E1U1

Mariana Pompa Rivera

28/03/2021

Indice de Desarrollo Humano en México

Introducción

El Índice de Desarrollo Humano (IDH) se creó para hacer hincapié en que la ampliación de las oportunidades de las personas debería ser el criterio más importante para evaluar los resultados en materia de desarrollo. El crecimiento económico es un medio que contribuye a ese proceso, pero no es un objetivo en sí mismo.

El IDH se calcula, en la medida de lo posible, sobre la base de datos de las principales entidades nacionales y organismos internacionales de estadísticas y de otras fuentes confiables disponibles cuando se redacta el Informe.

Para esto, el IDH tiene en cuenta tres variables:

  1. Esperanza de vida al nacer. Analiza el promedio de edad de las personas fallecidas en un año.

  2. Educación. Recoge el nivel de alfabetización adulta y el nivel de estudios alcanzado (primaria, secundaria, estudios superiores)

  3. PIB per Cápita (a paridad de poder adquisitivo). Considera el producto interno bruto per cápita y evalúa el acceso a los recursos económicos necesarios para que las personas puedan tener un nivel de vida decente.

Preguntas

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

El nivel educativo no solo es un valor individual, sino también colectivo. Hay estudios que afirman que mejorar el nivel educativo de los estudiantes, cuantificado a través de evaluaciones externas, supondría una mejora de la situación económica del país De acuerdo con el estudio Education at a glance (OCDE, 2013), el gasto en educación en los países miembros de la OCDE, en promedio, corresponde al 6.3 por ciento del PIB. Al tratarse de entidades federativas con diferentes tamaños de economía y población, es conveniente comparar no sólo en términos absolutos, sino también en relación al nivel de riqueza y número de habitantes de los países. Esto es posible utilizando el gasto por estudiante en relación al PIB per cápita, lo que permite reducir el efecto de las diferencias de riqueza y población entre los países.

  • ¿Son los estados más ricos los más educados?

Personalemente no lo creo, ya que hay muchos factores que pueden influir a una persona en su educación y no necesariamente es por ser ricos, pero al hablar ya de oportunidad educativa, es porblable que tenga mas oportunidad de tener una educacion a otro estado, ya que los indices economicos influyen bastante

  • ¿Esto sucede de esta forma a nivel mundial?

Si, de hecho es mas normal verlo mundialmente hablando ya que un nuevo índice elaborado por UNICEF mostró que vivir en una de las principales economías del mundo no garantiza un acceso igualitario a la educación de calidad y que los niños de países menos ricos a menudo tienen un mejor desempeño escolar pese a contar con menos recursos.

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  • Para la educación en varios paises 2017
xfun::embed_file("Educacion.xlsx")

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  • Para el PIB nacional 2017
xfun::embed_file("PIB_Nacional.xlsx")

Download PIB_Nacional.xlsx

  • Para la el PIB y sus actividades en el 2018
xfun::embed_file("PIBNa18.xlsx")

Download PIBNa18.xlsx

  • Para PIB Per-cápita y el IDH, con los indices de salud, ingreso y educacion
xfun::embed_file("PerCapInternac.xlsx")

Download PerCapInternac.xlsx

  • Para el IDH nacional en el 2019
xfun::embed_file("IDH_Nacional.xlsx")

Download IDH_Nacional.xlsx

Fórmulas

  • Cálculo del índice de esperanza de vida.

El índice de esperanza de vida mide el logro relativo de un país en la esperanza de vida al nacer.

  • Cálculo del índice de educación.

El índice de educación mide el logro relativo de un país en la alfabetización de adultos y la matriculación bruta combinada en escuelas primarias, secundarias y terciarias. En primer lugar se calcula el índice de alfabetización de adultos y el índice de matriculación bruta combinada. A continuación, estos dos índices se combinan para crear el índice de educación, con una ponderación de dos tercios para la alfabetización de adultos y de un tercio para la matriculación bruta combinada.

