Actividad 4
Ejercicio 1
Karla Jazmín López Pasión
6 de diciembre de 2021
Usando la información generada por CONEVAL y, publicada en su sitio de internet, generar lo siguiente:
Ejercicio 1
Utilizando el reporte “ANEXO ESTADÍSTICO DE POBREZA A NIVEL MUNICIPIO 2010 Y 2015”, elegir un estado (y sus municipios), y representar el nivel de pobreza y pobreza extrema para los años 2010 y 2015.
Primero, llamamos algunas librerías necesarias:
library(rgdal)
library(readxl)
library(RColorBrewer)
library(leaflet)
library(dplyr)
library(htmltools)
Segundo, con ayuda de Qgis obtenemos la capa de la entidad federativa con la cual trabajaremos, en esta ocasión de Guanajuato:
mapa_guanajuato<-readOGR("/Users/karlajazminlopezpasion/Downloads", layer="shp_guanajuato")## OGR data source with driver: ESRI Shapefile
## Source: "/Users/karlajazminlopezpasion/Downloads", layer: "shp_guanajuato"
## with 46 features
## It has 4 fieldsplot(mapa_guanajuato)
Podemos observar que la base de datos solo contiene datos de Guanajuato, cuya clave es el número 11
mapa_guanajuato$CVE_ENT ## [1] "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11"
## [16] "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11"
## [31] "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11" "11"
## [46] "11"Asímismo, podemos ver el nombre de los 46 municipios que integran al estado de Guanajuato:
mapa_guanajuato$NOMGEO## [1] "León"
## [2] "Romita"
## [3] "Salamanca"
## [4] "Salvatierra"
## [5] "San Diego de la Unión"
## [6] "San José Iturbide"
## [7] "San Luis de la Paz"
## [8] "Silao de la Victoria"
## [9] "Valle de Santiago"
## [10] "Villagrán"
## [11] "Yuriria"
## [12] "Abasolo"
## [13] "Pénjamo"
## [14] "Atarjea"
## [15] "Moroleón"
## [16] "Purísima del Rincón"
## [17] "San Francisco del Rincón"
## [18] "Santa Catarina"
## [19] "Coroneo"
## [20] "Cortazar"
## [21] "Cuerámaro"
## [22] "Santiago Maravatío"
## [23] "Tarandacuao"
## [24] "Tarimoro"
## [25] "Tierra Blanca"
## [26] "Victoria"
## [27] "Xichú"
## [28] "Huanímaro"
## [29] "Irapuato"
## [30] "Jaral del Progreso"
## [31] "San Miguel de Allende"
## [32] "Apaseo el Alto"
## [33] "Celaya"
## [34] "Manuel Doblado"
## [35] "Doctor Mora"
## [36] "Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional"
## [37] "Ocampo"
## [38] "Pueblo Nuevo"
## [39] "San Felipe"
## [40] "Santa Cruz de Juventino Rosas"
## [41] "Uriangato"
## [42] "Acámbaro"
## [43] "Apaseo el Grande"
## [44] "Comonfort"
## [45] "Guanajuato"
## [46] "Jerécuaro"Tercero, cargamos la base de datos obtenida de CONEVAL:
datos_coneval_guanajuato<- read_xlsx("/Users/karlajazminlopezpasion/Downloads/Concentrado_pobreza_Guanajuato.xlsx")
datos_coneval_guanajuato## # A tibble: 46 × 18
## `Clave de entid… `Entidad federa… `Clave de munic… Municipio `Población 2010`
## <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 11 Guanajuato 11001 Abasolo 89519
## 2 11 Guanajuato 11002 Acámbaro 118679
## 3 11 Guanajuato 11003 San Migu… 151763
## 4 11 Guanajuato 11004 Apaseo e… 68423
## 5 11 Guanajuato 11005 Apaseo e… 85406
## 6 11 Guanajuato 11006 Atarjea 6705
## 7 11 Guanajuato 11007 Celaya 477466
## 8 11 Guanajuato 11008 Manuel D… 38135
## 9 11 Guanajuato 11009 Comonfort 75326
## 10 11 Guanajuato 11010 Coroneo 12831
## # … with 36 more rows, and 13 more variables: Población 2015 <dbl>,
## # Pobreza Porcentaje 2010 <dbl>, Pobreza Porcentaje 2015 <dbl>,
## # Pobreza Personas 2010 <dbl>, Pobreza Personas 2015 <dbl>,
## # Pobreza Carencias promedio 2010 <dbl>,
## # Pobreza Carencias promedio 2015 <dbl>,
## # Pobreza extrema Porcentaje 2010 <dbl>,
## # Pobreza extrema Porcentaje 2015 <dbl>, …Cuarto, unimos la capa de Qgis y los datos de CONEVAL:
mapa_datos_guanajuato<-merge(x=mapa_guanajuato@data,y=datos_coneval_guanajuato,by.x="CVEGEO",by.y="Clave de municipio", sort=FALSE)Ahora sí, estamos listas para realizar los incisos de este primer ejercicio:
1.
