-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathindex.html
449 lines (332 loc) · 18.5 KB
/
index.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang="">
<head>
<title>R aplicado a la ECH</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="author" content=" Creative Commons Attribution 4.0 International License" />
<link href="index_files/font-awesome-5.3.1/css/fontawesome-all.min.css" rel="stylesheet" />
<link rel="stylesheet" href="xaringan-themer.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<textarea id="source">
class: center, middle, inverse, title-slide
# R aplicado a la ECH
## Setiembre 2020 <br> Gabriela Mathieu
### <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" /></a><br /> <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Creative Commons Attribution 4.0 International License</a>
---
# ¿Qué haremos hoy?
- Repaso
<br><br>
--
- Pobreza e indigencia: cálculo de variables y estimación de indicadores
<br><br>
--
- NBI: cálculo de variables y estimación de indicadores
<br><br>
--
- Método integrado: cálculo de variables y estimación de indicadores
<br><br>
--
- Ejercicios
---
# Medición de la pobreza
- El paquete ech proveé tres funciones para instrumentar la medición de la pobreza en personas y hogares:
<br><br>
--
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >poverty(): pobreza monetaria</span>
<br><br>
--
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >unsatisfied_basic_needs(): necesidades básicas insatisfechas</span>
<br><br>
--
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >integrated_poverty_measure(): método integrado</span>
---
class: inverse, center, middle
# ech::poverty()
---
# Incidencia de la pobreza
- La función <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >poverty()</span> permite calcular la pobreza e indigencia a nivel de hogares y personas.
<br><br>
--
- El cálculo de la variable *poor* e *indigent* utiliza la Metodología 2006 que establece la medición de la pobreza por el método del ingreso usando la <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >línea de pobreza 2006</span>.
<br><br>
--
- El Método del Ingreso, es el útilizado por el INE como <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >medida oficial</span>, define la pobreza a partir de los ingresos per cápita de los hogares.
<br><br>
--
- De esta manera un hogar será considerado pobre <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >si el ingreso per cápita no supera el valor de un umbral:</span> la línea de pobreza (LP). A su vez, todas las personas de ese hogar, si el hogar es considerado pobre, son consideradas pobres.
---
# Cálculo de la Línea de Indigencia y la Línea de Pobreza 2006
- La construcción de las líneas 2006 se basa en los <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >hábitos de consumo de la población del estrato de referencia definido en la ENGIH 2005-2006</span>, sin introducir componentes normativos.
<br><br>
--
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >Los precios de la Canasta Básica Total (CBT) se actualizan según el IPC</span> (los índices de precios tanto de bienes alimentarios como no alimentarios).
<br><br>
--
- Para determinar la LP se introducen <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >economías de escala en los gastos no alimentarios para los estratos de referencia según la región geográfica</span>, tomando en cuenta el tamaño del hogar.
Fuente: [Metodología 2006](http://www.ine.gub.uy/documents/10181/36026/Informe+Linea+de+Pobreza+2006+Final.pdf/a8ac8606-d2e1-4cfd-b038-26c46bfb9de8)
<!-- El coeficiente de Orshansky es el inverso del Coeficiente de Engel (proporción del gasto en alimentación sobre el gasto de consumo total) -->
<!-- En la práctica el Coeficiente de Orshansky2 (CO) varía a lo largo del tiempo según la evolución de los precios relativos y el tamaño del hogar. -->
---
# LI y LP
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >LI del hogar</span>
`\(CBA_{pc}*ht19\)`
- <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >LP del hogar</span>
`\(CBA_{pc}*ht19 + CBNA_{pc}*ht19^{0.8}\)`
El exponente que mide las economías de escala en el gasto no alimentario es 0,8.
Veamos el código de la función poverty() y los objetos ech::cba_cbna_*
---
# Cálculamos las variables pobreza e indigencia
- En la ECH ya vienen las variables *pobre06* e *indigente06*.
- La función poverty() calcula las variables *poor* e *indigent*.
```r
# cargamos el paquete
library(ech); library(dplyr)
# cargamos los datos
load("data/ech19.RData")
# calculamos las variables de pobreza monteria
*ech19 <- poverty(data = ech19)
```
---
# Estimamos la incidencia de la pobreza e indigencia
Estimamos la incidencia de la pobreza en hogares y en personas usando la función <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >get_estimation_mean()</span>
```r
# Hogares según situación de pobreza
*pobres_hogares <- get_estimation_mean(ech19, variable = "poor", level = "h", ids = "upm", estrato = "estrato")
# Personas según situación de pobreza
*pobres_personas <- get_estimation_mean(ech19, variable = "poor", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato")
# Hogares según situación de indigencia
*indigencia_hogares <- get_estimation_mean(ech19, variable = "indigent", level = "h", ids = "upm", estrato = "estrato")
# Personas según situación de indigencia
*indigencia_personas <- get_estimation_mean(ech19, variable = "indigent", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato")
```
---
# Ejercicio
- Estimar el total de personas y hogares pobres.
