Area: urbano = 1 rural = 2

URBANO

1 Pregunta ESCOLARIDAD: ESCOLARIDAD

Ésta pregunta posee 21 categorías de respuesta:

0-21 años

1.1 Cálculo de frecuencias

Leemos las respuestas a la pregunta ESCOLARIDAD del censo de personas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría de respuesta:

tabla_con_clave <- readRDS("../censo_personas_con_clave_17")
tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
b <- tabla_con_clave$COMUNA
c <- tabla_con_clave$ESCOLARIDAD
cross_tab =  xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"

d_unique <- unique(d$unlist.c.)

d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 0)
for(i in 1:21){
  d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
  d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}

codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[67] <- "código" 
tablamadre <- head(comuna_corr,50)

ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_17_urbano_nacional.rds")

df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)
tablamadre <- head(df_2017_2,50)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
código unlist.c..x Freq.x anio.x unlist.c..y Freq.y anio.y unlist.c..x.1 Freq.x.1 anio.x.1 unlist.c..y.1 Freq.y.1 anio.y.1 unlist.c..x.2 Freq.x.2 anio.x.2 unlist.c..y.2 Freq.y.2 anio.y.2 unlist.c..x.3 Freq.x.3 anio.x.3 unlist.c..y.3 Freq.y.3 anio.y.3 unlist.c..x.4 Freq.x.4 anio.x.4 unlist.c..y.4 Freq.y.4 anio.y.4 unlist.c..x.5 Freq.x.5 anio.x.5 unlist.c..y.5 Freq.y.5 anio.y.5 unlist.c..x.6 Freq.x.6 anio.x.6 unlist.c..y.6 Freq.y.6 anio.y.6 unlist.c..x.7 Freq.x.7 anio.x.7 unlist.c..y.7 Freq.y.7 anio.y.7 unlist.c..x.8 Freq.x.8 anio.x.8 unlist.c..y.8 Freq.y.8 anio.y.8 unlist.c..x.9 Freq.x.9 anio.x.9 unlist.c..y.9 Freq.y.9 anio.y.9 unlist.c..x.10 Freq.x.10 anio.x.10 unlist.c..y.10 Freq.y.10 anio.y.10 comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos tipo
01101 0 20542 2017 1 3320 2017 2 3524 2017 3 3710 2017 4 4270 2017 5 3862 2017 6 6900 2017 7 3946 2017 8 9449 2017 9 6092 2017 10 9884 2017 11 7403 2017 12 48975 2017 13 4131 2017 14 8876 2017 15 9408 2017 16 8427 2017 17 18333 2017 18 217 2017 19 1739 2017 20 229 2017 21 243 2017 Iquique 356487.6 2017 1101 191468 68255976664 Urbano
01107 0 15251 2017 1 2957 2017 2 3052 2017 3 2943 2017 4 3354 2017 5 3152 2017 6 4243 2017 7 3138 2017 8 8699 2017 9 4268 2017 10 6056 2017 11 4598 2017 12 28948 2017 13 1455 2017 14 2535 2017 15 2146 2017 16 1669 2017 17 2434 2017 18 23 2017 19 125 2017 20 8 2017 21 10 2017 Alto Hospicio 301933.4 2017 1107 108375 32722034397 Urbano
01401 0 1404 2017 1 251 2017 2 258 2017 3 309 2017 4 283 2017 5 336 2017 6 438 2017 7 275 2017 8 819 2017 9 391 2017 10 630 2017 11 418 2017 12 2964 2017 13 107 2017 14 347 2017 15 155 2017 16 180 2017 17 193 2017 18 1 2017 19 11 2017 20 1 2017 NA NA NA Pozo Almonte 299998.6 2017 1401 15711 4713278189 Urbano
01404 0 140 2017 1 30 2017 2 35 2017 3 40 2017 4 36 2017 5 34 2017 6 72 2017 7 37 2017 8 87 2017 9 35 2017 10 47 2017 11 39 2017 12 263 2017 13 11 2017 14 37 2017 15 28 2017 16 24 2017 17 43 2017 NA NA NA 19 5 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
01405 0 493 2017 1 91 2017 2 94 2017 3 99 2017 4 119 2017 5 114 2017 6 235 2017 7 104 2017 8 317 2017 9 127 2017 10 181 2017 11 132 2017 12 985 2017 13 38 2017 14 106 2017 15 101 2017 16 96 2017 17 224 2017 18 1 2017 19 20 2017 20 3 2017 21 2 2017 Pica 330061.1 2017 1405 9296 3068247619 Urbano
02101 0 38199 2017 1 6382 2017 2 6649 2017 3 7246 2017 4 8316 2017 5 7548 2017 6 12449 2017 7 7634 2017 8 21138 2017 9 11973 2017 10 19092 2017 11 12646 2017 12 91055 2017 13 8107 2017 14 18994 2017 15 14563 2017 16 14383 2017 17 29735 2017 18 318 2017 19 2854 2017 20 336 2017 21 665 2017 Antofagasta 347580.2 2017 2101 361873 125779893517 Urbano
02102 0 1283 2017 1 234 2017 2 235 2017 3 235 2017 4 266 2017 5 282 2017 6 482 2017 7 287 2017 8 1082 2017 9 474 2017 10 794 2017 11 489 2017 12 4462 2017 13 177 2017 14 523 2017 15 355 2017 16 295 2017 17 406 2017 18 3 2017 19 15 2017 NA NA NA 21 2 2017 Mejillones 369770.7 2017 2102 13467 4979702302 Urbano
02104 0 1264 2017 1 215 2017 2 269 2017 3 334 2017 4 372 2017 5 354 2017 6 549 2017 7 294 2017 8 1053 2017 9 474 2017 10 639 2017 11 419 2017 12 2914 2017 13 94 2017 14 302 2017 15 228 2017 16 205 2017 17 443 2017 18 3 2017 19 16 2017 20 3 2017 21 1 2017 Taltal 376328.9 2017 2104 13317 5011572025 Urbano
02201 0 18106 2017 1 3112 2017 2 3261 2017 3 3463 2017 4 4560 2017 5 3261 2017 6 5393 2017 7 3342 2017 8 9705 2017 9 4844 2017 10 7945 2017 11 5335 2017 12 44651 2017 13 2457 2017 14 7602 2017 15 5802 2017 16 5586 2017 17 10605 2017 18 57 2017 19 835 2017 20 66 2017 21 97 2017 Calama 416281.1 2017 2201 165731 68990679686 Urbano
02203 0 617 2017 1 105 2017 2 107 2017 3 120 2017 4 132 2017 5 114 2017 6 172 2017 7 98 2017 8 336 2017 9 127 2017 10 217 2017 11 162 2017 12 1431 2017 13 71 2017 14 254 2017 15 264 2017 16 230 2017 17 557 2017 18 7 2017 19 82 2017 20 10 2017 21 21 2017 San Pedro de Atacama 437934.7 2017 2203 10996 4815529626 Urbano
02301 0 2989 2017 1 541 2017 2 562 2017 3 601 2017 4 737 2017 5 632 2017 6 1186 2017 7 619 2017 8 2131 2017 9 1047 2017 10 1490 2017 11 970 2017 12 6703 2017 13 208 2017 14 746 2017 15 551 2017 16 487 2017 17 968 2017 18 1 2017 19 42 2017 NA NA NA 21 4 2017 Tocopilla 271720.8 2017 2301 25186 6843559467 Urbano
02302 0 427 2017 1 93 2017 2 95 2017 3 113 2017 4 105 2017 5 90 2017 6 193 2017 7 135 2017 8 367 2017 9 183 2017 10 279 2017 11 187 2017 12 1795 2017 13 49 2017 14 187 2017 15 149 2017 16 148 2017 17 215 2017 18 2 2017 19 15 2017 NA NA NA NA NA NA María Elena 466266.9 2017 2302 6457 3010685220 Urbano
03101 0 18496 2017 1 3069 2017 2 3364 2017 3 3779 2017 4 4384 2017 5 3668 2017 6 5474 2017 7 3699 2017 8 11084 2017 9 5736 2017 10 8361 2017 11 5364 2017 12 36992 2017 13 3303 2017 14 6886 2017 15 6961 2017 16 5708 2017 17 11119 2017 18 89 2017 19 652 2017 20 95 2017 21 159 2017 Copiapó 330574.6 2017 3101 153937 50887663717 Urbano
