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<html>

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<title>Medición de la pobreza</title>

<script>// Pandoc 2.9 adds attributes on both header and div. We remove the former (to
// be compatible with the behavior of Pandoc < 2.8).
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function(e) {
  var hs = document.querySelectorAll("div.section[class*='level'] > :first-child");
  var i, h, a;
  for (i = 0; i < hs.length; i++) {
    h = hs[i];
    if (!/^h[1-6]$/i.test(h.tagName)) continue;  // it should be a header h1-h6
    a = h.attributes;
    while (a.length > 0) h.removeAttribute(a[0].name);
  }
});
</script>

<style type="text/css">
  code{white-space: pre-wrap;}
  span.smallcaps{font-variant: small-caps;}
  span.underline{text-decoration: underline;}
  div.column{display: inline-block; vertical-align: top; width: 50%;}
  div.hanging-indent{margin-left: 1.5em; text-indent: -1.5em;}
  ul.task-list{list-style: none;}
    </style>



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  code {
    white-space: pre;
  }
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    overflow: visible;
  }
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pre > code.sourceCode > span { display: inline-block; line-height: 1.25; }
pre > code.sourceCode > span:empty { height: 1.2em; }
.sourceCode { overflow: visible; }
code.sourceCode > span { color: inherit; text-decoration: inherit; }
div.sourceCode { margin: 1em 0; }
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div.sourceCode { overflow: auto; }
}
@media print {
pre > code.sourceCode { white-space: pre-wrap; }
pre > code.sourceCode > span { text-indent: -5em; padding-left: 5em; }
}
pre.numberSource code
  { counter-reset: source-line 0; }
pre.numberSource code > span
  { position: relative; left: -4em; counter-increment: source-line; }
pre.numberSource code > span > a:first-child::before
  { content: counter(source-line);
    position: relative; left: -1em; text-align: right; vertical-align: baseline;
    border: none; display: inline-block;
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    color: #aaaaaa;
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pre.numberSource { margin-left: 3em; border-left: 1px solid #aaaaaa;  padding-left: 4px; }
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  {   }
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pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underline; }
}
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code span.an { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Annotation */
code span.at { color: #7d9029; } /* Attribute */
code span.bn { color: #40a070; } /* BaseN */
code span.bu { } /* BuiltIn */
code span.cf { color: #007020; font-weight: bold; } /* ControlFlow */
code span.ch { color: #4070a0; } /* Char */
code span.cn { color: #880000; } /* Constant */
code span.co { color: #60a0b0; font-style: italic; } /* Comment */
code span.cv { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* CommentVar */
code span.do { color: #ba2121; font-style: italic; } /* Documentation */
code span.dt { color: #902000; } /* DataType */
code span.dv { color: #40a070; } /* DecVal */
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code span.ex { } /* Extension */
code span.fl { color: #40a070; } /* Float */
code span.fu { color: #06287e; } /* Function */
code span.im { } /* Import */
code span.in { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Information */
code span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } /* Keyword */
code span.op { color: #666666; } /* Operator */
code span.ot { color: #007020; } /* Other */
code span.pp { color: #bc7a00; } /* Preprocessor */
code span.sc { color: #4070a0; } /* SpecialChar */
code span.ss { color: #bb6688; } /* SpecialString */
code span.st { color: #4070a0; } /* String */
code span.va { color: #19177c; } /* Variable */
code span.vs { color: #4070a0; } /* VerbatimString */
code span.wa { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Warning */

</style>
<script>
// apply pandoc div.sourceCode style to pre.sourceCode instead
(function() {
  var sheets = document.styleSheets;
  for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
    if (sheets[i].ownerNode.dataset["origin"] !== "pandoc") continue;
    try { var rules = sheets[i].cssRules; } catch (e) { continue; }
    var j = 0;
    while (j < rules.length) {
      var rule = rules[j];
      // check if there is a div.sourceCode rule
      if (rule.type !== rule.STYLE_RULE || rule.selectorText !== "div.sourceCode") {
        j++;
        continue;
      }
      var style = rule.style.cssText;
      // check if color or background-color is set
      if (rule.style.color === '' && rule.style.backgroundColor === '') {
        j++;
        continue;
      }
      // replace div.sourceCode by a pre.sourceCode rule
      sheets[i].deleteRule(j);
      sheets[i].insertRule('pre.sourceCode{' + style + '}', j);
    }
  }
})();
</script>




