Desarrollo humano

IDH por estado 2019

Información recuperada de: https://globaldatalab.org/shdi/maps/shdi/ y https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Entidades_federativas_de_M%C3%A9xico_por_IDH#cite_note-IDH_2016-3.

setwd("~/EALMV9/E1U1")

library(pacman) # Importación la biblioteca pacman.
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")

## Disponible para descargar el código
xfun::embed_file("E1U1.Rmd")

Download E1U1.Rmd

Definición de IDH

El índice de desarrollo humano (IDH) es un indicador nacido de la mano del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) que mide el nivel de desarrollo de cada país atendiendo a variables como la esperanza de vida, la educación o el ingreso per cápita.

Calificaciones del índice de desarrollo humano

Tras una investigación y estudio de las características de cada nación, el IDH se encarga de marcar valores en cada uno de ellos entre 0 y 1, de menor calificación a más alta, de modo que se clasifica a cada lugar en un grupo correspondiente según su nivel de desarrollo:

Desarrollo humano muy alto (“High Human Development”), aquellos con niveles superiores al 0,80.
Desarrollo humano alto (“Medium Human Development”), cuyos niveles rondan entre 0,70 y 0,80.
Desarrollo humano medio (“Medium Human Development”), cuyos niveles rondan entre 0,50 y 0,70.
Desarrollo humano bajo (“Low Human Development”), ya con una valoración inferior a 0,55.

Objetivos:

A grandes rasgos, este índice busca aportar luz al nivel de vida que experimenta cada lugar del mundo para así poder enfocar futuros programas de ayuda internacional en diferentes ámbitos, como infraestructuras, proyectos educativos e institucionales.

Información recuperada de: https://economipedia.com/definiciones/indice-desarrollo-humano.html.

IDH de Sonora

Salud: Según los indicadores de salud del 2016, la esperanza de vida al nacer para la población en Sonora fue de 75.5 años, ligeramente por arriba de la nacional (75.2 años).

Información recuperada de: http://www.cij.gob.mx/ebco2018-2024/9620/9620CSD.html.

Educación:

Media de años de escolarización: Los años acumulados aproximados para escolaridad son 13 años.
Esperanza de años de escolarización: En Sonora, el grado promedio de escolaridad de la población de 15 años y más es de 10.0, lo que equivale a primer año de educación media superior.

Información recuperada de: http://cuentame.inegi.org.mx/poblacion/escolaridad.aspx?tema=P%20 y http://cuentame.inegi.org.mx/monografias/informacion/son/poblacion/educacion.aspx.

Ingreso: Se tienen ingresos por encima de los 200 millones de pesos, con un aproximado de PIB per capita de 11 343.

IDH estimado de Sonora: 0.749

PIB per capita, IDH e ICG por país (2019)

PIB per cápita: El PIB per cápita, ingreso per cápita o renta per cápita es un indicador económico que mide la relación existente entre el nivel de renta de un país y su población. Para ello, se divide el Producto Interior Bruto (PIB) de dicho territorio entre el número de habitantes.

Información recuperada de: https://economipedia.com/definiciones/renta-pib-per-capita.html

ICG: El Foro Económico Mundial define la competitividad como el “conjunto de instituciones, políticas, y factores que determinan el nivel de productividad de una economía, lo que a su vez establece el nivel de prosperidad que el país puede lograr”.

Información recuperada de: https://www.gob.mx/se/mexicocompetitivo/acciones-y-programas/indice-de-competitividad-global-del-foro-economico-mundial

library(readxl)
idhPibCapita <- read_excel("idhPib.xlsx")

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)

# Gráfica 1

plotc=plotly_build(comparacionIdhPib)   
style(plotc,hoverinfo = "text", traces = c(1))

## Datos de gráfica 1
xfun::embed_file("idhPib.xlsx")

Download idhPib.xlsx

¿Cómo es la población en educación a diferentes niveles y cómo ha variado?

En el estado de Sonora, según datos del INEGI al 2020 los años de estudio promedio son 10.4 para los hombres y 10.5 para las mujeres, esto es una diferencia de 1 punto y 1.1 puntos respectivamente en 2010. En cuanto a la tasa de matriculación, el porcentaje de matriculación en preescolar, secundaria y educación media superior a aumentado desde el año 2000 hasta la actualidad, mientras la matriculación a primaria se ha reducido.

El porcentaje de alumnos que concluyen los niveles de primaria a educación media superior de acuerdo al número de años programado presento aumentos hasta el ciclo de 2015 a 2016, al corte 2020, la eficiencia terminal en primaria y educación media superior se ha reducido.