03102 0 1855 2017 1 331 2017 2 327 2017 3 457 2017 4 435 2017 5 388 2017 6 676 2017 7 409 2017 8 1389 2017 9 632 2017 10 993 2017 11 592 2017 12 4100 2017 13 269 2017 14 645 2017 15 422 2017 16 376 2017 17 626 2017 18 2 2017 19 44 2017 20 3 2017 21 7 2017 Caldera 299314.8 2017 3102 17662 5286498241 Urbano
03103 0 1355 2017 1 236 2017 2 320 2017 3 353 2017 4 406 2017 5 333 2017 6 475 2017 7 327 2017 8 1088 2017 9 405 2017 10 607 2017 11 368 2017 12 2667 2017 13 132 2017 14 222 2017 15 221 2017 16 129 2017 17 162 2017 18 2 2017 19 4 2017 20 1 2017 21 2 2017 Tierra Amarilla 315860.6 2017 3103 14019 4428049932 Urbano
03201 0 1412 2017 1 275 2017 2 295 2017 3 356 2017 4 369 2017 5 296 2017 6 570 2017 7 345 2017 8 1062 2017 9 450 2017 10 602 2017 11 363 2017 12 3122 2017 13 143 2017 14 308 2017 15 273 2017 16 271 2017 17 424 2017 NA NA NA 19 15 2017 NA NA NA NA NA NA Chañaral 286389.3 2017 3201 12219 3499391196 Urbano
03202 0 1489 2017 1 248 2017 2 301 2017 3 350 2017 4 348 2017 5 340 2017 6 522 2017 7 331 2017 8 939 2017 9 490 2017 10 679 2017 11 433 2017 12 3972 2017 13 178 2017 14 523 2017 15 498 2017 16 430 2017 17 848 2017 18 9 2017 19 58 2017 20 6 2017 21 5 2017 Diego de Almagro 325861.5 2017 3202 13925 4537621312 Urbano
03301 0 5915 2017 1 992 2017 2 1068 2017 3 1354 2017 4 1537 2017 5 1293 2017 6 2059 2017 7 1235 2017 8 3438 2017 9 1766 2017 10 2656 2017 11 1846 2017 12 12669 2017 13 534 2017 14 1374 2017 15 1213 2017 16 1099 2017 17 2304 2017 18 7 2017 19 122 2017 20 12 2017 21 30 2017 Vallenar 311577.0 2017 3301 51917 16176145007 Urbano
03303 0 686 2017 1 105 2017 2 132 2017 3 143 2017 4 170 2017 5 147 2017 6 231 2017 7 125 2017 8 430 2017 9 138 2017 10 230 2017 11 168 2017 12 1243 2017 13 41 2017 14 151 2017 15 96 2017 16 89 2017 17 112 2017 18 1 2017 19 10 2017 NA NA NA NA NA NA Freirina 289049.9 2017 3303 7041 2035200054 Urbano
03304 0 1131 2017 1 172 2017 2 198 2017 3 274 2017 4 238 2017 5 234 2017 6 414 2017 7 227 2017 8 683 2017 9 304 2017 10 506 2017 11 262 2017 12 2598 2017 13 95 2017 14 309 2017 15 273 2017 16 225 2017 17 412 2017 18 1 2017 19 17 2017 NA NA NA 21 2 2017 Huasco 337414.8 2017 3304 10149 3424422750 Urbano
04101 0 22088 2017 1 3543 2017 2 3818 2017 3 4305 2017 4 5151 2017 5 4164 2017 6 7547 2017 7 4422 2017 8 11183 2017 9 6481 2017 10 10268 2017 11 6661 2017 12 49639 2017 13 4819 2017 14 10069 2017 15 9405 2017 16 9172 2017 17 18825 2017 18 187 2017 19 1817 2017 20 254 2017 21 433 2017 La Serena 272136.8 2017 4101 221054 60156924947 Urbano
04102 0 25421 2017 1 4135 2017 2 4440 2017 3 5025 2017 4 5971 2017 5 4838 2017 6 8419 2017 7 5400 2017 8 13790 2017 9 7943 2017 10 12191 2017 11 7888 2017 12 57290 2017 13 4333 2017 14 9386 2017 15 8081 2017 16 7319 2017 17 13674 2017 18 108 2017 19 994 2017 20 116 2017 21 205 2017 Coquimbo 264340.0 2017 4102 227730 60198159091 Urbano
04103 0 1276 2017 1 220 2017 2 278 2017 3 349 2017 4 428 2017 5 387 2017 6 693 2017 7 303 2017 8 883 2017 9 324 2017 10 551 2017 11 331 2017 12 2861 2017 13 126 2017 14 294 2017 15 209 2017 16 196 2017 17 179 2017 NA NA NA 19 6 2017 20 2 2017 21 2 2017 Andacollo 251267.7 2017 4103 11044 2775000288 Urbano
04104 0 240 2017 1 43 2017 2 45 2017 3 40 2017 4 68 2017 5 62 2017 6 71 2017 7 60 2017 8 176 2017 9 41 2017 10 61 2017 11 36 2017 12 268 2017 13 7 2017 14 8 2017 15 15 2017 16 9 2017 17 7 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA La Higuera 214257.0 2017 4104 4241 908664019 Urbano
04106 0 2139 2017 1 390 2017 2 422 2017 3 522 2017 4 603 2017 5 554 2017 6 960 2017 7 579 2017 8 1528 2017 9 682 2017 10 991 2017 11 633 2017 12 4345 2017 13 185 2017 14 483 2017 15 401 2017 16 398 2017 17 581 2017 18 5 2017 19 26 2017 20 4 2017 21 8 2017 Vicuña 245957.4 2017 4106 27771 6830481918 Urbano
04201 0 2540 2017 1 459 2017 2 542 2017 3 679 2017 4 822 2017 5 645 2017 6 1095 2017 7 567 2017 8 1883 2017 9 843 2017 10 1292 2017 11 716 2017 12 5358 2017 13 147 2017 14 722 2017 15 609 2017 16 529 2017 17 971 2017 18 4 2017 19 57 2017 20 4 2017 21 12 2017 Illapel 270316.5 2017 4201 30848 8338722128 Urbano
04202 0 246 2017 1 38 2017 2 60 2017 3 84 2017 4 95 2017 5 75 2017 6 154 2017 7 64 2017 8 257 2017 9 63 2017 10 88 2017 11 51 2017 12 403 2017 13 10 2017 14 41 2017 15 54 2017 16 57 2017 17 83 2017 18 1 2017 19 4 2017 NA NA NA NA NA NA Canela 233397.3 2017 4202 9093 2122281844 Urbano
04203 0 2069 2017 1 356 2017 2 438 2017 3 517 2017 4 693 2017 5 513 2017 6 833 2017 7 458 2017 8 1491 2017 9 564 2017 10 865 2017 11 565 2017 12 4262 2017 13 157 2017 14 576 2017 15 593 2017 16 382 2017 17 842 2017 18 6 2017 19 48 2017 20 10 2017 21 6 2017 Los Vilos 282415.6 2017 4203 21382 6038609501 Urbano
04204 0 1942 2017 1 334 2017 2 419 2017 3 486 2017 4 654 2017 5 482 2017 6 835 2017 7 524 2017 8 1617 2017 9 573 2017 10 919 2017 11 620 2017 12 4311 2017 13 155 2017 14 541 2017 15 522 2017 16 465 2017 17 861 2017 18 4 2017 19 37 2017 20 5 2017 21 9 2017 Salamanca 262056.9 2017 4204 29347 7690585032 Urbano
04301 0 10617 2017 1 1825 2017 2 2006 2017 3 2524 2017 4 3004 2017 5 2392 2017 6 4507 2017 7 2364 2017 8 7159 2017 9 3178 2017 10 4679 2017 11 2916 2017 12 23709 2017 13 1093 2017 14 2774 2017 15 2416 2017 16 2390 2017 17 4353 2017 18 21 2017 19 218 2017 20 27 2017 21 42 2017 Ovalle 274771.4 2017 4301 111272 30574361012 Urbano
04302 0 705 2017 1 123 2017 2 145 2017 3 200 2017 4 244 2017 5 179 2017 6 398 2017 7 160 2017 8 648 2017 9 212 2017 10 324 2017 11 191 2017 12 1442 2017 13 54 2017 14 175 2017 15 155 2017 16 135 2017 17 326 2017 18 2 2017 19 18 2017 NA NA NA NA NA NA Combarbalá 228990.4 2017 4302 13322 3050610572 Urbano
