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 DP2. 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:
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. :0.8625Las 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
