = c(1, 9))+
labs(title="Valoracion de la educacion segun la OECD: Global", x = "Años de educacion" , y = "Nivel de estudios")+
theme_bw()+
theme(
panel.grid.major.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank()
) +
labs(colour = "Paises")
ggplotly(f)En la grafica se compararon los años de educacion, el nivel de estudios y las habilidades de los estudiantes como en la capacidad de lectura, las habilidades en matemáticas y el nivel en ciencias de los estudiantes, esto fue obtenido de la OECD, las busbujas se interpretan como las habilidades dependiendo el tamaño de la busbuja es la cantidad de habilidades que los estudiantes tienen. A si que si un pais tiene mayor indice de educacion quiere decir que tiene mas habilidades por lo que tuvo un buen resultado en la prueba PISA, este grafico esta contemplado por pais mas no por estado. Y como podemos observar Mexico es el pais menos avanzado en el nivel de estudios, en comparacion de los demas.
Latinoamerica
Datos de eduacion en diversos paises de latinoamerica:
-Años de estudio: Se refiere al duracion en años de estudio en cada pais.
-Nivel de estudio: Se refiere al porcentaje de personas graduadas por lo menos de educacion media
-Habilidades de los estudiantes: Se refiere a los resultados de la prueba PISA.
datatable(EducacionLatin)Ahora veamos como se ve esta grafica enfocada a los paises que encontramos de Latinoamerica:
ff <- data.frame(EducacionLatin)
f <- ff %>%
ggplot(aes(x=EducacionLatin$`Anios de educacion`, y=EducacionLatin$`Nivel de estudios`, size=EducacionLatin$`Habilidades de estudiantes`, colour=Pais)) +
geom_point(alpha=0.8)+
geom_text(aes(label = Pais), hjust = 0, vjust = 0)+
scale_size_continuous(range = c(1, 9))+
labs(title="Valoracion de la educacion segun la OECD: Latinoamerica", x = "Años de educacion" , y = "Nivel de estudios")+
theme_bw()+
theme(
panel.grid.major.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank()
) +
labs(colour = "Paises")
ggplotly(f)Y a si podemos observar que en un rango de Latinoamerica. Haciendo comparacion con los paises de Chile, Colombia, Brazil y Mexico. Mexico sigue estando en la parte mas baja de la grafica, Pero con el tamaño de la burbuja mas grande pero aun mas pequeña que chile se encuenta en un segundo lugar, y esto quiere decir que Mexico en base a la educacion no e el mejor de Latinoamerica
Resultados de educacion para Mexico segun datos de la OCDE.
-Años de estudio: En México, el 38% de los adultos entre 25 y 64 años de edad ha terminado la educación media superior, cifra mucho menor que el promedio de la OCDE de 78%.
-Nivel de estudio: Los mexicanos pueden esperar pasar 15.2 años en el sistema educativo entre los 5 y los 39 años de edad, cifra mucho menor que el promedio de la OCDE de 17.2 años.
-Habilidades de los estudiantes: El estudiante medio en México obtuvo un resultado de 416 puntos en lectura, matemáticas y ciencias,cifra mucho menor que el promedio de la OCDE de 486.
Sonora
Hablemos de la educacion local, en el estado de Sonora…
Estos datos muestran la tasa La SEP anunció que en preescolar, primaria y secundaria el 10% de los alumnos matriculados abandonaron la escuela, esto es 2.5 millones de niños que no continuaron estudiando durante 2020.
datatable(sonora)Grado de escolaridad en Sonora
El grado promedio de escolaridad nos permite conocer el nivel de educación de una población determinada.
Para obtenerlo, debes escoger un conjunto de personas, sumar los años aprobados desde primero de primaria hasta el último año que cursó cada integrante; posteriormente, lo divides entre el número de individuos que componen dicha población y el resultado son los años que en promedio ha estudiado el grupo.
En México, los habitantes de 15 años y más tienen 9.7 grados de escolaridad en promedio, lo que significa un poco más de la secundaria concluida.