Para el añoo 2010, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza de los municipios.
mapa_guanajuato@data$Pobreza2010<-mapa_datos_guanajuato$`Pobreza Porcentaje 2010`summary(mapa_guanajuato@data$Pobreza2010)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 35.65 52.42 59.98 59.23 67.22 79.13cut_mapa_guanajuato<-cut(mapa_guanajuato@data$Pobreza2010,4)
cut_mapa_guanajuato## [1] (35.6,46.5] (46.5,57.4] (35.6,46.5] (57.4,68.3] (68.3,79.2] (35.6,46.5]
## [7] (46.5,57.4] (46.5,57.4] (57.4,68.3] (46.5,57.4] (46.5,57.4] (57.4,68.3]
## [13] (57.4,68.3] (68.3,79.2] (46.5,57.4] (46.5,57.4] (35.6,46.5] (68.3,79.2]
## [19] (57.4,68.3] (46.5,57.4] (68.3,79.2] (57.4,68.3] (46.5,57.4] (57.4,68.3]
## [25] (68.3,79.2] (68.3,79.2] (68.3,79.2] (57.4,68.3] (35.6,46.5] (57.4,68.3]
## [31] (57.4,68.3] (46.5,57.4] (35.6,46.5] (57.4,68.3] (57.4,68.3] (57.4,68.3]
## [37] (57.4,68.3] (46.5,57.4] (57.4,68.3] (68.3,79.2] (46.5,57.4] (46.5,57.4]
## [43] (46.5,57.4] (57.4,68.3] (35.6,46.5] (68.3,79.2]
## Levels: (35.6,46.5] (46.5,57.4] (57.4,68.3] (68.3,79.2]levels_Pobreza2010<-levels(cut(mapa_guanajuato@data$Pobreza2010,4))
levels_Pobreza2010## [1] "(35.6,46.5]" "(46.5,57.4]" "(57.4,68.3]" "(68.3,79.2]"cortes_Pobreza2010 <- c(0,46.5,57.4,68.3,Inf)
colores_Pobreza2010 <- colorBin( palette="PuBuGn", domain=mapa_guanajuato$Pobreza2010, na.color="transparent", bins=cortes_Pobreza2010)
textos_Pobreza2010 <- paste(
"Municipio : ",mapa_guanajuato$NOMGEO,"<br/>",
"% Pobreza en 2010: ", round(mapa_guanajuato$Pobreza2010,2) ) %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_guanajuato) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textos_Pobreza2010,fillColor = colores_Pobreza2010(mapa_guanajuato$Pobreza2010),
fillOpacity = 0.8,color = "black", weight =1)2.
