Estudio y representación espacial de datos muestrales asociados a las elecciones 2012 y 2015 en R 
Autor: Oscar Arturo Bringas López
Año: 2021
Carrera: Actuaría

A partir de la creación de la computadora en 1938, los cálculos matemáticos fueron posibles de realizarsemucho más rápido. Anteriormente, calcular los coeficientes de regresión para una regresión múltiple podríatardar horas o incluso días dependiendo del número de coeficientes a calcular y de otros factores. Obtenerlas probabilidades de inclusión para el diseño de una muestra aleatoria compleja en viviendas del país eraimposible de lograr en poco tiempo. Hoy en día, con la tecnología actual y con el software creado pararesolver tareas estadísticas, dicho cálculo no toma mucho tiempo. El desarrollo de paqueterías estadísticas ha permitido que cada vez sean más los cálculos que pueden realizarsede forma óptima con respecto al tiempo. Existe software bastante completo para lograr esto, sin embargo, hay retos en las tareas laborales diarias que demandan resultados muy particulares para los cuáles el softwareno ha sido programado aún. El profesionista que cuenta con conocimientos y habilidades en programaciónpodrá hacerle frente a estos retos de una forma más sencilla. Es por esa razón que resulta tan importanteaprender a programar los algoritmos desarrollados en diversos temas. En los análisis estadísticos exploratorios, es muy común que deban tomarse decisiones que pueden llegara modificar las estrategias que se tomaron a priori y que pretendían obtener determinados resultados. Esposible que hasta no comparar los resultados finales de un procedimiento, no sea posible tomar la decisiónde cuál es el mejor camino a seguir. A través de técnicas de simulación es posible enfrentar un problemapara tomar mejores decisiones. Se simulan diferentes escenarios y a través del análisis de la simulación sepuede llegar a concluir resultados bastante prometedores. En esta tesis, se analizará el desarrollo de análisis estadístico y visual con datos electorales. El tema estadístico será de estimaciones de votos a partidos políticos mediante muestreo. Se hará uso del lenguaje deprogramaciónRy del Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) Rstudio. Este manuscrito puede servir de guíaútil para cualquier tipo de usuario (principiantes, intermedios o avanzados) en el proceso de la utilización deR en el contexto de muestreo y representación de datos espaciales. El objetivo principal de esta tesis es ejemplificar la manera de desarrollar código en R para el análisis estadístico y visual, en particular en problemas asociados a muestreo y representación espacial de la información. En el capítulo 2 se presenta una introducción a la programación en R, y su entorno de desarrollo integradollamado Rstudio. Teniendo instalados estos dos programas es posible iniciar con los temas básicos de programación en R. Se mostrará la manera de almacenar datos y usarlos para diferentes cálculos y algoritmos. Se muestran también las estructuras básicas de almacenamiento de datos, las estructuras de control básicasy algunas de las maneras más usadas para importar datos a partir de archivos externos. Se dará hincapié alconjunto de funciones dentro de la librería tidyverse, que han ido tomando fuerza debido a su eficacia en elprocesamiento de datos y la facilidad para escribir código enRde manera legible y estructurada. En el capítulo 3 se habla de manera general sobre la manipulación de datos. Se presenta la libreríastringr, la cual se usa para manipular cadenas de texto. Se presentan las diferentes operaciones tales como detección, extracción, sustitución, concatenación, etc. para trabajar con patrones regulares. Posteriormente sepresentan las libreríasdplyrytidyr, usadas para la manipulación de conjuntos de datos. Es mediante estaslibrería que se implementan funciones para procesar y transformar la información a la manera óptima enque requieren estar los datos para su adecuado análisis. Particularmente, las funciones revisadas en estecapítulo servirán para mostrar cómo manipular los datos importados a fin de crear un marco muestral. Adicionalmente, se conocerán atributos del marco muestral creado. En el capítulo 4 se analiza la manera de crear funciones propias que permitan realizar una tarea compleja apartir de tareas más pequeñas. En este capítulo, las funciones creadas tienen por objetivo resolver problemasestadísticos de muestreo, por lo que se ofrecen las definiciones y desarrollo teórico sobre el mismo. En estecapítulo se generan a partir de la teoría de muestreo algunas funciones para calcular el tamaño de muestra, calcular las probabilidades de inclusión de cada elemento en el marco de muestreo, seleccionar de maneraaleatoria una muestra y realizar la estimación de parámetros de interés de alguna población. Se analizanpaquetes disponible para realizar estos procesos de una manera ágil. La teoría abarca lo necesario paraelaborar funciones en código de programación. Ante la amplia posibilidad de crear funciones, se analizala manera de comparar la eficiencia de las funciones desarrolladas. De este modo, será posible tomar las mejores decisiones sobre las funciones que deben ser empleadas para desarrollar adecuadamente el códigode programación. Todas las funciones desarrolladas e implementadas para su aplicación al muestreo seencuentran comentadas, de tal manera que el lector podrá conocer la finalidad de cada elemento de lafunción en construcción. En el capítulo 5 se presenta la manera de importar, procesar, proyectar y analizar datos espaciales, loscuales son una representación de objetos geográficos. Existen distintos elementos o indicadores espacialesque pueden representarse dentro de un mapa. Además, se presenta cómo una muestra estadística puedetratarse de elementos espaciales tales como colonias, localidades, estados, etc. y que estos pueden representarse gráficamente. Este capítulo permite brindar las bases para representar en imágenes o herramientasinteractivas los datos espaciales. Al usar el análisis visual de los objetos espaciales será posible entenderla información proveniente de la muestra con mayor facilidad de manera independiente al análisis de lastablas de datos. Este tipo de análisis se ofrece como un complemento al análisis numérico y no como unsustituto. En este capítulo, las unidades de muestreo en la muestra construida son polígonos que representanlas secciones electorales del país. Se realiza un análisis que muestra en qué secciones hubo mayor cantidadde votos emitidos en la elección extraordinaria de diputados de mayoría relativa del 2015. En el capítulo 6 se presenta una aplicación de los capítulos anteriores. Se presenta una problemática a resolvery es mediante las funciones programadas y usadas a lo largo de la tesis que este problema logra resolverse. Se hace uso de la base de datos de votos realizados en las elecciones presidenciales del 2012. La unidad deobservación son las secciones electorales. Para poner en práctica los capítulos anteriores se estructura unmarco de muestreo a partir del cuál se hace el diseño de distintos diseños muestrales. Teniendo diferentesdiseños de muestreo se hace la estimación de los votos emitidos a cada partido político con cada uno delos diseños a fin de compararlos y determinar cuál de ellos es el que produce estimaciones más puntuales. Finalmente se hace un mapa que permita representar algunos resultados estadísticos y resumir los datosgenerados a partir del análisis. Se espera que con esta tesis, el lector pueda lograr tener un entendimiento más profundo de todas las cosasque pueden realizarse al combinar el análisis visual con el estadístico. De manera particular se ofrece enesta tesis el análisis a profundidad para la manipulación de conjuntos de datos, las creación de muestrasaleatorias con error muestral controlado, la estimación de parámetros poblacionales mediante una muestraaleatoria y finalmente, la representación y análisis de estas estimaciones sobre el espacio geográfico.