Al 2010, el grado promedio de escolaridad a nivel nacional era de 8.6, lo que equivalía a un poco más del segundo año de secundaria, para 2020 este indicador se ubica en 9.7.
En Sonora se puede observar de la siguiente manera durante varios ciclos:
Grafica que muestra los datos de grado escolar de Sonora en diversos ciclos
son <- ggplot(data = grado) +
geom_line(aes(Ciclo, grado$`Grado escolar` , colour="Grado escolar"), color= "purple") +
xlab("Ciclo") +
ylab("Grado") +
ggtitle("Grado escolar de Sonora (2000-2020)") +
theme_linedraw()
ggplotly(son)En esta grafica observamos el grado escolar en Sonora, a si como interpreta que de los ciclos escolares del 2001 al 2016 fue aumentando y del 2016 a la fecha se a mantenido en un grado escolar de 10.0. Esperando que siga aumentando a lo largo de los ciclos escolares, los datos fueron obtenidos de la INEGI dando a conocer la situacion de la educacion en nuestro pais
Desercion de estudios en el estado de Sonora
Estos datos son presentados como una tasa dada en porcentaje de los estudiantes matriculados del estado de Sonora y seccionada por cada nivel educativo a traves de diversos ciclos.
Esta grafica muestra los datos de desercion en el estado de Sonora en diversos ciclos
son2 <- ggplot(data = sonora) +
geom_line(aes(Ciclo, Primaria , colour="Primaria"), color= "blue") +
geom_line(aes(Ciclo, Secundaria , colour="Secundaria"), color= "green") +
geom_line(aes(Ciclo, `Media superior` , colour="Media superior"), color= "red") +
geom_line(aes(Ciclo, Superior , colour="Superior"), color= "orange") +
xlab("Ciclo") +
ylab("Nivel educativo") +
ggtitle("Desersion escolar entre los niveles educativos (2000-2020)") +
theme_linedraw()
ggplotly(son2)Con otra gráfica…
plot_ly(sonora)%>%
add_markers(x=~Ciclo,y=~Primaria,name="Primaria")%>%
add_markers(x=~Ciclo,y=~Secundaria,name="Secundaria")%>%
add_markers(x=~Ciclo,y=~`Media superior`,name="Media Superior")%>%
add_markers(x=~Ciclo,y=~Superior,name="Superior")%>%
rangeslider() %>%
layout(title = 'Desersion escolar entre los niveles educativos (2000-2020)',
xaxis = list(title = 'Ciclo'),
yaxis = list(title = 'Nivel edcuativo'))Ambas graficas nos arrojan los mismos resultados solo que diferente diseño, lo que nos dice estas graficas son los datos de desercion en Sonora, es decir se puede observar que en el nivel educativo Medio superior existe mayor indice de abandono.
Esperanza de escolaridad en Sonora
El director general del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), Eduardo Sojo Garza Aldape, aseguró que la esperanza de escolaridad para los mexicanos que están ingresando a la primaria es de 13 años.
Comentó que, actualmente, el promedio de escolaridad en México es de ocho años, es decir, hasta segundo se secundaria; sin embargo, quien se está incorporando al mundo educativo, llegará a primer año de carrera.
Estos datos representan la cantidad de años de escolaridad que se espera que Sonora pueda llegar a alcanzar a traves de diversos ciclos.
Esta grafica muestra los datos de esperanza de escolaridad en el estado de Sonora en diversos ciclos
son3 <- ggplot(data = esp) +
geom_line(aes(Ciclo, esp$`Esperanza de escolaridad` , colour="Esperanza"), color= "purple") +
xlab("Ciclo") +
ylab("Esperanza de escolaridad") +
ggtitle("Esperanza de escolaridad de Sonora (2000-2020)") +
theme_linedraw()
ggplotly(son3)Aqui podemos observar la esperanza de escolaridad que se tiene para Sonora desde 2015 a 2019.