Información recuperada de: https://www.inegi.org.mx/temas/educacion/#Tabulados

Promedio de alumnos en Sonora por nivel educativo

library(readxl)
sonEducacion <- read_excel("Educacion_04.xlsx")

tabla <-ggplot(data = sonEducacion,aes(Escolaridad,Num_promPer, color=Escolaridad))+
  geom_bar(stat="Identity")+
  theme(axis.text.x = element_text(size=1))+
  xlab("Nivel Escolar")+
  ylab("Número promedio de alumnos")+
  ggtitle("Promedio de alumnos en Sonora por nivel educativo")+
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(tabla)

# Gráfica 2

## Datos de gráfica 2
xfun::embed_file("Educacion_04.xlsx")

Download Educacion_04.xlsx

Sistema de información y gestión educativa

SIGED es el repositorio de información del Sistema Educativo Nacional, que articula los elementos y mecanismos necesarios para su operación, desarrollo, fortalecimiento y mejora continua. Incluye la información estadística, censal y registral de alumnos, maestros y escuelas.

Información recuperada de: https://www.gob.mx/sep/acciones-y-programas/sistema-de-informacion-y-gestion-educativa-siged.

Porcentaje de alumnos que abandonan la escuela de un nivel educativo, respecto a la matrícula de inicio de cursos del mismo nivel

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)
library(readxl)

abandono <- read_excel("tasaAbandonoSon.xlsx")

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, respecto a la matrícula de inicio de cursos del mismo nivel. (Fuente: INEGI)") +
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(abandonoSon)

# Gráfica 3

Es el porcentaje de alumnos que abandonan las actividades escolares durante el ciclo escolar y al finalizar éste, respecto al total de alumnos inscritos en el ciclo escolar. Cuando el indicador es positivo es probable que la deserción sólo ocurra a un grado de un ciclo determinado; en ocasiones el porcentaje puede resultar negativo, debido a que durante el ciclo escolar en estudio existieron más alumnos que se inscribieron como “altas” que los que enunciaron como “bajas” escolares. Los datos que se presentan en ceros no son absolutos, sino no significativos.

## Datos de gráfica 3
xfun::embed_file("tasaAbandonoSon.xlsx")

Download tasaAbandonoSon.xlsx

Alumnos que concluyen oportunamente un nivel educativo de acuerdo al número de años programados

eficiencia <- read_excel("eficienciaTerminalSon.xlsx")

eficienciaSon <- ggplot(data = eficiencia) +
  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")) +
  xlab("Año") +
  ylab("Porcentaje") +
  labs(colour = "Nivel Educativo") +
  ggtitle("Alumnos que concluyen oportunamente un nivel educativo de acuerdo al número de años programados. (Fuente: INEGI)") +
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(eficienciaSon)

# Gráfica 4

## Datos de gráfica 4
xfun::embed_file("eficienciaTerminalSon.xlsx")

Download eficienciaTerminalSon.xlsx

Proporción de la matrícula total de un nivel educativo determinado, respecto a la población en edad oficial de cursar el nivel

matriculacion <- read_excel("tasaMatriculacionSon.xlsx")

matriculacionSon <- ggplot(data = matriculacion) +
  geom_line(mapping = aes(x = Ciclo,y= Preescolar, color = "Preescolar")) +
  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")) +
  xlab("Año") +
  ylab("Porcentaje") +
  labs(colour = "Nivel Educativo") +
  ggtitle("Proporción de la matrícula total de un nivel educativo determinado, respecto a la población en edad oficial de cursar el nivel. (Fuente: INEGI)") +
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(matriculacionSon)

# Gráfica 5

Este indicador muestra en qué porcentaje se está atendiendo a la demanda potencial de un nivel educativo determinado. Una mayor tasa bruta de escolarización para un nivel educativo se interpreta como una mayor asistencia a la escuela por parte de la población en las edades reglamentarias.

## Datos de gráfica 5
xfun::embed_file("tasaMatriculacionSon.xlsx")

Download tasaMatriculacionSon.xlsx

Cantidad de alumnos en los ciclos escolares 2015-2016 hasta el 2019-2020 en nivel media superior de Cd. Obregon Sonora

library(readxl)
alumnos <- read_excel("cicloEscolarAlumno.xlsx")

tabla1 <-ggplot(alumnos, aes(x = CicloEscolar, y = Alumnos))+
  geom_point(color="darkgreen")+
  geom_line(aes(mapping="count "),color="darkgreen")+
  xlab("Ciclo Escolar")+
  ylab("Cantidad de Alumnos")+
  ggtitle("Cantidad de alumnos en los ciclos escolares 2015-2016 hasta el 2019-2020 en nive media superior de Cd. Obregon Sonora")

## Warning: Ignoring unknown aesthetics: mapping

ggplotly(tabla1)

# Gráfica 6

## Datos de gráfica 6
xfun::embed_file("cicloEscolarAlumno.xlsx")

Download cicloEscolarAlumno.xlsx

Preguntas a contestar

¿Qué relación tiene el PIB por entidad federativa con la educación?

Que son parte de la generación de ingreso, y que no hay coherencia ya que hay estados en donde la educación es buena, sin embargo no hay empleos dignos y esas personas que lograron terminar un nivel de estudio alto, prefieren migrar a otros lugares en donde hay mejores oportunidades.