-Índice de educación = 2/3 (índice de alfabetización de adultos) + 1/3 (índice de matriculación bruta)

  • Cálculo del IDH

Una vez calculados los índices de dimensión, determinar el IDH es sencillo. Simplemente se trata de calcular el promedio simple de los tres índices de dimensión.

-IDH = 1/3 (índice de esperanza de vida) + 1/3 (índice de educación) + 1/3 (índice de PIB)

  • Índice de dimensión

-Índice de dimensión = (valor actual – valor mínimo) / (valor máximo – valor mínimo)

Gráficas

Paquetes y librerías

setwd("~/EALMV9/E1U1") #Directorio de trabajo
library(pacman) 
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2","plotly", "gganimate","gifski","scales")

Gráfica de Puntos para PIB por Entidad Federativa durante el año 2017

library(scales)
library(readxl)
PIB <- read_excel("PIB_Nacional.xlsx")
s <- ggplot(data = PIB) +
  geom_point(mapping = aes(x = Entidad, y = PIB , color = PIB))  +
 xlab("Entidad") + 
  ylab("PIB") +
  ggtitle("Producto Interno Bruto por Entidad Federativa. (2017). FUENTE:INEGI") +
theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 6)) +
  scale_y_continuous(labels = comma)
ggplotly(s)

Interpretación: Como se puede observar en el gráfico anterior se analisaron los valores del Producto Interno Bruto (PIB) de diferentes estados del país mexicano, el cual nos ayuda a medir el crecimiento económico de un país o un estado, dejando ver que la Ciudad de México es el estado que cuenta con mas valor de PIB, ganandole por mucho a los otros estados, lo que significa que habrá más inversión en edificios, casas o maquinaria y que se producirán más bienes y servicios. Esto es beneficioso para todos porque habrá más empleo y más oportunidades para hacer negocios. Por otro lado Taxcala presente un creciemiento ecónimico mas bajo pero solo hablando del año 2017.

Gráfica de puntos para PIB y Actividades Económicas duante el año 2018 a nivel Nacional

library(scales)
library(readxl)
datos2 <- read_excel("PIBNa18.xlsx")
Entidad <- datos2$Entidad
d1 <- datos2$PIB
d2 <- datos2$ActividadesPrimarias
d3 <- datos2$ActividadesSecundarias
d4 <- datos2$ActividadesTerciarias
d5 <- data.frame(d1, d2, d3, d4)
x <- ggplot(data = d5) + 
  geom_point(aes(Entidad, d1, colour="PIB")) + 
  geom_point(aes(Entidad, d2, colour="Actividades Primarias")) + 
  geom_point(aes(Entidad, d3, colour="Actividades Secundarias")) +
  geom_point(aes(Entidad, d4, colour="Actividades Terciarias")) + 
 xlab("Entidad") +
  ylab("Valores") +
  labs(colour="Concepto") +
  ggtitle("PIB y Actividades Económicas para el 2018 (Fuente: INEGI)")+
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 8))
  scale_y_continuous(labels = comma)
## <ScaleContinuousPosition>
##  Range:  
##  Limits:    0 --    1
ggplotly(x)

Interpretación Por actividades Primarias que se refiere a agricultura, cría y explotación de animales, aprovechamiento forestal, pesca y caza., las entidades que más contribuyeron al PIB fueron Quintana Roo, la Cuidad de México, Morelos, San Luis Potosí y Campeche.

En las actividades secundarias que se refiere al sector industrial, las principales aportaciones fueron observadas en Baja California, Tabasco, Oaxaca, Chiapas y Tlacala, siendo estos los que cuentan con un valor mayor del 7.5%

En tanto, las actividades terciarias que son el comercio y servicios fueron como primer lugar Baja Californiala, segundo lugar Quintana Roo y tercer lugar Guanajuato con 4.1% y detras de él Aguscalientes con 3.8%

Gráfico de Barras para el Valor de Gasto Público en Educación (2017)

library(readxl)
datos<- read_excel("Educacion.xlsx")
PIB <- datos$Pais
Val <- datos$Valor
datos <- data.frame(PIB, Val)
Pais <- ggplot(datos, aes( y=Val, x=PIB)) +
  geom_bar(position="dodge", stat="identity", fill="plum2")+
  labs(x="Pais", y="Valor ", title="Valor de Gasto Público en Educación (2017)") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 8))
library(plotly)
ggplotly(Pais)

