Utilizando las funciones de la librería tidyverse::¹ y la base de datos del Índice de Marginación responda las siguientes 4 preguntas:

¿Cuántos municipios por cada grado de marginación se registraron en 1990?

Las primeras 10 entradas del data.frame resultante deberian verse así:

# A tibble: 128 x 3
# Groups:   ENT, GM [128]
   ENT                 GM           n
   <chr>               <chr>    <int>
 1 Aguascalientes      Bajo         6
 2 Aguascalientes      Medio        2
 3 Aguascalientes      Muy bajo     1
 4 Baja California     Muy bajo     4
 5 Baja California Sur Bajo         3
 6 Baja California Sur Muy bajo     1
 7 Campeche            Alto         2
 8 Campeche            Bajo         2
 9 Campeche            Medio        5
10 Chiapas             Alto        56
# ... with 118 more rows

Bonus: si creó adecuadamente el data.frame pruebe agregar, uniendo con una tubería, el siguiente código:

 ggplot(aes(y=n, x=fct_reorder(ENT,n), fill=GM)) +
   geom_col(position="dodge") + 
   coord_flip()

Recuerde que el operador %>% siempre deber tener un lado izquierdo y un lado derecho.

¿Cuántos municipios por cada grado de marginación se registraron en cada uno de los años de relevamiento?

Las primeras diez filas del data.frame resultante deberían verse así:

  # A tibble: 31 x 3
  # Groups:   AÑO, GM [31]
     AÑO   GM           n
     <chr> <chr>    <int>
   1 1990  Alto       812
   2 1990  Bajo       656
   3 1990  Medio      462
   4 1990  Muy alto   341
   5 1990  Muy bajo   132
   6 1995  Alto       375
   7 1995  Bajo       391
   8 1995  Medio      960
   9 1995  Muy alto   476
  10 1995  Muy bajo   226
  # ... with 21 more rows

Conteos ponderados

La función count() reconoce el argumento wt=, que se lee como weight o ponderador. Con este argumento señalamos a una columna numérica de nuestro data.frame en la que hay información para ponderar los conteos. Por ejemplo, podemos ponderar el conteo de municipios con grado de marginación Muy alto con la población de esos municipios. De este modo el resultado no registrará el número de municipios sino el número de habitantes, que está registrado en la columna POB_TOT. A modo de ejemplo:

    marginacion %>%
      filter (AÑO=="2015" & ENT!="Nacional") %>% 
      group_by(ENT) %>% 
      count(wt=POB_TOT)

Nos regresa la población por entidad federativa en 2015.

Utilice la función count() con el argumento wt= para responder las siguientes pregunta:

¿Cuál es la entidad federativa de México con mayor número de habitantes viviendo en municipios con grado de marginación muy alto en 2015?

¿Cuántos habitantes viven en municipios con GM Muy Bajo en Chiapas, Durango y Colima en 2000?

Instrucciones

La respuesta consistirá en el código de R necesario para imprimir en pantalla la información necesaria para responder la pregunta. No me interesa la respuesta literal a la pregunta, me interesa como llegó a esa respuesta. No incluya en el archivo el resultado que obtiene, para evaluar este ejercicio ejecutaré su código en mi computadora.

Referencias: en https://martinpaladino.github.io/rsociales/manejo.html encontrará una guía general para estos procedimientos.

Si tiene alguna duda puntual puede hacer una pregunta en https://es.stackoverflow.com/questions/tagged/r Antes de publicar una pregunta navegue ese sitio por un momento para comprender la tónica de las preguntas y respuestas y la etiqueta que se utiliza.