De lo Macro a lo Micro: Implementación del NSE a Nivel Local en México

AMAI

25 Apr 202414:38

Summary

TLDREl comité aborda el desafío de implementar niveles socioeconómicos en áreas geográficas pequeñas, utilizando datos del censo y de la encuesta de ingreso y gasto. Se exploran metodologías como K medias y análisis discriminantes para estimar variables faltantes, como autos y baños completos. El modelo discriminante se selecciona por su mayor precisión, permitiendo calcular la distribución de siete niveles socioeconómicos. Se accede a datos detallados de INEI para correr modelos y se realizan agregaciones a diferentes niveles geográficos. Los resultados son consistentes con la realidad, permitiendo una planificación y distribución precisa de recursos.

Takeaways

😀 El comité se enfoca en implementar el nivel socioeconómico a áreas geográficas pequeñas, un reto constante.
📊 La encuesta de ingreso y gasto se utiliza cada dos años para hacer estimaciones a nivel nacional, estatal, urbano y rural.
🚗 Existe una limitación debido a la falta de datos sobre el total de automóviles y el número de baños completos en el censo de población y vivienda.
🔍 Se revisaron diferentes metodologías para estimar las variables faltantes y aplicar el modelo al censo, utilizando seis variables clave.
🏢 Se comparó la información del INE con el censo de 2020, encontrando una alta consistencia en la mayoría de las variables.
📉 Se exploraron estrategias como el uso de K medias, análisis discriminantes y offset para estimar las variables faltantes.
🏆 El modelo discriminante resultó ser el más preciso para estimar los niveles socioeconómicos y se utilizó para calcular la distribución de los siete niveles.
🏢 Se obtuvo acceso a la información de cada registro de las viviendas para correr el modelo y hacer agregaciones a diferentes niveles geográficos.
🗺️ Se analizaron las estimaciones a nivel de manzana, ajev, localidad y municipio, y se compararon con la información de la encuesta de ingreso y gasto.
🔑 Se resaltan las diferencias menores entre las estimaciones del censo y la encuesta, y se destaca la consistencia en la información a nivel nacional.

Q & A

¿Cuál es el desafío principal mencionado en el comité de niveles socioeconómicos?
-El desafío principal es implementar el nivel socioeconómico para áreas geográficas pequeñas, utilizando la información de la encuesta de ingreso y gasto cada 2 años para hacer estimaciones a diferentes niveles geográficos.
¿Qué información faltante se necesita para estimar los niveles socioeconómicos a nivel local?
-Se necesitan dos variables que no están en el censo de población y vivienda: el total de automóviles y el número de baños completos.
¿Qué metodologías se exploraron para estimar las variables faltantes y aplicar el modelo al censo?
-Se exploraron tres estrategias: la estimación a partir de K medias, la estimación a partir de criterios de similaridad basados en distancias euclidianas y la estimación de las variables que sustituyen a las faltantes con análisis discriminantes y análisis offset.
¿Cuál fue la metodología seleccionada y por qué?
-El modelo discriminante fue seleccionado porque tuvo mayor precisión en las estimaciones y permite calcular la distribución de los siete niveles socioeconómicos, no solo el predominante.
¿Cómo se estimaron los dos variables faltantes, el número de baños completos y el número de automóviles?
-Las dos variables faltantes se estimaron mediante el modelo discriminante, con una coincidencia del 75% para el número de baños completos y casi un 80% para el número de automóviles, comparados con la estimación del INEI.
¿Cómo se utilizó la información de la Ciudad de México para probar las metodologías?
-Se utilizó la Ciudad de México para verificar si las colonias o zonas conocidas coincidían con los niveles socioeconómicos estimados, proporcionando elementos para calificar la bondad de las estimaciones geográficamente.
¿Qué restricciones impone el INEI en la publicación de la información?
-El INEI impone restricciones de confidencialidad que no permiten publicar menos de tres casos en una unidad geográfica, lo que afecta la coincidencia de las agregaciones a niveles superiores.
¿Cuál es la disponibilidad de la información a nivel de manzana y para qué tipo de público está disponible?
-La información a nivel de manzana está disponible solo para socios y a la venta para el público en general, mientras que la información a nivel de ajev y mapas para algunas áreas metropolitanas se pueden descargar en la página de la MAY.
¿Cómo se puede acceder a la información de identificación geográfica y niveles socioeconómicos?
-La información de identificación geográfica y niveles socioeconómicos se encuentra disponible en formato de SPSS y Excel, y se compone de la clave ID entidad, clave de municipio, clave de localidad, clave de ajev y clave de manzana.
¿Cómo se pueden visualizar las diferencias socioeconómicas en la delegación de Benito Juárez y en otras áreas?
-Se pueden visualizar las diferencias socioeconómicas a través de mapas que utilizan colores para representar los diferentes niveles socioeconómicos, permitiendo ver claramente las zonas de alto y bajo nivel en áreas específicas como Benito Juárez, Miguel Hidalgo, Cuauhtémoc, etc.

