Índice de Irregularidad

Análisis Demográfico

Jacob Hernández

2020-09-21

Para la edad de \(x\) años el índice de irregularidad es: \[ IR_x = \dfrac{N_x}{\frac{1}{5}(N_{x-2}+N_{x-1}+N_{x}+N_{x+1}+N_{x+2})} \] Si el índice es igual a uno resultaría que no existe redondeo, mientras que la evidencia de éste crecería a medida que el índice superara la unidad.

Un indicador muy simple para medir la exactitud en la declaración de la edad consiste en relacionar el número de censados en la edad redonda con una media de los censados en el grupo de edad que la contiene como centro (grupos quinquenales o trienales, este último muy poco frecuente).

La hipótesis es que, a grandes rasgos, la población en los intervalos considerados debería distribuirse linealmente y por lo tanto la población en la edad redonda debería ser equivalente a la media de los contingentes anuales correspondientes al grupo de edad centrado en dicha edad.

Ejemplo

Para efectos de aprendizaje, se analizan los siguientes datos que corresponderían a una población ficticia.

rand_pop <- tibble(
  edad = 27:42, 
  Hombres = c(204887, 218530, 161706, 275769, 159381, 184331, 166283, 171636, 
              196118, 189572, 157465, 171137, 120363, 301591, 126385, 157317), 
  Mujeres = c(205113, 225793, 152857, 320207, 139366, 181088, 157010, 169101, 
              206268, 188374, 151218, 168920, 113733, 331912, 110329, 149641)
)

ir1 <- 
  rand_pop %>% 
  pivot_longer(2:3, names_to = "sexo", values_to = "pob") %>% 
  arrange(sexo, edad) %>% 
  group_by(sexo) %>% 
  mutate(
    ir = pob/zoo::rollmean(pob, k = 5, align = "center", fill = NA)
  )

De acuerdo con la hipótesis general se concluye lo siguiente:

Edad Hombres Mujeres
30 1.379235 1.570703
35 1.112948 1.182769
40 1.719853 1.897649

Censo de Población 2010

Con datos del Censo del 2010 correspondientes al Estado de México, obtener los datos del municipio no. 118 y calcular el indice de irregularidad para las edades 5 y 10 años, así como 60 y 65 años.

edomex_raw <- readxl::read_excel(
  path = here::here("data","01_03B_MUNICIPAL_15.xls"), 
  col_names = c("entidad","municipio","edad","Total","Hombres","Mujeres"), 
  skip = 8, 
  n_max = 12883
)

edomex <- 
  edomex_raw %>% 
  pivot_longer(Total:Mujeres, names_to = "sexo", values_to = "pob") %>% 
  filter(
    sexo != "Total",
    !edad %in% c("Total", "No especificado")
  ) %>% 
  mutate(edad = parse_number(edad)) %>% 
  arrange(municipio, sexo, edad)

ir2 <- 
  edomex %>% 
  group_by(municipio, sexo) %>% 
  mutate(
    ir = pob/zoo::rollmean(pob, k = 5, align = "center", fill = NA)
  ) %>% 
  ungroup()

Resultados

Utilizando los datos referentes al municipio de Zinacantepec (118), Estado de México, se observa lo siguiente:

Entidad Municipio Edad Hombres Mujeres
15 México 118 Zinacantepec 5 0.9760406 0.9516967
15 México 118 Zinacantepec 10 1.0448011 1.0215176
15 México 118 Zinacantepec 17 1.0962227 1.0424300
15 México 118 Zinacantepec 18 1.0996863 1.0204201
15 México 118 Zinacantepec 20 1.0361324 1.0919261
15 México 118 Zinacantepec 60 1.3949580 1.2358974
15 México 118 Zinacantepec 65 1.1046512 1.0912162