Desercion causada por la pandemia COVID-19
La deserción causada por la pandemia de Covid-19 ocasiono que muchos alumnos interrumpieran sus estudios por diferentes razones:
-No contar con el equipo necesario para recibir las clases
-Trabajar en vez de estudiar
-Enfermedad
Una de las más complejas y dolorosas consecuencias de la pandemia, es sin duda la que involucra a la educación, cuyos indicadores previos a la crisis ya revelaban graves rezagos.
La denominada “nueva normalidad” para describir una nueva realidad con elementos necesarios para sobrevivir y poder convivir con el Covid-19, ha resaltado la enorme carencia de la educación pública.
Para enfrentarla, una de las herramientas que la contingencia ha develado en el mundo entero, y en especial para continuar con el proceso de enseñanza aprendizaje en el nuevo ciclo escolar para niñas, niños, adolescentes y personas jóvenes, es sin duda la tecnología.
Grafica de abandono de estudiantes en millones de nivel Basico y Superior
fig2 <- plot_ly(desercion, x = ~Nivel, y = ~Estudiantes, type = 'bar', name = 'Estudiantes', color= 'red')
fig2## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels
## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levelsPodemos observar el como fue la desercion en los niveles basicos y superiores de los alumnos a causa de la pandemia, claramente se puede observar que en el nivel basico fue el de mayor abandono con una desercion de 2.52533 a comparacion del nivel superior con una desercion de 305.089.
PIB
El Producto interno bruto (PIB) es un indicador económico que se usa para medir la riqueza que genera un país en el plazo de un año, así como la evolución de su economía. Así, se dice que un país crece cuando su PIB aumenta de un año para otro. Por el contrario, se dice que está en recesión cuando este disminuye.
El PIB per cápita (o PIB por habitante), se obtiene dividiendo el PIB entre el número de habitantes. Nos permite comparar el bienestar de los habitantes de distintos países, ya que representa el valor de los bienes y servicios producidos por cada uno de ellos.
La medida del PIB real per cápita tiene en cuenta la inflación, es decir, los cambios en el nivel de precios, y este PIB per cápita es adecuado para las comparaciones de ingresos entre países.
Fuente: https://ourworldindata.org/economic-growth
Grafica del PIB per capita por pais a nivel mundial
plot_ly(PIB,x = ~Anio, y = ~PIB,color=~Pais, colors = rainbow(30),mode="lines+markers") %>%
group_by(Pais) %>%
add_lines() %>%
rangeslider() %>%
layout(title = 'PIB per cápita por pais a nivel mundial',
xaxis = list(title = 'Año'),
yaxis = list(title = 'PIB Per Cápita en Dolares'))La grafica nos quiere dar a conocer como el PIB per Capita es compartido entre los paises. Y como podemos ver Mexico no es uno de los mejores en base al PIB pero sin embargo tampoco es el peor ya que se encuentra otros paises mas abajo. De igual manera observamos como desde el año 2009 a ido aumentando de 14.262 a 16.133 en el año 2016 cabe mencionar que esto es mecionado en Dolares.
[Maddison Project Database 2018. Nota: Estas series están ajustadas por diferencias de precios entre países con base en un solo año de referencia, en 2011. Esto las hace adecuadas para estudiar el crecimiento de los ingresos en tiempo, pero no para comparar los niveles de ingresos entre países.]