04303 0 2104 2017 1 409 2017 2 448 2017 3 597 2017 4 717 2017 5 598 2017 6 1028 2017 7 660 2017 8 1969 2017 9 578 2017 10 765 2017 11 475 2017 12 3277 2017 13 120 2017 14 305 2017 15 208 2017 16 231 2017 17 330 2017 18 3 2017 19 13 2017 20 1 2017 NA NA NA Monte Patria 225369.1 2017 4303 30751 6930326684 Urbano
04304 0 779 2017 1 163 2017 2 179 2017 3 188 2017 4 225 2017 5 197 2017 6 381 2017 7 193 2017 8 575 2017 9 191 2017 10 278 2017 11 190 2017 12 1436 2017 13 59 2017 14 151 2017 15 98 2017 16 94 2017 17 165 2017 NA NA NA 19 13 2017 20 1 2017 21 1 2017 Punitaqui 212496.1 2017 4304 10956 2328107498 Urbano
05101 0 27765 2017 1 4494 2017 2 5041 2017 3 5971 2017 4 7101 2017 5 6065 2017 6 13091 2017 7 7072 2017 8 17735 2017 9 10810 2017 10 16503 2017 11 10357 2017 12 77497 2017 13 7884 2017 14 13877 2017 15 16259 2017 16 10492 2017 17 23697 2017 18 377 2017 19 2648 2017 20 388 2017 21 752 2017 Valparaíso 297929.0 2017 5101 296655 88382118059 Urbano
05102 0 1986 2017 1 385 2017 2 412 2017 3 550 2017 4 560 2017 5 524 2017 6 938 2017 7 503 2017 8 1378 2017 9 654 2017 10 1003 2017 11 641 2017 12 5009 2017 13 306 2017 14 616 2017 15 800 2017 16 443 2017 17 701 2017 18 5 2017 19 36 2017 20 4 2017 21 4 2017 Casablanca 341641.8 2017 5102 26867 9178890241 Urbano
05103 0 3786 2017 1 718 2017 2 709 2017 3 824 2017 4 952 2017 5 794 2017 6 1365 2017 7 840 2017 8 1903 2017 9 1250 2017 10 1825 2017 11 1237 2017 12 7950 2017 13 1071 2017 14 1959 2017 15 2213 2017 16 1796 2017 17 5708 2017 18 161 2017 19 1076 2017 20 122 2017 21 194 2017 Concón 318496.3 2017 5103 42152 13425257057 Urbano
05105 0 1640 2017 1 252 2017 2 361 2017 3 471 2017 4 519 2017 5 456 2017 6 858 2017 7 442 2017 8 1287 2017 9 568 2017 10 894 2017 11 527 2017 12 4166 2017 13 307 2017 14 613 2017 15 711 2017 16 423 2017 17 759 2017 18 7 2017 19 70 2017 20 5 2017 21 8 2017 Puchuncaví 296035.5 2017 5105 18546 5490274928 Urbano
05107 0 3038 2017 1 564 2017 2 596 2017 3 711 2017 4 813 2017 5 678 2017 6 1276 2017 7 787 2017 8 2007 2017 9 1101 2017 10 1644 2017 11 979 2017 12 6833 2017 13 647 2017 14 1208 2017 15 1167 2017 16 664 2017 17 1050 2017 18 8 2017 19 46 2017 20 6 2017 21 10 2017 Quintero 308224.7 2017 5107 31923 9839456903 Urbano
05109 0 28707 2017 1 4733 2017 2 5302 2017 3 6232 2017 4 7331 2017 5 6217 2017 6 12567 2017 7 6918 2017 8 17144 2017 9 10882 2017 10 17075 2017 11 10728 2017 12 79509 2017 13 9913 2017 14 17719 2017 15 20520 2017 16 14681 2017 17 37549 2017 18 823 2017 19 5679 2017 20 694 2017 21 1472 2017 Viña del Mar 337006.1 2017 5109 334248 112643604611 Urbano
05201 0 719 2017 1 124 2017 2 152 2017 3 172 2017 4 180 2017 5 128 2017 6 221 2017 7 162 2017 8 256 2017 9 204 2017 10 297 2017 11 205 2017 12 1705 2017 13 106 2017 14 427 2017 15 471 2017 16 441 2017 17 811 2017 18 8 2017 19 127 2017 20 7 2017 21 21 2017 NA NA NA NA NA NA NA
05301 0 6298 2017 1 1107 2017 2 1195 2017 3 1404 2017 4 1697 2017 5 1458 2017 6 2629 2017 7 1494 2017 8 3855 2017 9 1986 2017 10 3259 2017 11 2293 2017 12 16712 2017 13 897 2017 14 2686 2017 15 2611 2017 16 2031 2017 17 4133 2017 18 29 2017 19 315 2017 20 33 2017 21 41 2017 Los Andes 339720.2 2017 5301 66708 22662055502 Urbano
05302 0 1306 2017 1 216 2017 2 250 2017 3 292 2017 4 329 2017 5 286 2017 6 571 2017 7 291 2017 8 839 2017 9 383 2017 10 546 2017 11 383 2017 12 3015 2017 13 120 2017 14 318 2017 15 273 2017 16 307 2017 17 439 2017 18 4 2017 19 43 2017 20 3 2017 21 4 2017 Calle Larga 246387.3 2017 5302 14832 3654416747 Urbano
05303 0 1012 2017 1 198 2017 2 244 2017 3 274 2017 4 301 2017 5 241 2017 6 448 2017 7 268 2017 8 786 2017 9 293 2017 10 434 2017 11 292 2017 12 1782 2017 13 102 2017 14 213 2017 15 276 2017 16 164 2017 17 448 2017 18 4 2017 19 67 2017 20 5 2017 21 4 2017 Rinconada 273904.7 2017 5303 10207 2795744821 Urbano
05304 0 1409 2017 1 227 2017 2 277 2017 3 300 2017 4 318 2017 5 290 2017 6 550 2017 7 290 2017 8 889 2017 9 362 2017 10 547 2017 11 391 2017 12 2972 2017 13 159 2017 14 413 2017 15 430 2017 16 312 2017 17 731 2017 18 4 2017 19 37 2017 20 8 2017 21 7 2017 San Esteban 219571.6 2017 5304 18855 4140022481 Urbano
05401 0 2992 2017 1 503 2017 2 613 2017 3 825 2017 4 958 2017 5 842 2017 6 1463 2017 7 723 2017 8 2438 2017 9 883 2017 10 1397 2017 11 799 2017 12 6651 2017 13 296 2017 14 797 2017 15 1027 2017 16 515 2017 17 1378 2017 18 8 2017 19 79 2017 20 11 2017 21 4 2017 La Ligua 250134.4 2017 5401 35390 8852256241 Urbano
05402 0 1520 2017 1 280 2017 2 321 2017 3 462 2017 4 479 2017 5 421 2017 6 687 2017 7 342 2017 8 1084 2017 9 490 2017 10 657 2017 11 406 2017 12 3230 2017 13 80 2017 14 300 2017 15 314 2017 16 204 2017 17 415 2017 18 2 2017 19 21 2017 20 2 2017 21 3 2017 Cabildo 262745.9 2017 5402 19388 5094117762 Urbano
05403 0 527 2017 1 83 2017 2 97 2017 3 176 2017 4 163 2017 5 183 2017 6 335 2017 7 200 2017 8 514 2017 9 200 2017 10 267 2017 11 189 2017 12 1440 2017 13 53 2017 14 176 2017 15 213 2017 16 105 2017 17 265 2017 18 2 2017 19 23 2017 20 4 2017 21 3 2017 Papudo 294355.2 2017 5403 6356 1870921373 Urbano
05404 0 525 2017 1 87 2017 2 109 2017 3 139 2017 4 165 2017 5 113 2017 6 196 2017 7 122 2017 8 345 2017 9 128 2017 10 195 2017 11 113 2017 12 1098 2017 13 40 2017 14 102 2017 15 155 2017 16 90 2017 17 210 2017 NA NA NA 19 12 2017 NA NA NA 21 1 2017 Petorca 237510.8 2017 5404 9826 2333781007 Urbano
05405 0 478 2017 1 94 2017 2 102 2017 3 159 2017 4 141 2017 5 146 2017 6 281 2017 7 157 2017 8 506 2017 9 230 2017 10 292 2017 11 194 2017 12 1140 2017 13 50 2017 14 200 2017 15 234 2017 16 145 2017 17 260 2017 18 4 2017 19 38 2017 20 4 2017 21 8 2017 Zapallar 294389.2 2017 5405 7339 2160521991 Urbano
05501 0 8597 2017 1 1517 2017 2 1612 2017 3 2105 2017 4 2380 2017 5 2062 2017 6 3718 2017 7 2235 2017 8 5711 2017 9 3019 2017 10 4733 2017 11 2632 2017 12 19961 2017 13 1583 2017 14 3194 2017 15 3889 2017 16 2149 2017 17 4995 2017 18 33 2017 19 325 2017 20 43 2017 21 35 2017 Quillota 286029.5 2017 5501 90517 25890529852 Urbano
III <- seq(3,111,3)

