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title: "Índice de marginación a nivel estatal 2010 - 2020"
author: "Diana Villasana Ocampo"
site: bookdown::bookdown_site
documentclass: book
bibliography: [book.bib, packages.bib]
url: https://dvillasanao.github.io/IMU_2010-2020/
cover-image: https://raw.githubusercontent.com/mxabierto/assets/master/img/logos/conapo.png
description: |
This is a minimal example of using the bookdown package to write a book.
The HTML output format for this example is bookdown::bs4_book,
set in the _output.yml file.
biblio-style: apalike
csl: chicago-fullnote-bibliography.csl
---
# Índice de marginación a nivel estatal {.unlisted .unnumbered}
El índice de marginación del Consejo Nacional de Población (`CONAPO`) celebra 30 años desde su primera publicación en 1990, originalmente en conjunto con la Comisión Nacional del Agua. A lo largo de tres décadas, este índice ha demostrado ser una herramienta crucial para programas y políticas públicas enfocadas en la identificación de poblaciones objetivo y la asignación de subsidios.
**Historia y Evolución**:
- Décadas de `1970` y `1980`: Inicios de ejercicios de medición de aspectos relacionados con la desigualdad.
- `1990`: Primera publicación oficial del índice, utilizando el Análisis de Componentes Principales (ACP). Este método permitió simplificar la información en un indicador sintético pero carecía de comparabilidad temporal.
- Demanda de Comparabilidad: La necesidad de comparabilidad en el tiempo llevó a una revisión metodológica, impulsada por usuarios académicos y gubernamentales.
**Cambio Metodológico**:
- Nueva Técnica: Se adoptó la técnica de Distancias Ponderadas al Cuadrado para las estimaciones de 2020. Esta técnica garantiza la comparabilidad temporal y mejora el procesamiento de datos, elevando la calidad de los resultados.
- Ajustes en Indicadores: Se realizaron ajustes para alinear las estimaciones con las recomendaciones de organismos nacionales e internacionales.
- Método de Estratificación: Se mantuvo la técnica de estratificación de Dalenius y Hodges para el cálculo de los estratos del índice.
<a href="/img/Comparativo_2010_2020.png" data-lightbox="image-1" data-title="Comparativo">
```{r, echo=FALSE, out.width='70%', fig.align='center'}
knitr::include_graphics(paste0(here::here(), "/img/Comparativo_2010_2020.png"))
```
</a>
**Impacto y Futuro**:
El objetivo principal de este índice es proporcionar información objetiva y cuantitativa sobre las disparidades socioeconómicas entre las entidades federativas, de manera que se pueda orientar la toma de decisiones y la asignación de recursos para reducir la marginación y promover un desarrollo más equitativo en el país. La información proporcionada por el índice de marginación permite identificar las entidades federativas con mayores niveles de marginación y desigualdad, así como aquellas que presentan avances y mejoras en su desarrollo socioeconómico. Esto facilita la identificación de buenas prácticas y la generación de estrategias de intervención focalizadas en áreas específicas.
**Base de datos** de los tres años se encuentran disponibles en la página oficial de [CONAPO](https://www.gob.mx/conapo/documentos/indices-de-marginacion-2020-284372)
**Datos abiertos de México** [datos.gob.mx](https://datos.gob.mx/busca/dataset/indice-de-marginacion-carencias-poblacionales-por-localidad-municipio-y-entidad)
**Publicación** [Índice De Marginación Por Entidad Federativa Y Municipio 2020](https://www.gob.mx/conapo/documentos/indices-de-marginacion-2020-284372).
**Índice de marginación a nivel estatal** [Bookdown](https://dvillasanao.github.io/IME_2010-2020/)
**Índice de marginación a nivel municipal** [Bookdown](https://dvillasanao.github.io/IMM_2010-2020/)
**Índice de marginación a nivel localidad** [Bookdown](https://dvillasanao.github.io/IML_2010_2020/)
**Índice de marginación a nivel AGEB** [Bookdown](https://dvillasanao.github.io/IMU_2010-2020/)
**Índice de marginación a nivel Colonia** [Bookdown](https://dvillasanao.github.io/IMC_2020/)
```{r, include=FALSE}
# automatically create a bib database for R packages
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE, cache = TRUE,
eval = TRUE)
knitr::opts_knit$set(root.dir = rprojroot::find_rstudio_root_file())
setwd(rprojroot::find_rstudio_root_file())
```
```{r, echo=FALSE, results=FALSE}
#Font Stlye
require(showtext)
library(extrafont)
# activar showtext
windowsFonts()
#Century Gothic
```
```{r, echo = FALSE, results=FALSE}
# Librerías que se usaron en el documento
require(ggplot2)
require(ggridges)
require(grDevices)
require(ggpubr)
require(dplyr)
require(p2distance)
require(stratification)
require(knitr)
require(magrittr)
require(kableExtra)
require(openxlsx)
require(tidyverse)
require(readxl)
require(psych)
require(stringr)
require(corrplot)
require(forcats)
require(gt)
require(rgdal)
require(geojsonio)
require(jsonlite)
require(leaflet)
require(htmlwidgets)
require(leaflet.extras)
require(mapview)
require(leaflet.providers)
```
```{r include=FALSE, eval=FALSE}
# automatically create a bib database for R packages
knitr::write_bib(c(
.packages(), 'bookdown', 'knitr', 'rmarkdown', 'dp2distance', 'statification', 'corrplot'
), 'packages.bib')
```
```{r, echo = FALSE}
tablas <- c("2010", "2015", "2020")
for(i in tablas){
load(file = paste0(here::here(), "/Output/IME_", i, ".RData"))
}
p <- NULL
for(i in 1:3){
nombres <- names(get(paste0("DP2_",tablas[i])))
p[[paste(tablas[i])]] <- get(paste0("DP2_",tablas[i])) %>%
group_by(get(nombres[15])) %>%
summarise(POB_TOT = sum(get(nombres[3])),
GM = n())
}
p <- do.call(cbind.data.frame, p)
tabla <- p %>%
select(-c("2015.get(nombres[15])", "2020.get(nombres[15])")) %>%
janitor::adorn_totals(fill = "-", where= "row")
tabla %>%
gt() %>%
tab_header(title = "Nacional: Población y unidades geograficas según el grado de marginación, 2010-2020") %>%
tab_options(heading.title.font.size = 14,
heading.subtitle.font.size = 12,
table.font.names = 'Century Gothic',
table.align = "center",
table.font.size = 10,
data_row.padding = px(1)) %>%
tab_style(style = list(cell_text(align = "left",
weight = 'bold')),
locations = list(cells_title(groups = c("title")))) %>%
tab_style(style = list(cell_text(align = "left")),
locations = list(cells_title(groups = c("subtitle")))) %>%
tab_style(style = list(cell_text(weight = 'bold')),
locations = cells_body(columns = everything(), rows = tidyselect::last_col())) %>%
cols_label(`2010.POB_TOT` = md("**Población 2010**"),
`2015.POB_TOT` = md("**Población 2015**"),
`2020.POB_TOT` = md("**Población 2020**"),
`2010.GM` = md("**Estados**"),
`2015.GM` = md("**Estados**"),
`2020.GM` = md("**Estados**"),
"2010.get(nombres[15])" = md("**Grados**")) %>%
fmt_integer(columns = c(2,4,6), sep_mark = " ") %>%
tab_spanner(label = "2010",
columns = c(2:3)) %>%
tab_spanner(label = "2015",
columns = c(4:5)) %>%
tab_spanner(label = "2020",
columns = c(6:7)) %>%
as_raw_html()
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/resumen.xlsx"))
```