Gráfica de evolución del PIB en mexico en los últimos 20 años https://datosmacro.expansion.com/pib/mexico
PibMEX <- data.frame(PibMEX)
ff <- data.frame(PibMEX)
f <- ff %>%
ggplot(aes(x=PibMEX$Anio, y=PibMEX$PiB_per_capita, size=PibMEX$Variacion, color=Variacion)) +
geom_point(alpha=0.8, shape=21) +
geom_text(aes(label = Variacion), hjust = 0, vjust = 0)+
scale_size_continuous(range = c(1, 9))+
labs(title="PIB per cápita (en Euros) y Variacion (%) Anual", x = "Año" , y = "PIB Per Cápita")+
theme_bw()+
scale_color_viridis()
theme(
panel.grid.major.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank()
) +
labs(colour = "Variación") ## List of 3
## $ axis.ticks.x : list()
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_blank" "element"
## $ panel.grid.major.x: list()
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_blank" "element"
## $ colour : chr "Variación"
## - attr(*, "class")= chr [1:2] "theme" "gg"
## - attr(*, "complete")= logi FALSE
## - attr(*, "validate")= logi TRUEggplotly(f)## Warning: Use of `PibMEX$Anio` is discouraged. Use `Anio` instead.## Warning: Use of `PibMEX$PiB_per_capita` is discouraged. Use `PiB_per_capita`
## instead.## Warning: Use of `PibMEX$Variacion` is discouraged. Use `Variacion` instead.## Warning: Use of `PibMEX$Anio` is discouraged. Use `Anio` instead.## Warning: Use of `PibMEX$PiB_per_capita` is discouraged. Use `PiB_per_capita`
## instead.## Warning: Use of `PibMEX$Variacion` is discouraged. Use `Variacion` instead.[Fuente: DatosMacro.com “Evolución: PIB Per Capita México”]
Aqui podemos observar el per capita pero en Euros y su porcentaje de variacion anualmente obtenido en Mexico, y se muestra como a ido creciendo durante el paso de los años, hablamos de el año 2019 que se obtuvo un PIB de 8.888 que es bastante alto a comparacion de años pasado esto es favorecedor para la economia del pais.
Gráfica de PIB Per Cápita y Peso en PIB Nacional de el informe de 2020
https://mexicocomovamos.mx/encifrascomovamos.pdf
library(hpackedbubble)
EstadosPIB <- read_csv("EstadosPIB.csv")##
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
## Estado = col_character(),
## PIB = col_character(),
## Peso_en_PIB = col_double()
## )data.frame(EstadosPIB)## Estado PIB Peso_en_PIB
## 1 Campeche 579664.1 2.5
## 2 Cd. Mexico 413197.5 16.4
## 3 Nuevo Leon 319902.1 7.6
## 4 Baja California Sur 279484.9 1.0
## 5 Coahuila 272999.3 3.8
## 6 Queretaro 252005.5 2.4
## 7 Sonora 245670.8 3.4
## 8 Aguascalientes 233867.9 1.4
## 9 Quintana Roo 206877.5 1.6
## 10 Baja California 204676.7 3.4
## 11 Tabasco 201100.9 2.2
## 12 Chihuahua 196466.2 3.4
## 13 Jalisco 192145.3 7.1
## 14 Colima 182872.2 0.6
## 15 San Luis Potosi 178362.6 2.3
## 16 Tamaulipas 177900.5 2.9
## 17 Guanajuato 164360.2 4.4
## 18 Sinaloa 160136.5 1 2.2
## 19 Yucatan 148708.2 1.5
## 20 Durango 141799.2 1.2
## 21 Zacatecas 125450.1 0.9
## 22 Hidalgo 125283.7 1.7
## 23 Morelos 125007.6 1.1
## 24 Veracruz 122424.7 4.5
## 25 Nayarit 119806.4 0.7
## 26 Puebla 119759 3.4
## 27 Michoacan 119318 2.5
## 28 Estado de Mexico 111271.9 8.8
## 29 Tlaxcala 95297.1 0.6
## 30 Oaxaca 86182.1 1.6
## 31 Guerrero 84577.4 1.4
## 32 Chiapas 62550.1 1.5hpackedbubble(EstadosPIB$Estado, EstadosPIB$PIB, EstadosPIB$Peso_en_PIB,
title = "PIB Per Cápita y Peso en PIB Nacional",
pointFormat = "<b>{point.name} PIB:</b> {point.y} Peso en PIB</sub>",
dataLabelsFilter = 100,
packedbubbleMinSize = "50%",
packedbubbleMaxSize = "250%",
theme = "black",
titleColor = "black",
packedbubbleZMin = 0,
packedbubbleZmax = 10000, split = 1,
gravitational = 0.02,
parentNodeLimit = 1,
dragBetweenSeries = 0,
width = "100%")En esta grafica observamos el PIB pero ahora por estado del pais de Mexico y al observar a Sonora, nos damos cuenta que tiene un PIB de 245670.8 y el peso en PIB Nacional es de 3.4. y se concluye que Sonora no es un estado con un bajo indice de PIB, pero tampoco es el mejor en base al peso en el PIB nacional.
