El IDH y México.

El IDH es el principal indicador de el la manera de desarrollo de cada persona para todos los países, este es cercano o relacionado normalmente con el el PIB, pero lo que estas palabras significan son Indice de Desarrollo Humano, y a su vez estas nos habla mucho sobre la calidad de vida de los habitantes y su manera de aportar o formar parte de la economía y la salud. Normalmente cuando se habla de IDH nos referimos a 3 variables principales: Salud(Esperanza de vida), Educación(Esperanza de años de escolarización) y Ingreso(Producto Interno Bruto).

México año con año está dentro del puesto 60 a 80 en todos los países si consideramos los años 90 hasta la actualidad. Algo en lo que nos tendríamos que adentrar en significado sería las razones por las cuales bajamos del top 60 a los 70 casi 80, y relacionar si el país está desempeñando peor en el ámbito de IDH o simplemente hay países que están creciendo más y en consecuencia nosotros bajamos de puesto.(datosmacro,2020)

Descarga de datos y codigo.

xfun::embed_file("datosE1U1.rar")

IDH en SONORA

valor1 <- (idh[1,4])
valor2 <- (idh[2,4])
valor3 <- (idh[3,4])
valor4 <- (idh[4,4])

idh_son <- (1/3) * (valor1) + 1/3 * (valor2 * (2/3) + valor3 * (1/3)) + (1/3) * (valor4)
idh_son

##      Indice
## 1 0.8586849

Con esta formula podemos observar el IDH en el estado de sonora y podemos analizar que esta en un nivel muy alto por que esta por encima de 0.80

Comparación de PIB de algunos países con México.

comparacionIdhPib= idhPibCapita %>% 
  ggplot(aes(x=ICG, y=PIBperCapita, size=IDH, color=Pais)) +
  geom_point(alpha=0.5)+
  geom_text(aes(label = Pais), hjust = 0, vjust = 0)+
  scale_size_continuous(range = c(1, 8))+
  labs(x="Índice de Competitividad Global", y="PIB per cápita", size="", color="")+
  scale_x_continuous(labels = comma)
plotc=plotly_build(comparacionIdhPib)   
style(plotc,hoverinfo = "text", traces = c(1))

En esta gráfica podemos observar el PIB per capita de algunos países de primer mundo como Canada y Noruega, y por otro lado tenemos países que estan en vias de desarrollo como lo son México y Brasil, por lo que podemos hacer una comparación de la magnitud de diferencia que hay entre países con desarrollados y otros que no. Y esto lo aplicaremos al ambito educativo.

Educación en México.

abandonoSon <- ggplot(data = abandono) +
  geom_line(mapping = aes(x = Ciclo,y= Primaria, color = "Primaria")) +
  geom_line(mapping = aes(x = Ciclo,y= Secundaria, color = "Secundaria")) +
  geom_line(mapping = aes(x = Ciclo,y= Media, color = "Media")) +
  geom_line(mapping = aes(x = Ciclo,y= Superior, color = "Superior")) +
  xlab("Año") +
  ylab("Porcentaje") +
  labs(colour = "Nivel Educativo") +
  ggtitle("Porcentaje de alumnos que abandonan la escuela de un nivel educativo") +
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(abandonoSon)

México vs el mundo.

paises_ricos_tabla <- plot_ly(paises_ricos,x=paises_ricos$Pais,y=paises_ricos$`Ganancias Personales`,type="bar",name=~Pais,color=~Pais)%>%
layout(yaxis = list(title = 'Ingresos per cápita'),xaxis = list(title = 'Paisdes',tickangle = 45),title='Ganancias personales por país')
  paises_ricos_tabla

## Warning: `arrange_()` is deprecated as of dplyr 0.7.0.
## Please use `arrange()` instead.
## See vignette('programming') for more help
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

En esta gráfica podemos analizar ingresos per cápita de algunos países del mundo y darnos una idea de el lugar que ocupamos en el mundo.

paises_ricos_tabla <- plot_ly(paises_ricos,x=paises_ricos$Pais,y=paises_ricos$`Ganancias Personales`,type="bar",name=~Pais,color=~Pais)%>%
layout(yaxis = list(title = 'Ganancias personales'),xaxis = list(title = 'Paisdes',tickangle = 45),title='Ganancias personales por país')
  paises_ricos_tabla

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

Con estas ultimas 2 gráficas podemos darnos cuenta que un ingreso per capita elevado no es sinonimo de niveles de educación elevados, sino que debe de haber otros parametros que afecten este dato, que pudieran ser la cultura y los principios que la sociedad inculca en su país.