Interpretación: El valor Gasto Público en Educación se refiere a los desembolsos en los distintos niveles de enseñanza, desde el preescolar hasta el terciario, incluidos los servicios auxiliares y la investigación y desarrollo relacionados con la educación. Por lo que si analizamos el gráfico anterior, se puede observar que el país que mas alto porcentaje tiene es Noruega, con 7.9% y de ahí le sigue Dinamarca con 7.8%, en cambio los que menos gasto publico en educacion tiene es Bermudas, Ucrania y Haití, esto puede ser influenciado por los cambios socioeconómicos y demográficos por los que atraviesa el país, poniendo en riesgo la viabilidad de políticas educativas que contribuyan a incrementar la cobertura educativa en educación media superior y superior.

Tabla de datos para PIB per capita, I.Salud, I. Ingreso, I.Educacion e IDH

datos3 <- read_excel("PerCapInternac.xlsx")
head(datos3)
## # A tibble: 6 x 6
##   Pais         PIBpercapita Indicedeingreso Indicedesalud Indicedeeducaci~   IDH
##   <chr>               <dbl>           <dbl>         <dbl>            <dbl> <dbl>
## 1 Alemania            50800           0.941         0.944            0.943 0.943
## 2 Arabia Saud~        54500           0.952         0.848            0.789 0.860
## 3 Argentina           20900           0.807         0.872            0.855 0.844
## 4 Canadá              48400           0.934         0.960            0.894 0.929
## 5 Chile               24600           0.832         0.926            0.810 0.854
## 6 Costa Rica          16900           0.775         0.927            0.726 0.805

Gráfica de puntos para ID, Indice deSalud, Indice educativo e Indice de Ingreso durante el año 2019

library(readxl)
library(scales)
datos3 <- read_excel("PerCapInternac.xlsx")
Pais <- datos3$Pais
d1 <- datos3$Indicedeingreso
d2<- datos3$Indicedesalud
d3 <- datos3$Indicedeeducacion
d4 <- datos3$IDH
d5<- data.frame(d1, d2, d3, d4)
x <- ggplot(data = d5) + 
  geom_point(aes(Pais, d1, colour="Indice de Ingreso")) + 
  geom_point(aes(Pais, d2, colour="Indice de Salud")) +
  geom_point(aes(Pais, d3, colour="Indice de Educación")) + 
  geom_point(aes(Pais, d4, colour="IDH")) +
  xlab("Pais") +
  ylab("Valores") +
  labs(colour="Concepto") +
  ggtitle("IDH, Indice de Salud, Indice educativo e Indice de Ingreso") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 8))
 scale_y_continuous(labels = comma)
## <ScaleContinuousPosition>
##  Range:  
##  Limits:    0 --    1
ggplotly(x)

Interpretación: como se puede observar en los indices de ingresos son pocos los paises que se encuentran en rango bajo, contando solo con Cuba y Costa Rica, a comparacion de los mas altos que son Irlanda y Noruega Para el Indice de Salud los mas bajos resultaron ser México, Arabia Saudita e Irán, lo cual es una desgracias ya que este indice es muy importante. Por otro lado, los mas altos y resultaron tener valores mas favorables son China, Japor y Suiza. Ya hablando de IDH desgraciadamente Mexico, tuvo el valor mas bajo y e Irlanda el mas bajo.