<style type="text/css">body {
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padding-left: 2em;
padding-right: 2em;
font-family: "Open Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;
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}
#TOC {
clear: both;
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}
#TOC .toctitle {
font-weight: bold;
font-size: 15px;
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}
#TOC ul {
padding-left: 40px;
margin-left: -1.5em;
margin-top: 5px;
margin-bottom: 5px;
}
#TOC ul ul {
margin-left: -2em;
}
#TOC li {
line-height: 16px;
}
table {
margin: 1em auto;
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border-color: #DDDDDD;
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}
table th {
border-width: 2px;
padding: 5px;
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}
table td {
border-width: 1px;
border-style: inset;
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}
table, table th, table td {
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border-right-style: none;
}
table thead, table tr.even {
background-color: #f7f7f7;
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p {
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}
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margin-left: 13px;
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ul ul {
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pre, code {
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color: #333;
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pre {
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}
pre:not([class]) {
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code {
font-family: Consolas, Monaco, 'Courier New', monospace;
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p > code, li > code {
padding: 2px 0px;
}
div.figure {
text-align: center;
}
img {
background-color: #FFFFFF;
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h1 {
margin-top: 0;
font-size: 35px;
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}
h2 {
border-bottom: 4px solid #f7f7f7;
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}
h3 {
border-bottom: 2px solid #f7f7f7;
padding-top: 10px;
font-size: 120%;
}
h4 {
border-bottom: 1px solid #f7f7f7;
margin-left: 8px;
font-size: 105%;
}
h5, h6 {
border-bottom: 1px solid #ccc;
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}
a {
color: #0033dd;
text-decoration: none;
}
a:hover {
color: #6666ff; }
a:visited {
color: #800080; }
a:visited:hover {
color: #BB00BB; }
a[href^="http:"] {
text-decoration: underline; }
a[href^="https:"] {
text-decoration: underline; }

code > span.kw { color: #555; font-weight: bold; } 
code > span.dt { color: #902000; } 
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code > span.co { color: #888888; font-style: italic; } 
code > span.ot { color: #007020; } 
code > span.al { color: #ff0000; font-weight: bold; } 
code > span.fu { color: #900; font-weight: bold; } 
code > span.er { color: #a61717; background-color: #e3d2d2; } 
</style>