- Estimar la incidencia de la pobreza en hogares por área geográfica
- Estimar la incidencia de la pobreza en personas por área geográfica
- Estimar la incidencia de la pobreza en hogares por departamento
- Estimar la incidencia de la pobreza en personas por área geográfica, según grupos de edades: 0-5, 6-12, 13-17, 18-64 y 65+
- Estimar la incidencia de la pobreza en personas por área geográfica, según ascendencia declarada de las personas (afro, blanca, otra)
Comparar con las estimaciones del [INE](http://www.ine.gub.uy/documents/10181/364159/Estimaci%C3%B3n+de+la+pobreza+por+el+M%C3%A9todo+del+Ingreso+2017/f990baaf-1c32-44c5-beda-59a20dd8325c)
---
class: inverse, center, middle
# ech::unsatisfied_basic_needs()
---
# Necesidades Básicas Insatisfechas
- La función unsatisfied_basic_needs() permite calcular variables que identifica necesidades básicas insatisfechas (NBI) en ciertas dimensiones que el hogar debería satisfacer para <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >lograr un mínimo de bienestar</span> y luego agregarlas en un indicador.
<br><br>
--
- Se usa una aproximación de la Metodología del Censo 2011. Las dimensiones consideradas son: <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >hacinamiento, acceso a agua potable, acceso a energía eléctrica, materiales de la vivienda, evacuación del servicio sanitario y educación</span>.
<br><br>
--
- La dimensión de educación se evalua para las personas entre 4 a 17 años y si al menos una de estas personas tiene una carencia en educación se considera que todo el hogar tiene carencia en esta dimensión.
<br><br>
--
- Se evalúa para cada una de estas dimensiones <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >si hay o no carencia</span>, luego se suman y se obtiene la variable *UBN_q* (toma valores entre 0 a 6) y *UBN* (“Sin NBI”, “Con 1 NBI”, “Con 2 NBI” y “Con 3 o más NBI”). Los resultados se calculan al nivel del hogar y se imputan a todas las personas del hogar.
---
# Cálculo y estimación de las NBI
Para calcular las NBI previamente debemos calcular la asistencia escolar y los años de educación.
```r
# Calculamos las variables de NBI
ech19 <- enrolled_school(ech19)
ech19 <- years_of_schooling(ech19)
*ech19 <- unsatisfied_basic_needs(data = ech19)
```
Estimamos la variable cantidad de NBI
```r
# Distribución de hogares según cantidad de NBI que presenta
*nbi_hogares <- get_estimation_mean(ech19, variable = "UBN", level = "h", ids = "upm", estrato = "estrato")
# Distribución de personas según cantidad de NBI que presenta el hogar
*nbi_personas <- get_estimation_mean(ech19, variable = "UBN", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato")
```
---
class: inverse, center, middle
# ech::integrated_poverty_measure()
---
# Método integrado de medición de la pobreza
- El método integrado <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >combina el método del ingreso con el de NBI</span>.
<br><br>
--
- La función integrated_poverty_measure() permite calcular un indicador que vincula los dos métodos anteriores, de ahí el nombre de método integrado.
<br><br>
--
- Se calcula la variable *integrated_poverty_measure* que toma 4 valores: <span style=" font-weight: bold; border-radius: 4px; padding-right: 4px; padding-left: 4px; background-color: #b3e2cd !important;" >'No pobreza', 'Pobreza reciente', 'Pobreza inercial' y 'Pobreza crónica'</span>.
| NBI / Pobreza | Pobre | No pobre |
|--------|---------|--------------|
| Con al menos una carencia | Pobreza crónica | Pobreza inercial |
| Ausencia de carencia | Pobreza reciente | No pobres |
---
# Método integrado
Previamente debemos haber calculado las variables pobreza y NBI
```r
# calculamos la variable metodo integrado
*ech19 <- integrated_poverty_measure(data = ech19)
```
Estimamos la proporción de hogares según el método integrado
```r
# Hogares según situación de pobreza
ipm_hogares <- get_estimation_mean(ech19, variable = "integrated_poverty_measure", level = "h", ids = "upm", estrato = "estrato")
```
---
# geouy & ech
- Generamos un mapa de coropletas con la estimación de la incidencia de la pobreza por departamento.
