Visualización con highcharter: Brecha de género en carreras tecnológicas

May 13, 2020
chile highcharter tidyverse R

Para el segundo día del desafío #30díasdegráficos propuesto por la comunidad R4DS_es, la consigna es realizar gráficos de líneas.

Esta vez, me propuse trabajar con el paquete highcharter y tuve la oportunidad de probar las maravillas del argumento names_pattern de la función tidyr::pivot_longer() el cual facilita mucho el trabajo con columnas en donde el nombre especifica dos variables.

Sobre los datos

Los datos los obtuve desde la web del INE. El dataset contiene las estadísticas de brecha de género entre personas tituladas en carreras asociadas a tecnología para cada una de las regiones de Chile. Brechas negativas dan cuenta de una menor participación femenina.

El código para procesar los datos fue el siguiente:

library(tidyverse)

data <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/sporella/nightingale/master/data/genero_ine.csv")
data_pivot <- data %>% 
  pivot_longer(cols = starts_with("BRECHA"), 
               names_to = c("year", "tipo"), 
               names_pattern = "BRECHA_(.*)_(.*)")

Visualización con highcharter

Decidí realizar la visualización con el paquete highcharter ya que permite realizar gráficos dinámicos, los cuales son muy informativos cuando se tienen varias series de datos ya que se pueden visualizar una a la vez o todas juntas o seleccionando algunas.

library(highcharter)

h1<- hchart(data_pivot %>%  filter(tipo =="PROFESIONAL"), "line",
       hcaes(x = year, y = value, group = NOM_REGION)) %>% 
       hc_title(text="Brecha de género entre personas tituladas en carreras del área de tecnología") %>% 
  hc_subtitle(text="Carreras profesionales") %>% 
  hc_credits(enabled = TRUE, text = "@sporella", href = "https://sporella.netlify.app/") %>% 
  hc_yAxis(title= list(text = "Brecha")) %>% 
  hc_xAxis(title= list(text = "")) %>% 
  hc_add_theme(hc_theme_darkunica(credits = list(
    style = list(
      size = 3,
      color = "white"
    ))))

Si bien parece existir una tendencia a la disminución de las brechas, aún queda mucho camino por recorrer para acercarse a cero.

Como se puede ver, tanto en carreras profesionales como técnicas la brecha de género es muy amplia. La región de Aysén es la que presenta más variabilidad, siendo la única que registró un valor positivo al inicio de la serie para las carreras técnicas.

Código

El código completo se encuentra en mi Github

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