En un proyecto necesitábamos cifras de población por provincias durante los últimos años. Así que usamos los datos del padrón proporcionados por el INE (el INE es guay; AEMET es kk). Pero alguien nos dijo que era mejor usar los otros datos de población, los nosequé (sí, las estimaciones intercensales, si es que se llaman así) porque eran más mejores.
El padrón es un registro administrativo. Lo otro es algo soportado por lo que yo llamo método y el resto de la humanidad, metodología.
Si se puede hacer para Japón, también se puede hacer para España:
El código,
library(idbr) library(ggplot2) library(animation) library(ggthemes) idb_api_key("pídela en https://www.census.gov/data/developers/data-sets/international-database.html") male <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'male') male$SEX <- "hombres" male$POP <- -male$POP female <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'female') female$SEX <- "mujeres" spain <- rbind(male, female) saveGIF({ for (i in 2010:2050) { title <- as.character(i) year_data <- spain[spain$time == i, ] g1 <- ggplot(year_data, aes(x = AGE, y = POP, fill = SEX, width = 1)) + coord_fixed() + coord_flip() + annotate('text', x = 98, y = -300000, label = 'Datos: US Census Bureau IDB; idbr R package', size = 3) + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "mujeres"), stat = "identity") + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "hombres"), stat = "identity") + scale_y_continuous(breaks = seq(-300000, 300000, 150000), labels = paste0(as.
Hace unas semanas tuve un lapso de creatividad. Dejé de escribir durante un tiempo y me dediqué al sucedáneo: leer. Terminé, para variar, unos cuantos libros.
Uno de ellos es Proofiness, the Dark Arts of Mathematical Deception que está más o menos bien. En su mayor parte abunda sobre fenómenos conocidos, estudiados y sobradamente denunciados: que hay que recurre a argumentos basados en números, estadísticas o construcciones matemáticas más o menos sofisticadas para dar visos de verdad a mentiras flagrantes.
Ayer odié mucho a José Luis Cañadas —que sigue no obstante siendo amigo: véase más abajo— por esto:
Nueva versión en CRAN de MicroDatosEs de @gilbellosta. Permite leer con #rstats entre otros, los microdatos los de la EPA del INE.
– Jose Luis Cañadas (@joscani) May 13, 2014
Hubiera preferido reservarme la primicia para todos sus usuarios y simpatizantes de la nueva versión del paquete MicroDatosEs recién subida a CRAN pero… en fin.
El primer enlace de la selección de esta semana es The evolution of the modern census. Todos sabemos que lo que llevó a José y María a Belén hace más de 2000 años fue dizque tenían que censarse. Hay noticias de censos anteriores. Desde entonces hasta ahora ha habido muchos, muchísimos censos, pero su mismo concepto y finalidad ha ido cambiando a lo largo de la historia: ya no se trata solamente de contar, medir la riqueza o el poderío militar.
A los pocos días de publicar Los censos huelen a naftalina (y son muy caros) pasó por mis manos una visión alternativa, 2020 vision: why a full census should be kept. Danny Dorling, un tipo que escribe cosas muy interesantes, entra al debate argumentando cómo los censos tradicionales y los basados en muestras y registros administrativos son, a lo más, complementarios y nunca sustitutos.
No sé si creer sus argumentos enteramente.
Los censos huelen a naftalina. Eso de ir contando exhaustivamente cabezas, críos, cabras y cabañas ya lo hacía el rey David en su época.
Tampoco son operaciones no pequeñas. El último censo chino movilizó a seis millones de encuestadores y el de EE.UU. costó casi como el AVE a Valencia.
Coste (absoluto y relativo) de los últimos censos de diversos países europeos. Sin embargo, eso de contar sin excepciones es un ejercicio de fuerza bruta propio de la oscura época pre-estadística.
