Indice de Marginación, 2020

El Índice de Marginación es una herramienta desarrollada por el Consejo Nacional de Población (CONAPO) en México, que tiene como objetivo medir los niveles de marginación en diferentes áreas geográficas. Este índice es fundamental para identificar las disparidades socioeconómicas entre regiones y para orientar la asignación de recursos y políticas públicas de manera equitativa y efectiva.

El CONAPO ha cambio la metodología utilizada para calcular el índice de marginación, y una de las más recientes es la Metodología de Distancias $DP_2$. Esta metodología busca medir la marginación considerando factores multidimensionales, tales como educación, vivienda, ingresos, acceso a servicios de salud, entre otros. Lo cual es una mejora respecto a sus predecesoras, ya que integra diferentes indicadores socioeconómicos en un índice cardinal y, además permite la comparación entre unidades geográficas e intertemporales.

La desagregación se refiere a la subdivisión de los datos en niveles más pequeños y específicos. En el contexto del índice de marginación, esto implica analizar la marginación en diferentes niveles geográficos, como:

🔹 Estados,
🔹 Municipios,
🔹 Localidades,
🔹 Áreas Geoestadística Básicas (AGEB), y
🔹 Colonias.

Instalación

Puede instalar la versión de desarrollo de IM2020 desde GitHub con:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("IndiceMx/IMx2020")

Ejemplo

Este es un ejemplo básico que muestra cómo leer los datos:

library(IM2020)
## basic example code

Ejemplo:

summary(IME_2020)
#>    CVE_ENT            NOM_ENT             POB_TOT             ANALF       
#>  Length:32          Length:32          Min.   :  731391   Min.   : 1.430  
#>  Class :character   Class :character   1st Qu.: 1851651   1st Qu.: 2.617  
#>  Mode  :character   Mode  :character   Median : 3054892   Median : 3.517  
#>                                        Mean   : 3937938   Mean   : 4.703  
#>                                        3rd Qu.: 4947592   3rd Qu.: 5.896  
#>                                        Max.   :16992418   Max.   :13.701  
#>      SBASC           OVSDE             OVSEE             OVSAE        
#>  Min.   :17.64   Min.   :0.05195   Min.   :0.05182   Min.   : 0.5527  
#>  1st Qu.:24.51   1st Qu.:0.53088   1st Qu.:0.36369   1st Qu.: 1.2841  
#>  Median :28.34   Median :1.31248   Median :0.53806   Median : 2.2198  
#>  Mean   :29.53   Mean   :1.68018   Mean   :0.76724   Mean   : 3.4750  
#>  3rd Qu.:31.74   3rd Qu.:1.93124   3rd Qu.:1.05095   3rd Qu.: 4.3318  
#>  Max.   :48.12   Max.   :9.38376   Max.   :2.12630   Max.   :11.5493  
#>       OVPT              VHAC          PL.5000           PO2SM      
#>  Min.   : 0.6336   Min.   :13.13   Min.   : 1.008   Min.   :45.49  
#>  1st Qu.: 1.7624   1st Qu.:15.26   1st Qu.:14.164   1st Qu.:59.96  
#>  Median : 2.4238   Median :18.26   Median :29.044   Median :68.17  
#>  Mean   : 3.7708   Mean   :19.92   Mean   :28.165   Mean   :67.21  
#>  3rd Qu.: 4.4346   3rd Qu.:23.70   3rd Qu.:36.735   3rd Qu.:73.68  
#>  Max.   :15.2670   Max.   :36.09   Max.   :59.401   Max.   :85.57  
#>     IM_2020        GM_2020             IMN_2020     
#>  Min.   :10.99   Length:32          Min.   :0.4043  
#>  1st Qu.:17.99   Class :character   1st Qu.:0.6619  
#>  Median :19.84   Mode  :character   Median :0.7300  
#>  Mean   :19.26                      Mean   :0.7086  
#>  3rd Qu.:21.39                      3rd Qu.:0.7868  
#>  Max.   :23.44                      Max.   :0.8625

Las primeras observaciones de la base de localidades, 2020.

head(IML_2020)
#>     CVE_LOC ENT        NOM_ENT MUN        NOM_MUN  LOC
#> 1 010010001  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0001
#> 2 010010096  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0096
#> 3 010010106  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0106
#> 4 010010112  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0112
#> 5 010010120  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0120
#> 6 010010121  01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 0121
#>                            NOM_LOC POB_TOT     ANALF    SBASC      OVSDE
#> 1                   Aguascalientes  863893  1.429924 19.16482 0.01418722
#> 2                        Agua Azul      41  6.451613 51.61290 7.31707317
#> 3                         Arellano    1169  7.076566 39.09513 0.85543199
#> 4                Bajío los Vázquez      41 10.344828 65.51724 0.00000000
#> 5           Buenavista de Peñuelas    1054  6.420765 35.65574 0.47528517
#> 6 Cabecita 3 Marías (Rancho Nuevo)     192  6.521739 41.30435 0.00000000
#>        OVSEE      OVSAE      OVPT   OVSREF    OVHAC  IM_2020  GM_2020  IMN_2020
#> 1 0.07942461  0.1291966 0.4532170 3.531760 14.46777 24.96229 Muy bajo 0.9534348
#> 2 0.00000000 29.2682927 0.0000000 4.878049 14.63415 22.65490     Bajo 0.8653040
#> 3 0.00000000  0.5988024 0.7698888 7.869974 26.00513 23.53770 Muy bajo 0.8990224
#> 4 0.00000000  0.0000000 0.0000000 0.000000 12.19512 23.29153 Muy bajo 0.8896201
#> 5 0.09505703  0.3802281 0.3802281 5.038023 26.42586 23.77643 Muy bajo 0.9081409
#> 6 0.00000000  0.0000000 2.6041667 0.000000 24.47917 23.77971 Muy bajo 0.9082660