for (i in 1:22) {
  cadena <- paste0(i-1, " años")
  names(df_2017_2)[III[i]] <- cadena
  
  # cadena <- paste0(i-1, " hijos")
  # print(cadena)
}

2.2 Correlaciones

2.2.1Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es probablemente la medida más utilizada para las relaciones lineales entre dos variables distribuidas normales y, por lo tanto, a menudo se denomina simplemente “coeficiente de correlación”. Por lo general, el coeficiente de Pearson se obtiene mediante un ajuste de mínimos cuadrados y un valor de 1 representa una relación positiva perfecta, -1 una relación negativa perfecta y 0 indica la ausencia de una relación entre las variables.

\[ \rho = \frac{\text{cov}(X,Y)}{\sigma_x \sigma_y} codigos <- d_t \] \[ r = \frac{{}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \overline{x})(y_i - \overline{y})} {\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \overline{x})^2(y_i - \overline{y})^2}} \]

0-9

III <- seq(3,30,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "pearson"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "pearson"), pch=20)

2.2.2 Spearman

Relacionado con el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de correlación de Spearman (rho) mide la relación entre dos variables. La rho de Spearman puede entenderse como una versión basada en rangos del coeficiente de correlación de Pearson, que se puede utilizar para variables que no tienen una distribución normal y tienen una relación no lineal. Además, su uso no solo está restringido a datos continuos, sino que también puede usarse en análisis de atributos ordinales.

\[ \rho = 1- {\frac {6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}} \] 0-9

III <- seq(3,33,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "spearman"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "spearman"), pch=20)

2.2.3 Kendall

Similar al coeficiente de correlación de Pearson, la tau de Kendall mide el grado de una relación monótona entre variables y, como la rho de Spearman, calcula la dependencia entre variables clasificadas, lo que hace que sea factible para datos distribuidos no normales. Kendall tau se puede calcular tanto para datos continuos como ordinales. En términos generales, la tau de Kendall se distingue de la rho de Spearman por una penalización más fuerte de las dislocaciones no secuenciales (en el contexto de las variables clasificadas).