Outlines

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📊 Análisis de Niveles Socioeconómicos a Micronivel

El primer párrafo aborda el desafío de implementar el análisis socioeconómico a nivel micro para áreas geográficas pequeñas. Se menciona la encuesta de ingreso y gasto que se realiza cada dos años y permite estimaciones a nivel nacional, estatal, urbano y rural. Se destaca la limitación de la regla del censo de 2020, que no incluye variables como el número total de automóviles y baños completos, que son necesarias para el modelo. Se exploraron diferentes metodologías para estimar estas variables faltantes, utilizando la información del censo y variables como escolaridad, disponibilidad de internet, número de automóviles y baños. Se compararon los datos entre la ENIG y el censo de 2020, encontrando una alta consistencia. Se implementaron tres estrategias: uso de K medias, criterios de similitud basados en distancias euclidianas y análisis discriminantes para estimar los niveles socioeconómicos en áreas específicas. El modelo discriminante resultó ser el más preciso y permitió calcular la distribución de los siete niveles socioeconómicos.

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🏢 Aplicación del Modelo a Datos de Viviendas

El segundo párrafo describe cómo se aplicó el modelo desarrollado para estimar los niveles socioeconómicos a los datos de viviendas del INEI. Se obtuvo acceso a información detallada de registros de viviendas para correr el modelo y se realizaron agregaciones a diferentes niveles geográficos, como manzana, localidad y municipio. Se comparó la información resultante con la clasificación socioeconómica obtenida a partir del censo y la ENIG 2020, encontrando diferencias menores y coherentes. Se destacan las diferencias entre las estimaciones para viviendas y hogares, y las restricciones de información impuestas por el INEI, como la cláusula de confidencialidad que limita la publicación de datos cuando hay menos de tres casos en una unidad geográfica. Además, se describe la disponibilidad de la información a nivel de estado, municipal, localidad y manzana, y se menciona que los datos están disponibles en formatos SPSS y Excel.

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🗺️ Visualización de Datos Socioeconómicos en Mapas

El tercer párrafo presenta la visualización de los datos socioeconómicos en mapas para la delegación de Benito Juárez, destacando cómo se representan los diferentes niveles socioeconómicos con colores. Se describen las áreas con niveles altos, medios y bajos de forma detallada, y se hace un recorrido virtual por diferentes zonas, como Insurgentes, la colonia Florida y la delegación Miguel Hidalgo, donde se identifican áreas de altos niveles socioeconómicos y áreas con concentraciones de niveles más bajos. Se menciona la utilidad de estos mapas para la planificación y el trabajo de campo, y se invita a los asistentes a explorar más zonas si lo desean. Finalmente, se agradece la atención y se menciona la experiencia acumulada en el trabajo con mapas y programas sociales, destacando la importancia de estas herramientas para la planificación y la implementación de políticas públicas.

Mindmap

Keywords

💡Macro a micro

Este concepto hace referencia al proceso de pasar de un análisis o estudio a un nivel más amplio (macro) a uno más detallado y específico (micro). En el guion, se menciona que el desafío del comité es implementar el nivel socioeconómico en áreas geográficas pequeñas, lo que implica un enfoque desde un análisis más general a uno más específico en comunidades o regiones más pequeñas.

💡Encuesta de Ingreso Gasto

La Encuesta de Ingreso Gasto es una herramienta utilizada para medir el nivel de vida de la población a través de la evaluación de sus ingresos y gastos. En el guion, se menciona que esta encuesta se realiza cada dos años y permite hacer estimaciones a nivel nacional, estatal, urbano y rural, y es fundamental para la estimación de los niveles socioeconómicos.

💡Censo de Población

El Censo de Población es una recolección oficial y sistemática de datos sobre la población de un país. En el guion, se destaca que el censo de 2020 fue utilizado junto con la encuesta de ingreso gasto para realizar estimaciones socioeconómicas, pero presentó limitaciones ya que no incluía ciertas variables necesarias para el análisis.