Gráfico de punto para PIB Per-Cápita Internacional durante el año 2019

library(readxl)
library(plotly)
library(ggplot2)
library(scales)
datos4 <- read_excel("PerCapInternac.xlsx") 
rel <- ggplot(data = datos4) +
  geom_point(aes(Pais, PIBpercapita, colour="PIBpercapita"), color= "slateblue3") + 
  xlab("Pais") +
  ylab("PIBpercapita") +
  ggtitle("PIB Per-Cápita Internacional durante el año 2019") +
 theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 10))
 scale_y_continuous(labels = comma)
## <ScaleContinuousPosition>
##  Range:  
##  Limits:    0 --    1
ggplotly(rel)

Gráfico de pastel para PIB Per-Cápita Internacional durante el año 2019

library(readxl)
PIBpercapita <- read_excel("PerCapInternac.xlsx") 


ggplot(PIBpercapita, aes(x=0, y= PIBpercapita , fill= Pais)) +
  geom_bar(stat="identity", color="white") +
  geom_text(aes(label=percent(PIBpercapita/100)),
  position=position_stack(vjust=0.1),color="Black",size=2,) +
  coord_polar(theta="y")

### Importar datos para el IDH a nivel nacional

library(readxl)
datoss <- read_excel("IDH_Nacional.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...6
## * `` -> ...7
datatable(datoss)

Gráfico de burbujas para IDH vs Indice de Salud para el año 2019

library(hpackedbubble)
## 
## Attaching package: 'hpackedbubble'
## The following object is masked from 'package:datasets':
## 
##     CO2
hpackedbubble(datoss$Entidad, datoss$IDH, datoss$Indicedesalud,
              title = "IDH vs Indice de Salud (2019)",
              pointFormat = "<b>{point.name} IDH:</b> {point.y} Ind.Salud",
             dataLabelsFilter = 100,
              packedbubbleMinSize = "25%",
              packedbubbleMaxSize = "50%",
              packedbubbleZMin = 0,
              packedbubbleZmax = 1000, split = 1,
              gravitational = 0.02,
              parentNodeLimit = 1,
              dragBetweenSeries = 0,
              seriesInteraction = 0,
              theme = "sandsignika",
              titleColor = "black",
              width = "100%")

Gráfico de Barras para el IDH a nivel nacional en el año 2019

library(readxl)
datos5<- read_excel("IDH_Nacional.xlsx")
## New names:
## * `` -> ...6
## * `` -> ...7
Entidad <- datos5$Entidad
IDH <- datos5$IDH
datos <- data.frame(Entidad, IDH)
Entidad <- ggplot(datos5, aes( y=IDH, x=Entidad)) +
  geom_bar(position="dodge", stat="identity", fill="plum2")+
  labs(x="Pais", y="Valor ", title="IDH a nivel nacional (2019)") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1),axis.text.y =element_text(size = 8))
library(plotly)
ggplotly(Entidad)

Interpretación: El IDH es un importante indicador del desarrollo humano que elabora cada año Naciones Unidas. Se trata de un indicador que, a diferencia de los que se utilizaban anteriormente que medían el desarrollo económico de un país, analiza la salud, la educación y los ingresos. Por lo que el IDH, tiene en cuenta tres variables: vida larga y saludable, conocimientos y nivel de vida digno. Por lo tanto, los estados que tiene valores favorables y mas esperanzas de vida son la Cuidad de México, Nuevo Leon y Sonora, aunque cabe recalcar que los valores son similares, todos entran en los mismos rangos de 0.7 al 0.6 %

Conclusión

Gracias a este analisis he podido concluir el IDH es sumamente importante para los estados y paises del mundo, ya que monitorea el progreso de las naciones con un instrumento que conjuga la longevidad de las personas, el nivel de ingreso requerido para una vida digna y el acceso a una educación de calidad. Ademas de que el Desarrollo Humano podría definirse también como una forma de medir la calidad de vida del ser humano en el medio en que se desenvuelve y es parte integral para que uno como individuo logré un conocimiento más profundo de sí mismo y ser conscientes de como nuestro país puede ir creciendo económicamente, ya que esto afecta a muhcas áreas importantes, como la educación, la salud, etc.

Dato curioso: Se ha publicado el índice de desarrollo humano (IDH) de 2019 en México fue 0,779 puntos, lo que supone una mejora respecto a 2018, en el que se situó en 0,776. Si ordenamos los países en función de su Índice de desarrollo humano, México se encuentra en el puesto 76 del ranking de desarrollo humano(IDH).

Bibliografías