\[ \tau = \frac{c-d}{c+d} = \frac{S}{ \left( \begin{matrix} n \\ 2 \end{matrix} \right)} = \frac{2S}{n(n-1)} \]

\[\tau = \frac{S}{\sqrt{n(n-1)/2-T}\sqrt{n(n-1)/2-U}} \\ \\ T = \sum_t t(t-1)/2 \\ \\ U = \sum_u u(u-1)/2 \\\]

0-9

III <- seq(3,30,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "kendall"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "kendall"), pch=20)



RURAL

2 Pregunta ESCOLARIDAD: ESCOLARIDAD

Ésta pregunta posee 21 categorías de respuesta:

0-21 años

2.1 Cálculo de frecuencias

Leemos las respuestas a la pregunta ESCOLARIDAD del censo de personas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría de respuesta:

tabla_con_clave <- readRDS("../censo_personas_con_clave_17")
tabla_con_clave <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 2)
b <- tabla_con_clave$COMUNA
c <- tabla_con_clave$ESCOLARIDAD
cross_tab =  xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"

d_unique <- unique(d$unlist.c.)

d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 0)
for(i in 1:21){
  d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
  d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}

codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[67] <- "código" 
tablamadre <- head(comuna_corr,50)

ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_17_rural_nacional.rds")