💡Variables faltantes

Las 'variables faltantes' se refieren a los datos que no están disponibles en un conjunto de datos pero son necesarios para un análisis completo. En el guion, se menciona que faltaban datos sobre el número total de automóviles y baños completos, lo que motivó la búsqueda de métodos para estimar estas variables a partir de información disponible.

💡K medias

K medias es un método de clustering que agrupa objetos en 'k' grupos basándose en sus características, con el objetivo de minimizar las sumas de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo. En el guion, se utiliza este método para estimar las variables faltantes y así aplicar el modelo a la información del censo.

💡Análisis discriminantes

El análisis discriminante es una técnica estadística utilizada para predecir a qué grupo pertenece una observación dada, basándose en características que varían entre grupos. En el guion, se menciona que este análisis fue utilizado para estimar las variables faltantes y determinar la distribución de los niveles socioeconómicos.

💡Niveles socioeconómicos

Los niveles socioeconómicos son clasificaciones que representan el estatus económico y social de una persona o grupo de personas. En el guion, se aborda la importancia de determinar estos niveles a nivel local para entender mejor la distribución de la riqueza y la pobreza en diferentes áreas geográficas.

💡Restricciones de información

Las restricciones de información se refieren a las limitaciones legales o éticas que impiden compartir datos específicos. En el guion, se menciona que hay restricciones que impiden publicar menos de tres casos en una unidad geográfica, lo que afecta la forma en que se pueden reportar los datos.

💡Agregaciones

Las agregaciones son el proceso de combinar datos de diferentes niveles o categorías para obtener una visión más amplia o resumida. En el guion, se habla de hacer agregaciones a nivel de manzana, localidad, municipio y estado para obtener una distribución de los niveles socioeconómicos.

💡Mapas de distribución

Los mapas de distribución son herramientas visuales que representan la distribución de datos en un área geográfica. En el guion, se utilizan mapas para mostrar la distribución de los niveles socioeconómicos en diferentes áreas de la Ciudad de México, ayudando a visualizar de manera gráfica la información recopilada.

Highlights

El comité se enfoca en implementar el nivel socioeconómico a áreas geográficas pequeñas, un reto constante.

La encuesta de ingreso y gasto se utiliza cada dos años para estimaciones a nivel nacional y estatal.

Existe una limitación debido a la regla del 2020 que coincide con el censo de población.

Se analizaron distintas metodologías para estimar variables faltantes y aplicar el modelo al censo.

Se utilizaron seis variables en el modelo, incluyendo escolaridad y disponibilidad de internet fijo.

Se comparó la información entre el INE y el censo de 2020 para evaluar la consistencia.

Se exploraron tres estrategias para estimar las variables faltantes: K medias, similaridad basada en distancias euclidianas y análisis discriminantes.

La Ciudad de México se utilizó para probar las metodologías y calificar la bondad de las estimaciones.

El modelo discriminante resultó ser el más preciso y se utilizó para calcular la distribución de los siete niveles socioeconómicos.

Se lograron estimar las variables faltantes, número de baños completos y número de automóviles, con una coincidencia del 75% y 80% respectivamente.

Se firmó un convenio con INEI para acceder a información detallada de viviendas para correr el modelo.

Las estimaciones permitieron hacer agregaciones a nivel de manzana, ajev, localidad y municipio.

Se analizaron las diferencias entre la clasificación de nivel socioeconómico utilizando el censo y la ENIG 2020.

Se encontraron diferencias menores en la comparación a nivel estatal entre las dos fuentes.

Se tomaron en consideración las restricciones de información impuestas por INEI, como la cláusula de confidencialidad.

La información geográfica incluye claves de entidad, municipio, localidad, ajev y manzana.

Se proporcionan datos de los siete niveles socioeconómicos, nivel predominante, y tamaño de la localidad.

Los datos están disponibles en formato SPSS y Excel y se pueden descargar mapas a nivel de ajev para algunas áreas metropolitanas.

Se presentan mapas de la delegación de Benito Juárez, mostrando la distribución de niveles socioeconómicos en diferentes zonas.

Se analizan mapas específicos de la alcaldía de Cuauhtémoc, destacando áreas de nivel socioeconómico alto y bajo.

Se discuten las herramientas y plataformas utilizadas para mapear la pobreza y programas sociales, con una experiencia de 20 años.