Aplicaciones para estadística

Siempre recuerdo a nuestro colega José Luis Mu, un experto en el sistema operativo Linux , al hacer una reflexión sobre la complejidad que rodea a este ecosistema, el me compartía la siguiente reflexión (una aproximación de sus palabras que la mente ya no da tanto) "...no es difícil ( Linux ) y si fuera así, ¿no estudiamos para atender cosas complejas?". Así pasa con RMarkdown y en un principio con R, siempre comento que al ver el código fuente a pesar que ya tengo a cuestas quizás más de 10 diferentes lenguajes de programación sentía que veía tipografía del alfabeto chino. Mi colega, el doctor Roussell Toraya, fue el pagano que a petición mía se enfrentó al RMarkdown  al igual que otros compañeros, mientras yo sorteaba una y otra vez esta tecnología con cierto grado de convencimiento que no lo necesitaba, sin embargo ahora cursando un posgrado ya no tuve opción y lo enfrentamos, ahora, con renovados bríos. A la mente me vienen cosas que les he dado la vuelta como la taquime

Volviendo al problema que motivo estos artículos: Número de personas de 15 a 24 años que abandonaron la escuela por razón de que se unió, casó o embarazó por entidad federativa y sexo. Y se hacía la reflexión que hacer el cálculo caso por caso implicaría un código no óptimo. Por lo que vamos simplemente a hacer la consulta inicial, es decir sin tomar en cuenta la entidad ni el sexo. #Se cargan las librerías library ( survey ) library ( dplyr ) # Se define el directorio de trabajo setwd ( "D:/2024/Requerimiento_enut_Jairo/2019" ) #importo a un dataframe el conjunto de datos (Archivo csv) del sociodemográfico df_sd <- read.csv ( "conjunto_de_datos_tsdem_enut_2019.csv" ) #importo a un dataframe el conjunto de datos (Archivo csv) de la vivienda df_viv <- read.csv ( "conjunto_de_datos_tvivienda_enut_2019.csv" ) #importar la columna entidad de otro conjunto de datos con left_join() df_join_sd_viv <- left_join ( df_sd , df_viv , c ( "UPM&q

Ahora bien, surge una segunda pregunta: ¿el dato se puede obtener por sexo y por entidad? Sí, si se puede, pero la siguiente pregunta en el argot de los estadísticos es “¿si da la muestra para tales resultados?”. Si nos vamos a los documentos de la encuesta podemos ver en la nota técnica lo siguiente: Características metodológicas de la ENUT 2019 Unidad de análisis: Hogares e integrantes del hogar de 12 años y más. Población objetivo: Población de 12 años y más. Instrumento de captación: Cuestionario de preguntas predefinidas sobre actividades de uso del tiempo. Método de captación: Entrevista directa a cada uno de los integrantes de 12 años y más en el hogar mediante dispositivo móvil. Periodo de levantamiento: Del 21 de octubre al 01 de diciembre de 2019.  Desglose geográfico Nacional: por tamaño de localidad (10 mil y más habitantes, y menos de 10,000 habitantes) y entidad federativa.  Tamaño de la muestra: 26 631 viviendas y 71 404 personas de 12 años y más que representan 33