Para el año 2015, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza de los municipios.
mapa_guanajuato@data$Pobreza2015<-mapa_datos_guanajuato$`Pobreza Porcentaje 2015`
summary(mapa_guanajuato@data$Pobreza2015)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 31.51 44.60 55.91 54.29 60.96 82.12levels_Pobreza2015<-levels(cut(mapa_guanajuato@data$Pobreza2015,4))
levels_Pobreza2015## [1] "(31.5,44.2]" "(44.2,56.8]" "(56.8,69.5]" "(69.5,82.2]"cortes_Pobreza2015 <- c(0,44.2,56.8,69.5,Inf)
colores_Pobreza2015 <- colorBin( palette="PuBuGn", domain=mapa_guanajuato$Pobreza2015, na.color="transparent", bins=cortes_Pobreza2015)
textos_Pobreza2015 <- paste(
"Municipio : ",mapa_guanajuato$NOMGEO,"<br/>",
"% Pobreza en 2015: ", round(mapa_guanajuato$Pobreza2015,2) ) %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_guanajuato) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textos_Pobreza2015,fillColor = colores_Pobreza2015(mapa_guanajuato$Pobreza2015),
fillOpacity = 0.8,color = "black", weight =1)3.
Para el año 2010, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza extrema de los municipios.
mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2010<-mapa_datos_guanajuato$`Pobreza extrema Porcentaje 2010`
summary(mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2010)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 3.982 7.400 10.448 12.514 16.555 41.336levels_PobrezaExtrema2010<-levels(cut(mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2010,4))
levels_PobrezaExtrema2010## [1] "(3.94,13.3]" "(13.3,22.7]" "(22.7,32]" "(32,41.4]"cortes_PobrezaExtrema2010 <- c(0,13.3,22.7,32,Inf)
colores_PobrezaExtrema2010 <- colorBin( palette="PuBuGn", domain=mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2010, na.color="transparent", bins=cortes_PobrezaExtrema2010)
textos_PobrezaExtrema2010 <- paste(
"Municipio : ",mapa_guanajuato$NOMGEO,"<br/>",
"% Pobreza Extrema en 2010: ", round(mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2010,2) ) %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_guanajuato) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textos_PobrezaExtrema2010,fillColor = colores_PobrezaExtrema2010(mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2010),
fillOpacity = 0.8,color = "black", weight =1)4.
Para el año 2015, considerando la división (cut) por cuantiles, representar en un mapa la distribución de la pobreza extrema de los municipios del estado elegido.
mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2015<-mapa_datos_guanajuato$`Pobreza extrema Porcentaje 2015`
summary(mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2015)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.211 3.626 5.281 5.985 7.385 21.182levels_PobrezaExtrema2015<-levels(cut(mapa_guanajuato@data$PobrezaExtrema2015,4))
levels_PobrezaExtrema2015## [1] "(2.19,6.95]" "(6.95,11.7]" "(11.7,16.4]" "(16.4,21.2]"cortes_PobrezaExtrema2015 <- c(0,6.95,11.7,16.4,Inf)
colores_PobrezaExtrema2015 <- colorBin( palette="PuBuGn", domain=mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2015, na.color="transparent", bins=cortes_PobrezaExtrema2015)
textos_PobrezaExtrema2015 <- paste(
"Municipio : ",mapa_guanajuato$NOMGEO,"<br/>",
"% Pobreza Extrema en 2015: ", round(mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2015,2) ) %>% lapply(htmltools::HTML)
leaflet(data=mapa_guanajuato) %>%
addTiles() %>%
addPolygons(label = textos_PobrezaExtrema2015,fillColor = colores_PobrezaExtrema2015(mapa_guanajuato$PobrezaExtrema2015),
fillOpacity = 0.8,color = "black", weight =1)5.
¿La pobreza extrema se distribuye de manera aleatoria en los municipios? Es decir, ¿hay grupos o zonas específicas del estado elegido donde se concentran porcentajes mayores de la pobreza extrema?
La pobreza extrema no se distribuye de manera aleatoria, debido a que, de acuerdo con los mapas mostrados, se observa unas zonas especificas de Guanajuato donde se concentran los mayores porcentajes de pobreza extrema. Tal es el caso de los municipios que colindan con Querétaro al este del Guanajuato. Asimismo, municipios que pertecen a las cinco zonas metropolitanas como Guajanuato, León e Irapuato, la pobreza extrema es mucho menor, esto debido a la importante actividad económica que tienen principalmente en el sector automotriz, calzado y textil.