</head>

<body>




<h1 class="title toc-ignore">Medición de la pobreza</h1>



<p>El paquete ech proveé tres funciones para instrumentar la medición de
la pobreza de las personas y hogares: <code>poverty()</code>,
<code>unsatisfied_basic_needs()</code> e
<code>integrated_poverty_measure()</code>.</p>
<p>La función <code>poverty()</code> permite calcular la pobreza e
indigencia a nivel de hogares y personas. El cálculo de la variable
<code>poor</code> e <code>indigent</code> utiliza la Metodología 2006
que establece la medición de la pobreza por el método del ingreso usando
la línea de pobreza 2006. El Método del Ingreso, quizás el más clásico y
el útilizado por el INE como medida oficial, define la pobreza a partir
de los ingresos per cápita de los hogares. Se construye una línea de
pobreza (LP) a partir de un estrato socioeconómico de referencia y
estimaciones normativas sobre requerimientos mínimos nutricionales. Se
computa la Canasta Básica de Alimentaria como el gasto en alimentos y la
Canasta Básica No Alimentaria como el resto de los gastos del estrato de
referencia. El valor de esas canastas se actualizan por IPC. De esta
manera un hogar será considerado pobre si el ingreso per cápita no
supera el valor de la LP. A su vez, todas las personas de ese hogar, si
el hogar es considerado pobre, son consideradas pobres.</p>
<p>La función <code>unsatisfied_basic_needs()</code> permite calcular
variables que identifica necesidades básicas insatisfechas en ciertas
dimensiones que el hogar debería satisfacer para lograr un mínimo de
bienestar y luego agregarlas en un indicador. Se usa una aproximación de
la Metodología del Censo 2011. Las dimensiones consideradas son:
hacinamiento, acceso a agua potable, acceso a energía eléctrica,
materiales de la vivienda, evacuación del servicio sanitario y
educación. La dimensión de educación se evalua para las personas entre 4
a 17 años y si al menos una de estas personas tiene una carencia en
educación se considera que todo el hogar tiene carencia en esta
dimensión. Se establece para cada una de estas dimensiones si hay o no
carencia, luego se suman y se obtiene la variable UBN_q que puede tomar
valores de 0 a 6. A partir de <code>UBN_q</code> se crea
<code>UBN</code> con las siguientes categorías: “Sin NBI”, “Con 1 NBI”,
“Con 2 NBI” y “Con 3 o más NBI”. Los resultados de estas dos variables
que se calculan al nivel del hogar se imputan a todas las personas del
hogar.</p>
<p>La función <code>integrated_poverty_measure()</code> permite calcular
un indicador que vincula los dos métodos anteriores, de ahí el nombre de
método integrado. Se calcula la variable
<code>integrated_poverty_measure</code> que toma 4 valores: “No
pobreza”, “Pobreza reciente”, “Pobreza inercial” y “Pobreza
crónica”.</p>
<p>Veamos la aplicación de cada una de estas funciones.</p>
<div class="sourceCode" id="cb1"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb1-1"><a href="#cb1-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="fu">library</span>(ech)</span>
<span id="cb1-2"><a href="#cb1-2" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># cargamos la base de ECH y estandarizamos los nombres de variables</span></span>
<span id="cb1-3"><a href="#cb1-3" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_microdata</span>(<span class="at">year =</span> <span class="dv">2019</span>, <span class="at">folder =</span> <span class="fu">tempdir</span>())</span>
<span id="cb1-4"><a href="#cb1-4" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co">#df &lt;- organize_names(df, year = 2019)</span></span>
<span id="cb1-5"><a href="#cb1-5" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb1-6"><a href="#cb1-6" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># calculamos las variables de pobreza monteria</span></span>
<span id="cb1-7"><a href="#cb1-7" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">poverty</span>(<span class="at">data =</span> df)</span>
<span id="cb1-8"><a href="#cb1-8" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb1-9"><a href="#cb1-9" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Calculamos las variables de NBI</span></span>
<span id="cb1-10"><a href="#cb1-10" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">enrolled_school</span>(df)</span>
<span id="cb1-11"><a href="#cb1-11" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">years_of_schooling</span>(df)</span>
<span id="cb1-12"><a href="#cb1-12" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">unsatisfied_basic_needs</span>(<span class="at">data =</span> df)</span>
<span id="cb1-13"><a href="#cb1-13" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb1-14"><a href="#cb1-14" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># calculamos la variable metodo integrado</span></span>
<span id="cb1-15"><a href="#cb1-15" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">integrated_poverty_measure</span>(<span class="at">data =</span> df)</span></code></pre></div>
<p>Estimamos a nivel de hogares y personas los indicadores de pobreza a
partir de las variables calculadas anteriormente. Dado que para 2019
contamos en la base pública con las UPM y los estrato, los definimos en
la función.</p>
<div class="sourceCode" id="cb2"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb2-1"><a href="#cb2-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Distribución de hogares según cantidad de NBI que presenta</span></span>
<span id="cb2-2"><a href="#cb2-2" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>nbi_hogares <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;UBN&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;h&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb2-3"><a href="#cb2-3" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb2-4"><a href="#cb2-4" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Distribución de personas según cantidad de NBI que presenta el hogar</span></span>
