Gráficos

Matriz de gráficos de dispersión

Nos permite observa de manera simultánea la relación entre cada par de variable en un conjunto de ellas, y, a la vez identificar datos atípicos en la relación bivariante de las variables.

Subimos la data y visualizamos rápidamente un resumen de esos datos:

data <- read.csv2("~/datosAnalisis/percepcion.csv", header = T)
head(data)

##   ubicacion  parroquia negro afrodes. moreno blanco   otra
## 1     norte altagracia 2.370   1.4567  41.87  51.57 2.7322
## 2    centro   antimano 2.386   0.7862  49.24  46.68 0.9134
## 3     norte candelaria 1.631   1.2409  37.08  57.95 2.0991
## 4   sureste   caricuao 1.929   0.7844  44.95  51.40 0.9368
## 5    centro   catedral 2.405   1.0766  41.13  54.41 0.9745
## 6   sureste      coche 1.509   0.3995  49.24  48.30 0.5556

summary(data)

##     ubicacion      parroquia      negro         afrodes.    
##  centro  :9   altagracia: 1   Min.   :1.06   Min.   :0.287  
##  noreste :2   antimano  : 1   1st Qu.:1.98   1st Qu.:0.785  
##  noroeste:3   candelaria: 1   Median :2.31   Median :0.980  
##  norte   :4   caricuao  : 1   Mean   :2.26   Mean   :1.000  
##  suoeste :1   catedral  : 1   3rd Qu.:2.42   3rd Qu.:1.268  
##  sureste :3   coche     : 1   Max.   :3.63   Max.   :1.732  
##               (Other)   :16                                 
##      moreno         blanco          otra      
##  Min.   :28.2   Min.   :46.4   Min.   :0.556  
##  1st Qu.:38.4   1st Qu.:47.6   1st Qu.:0.859  
##  Median :44.5   Median :51.5   Median :1.158  
##  Mean   :42.8   Mean   :52.6   Mean   :1.387  
##  3rd Qu.:47.6   3rd Qu.:57.7   3rd Qu.:1.683  
##  Max.   :49.6   Max.   :68.0   Max.   :3.538  
## 

Obtenemos la matriz

plot(data[, -c(1:2)], col = as.factor(data[, 1]), pch = 16)

Observamos que hay una relación moderada y directa entre las variables afrodescendiente y negro. En aquellas parroquias en las que la gente tendió a percibirse como afrodescendiente también tendieron a percibirse como afrodescendiente. Hay una relación fuerte e inversa entre blanco y moreno. En aquellas parroquias en donde la gente se percibió mayoritariamente como blancos, se percibióen menor medida como morenos, y viceversa.
En los lugares en los que la gente se percibió como moreno, la gente también se identificó en forma directa y moderada, como negro, pero no como afrodescendientes

La matriz de gráficos de dispersión nos ayudan a obtener una mirada multivariada de nuestra data. De esta forma, podemos empezar a formularnos algunas preguntas, adelantar algunas respuestas e imaginar posibles modelos para nuestra data

Clusters

Análisis por conglomerados

Una de las técnicas més sencilla para clasificar diferentes casos, y sin embargo poco usada en la planificación, es el análisis de cluster (también an´lisis por conglomerados). Vamos a aplicar la técnica, pero primero vamos a obtener nuestra data:

data <- read.csv2("~/datosAnalisis/poblacion.csv", header = T)
data <- data[1:22, ]
names(data) <- c("parroquia", "2001", "2011")

Hemos subido la data a la cónsola. Luego hemos verificado el contenido; finalmente, hemos cambiado el nombre de las columnas. El siguiente paso consistir´ en crear una matriz de distancia, primero con la data correspondiente al an˜ :

dataDist <- dist(as.matrix(data[, 1:2]))

## Warning: NAs introduced by coercion

Creamos ahora el gráfico que nos mostrará las parroquias según su el grado de similitud entre ellas, tomando en cuenta el porcentajes de población del Distrito Capital que habita en ellas:

dataClust <- hclust(dataDist)
plot(dataClust, labels = data$parroquia)

En 2001, de acuerdo al porcentaje de la población que cada parroquia tenía, del porcentaje total de la población del Distrito Capital, y dependiendo de los objetivos de la clasificación podemos encontrar que las 22 parroquias pueden clasificarse en 14, de abajo hacia arriba:

• Paraiso y Recreo
• San Juan
• Santa Rosalía
• Pastora y 23 de Enero
• Valle y Caricuao
• La Vega y Antímano
• Junquito y Altagracia
• San José
• San Agustín y Macarao
• Coche y Candelaria
• San Pedro
• Santa Teresa y San Bernardino
• Catedral
• Sucre

Si deseamos un número menor de grupos, podemos avanzar un nivel hacia arriba del gráfico (dendograma). Encontramos entonces cuatro grupos:

• Paraiso, Recreo, San Juan, Pastora, Santa Rosalía y 23 de Enero
• Valle, Caricuao, La Vega y Antímano
• Junquito, Altagracia,San José,San Agustín y Macarao
• Coche y Candelaria, San Pedro,Santa Teresa, San Bernardino,Catedral
• Sucre

Finalmente, podemos tres grandes grupos:

• Paraiso, Recreo, San Juan, Pastora, Santa Rosalía y 23 de Enero, Valle, Caricuao, La Vega y Antímano
• Junquito, Altagracia,San José,San Agustín y Macarao, Coche y Candelaria, San Pedro,Santa Teresa, San Bernardino,Catedral
• Sucre

Los conglomerados que obtenemos dependerá del tipo de distancia que seleccionemos. Por ello es importante correr los clusters usando diferentes distancias, y tomar aquellos grupos que se mantengan, independientemente del tipo de distancia. Por otra parte, debemos normalizar la data si detectamos que algunos casos, como sucede con Sucre, podrían influenciar la conformación de los grupos

Observemos en un gráafico de barras las parroquias de acuerdo con el porcentaje de población del Distrito Capital que habita en cada una:

par(mar = c(5, 8, 4, 2))
par(las = 2)
barplot(data[, 2], names.arg = data$parroquia, las = 2, border = "white", horiz = TRUE, 
    xlim = c(0, 20))

grid(4, NA, col = "white")

Equipamiento de los hogares del Distrito Capital

Las tres imágenes agrupan las parroquias según el parecido que tienen entre si con base en los electrodomésticos  y la tecnología existen en los hogares.La tercera gráfica combina los dos tipos de equipamientos anteriores.  Santa Rosalía es la parroquia con mayores niveles de electrodoméstico. Junto a esta parroquia encontramos a la Candelaria, 23 de Enero, Coche y Caricuao. Macarao encabeza a las parroquias con menor número de eléctrodomésticos. En este grupo encontramos a El Valle, Antimano, Altagracia, El Paraiso y San Agustín.

La Candelaria, Santa Teresa, San Bernardino y El Recreo poseen el mayor número de equipamiento tecnológicos en los hogares. Un grupo seguido muy de cerca por Altagracia, El Paraiso y el 23 de Enero. Antimano es la parroquia con menor equipamiento tecnológico  En este mismo grupo encontramos a Macarao, Junquito, Sucre y Santa Rosalia, si bien estas tres últimas poseen mayor equipamiento en comparación con las dos primeras.

Tomando en cuenta entonces el equipamiento de electrodomésticos y tecnológicos, tenemos que las parroquias mejor equipadas son, lado derecho de la última gráfica, Coche, 23 de Enero, Candelaria, Caricuao y Santa Rosalía. Desde este grupo y  hacia la izquierda se ubican las parroquias con menos nivel de equipamiento. Nótese que Macaro es la parroquia con mayores rezagos en estas variables

Autorreconocimiento etnico en el Distrito Capital

Los habitantes del Distrito Capital se consideran mayoritariamente blancos o morenos. Un 3% se considera negro o afrodescendientes:

Distrito Capital. Población y piramides poblaciones segun censo 2011

Observando los primeros resultados del censo 2011, para el caso del Distrito Capital, encontramos:

El resto de las pirámides demográficas nos indican una fuerte disminución en las edades entre los 0-14 años en las parroquias Altagracia, Candelaria, Paraiso, Recreo, San Bernardino, San José, San Juan, San Pedro, Coche,La Vega y 23 de Enero. En estas Parroquias, ademas, se observa una ampliación en los tramos de edades correspondiente a los grupos entre 24-34 años. Igualmente, puede observarse una aumento en los grupos de 80 y mas años. Las parroquias más jovenes siguen siendo Macarao y Antímano, a la que se suma ahora Catedral. En muchas parroquias del centro se observa un fenómeno del aumento de la población entre 0 y 4 años, pero con una presencia marcada en los grupos entre 30-34 años, lo que nos lleva a suponer que es muy posible que el crecimiento del número de niños se relacione con la reubicación en estas parroquias de grupos de personas damnificadas en los eventos de finales del 2010 y mediados del 2011:

Constructores de Caracas, 1944-1955. Urbanizaciones

Generalmente, los mismos urbanizadores participaron en el proceso de construcción de urbanizaciones tanto en 1944, gobierno de Median Angarita, y en 1955, gobierno de Pérez Jimenez

En el año 1944, las urbanizaciones se construyen sobre todo en el hoy Distrito Capital. En 1955, el proceso urbanizador es en el hoy municipio Sucre. Vica y Arismendi son los más activos en 1944; Mendoza Cobeña en 1955. En Sucre hay un mayor número de construcciones, algo que tiene sentido si se toma en cuenta que para la época disponía de muchos más terrenos que el Distrito Capital

Constructores de Caracas, 1944-1955. Urbanizaciones construidas

Resaltando a los urbanizadores que mayor número de urbanizaciones obtenemos:

Constructores de Caracas 1944-1955. Propietarios de los terrenos y constructores

No hay formacion de conglomerados en torno a los urbanizadores. Sólo en algunos casos un constructor obtiene terrenos de diferentes propietarios. Igualmente, en algunos casos, los propietarios de los terrenos se convierten al mismo tiempo en urbanizadores.  Los urbanizadores que construyeron mas numero de urbanizaciones entre 1944 y 1955 son:

Madurez demográfica en las Parroquias del Distrito Capital

La edad demográfica, según el censo 2001 es alta en el Distrito Capital, especialmente en las Parroquias San Pedro, San Bernardino, Candelaria