df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)
tablamadre <- head(df_2017_2,50)
kbl(tablamadre) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
código unlist.c..x Freq.x anio.x unlist.c..y Freq.y anio.y unlist.c..x.1 Freq.x.1 anio.x.1 unlist.c..y.1 Freq.y.1 anio.y.1 unlist.c..x.2 Freq.x.2 anio.x.2 unlist.c..y.2 Freq.y.2 anio.y.2 unlist.c..x.3 Freq.x.3 anio.x.3 unlist.c..y.3 Freq.y.3 anio.y.3 unlist.c..x.4 Freq.x.4 anio.x.4 unlist.c..y.4 Freq.y.4 anio.y.4 unlist.c..x.5 Freq.x.5 anio.x.5 unlist.c..y.5 Freq.y.5 anio.y.5 unlist.c..x.6 Freq.x.6 anio.x.6 unlist.c..y.6 Freq.y.6 anio.y.6 unlist.c..x.7 Freq.x.7 anio.x.7 unlist.c..y.7 Freq.y.7 anio.y.7 unlist.c..x.8 Freq.x.8 anio.x.8 unlist.c..y.8 Freq.y.8 anio.y.8 unlist.c..x.9 Freq.x.9 anio.x.9 unlist.c..y.9 Freq.y.9 anio.y.9 unlist.c..x.10 Freq.x.10 anio.x.10 unlist.c..y.10 Freq.y.10 anio.y.10 comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos tipo
01101 0 272 2017 1 56 2017 2 45 2017 3 75 2017 4 81 2017 5 66 2017 6 122 2017 7 71 2017 8 265 2017 9 108 2017 10 161 2017 11 97 2017 12 602 2017 13 22 2017 14 96 2017 15 56 2017 16 26 2017 17 84 2017 18 1 2017 19 15 2017 NA NA NA NA NA NA Iquique 289375.3 2017 1101 191468 55406102543 Rural
01107 0 43 2017 1 36 2017 2 54 2017 3 52 2017 4 74 2017 5 72 2017 6 120 2017 7 92 2017 8 350 2017 9 162 2017 10 267 2017 11 207 2017 12 708 2017 13 39 2017 14 57 2017 15 35 2017 16 22 2017 17 35 2017 NA NA NA 19 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
01401 0 513 2017 1 99 2017 2 125 2017 3 127 2017 4 159 2017 5 138 2017 6 275 2017 7 118 2017 8 456 2017 9 169 2017 10 306 2017 11 169 2017 12 1589 2017 13 69 2017 14 323 2017 15 207 2017 16 175 2017 17 341 2017 18 6 2017 19 40 2017 20 6 2017 21 2 2017 Pozo Almonte 263069.6 2017 1401 15711 4133086727 Rural
01402 0 197 2017 1 38 2017 2 58 2017 3 59 2017 4 37 2017 5 35 2017 6 90 2017 7 29 2017 8 180 2017 9 18 2017 10 28 2017 11 40 2017 12 237 2017 13 2 2017 14 13 2017 15 11 2017 16 14 2017 17 43 2017 NA NA NA 19 11 2017 NA NA NA NA NA NA Camiña 262850.3 2017 1402 1250 328562901 Rural
01403 0 235 2017 1 48 2017 2 72 2017 3 79 2017 4 80 2017 5 62 2017 6 96 2017 7 37 2017 8 182 2017 9 32 2017 10 43 2017 11 51 2017 12 292 2017 13 19 2017 14 80 2017 15 30 2017 16 39 2017 17 87 2017 18 1 2017 19 7 2017 NA NA NA 21 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA
01404 0 228 2017 1 55 2017 2 61 2017 3 93 2017 4 87 2017 5 66 2017 6 137 2017 7 49 2017 8 172 2017 9 52 2017 10 77 2017 11 60 2017 12 290 2017 13 5 2017 14 17 2017 15 22 2017 16 14 2017 17 28 2017 NA NA NA 19 6 2017 NA NA NA 21 1 2017 Huara 253968.5 2017 1404 2730 693334131 Rural
01405 0 121 2017 1 21 2017 2 28 2017 3 33 2017 4 38 2017 5 35 2017 6 65 2017 7 36 2017 8 167 2017 9 62 2017 10 158 2017 11 102 2017 12 2360 2017 13 122 2017 14 426 2017 15 378 2017 16 389 2017 17 580 2017 18 7 2017 19 111 2017 20 7 2017 21 3 2017 Pica 290496.7 2017 1405 9296 2700457509 Rural
02101 0 186 2017 1 47 2017 2 44 2017 3 66 2017 4 97 2017 5 69 2017 6 139 2017 7 90 2017 8 563 2017 9 162 2017 10 414 2017 11 182 2017 12 3459 2017 13 100 2017 14 432 2017 15 339 2017 16 382 2017 17 660 2017 18 8 2017 19 132 2017 20 4 2017 21 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA
02102 0 43 2017 1 12 2017 2 6 2017 3 12 2017 4 19 2017 5 11 2017 6 34 2017 7 13 2017 8 31 2017 9 23 2017 10 26 2017 11 23 2017 12 137 2017 13 4 2017 14 13 2017 15 18 2017 16 13 2017 17 29 2017 NA NA NA 19 4 2017 NA NA NA 21 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
02103 0 155 2017 1 25 2017 2 40 2017 3 39 2017 4 59 2017 5 34 2017 6 68 2017 7 57 2017 8 293 2017 9 159 2017 10 385 2017 11 224 2017 12 4464 2017 13 253 2017 14 861 2017 15 710 2017 16 728 2017 17 1253 2017 18 16 2017 19 223 2017 20 8 2017 21 2 2017 Sierra Gorda 403458.5 2017 2103 10186 4109628188 Rural
02104 0 127 2017 1 18 2017 2 29 2017 3 33 2017 4 52 2017 5 31 2017 6 79 2017 7 42 2017 8 260 2017 9 52 2017 10 132 2017 11 66 2017 12 799 2017 13 31 2017 14 80 2017 15 67 2017 16 72 2017 17 139 2017 18 1 2017 19 17 2017 20 1 2017 21 4 2017 Taltal 345494.0 2017 2104 13317 4600943086 Rural
02201 0 383 2017 1 64 2017 2 61 2017 3 92 2017 4 105 2017 5 100 2017 6 177 2017 7 84 2017 8 467 2017 9 185 2017 10 406 2017 11 178 2017 12 2898 2017 13 120 2017 14 339 2017 15 331 2017 16 291 2017 17 591 2017 18 10 2017 19 78 2017 20 7 2017 21 7 2017 Calama 310025.0 2017 2201 165731 51380756402 Rural
02202 0 36 2017 1 6 2017 2 3 2017 3 16 2017 4 15 2017 5 12 2017 6 13 2017 7 7 2017 8 21 2017 9 12 2017 10 13 2017 11 5 2017 12 85 2017 13 4 2017 14 17 2017 15 6 2017 16 17 2017 17 14 2017 18 1 2017 19 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
02203 0 466 2017 1 84 2017 2 96 2017 3 106 2017 4 147 2017 5 88 2017 6 176 2017 7 68 2017 8 317 2017 9 97 2017 10 235 2017 11 112 2017 12 1791 2017 13 53 2017 14 270 2017 15 230 2017 16 292 2017 17 488 2017 18 10 2017 19 71 2017 20 7 2017 21 26 2017 San Pedro de Atacama 356147.9 2017 2203 10996 3916202829 Rural
02301 0 45 2017 1 7 2017 2 6 2017 3 17 2017 4 22 2017 5 26 2017 6 27 2017 7 22 2017 8 77 2017 9 24 2017 10 34 2017 11 14 2017 12 128 2017 13 3 2017 14 13 2017 15 4 2017 16 1 2017 17 5 2017 NA NA NA 19 1 2017 NA NA NA NA NA NA Tocopilla 180218.1 2017 2301 25186 4538972205 Rural
02302 0 31 2017 1 6 2017 2 2 2017 3 7 2017 4 35 2017 5 9 2017 6 17 2017 7 10 2017 8 54 2017 9 26 2017 10 73 2017 11 30 2017 12 624 2017 13 30 2017 14 99 2017 15 118 2017 16 138 2017 17 184 2017 18 1 2017 19 24 2017 20 1 2017 21 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA
03101 0 359 2017 1 63 2017 2 68 2017 3 96 2017 4 128 2017 5 87 2017 6 151 2017 7 79 2017 8 287 2017 9 122 2017 10 161 2017 11 104 2017 12 649 2017 13 22 2017 14 110 2017 15 115 2017 16 69 2017 17 225 2017 18 4 2017 19 26 2017 20 2 2017 21 5 2017 Copiapó 308502.8 2017 3101 153937 47489990283 Rural
03102 0 177 2017 1 30 2017 2 36 2017 3 44 2017 4 44 2017 5 59 2017 6 76 2017 7 46 2017 8 194 2017 9 88 2017 10 124 2017 11 69 2017 12 444 2017 13 20 2017 14 80 2017 15 47 2017 16 79 2017 17 120 2017 18 2 2017 19 13 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
03103 0 394 2017 1 85 2017 2 97 2017 3 108 2017 4 172 2017 5 105 2017 6 182 2017 7 142 2017 8 490 2017 9 150 2017 10 244 2017 11 148 2017 12 1170 2017 13 35 2017 14 97 2017 15 111 2017 16 72 2017 17 152 2017 18 1 2017 19 12 2017 20 4 2017 NA NA NA Tierra Amarilla 312457.3 2017 3103 14019 4380339153 Rural
03201 0 133 2017 1 22 2017 2 32 2017 3 42 2017 4 46 2017 5 30 2017 6 53 2017 7 29 2017 8 142 2017 9 39 2017 10 67 2017 11 35 2017 12 326 2017 13 15 2017 14 31 2017 15 22 2017 16 19 2017 17 31 2017 NA NA NA 19 1 2017 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
03202 0 92 2017 1 16 2017 2 16 2017 3 19 2017 4 19 2017 5 20 2017 6 46 2017 7 23 2017 8 107 2017 9 28 2017 10 54 2017 11 25 2017 12 146 2017 13 3 2017 14 9 2017 15 11 2017 16 6 2017 17 10 2017 NA NA NA 19 1 2017 NA NA NA NA NA NA Diego de Almagro 374511.6 2017 3202 13925 5215073473 Rural
03301 0 865 2017 1 150 2017 2 147 2017 3 224 2017 4 218 2017 5 192 2017 6 337 2017 7 174 2017 8 628 2017 9 223 2017 10 301 2017 11 206 2017 12 1337 2017 13 48 2017 14 133 2017 15 104 2017 16 110 2017 17 251 2017 NA NA NA 19 22 2017 20 1 2017 21 5 2017 Vallenar 254290.6 2017 3301 51917 13202005308 Rural
03302 0 721 2017 1 129 2017 2 180 2017 3 211 2017 4 238 2017 5 182 2017 6 338 2017 7 137 2017 8 557 2017 9 127 2017 10 251 2017 11 131 2017 12 1374 2017 13 23 2017 14 90 2017 15 69 2017 16 123 2017 17 137 2017 18 2 2017 19 10 2017 20 3 2017 NA NA NA Alto del Carmen 227130.4 2017 3302 5299 1203563833 Rural
03303 0 372 2017 1 59 2017 2 98 2017 3 104 2017 4 106 2017 5 85 2017 6 157 2017 7 78 2017 8 301 2017 9 113 2017 10 145 2017 11 77 2017 12 532 2017 13 13 2017 14 27 2017 15 32 2017 16 28 2017 17 47 2017 18 1 2017 19 6 2017 NA NA NA NA NA NA Freirina 214803.3 2017 3303 7041 1512429891 Rural
