Educacion.Rmd
library(ech)En este breve artículo, presentaremos las funciones de la librería
ech vinculadas a la educación, empezando por
enrolled_school() que identifica a la matriculación a un
centro de educación formal. Mientras que por su parte,
years_of_schooling() calcula el acumulado de años de
escolaridad.
Por otra parte, tenemos la función level_education() que
permite categorizar a la población muestral según su máximo nivel
alcanzado en:
Finalmente level_completion(), presenta un grupo de
variables dicotómicas que establecen la completitud de primaria, ciclo
básico, bachillerato y nivel terciario. Esta última incluye un parametro
n para definir los años de educación terciaria que se
consideran necesarios para haber completado ese nivel. Dado que la
educación terciaria se compone de diferentes carreras de variada
duración no es posible establecer un cantidad de años predeterminada
para considerar que ha completado ese nivel.
Las variables educativas se relacionan con la edad de las personas,
por lo tanto, conviene realizar las estimaciones considerando diferentes
tramos de edad. La función age_groups() permite crear una
variable con grupos de edad.
Calculamos las variables age_groups, school_enrolment, years_of_schooling y level_education
df <- age_groups(df)
df <- enrolled_school(df)
df <- years_of_schooling(df)
df <- level_education(df)Estimamos la proporción de personas que asisten actualmente a un centro educativo formal para personas entre 12 y 17 años:
get_estimation_mean(df, variable = "school_enrollment", domain = "age_groups == 3", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato")Estimamos los años de educación según sexo para personas mayores de 24 años:
get_estimation_mean(df, variable = "years_schooling", by.x = "e26", domain = "e27 > 24", level = "i", ids = "upm", estrato = "estrato")Estimamos el máximo nivel educativo alcanzado para una subpoblación, personas mayores de 24 años.
get_estimation_mean(df, variable = "level_education", domain = "e27 > 24", level = "i")Calculamos las variables de completitud de cada nivel de enseñanza. Para calcular la completitud en el nivel terciario debemos definir la cantidad de años aprobados que consideramos completan el nivel. En este caso vamos a calcular la variable considerando n = 2 y luego, n = 4. Estimamos la completitud en primaria y ciclo básico para personas mayores de 15 años y la completitud en bachillerato para las personas mayores de 17 años. Para estimar la completitud en el nivel terciario consideramos las personas mayores de 24 años:
df <- level_completion(df, n = 2)
get_estimation_mean(df, variable = "primary_completion", domain = "e27 > 15", level = "i")
get_estimation_mean(df, variable = "lower_secondary_completion", domain = "e27 > 15", level = "i")
get_estimation_mean(df, variable = "upper_secondary_completion", domain = "e27 > 17", level = "i")
get_estimation_mean(df, variable = "tertiary_completion", domain = "e27 > 24", level = "i")
df <- level_completion(df, n = 4)
get_estimation_mean(df, variable = "tertiary_completion", domain = "e27 > 24", level = "i")