Pobreza y Rezago escolar
Pobreza y Rezago educativo del año 2018 (%) de la población información de: https://mexicocomovamos.mx/encifrascomovamos.pdf
data.frame(PobrezayRezago)## Estado Rezago Pobreza
## 1 Campeche 17.2 46.2
## 2 Cd. Mexico 8.1 30.6
## 3 Nuevo Leon 10.1 14.5
## 4 Baja California Sur 12.1 18.1
## 5 Coahuila 11.7 22.5
## 6 Queretaro 14.8 27.6
## 7 Sonora 11.4 28.2
## 8 Aguascalientes 13.1 26.2
## 9 Quintana Roo 15.1 27.6
## 10 Baja California 14.0 23.3
## 11 Tabasco 16.5 53.6
## 12 Chihuahua 15.1 26.3
## 13 Jalisco 17.0 28.4
## 14 Colima 16.6 30.9
## 15 San Luis Potosi 16.9 43.4
## 16 Tamaulipas 14.4 35.1
## 17 Guanajuato 19.0 43.4
## 18 Sinaloa 16.5 30.9
## 19 Yucatan 19.7 40.8
## 20 Durango 13.6 37.3
## 21 Zacatecas 17.8 46.8
## 22 Hidalgo 17.5 43.8
## 23 Morelos 16.9 50.8
## 24 Veracruz 25.0 61.8
## 25 Nayarit 17.0 34.8
## 26 Puebla 19.4 58.9
## 27 Michoacan 24.2 46.0
## 28 Estado de Mexico 12.9 42.7
## 29 Tlaxcala 13.1 48.4
## 30 Oaxaca 27.1 66.4
## 31 Guerrero 23.8 66.5
## 32 Chiapas 29.2 76.4plot_ly(PobrezayRezago)%>%
add_markers(x=~Estado,y=~Pobreza,name="Pobreza")%>%
add_markers(x=~Estado,y=~Rezago,name="Rezago Educativo")%>%
rangeslider() %>%
layout(title = 'Porcentaje de Pobreza y Rezago educativo en México 2018 ',
xaxis = list(title = 'Estados'),
yaxis = list(title = 'Porcentaje(%)'))[Fuente: Informe México ¿Cómo Vamos? 2020]
Aqui observamos la grafica de Regazo escolar y pobreza en los estados de Mexico. Observamos que Chiapas, Guerrero, Oaxaca y Veracruz son los estados con gran porcentaje de pobreza y de regazo escolar, y Chiapas es el primer lugar con un indice de pobreza de 76.4 y un regazo de 29.2 mientras que Sonora tiene un nivel de 28.2 d¿en pobreza y en regazo un 11.4 a lo que se concluye que sonora no es un estado pobre y mucho menos es un estado con mucho regazo escolar
Conclusión General
Concluimos que el índice de desarrollo humano es un indicador que mide el nivel de desarrollo de cada país atendiendo a variables como la educación o el ingreso per cápita. A si que en realidad a niveles estadisticos Mexico no es el mejor pais en educacion, por los años de estudio, el grado escolar promedio, la falta de recursos, entre otras cuestiones. Sin embargo no es el ultimo lugar a nivel Latinoamerica. Sonora no es un estado con un indice bajo en Pobreza a si como la desercion escolar y esperanza de grado educativo observamos que si hubo desercion durante los ultimos años a causa de la pandemia en mayor numero en el nivel basico, Observamos que existen otros estados con mayor porcentaje de probreza que es Chiapas, Guerrero, Oaxaca y Veracruz. Mexico en el PIB per Capita no es uno de los mejores en base al PIB pero sin embargo tampoco es el peor hablando en dolares y entre los paises.
Bibliografia
Javier Sánchez Galán (31 de marzo, 2016). Índice de desarrollo humano (IDH) Economipedia.com
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