03304 0 138 2017 1 38 2017 2 24 2017 3 54 2017 4 48 2017 5 47 2017 6 83 2017 7 41 2017 8 170 2017 9 53 2017 10 75 2017 11 29 2017 12 241 2017 13 7 2017 14 25 2017 15 36 2017 16 20 2017 17 59 2017 NA NA NA 19 3 2017 20 1 2017 NA NA NA Huasco 227560.7 2017 3304 10149 2309513927 Rural
04101 0 2336 2017 1 408 2017 2 473 2017 3 599 2017 4 746 2017 5 583 2017 6 1012 2017 7 640 2017 8 2092 2017 9 734 2017 10 1179 2017 11 661 2017 12 4802 2017 13 282 2017 14 640 2017 15 520 2017 16 544 2017 17 1193 2017 18 14 2017 19 133 2017 20 24 2017 21 37 2017 La Serena 233184.2 2017 4101 221054 51546306303 Rural
04102 0 1659 2017 1 332 2017 2 327 2017 3 420 2017 4 535 2017 5 408 2017 6 829 2017 7 506 2017 8 1469 2017 9 447 2017 10 663 2017 11 447 2017 12 3052 2017 13 164 2017 14 344 2017 15 274 2017 16 248 2017 17 420 2017 18 5 2017 19 34 2017 20 1 2017 21 6 2017 Coquimbo 231810.7 2017 4102 227730 52790242466 Rural
04103 0 137 2017 1 30 2017 2 42 2017 3 46 2017 4 62 2017 5 36 2017 6 103 2017 7 48 2017 8 120 2017 9 31 2017 10 38 2017 11 25 2017 12 222 2017 13 19 2017 14 11 2017 15 17 2017 16 12 2017 17 15 2017 NA NA NA 19 1 2017 NA NA NA NA NA NA Andacollo 242908.2 2017 4103 11044 2682678345 Rural
04104 0 434 2017 1 87 2017 2 86 2017 3 149 2017 4 149 2017 5 117 2017 6 228 2017 7 100 2017 8 373 2017 9 93 2017 10 159 2017 11 78 2017 12 569 2017 13 17 2017 14 57 2017 15 31 2017 16 36 2017 17 47 2017 NA NA NA 19 6 2017 20 1 2017 21 4 2017 La Higuera 250699.6 2017 4104 4241 1063217069 Rural
04105 0 433 2017 1 92 2017 2 90 2017 3 121 2017 4 179 2017 5 122 2017 6 328 2017 7 134 2017 8 562 2017 9 169 2017 10 250 2017 11 143 2017 12 1072 2017 13 33 2017 14 114 2017 15 132 2017 16 147 2017 17 214 2017 18 5 2017 19 33 2017 20 2 2017 21 14 2017 Paiguano 205942.1 2017 4105 4497 926121774 Rural
04106 0 1235 2017 1 219 2017 2 284 2017 3 358 2017 4 477 2017 5 393 2017 6 760 2017 7 409 2017 8 1341 2017 9 408 2017 10 620 2017 11 308 2017 12 2412 2017 13 110 2017 14 246 2017 15 191 2017 16 234 2017 17 354 2017 18 1 2017 19 30 2017 NA NA NA 21 12 2017 Vicuña 176130.6 2017 4106 27771 4891322768 Rural
04201 0 1389 2017 1 247 2017 2 309 2017 3 493 2017 4 642 2017 5 461 2017 6 745 2017 7 312 2017 8 1328 2017 9 355 2017 10 495 2017 11 232 2017 12 1848 2017 13 29 2017 14 156 2017 15 152 2017 16 135 2017 17 249 2017 18 3 2017 19 12 2017 20 2 2017 NA NA NA Illapel 191976.8 2017 4201 30848 5922099530 Rural
04202 0 1098 2017 1 197 2017 2 281 2017 3 394 2017 4 530 2017 5 293 2017 6 700 2017 7 205 2017 8 1151 2017 9 204 2017 10 230 2017 11 132 2017 12 1166 2017 13 20 2017 14 93 2017 15 99 2017 16 84 2017 17 118 2017 18 1 2017 19 4 2017 NA NA NA NA NA NA Canela 171370.3 2017 4202 9093 1558270441 Rural
04203 0 617 2017 1 99 2017 2 132 2017 3 174 2017 4 250 2017 5 207 2017 6 368 2017 7 129 2017 8 608 2017 9 138 2017 10 188 2017 11 107 2017 12 788 2017 13 19 2017 14 46 2017 15 77 2017 16 66 2017 17 107 2017 18 2 2017 19 6 2017 20 1 2017 21 3 2017 Los Vilos 173238.5 2017 4203 21382 3704185607 Rural
04204 0 1398 2017 1 253 2017 2 352 2017 3 461 2017 4 697 2017 5 463 2017 6 764 2017 7 433 2017 8 1799 2017 9 348 2017 10 481 2017 11 273 2017 12 2911 2017 13 64 2017 14 304 2017 15 269 2017 16 247 2017 17 488 2017 18 4 2017 19 56 2017 20 3 2017 21 1 2017 Salamanca 223234.2 2017 4204 29347 6551254640 Rural
04301 0 3041 2017 1 666 2017 2 746 2017 3 1020 2017 4 1253 2017 5 944 2017 6 2115 2017 7 907 2017 8 2854 2017 9 813 2017 10 1098 2017 11 647 2017 12 5077 2017 13 125 2017 14 329 2017 15 274 2017 16 229 2017 17 431 2017 18 1 2017 19 22 2017 20 4 2017 21 9 2017 Ovalle 241393.7 2017 4301 111272 26860360045 Rural
04302 0 869 2017 1 177 2017 2 277 2017 3 472 2017 4 434 2017 5 266 2017 6 732 2017 7 255 2017 8 1295 2017 9 202 2017 10 332 2017 11 134 2017 12 1166 2017 13 35 2017 14 89 2017 15 76 2017 16 76 2017 17 121 2017 NA NA NA 19 9 2017 NA NA NA NA NA NA Combarbalá 179139.6 2017 4302 13322 2386498044 Rural
04303 0 2010 2017 1 360 2017 2 518 2017 3 757 2017 4 874 2017 5 619 2017 6 1432 2017 7 604 2017 8 2232 2017 9 509 2017 10 768 2017 11 432 2017 12 2831 2017 13 68 2017 14 242 2017 15 168 2017 16 152 2017 17 259 2017 NA NA NA 19 12 2017 NA NA NA 21 3 2017 Monte Patria 201205.8 2017 4303 30751 6187280931 Rural
04304 0 678 2017 1 153 2017 2 192 2017 3 261 2017 4 321 2017 5 200 2017 6 578 2017 7 178 2017 8 663 2017 9 146 2017 10 220 2017 11 133 2017 12 893 2017 13 21 2017 14 61 2017 15 54 2017 16 58 2017 17 55 2017 NA NA NA 19 6 2017 20 1 2017 NA NA NA Punitaqui 171931.7 2017 4304 10956 1883683880 Rural
04305 0 588 2017 1 89 2017 2 131 2017 3 207 2017 4 319 2017 5 147 2017 6 489 2017 7 144 2017 8 525 2017 9 133 2017 10 181 2017 11 105 2017 12 787 2017 13 22 2017 14 64 2017 15 72 2017 16 81 2017 17 95 2017 NA NA NA 19 12 2017 20 2 2017 21 2 2017 Río Hurtado 182027.2 2017 4305 4278 778712384 Rural
05101 0 75 2017 1 14 2017 2 15 2017 3 14 2017 4 17 2017 5 23 2017 6 43 2017 7 35 2017 8 66 2017 9 30 2017 10 43 2017 11 28 2017 12 162 2017 13 13 2017 14 47 2017 15 37 2017 16 17 2017 17 30 2017 NA NA NA 19 7 2017 20 1 2017 21 2 2017 Valparaíso 331716.1 2017 5101 296655 98405237576 Rural
05102 0 973 2017 1 171 2017 2 203 2017 3 337 2017 4 368 2017 5 310 2017 6 580 2017 7 270 2017 8 819 2017 9 285 2017 10 451 2017 11 260 2017 12 1910 2017 13 104 2017 14 283 2017 15 322 2017 16 221 2017 17 512 2017 18 6 2017 19 70 2017 20 5 2017 21 28 2017 Casablanca 268917.1 2017 5102 26867 7224996933 Rural
05103 0 281 2017 1 49 2017 2 57 2017 3 69 2017 4 79 2017 5 66 2017 6 93 2017 7 72 2017 8 187 2017 9 95 2017 10 165 2017 11 86 2017 12 727 2017 13 61 2017 14 133 2017 15 146 2017 16 77 2017 17 153 2017 18 1 2017 19 20 2017 20 1 2017 21 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA
05104 0 90 2017 1 14 2017 2 15 2017 3 18 2017 4 24 2017 5 26 2017 6 56 2017 7 29 2017 8 73 2017 9 26 2017 10 52 2017 11 32 2017 12 234 2017 13 10 2017 14 32 2017 15 44 2017 16 23 2017 17 96 2017 NA NA NA 19 9 2017 20 2 2017 21 2 2017 NA NA NA NA NA NA NA
05105 0 308 2017 1 64 2017 2 73 2017 3 105 2017 4 119 2017 5 86 2017 6 146 2017 7 81 2017 8 232 2017 9 93 2017 10 146 2017 11 82 2017 12 640 2017 13 39 2017 14 104 2017 15 111 2017 16 37 2017 17 116 2017 NA NA NA 19 7 2017 20 1 2017 21 1 2017 Puchuncaví 279614.4 2017 5105 18546 5185728335 Rural
05107 0 517 2017 1 100 2017 2 95 2017 3 122 2017 4 131 2017 5 154 2017 6 195 2017 7 127 2017 8 297 2017 9 163 2017 10 226 2017 11 138 2017 12 934 2017 13 74 2017 14 200 2017 15 241 2017 16 250 2017 17 688 2017 18 10 2017 19 111 2017 20 20 2017 21 37 2017 Quintero 334628.2 2017 5107 31923 10682335196 Rural
05201 0 73 2017 1 16 2017 2 9 2017 3 8 2017 4 14 2017 5 7 2017 6 9 2017 7 8 2017 8 20 2017 9 8 2017 10 9 2017 11 15 2017 12 91 2017 13 1 2017 14 18 2017 15 27 2017 16 18 2017 17 29 2017 NA NA NA 19 4 2017 NA NA NA 21 3 2017 NA NA NA NA NA NA NA
05301 0 382 2017 1 82 2017 2 90 2017 3 155 2017 4 144 2017 5 131 2017 6 245 2017 7 145 2017 8 500 2017 9 210 2017 10 305 2017 11 206 2017 12 1769 2017 13 65 2017 14 224 2017 15 292 2017 16 198 2017 17 323 2017 18 3 2017 19 23 2017 20 3 2017 21 1 2017 Los Andes 324402.1 2017 5301 66708 21640215030 Rural
05302 0 466 2017 1 96 2017 2 111 2017 3 133 2017 4 198 2017 5 127 2017 6 253 2017 7 133 2017 8 414 2017 9 147 2017 10 219 2017 11 131 2017 12 919 2017 13 37 2017 14 99 2017 15 80 2017 16 108 2017 17 229 2017 18 1 2017 19 36 2017 20 1 2017 21 5 2017 Calle Larga 242743.8 2017 5302 14832 3600375502 Rural
05303 0 252 2017 1 41 2017 2 51 2017 3 82 2017 4 83 2017 5 88 2017 6 112 2017 7 99 2017 8 200 2017 9 81 2017 10 101 2017 11 75 2017 12 354 2017 13 26 2017 14 55 2017 15 72 2017 16 57 2017 17 213 2017 18 2 2017 19 44 2017 20 4 2017 21 6 2017 Rinconada 326532.5 2017 5303 10207 3332917471 Rural
III <- seq(3,111,3)