<span id="cb2-5"><a href="#cb2-5" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>nbi_personas <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;UBN&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;i&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb2-6"><a href="#cb2-6" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb2-7"><a href="#cb2-7" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Hogares según situación de pobreza </span></span>
<span id="cb2-8"><a href="#cb2-8" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_hogares <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;poor&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;h&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb2-9"><a href="#cb2-9" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb2-10"><a href="#cb2-10" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Personas según situación de pobreza </span></span>
<span id="cb2-11"><a href="#cb2-11" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_personas <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;poor&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;i&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb2-12"><a href="#cb2-12" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb2-13"><a href="#cb2-13" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Hogares según situación de pobreza</span></span>
<span id="cb2-14"><a href="#cb2-14" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>ipm_hogares <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;integrated_poverty_measure&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;h&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span></code></pre></div>
<p>Veamos los resultados de cada una de las estimaciones</p>
<div class="sourceCode" id="cb3"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb3-1"><a href="#cb3-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>nbi_hogares</span></code></pre></div>
<div class="sourceCode" id="cb4"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb4-1"><a href="#cb4-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>nbi_personas</span></code></pre></div>
<div class="sourceCode" id="cb5"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb5-1"><a href="#cb5-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_hogares</span></code></pre></div>
<div class="sourceCode" id="cb6"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb6-1"><a href="#cb6-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_personas</span></code></pre></div>
<div class="sourceCode" id="cb7"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb7-1"><a href="#cb7-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>ipm_hogares</span></code></pre></div>
<p>Finalmente, podemos comparar estos resultados que brinda el paquete
<code>ech</code>, con el <a href="https://www5.ine.gub.uy/documents/Demograf%C3%ADayEESS/HTML/ECH/Pobreza/Estimaci%C3%B3n%20de%20la%20pobreza%20por%20el%20m%C3%A9todo%20del%20ingreso%202019.html">Boletín
Técnico</a> que publica el INE.</p>
<p>Concretamente para comparar los resultados con el cuadro 8 y 9,
primero calculamos la variable <code>poor</code> con la función
<code>poverty()</code> y luego estimamos la proporción de hogares y
personas pobres según región (consideramos la variable
<code>region_4</code>).</p>
<div class="sourceCode" id="cb8"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span id="cb8-1"><a href="#cb8-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>df <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">poverty</span>(<span class="at">data =</span> df)</span>
<span id="cb8-2"><a href="#cb8-2" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb8-3"><a href="#cb8-3" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Hogares según situación de pobreza </span></span>
<span id="cb8-4"><a href="#cb8-4" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_hogares_region <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;poor&quot;</span>, <span class="at">by.x =</span> <span class="st">&quot;region_3&quot;</span>,<span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;h&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb8-5"><a href="#cb8-5" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_hogares_region <span class="sc">%&gt;%</span> <span class="fu">filter</span>(poor <span class="sc">==</span> <span class="st">&quot;Pobre&quot;</span>)</span>
<span id="cb8-6"><a href="#cb8-6" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a></span>
<span id="cb8-7"><a href="#cb8-7" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="co"># Personas según situación de pobreza </span></span>
<span id="cb8-8"><a href="#cb8-8" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_personas_region <span class="ot">&lt;-</span> <span class="fu">get_estimation_mean</span>(df, <span class="at">variable =</span> <span class="st">&quot;poor&quot;</span>, <span class="at">by.x =</span> <span class="st">&quot;region_3&quot;</span>, <span class="at">level =</span> <span class="st">&quot;i&quot;</span>, <span class="at">ids =</span> <span class="st">&quot;upm&quot;</span>, <span class="at">estrato =</span> <span class="st">&quot;estrato&quot;</span>)</span>
<span id="cb8-9"><a href="#cb8-9" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>pobres_personas_region <span class="sc">%&gt;%</span> <span class="fu">filter</span>(poor <span class="sc">==</span> <span class="st">&quot;Pobre&quot;</span>)</span></code></pre></div>



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<script>
  (function () {
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