- Primero estimamos pobreza en hogares por deparamento usando el paquete ech.
```r
pobre_x_dpto <- get_estimation_mean(data = ech19, # Indico el data.frame
variable = "pobre06", # La variable a estimar
by.x = "nomdpto", # La variable de agrupación
level = "h", # Defino que lo haga a nivel de hogar
name = "Pobreza") %>%
filter(pobre06 == "Pobre")
```
---
# Mapa de coropletas
El uso de este paquete se potencia al usarlo en conjunto con [geouy](https://github.com/RichDeto/geouy) ya que permite acceder a diferentes capas geográficas de Uruguay y construir mapas temáticos.
Por ejemplo, a la estimación anterior de hogares pobres por departamento se le pueden agregar las geometrías de los polígonos de cada departamento para construir un mapa de coropletas.
```r
# Agrego geometrías
pobre_x_dpto_geo <- add_geom(data = pobre_x_dpto, # Los datos en una unidad geográfica de entre las opciones
unit = "Departamentos", # Unidad de agregación de los datos
variable = "nomdpto") # Variable correspondiente a los códigos a la unidad
```
```
Reading layer `departamentos' from data source `https://mapas.mides.gub.uy/geoserver/IDE/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetFeature&typeName=IDE:departamentos' using driver `GML'
Simple feature collection with 19 features and 9 fields
geometry type: MULTIPOLYGON
dimension: XY
bbox: xmin: 366582.2 ymin: 6127919 xmax: 858252.1 ymax: 6671738
CRS: EPSG:32721
```
---
# Mapa de coropletas
.pull-left[
```r
# Hago un mapa
plot_geouy(x = pobre_x_dpto_geo,
col = "Pobreza",
l = "%")
```
]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png" width="432" />
]
---
<!-- # Resultados oficiales -->
<!-- Podemos comparar estos resultados que brinda el paquete ech, con el Boletín Técnico que publica el INE. -->
<!-- Concretamente para comparar los resultados con el cuadro 20 y 21, primero calculamos la variable poor con la función poverty() y luego estimamos la proporción de hogares y personas pobres según región (consideramos la variable region_4). -->
<!-- ```{r eval = FALSE} -->
<!-- df <- poverty(data = df) -->
<!-- # Hogares según situación de pobreza -->
<!-- pobres_hogares_region <- get_estimation_mean(df, variable = "poor", by.x = "region_3",level = "h", ids = "upm", estrato = "estrato") -->
<!-- pobres_hogares_region %>% filter(poor == "Pobre") -->
<!-- # Personas según situación de pobreza -->
<!-- pobres_personas_region <- get_estimation_mean(df, variable = "poor", by.x = "region_3", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato") -->
<!-- pobres_personas_region %>% filter(poor == "Pobre") -->
<!-- ``` -->
</textarea>
<style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
<script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
<script>var slideshow = remark.create({
"highlightStyle": "github",
"highlightLines": true,
"countIncrementalSlides": false,
"ratio": "16:9",
"slideNumberFormat": "<div class=\"progress-bar-container\"> <div class=\"progress-bar\" style=\"width: calc(%current% / %total% * 100%);\"> </div> </div>"
});
if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
window.dispatchEvent(new Event('resize'));
});
(function(d) {
var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
if (!r) return;
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
(function(d) {
var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
if (!el) return;
var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
slide = slides[i];
if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
els[i - 1].className += ' has-continuation';
}
}
var s = d.createElement("style");
s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
d.head.appendChild(s);
})(document);
// delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
// starts to view slides
(function() {
var deleted = false;
slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
if (deleted) return;
var sheets = document.styleSheets, node;
for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
node = sheets[i].ownerNode;
if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
node.parentNode.removeChild(node);
}
deleted = true;
});
})();
// adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
// of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
(function(d) {
const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
const preParents = [];
const findPreParent = function(line, p = 0) {
if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
const el = line.parentElement;
return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
};
for (let line of hlines) {
let pre = findPreParent(line);
if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
}
preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
})(document);</script>
<script>
(function() {
var links = document.getElementsByTagName('a');
for (var i = 0; i < links.length; i++) {
if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
links[i].target = '_blank';
}
}
})();
</script>
<script>
slideshow._releaseMath = function(el) {
var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
for (i = 0; i < codes.length;) {
code = codes[i];
if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
text = code.textContent;
if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
/^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
/^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
code.outerHTML = code.innerHTML; // remove <code></code>
continue;
}
}
i++;
}
};
slideshow._releaseMath(document);
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement('script');
script.type = 'text/javascript';
script.src = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
script.src = script.src.replace(/^https?:/, '');
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>