for (i in 1:22) {
  cadena <- paste0(i-1, " años")
  names(df_2017_2)[III[i]] <- cadena
  
  # cadena <- paste0(i-1, " hijos")
  # print(cadena)
}

2.2 Correlaciones

2.2.1Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es probablemente la medida más utilizada para las relaciones lineales entre dos variables distribuidas normales y, por lo tanto, a menudo se denomina simplemente “coeficiente de correlación”. Por lo general, el coeficiente de Pearson se obtiene mediante un ajuste de mínimos cuadrados y un valor de 1 representa una relación positiva perfecta, -1 una relación negativa perfecta y 0 indica la ausencia de una relación entre las variables.

\[ \rho = \frac{\text{cov}(X,Y)}{\sigma_x \sigma_y} codigos <- d_t \] \[ r = \frac{{}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \overline{x})(y_i - \overline{y})} {\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \overline{x})^2(y_i - \overline{y})^2}} \]

0-9

III <- seq(3,30,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "pearson"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "pearson"), pch=20)

2.2.2 Spearman

Relacionado con el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de correlación de Spearman (rho) mide la relación entre dos variables. La rho de Spearman puede entenderse como una versión basada en rangos del coeficiente de correlación de Pearson, que se puede utilizar para variables que no tienen una distribución normal y tienen una relación no lineal. Además, su uso no solo está restringido a datos continuos, sino que también puede usarse en análisis de atributos ordinales.

\[ \rho = 1- {\frac {6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}} \] 1-9

III <- seq(3,33,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "spearman"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "spearman"), pch=20)

2.2.3 Kendall

Similar al coeficiente de correlación de Pearson, la tau de Kendall mide el grado de una relación monótona entre variables y, como la rho de Spearman, calcula la dependencia entre variables clasificadas, lo que hace que sea factible para datos distribuidos no normales. Kendall tau se puede calcular tanto para datos continuos como ordinales. En términos generales, la tau de Kendall se distingue de la rho de Spearman por una penalización más fuerte de las dislocaciones no secuenciales (en el contexto de las variables clasificadas).

\[ \tau = \frac{c-d}{c+d} = \frac{S}{ \left( \begin{matrix} n \\ 2 \end{matrix} \right)} = \frac{2S}{n(n-1)} \]

\[\tau = \frac{S}{\sqrt{n(n-1)/2-T}\sqrt{n(n-1)/2-U}} \\ \\ T = \sum_t t(t-1)/2 \\ \\ U = \sum_u u(u-1)/2 \\\]

0-9

III <- seq(3,30,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "kendall"), pch=20)

10-21

III <- seq(33,66,3)
my_data <- df_2017_2[, c(III,73)]
chart.Correlation(my_data, histogram=TRUE, method = c( "kendall"), pch=20)