¿Son los estados más ricos los más educados?

No del todo, ya que ciertos estados como lo son los estados de Sonora y Veracruz, Sonora tiene un promedio de escolarización alta pero su PIB no supera a Veracuz en donde este esta por encima; creo que hay otros factores que hacen que la economia de un estado sean mejores o peores.

¿Esto sucede de esta forma a nivel mundial?

Asi es, la educacion es parte de que los paises generen ingresos, pero como dije en la primera pregunta, muchos de los que llegan a terminar estudios superiores, tienen expectativas muy altas sobre los ingresos que podrian generea, sin embargo las ofertas de trabajo dentro de su pais no cumplen con dicha expectativas y prefieren migrar en busca de algo mejor, y eso hace que esas personas no aporten a la economia de su pais.

Datos a usar

# Datos sobre la educación y economía en algunos paises del mundo.
xfun::embed_file("IngresosEducGlobal.xlsx")

Download IngresosEducGlobal.xlsx

#Datos sobre el PIB y Educación por entidad federativa en México
xfun::embed_file("PIBpEstados.xlsx")

Download PIBpEstados.xlsx

library(readxl)
ingresoGlobal <- read_excel("IngresosEducGlobal.xlsx")
promEducacionPIBmx <- read_excel("PIBpEstados.xlsx")

Gráficas y análisis del tema

Gráfica 7

comparacionEduPIB= promEducacionPIBmx %>% 
  ggplot(aes(x=PIB2019, y=`PromedioEscolaridad(años)`, size=PIB2019, color=Entidad)) +
  geom_point(alpha=0.5)+
  geom_text(aes(label = Entidad), hjust = 0, vjust = 0)+
  scale_size_continuous(range = c(1, 8))+
  labs(x="Producto interno bruto", y="Promedio de Años que se estudian", size="", color="",title = "Relación PIB con Educación en México")+
  scale_x_continuous(labels = comma)
plotc=plotly_build(comparacionEduPIB)   
style(plotc,hoverinfo = "text", traces = c(1))

Interpretación: En esta gráfica esta plasmado el producto interno bruto(PIB) de cada estado, al igual que los años promedio de estudio. Puedo decir que los estados que tienen promedio mayor en los años que un ciudadanos normalmente estudia, tal vez son los que tiene un mayor PIB,sin embargo, podemos notar que el estado de Zacatecas y el estado de Puebla, tiene el mismo promedio de escolaridad, pero hay una diferencia de PIB del 3.67% por parte de Puebla.

Gráfica 8

comparacionEduPIB2= ingresoGlobal %>% 
  ggplot(aes(x=PIB_per_capita, y=PuntuacionPromPISA, size=PIB_per_capita, 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="Producto interno bruto(miles de dolares)", y="Puntuación prueba PISA", size="", color="",title = "Relación PIB con Educación a nivel global")+
  scale_x_continuous(labels = comma)
plotc=plotly_build(comparacionEduPIB2)   
style(plotc,hoverinfo = "text", traces = c(1))

El Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos de la OCDE (PISA, por sus siglas en inglés), tiene por objeto evaluar hasta qué punto los alumnos cercanos al final de la educación obligatoria han adquirido algunos de los conocimientos y habilidades necesarios para la participación plena en la sociedad del saber.

Como podemos ver, en los paises que sus estudiantes tienen buenos conocimientos,mas no vemos que haya un aumento en el pib, un claro ejemplo es el pais de Luxenburgo, el cual tiene un PIB per cápita muy alto, pero en cuanto al resultado de la prueba PISA, es buena, pero hay mejores como lo es Japon, la cual tiene un muy buen puntaje en dicha prueba.

Conclusión general

Los estados en donde sus ciudadanoes tiene buenos estudios, no necesariamente son los que más PIB per cápita generan, ya que hay otros factores que hacen que no progrese la economía de algunos estados. Yo pienso que uno de los factores por lo que en unos estados hay más PIB per cápita que en otros, son por las diversas oportunidades de trabajo que hay, que tal vez no satisfagan las expectativas de los que buscan empleo, y prefieren migrar a otros estados que les ofrescan un mejor empleo.

Bibliografía

CIA. (2020, 1 enero). Producto Interno Bruto (PIB) per capita - Comparación de Países. Producto Interno Bruto (PIB) per capita. https://www.indexmundi.com/g/r.aspx?v=67&l=esINEGI.

(2019).Producto interno bruto por entidad federativa 2019. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2020/OtrTemEcon/PIBEntFed2019.pdfINEGI.

(2020).Escolaridad. Cuéntame de México. Cuentame de México. http://cuentame.inegi.org.mx/poblacion/escolaridad.aspx?tema=POECD.

(s. f.). PISA - PISA. Recuperado 28 de marzo de 2021, de http://www.oecd.org/pisa/pisaenespaol.htm

E1U1

Isaí Pérez

28/3/2021