{"id":1047,"date":"2016-04-20T07:00:28","date_gmt":"2016-04-20T07:00:28","guid":{"rendered":"http:\/\/lamalaga.com\/esp\/?p=1047"},"modified":"2016-06-10T23:49:36","modified_gmt":"2016-06-10T23:49:36","slug":"indicadores-de-ciencia-y-tecnologia-en-el-peru","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lamalaga.com\/esp\/indicadores-de-ciencia-y-tecnologia-en-el-peru\/","title":{"rendered":"Indicadores de Ciencia y Tecnolog\u00eda en el Per\u00fa"},"content":{"rendered":"

En el Per\u00fa estamos por detras de nuestros vecinos en aspectos de ciencia y tecnolog\u00eda. Para demostrarlo suele compararse nuestros indicadores con los de los pa\u00edses vecinos. Un buen ejemplo de eso est\u00e1 en el blog de Modesto Montoya (Per\u00fa sin ciencia y tecnolog\u00eda condenado al estancamiento<\/a>). Para ese tipo de comparaciones buenas fuentes de informaci\u00f3n son World Bank Development Indicators, RICYT y la UNESCO. A nivel del Per\u00fa el INEI y en Banco Central de Reserva son los que proveen varios indicadores.<\/p>\n

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Si decidimos hacer un recuento hist\u00f3rico de los indicadores la cosa se complica. La informaci\u00f3n no est\u00e1 disponible en bases de datos en l\u00ednea y hacer uno mismo las estimaciones puede ser extremadamente tedioso o imposible. Una fuente de informaci\u00f3n para el Per\u00fa que tiene una buena cantidad de datos es Per\u00fa ante la sociedad del conocimiento: Indicadores de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n 1960 -2002<\/i> (Concytec, 2003). Aunque no tiene informaci\u00f3n sobre los \u00faltimos 15 a\u00f1os la informaci\u00f3n que tiene sobre a\u00f1os anteriores es probablemente la mejor que podr\u00e1n encontrar. Lamentablemente el compendio no est\u00e1 disponible en l\u00ednea pero s\u00ed en algunas bibliotecas universitarias.<\/p>\n

Estos son los datos:<\/p>\n

imasd_peru <- read.csv(\"C:\/Users\/Lucia\/Dropbox\/RArch\/imasd_peru.csv\")\r\ntab<-cbind(Year=imasd_peru[,1],PBI_100miles_soles_2007=imasd_peru[,2],ImasD_100miles_soles_2007=imasd_peru[,6])\r\nhead(tab)<\/code><\/pre>\n
##      Year PBI_100miles_soles_2007 ImasD_100miles_soles_2007\r\n## [1,] 1970                 1168.49                 0.1519037\r\n## [2,] 1971                 1222.13                        NA\r\n## [3,] 1972                 1264.63                        NA\r\n## [4,] 1973                 1344.01                        NA\r\n## [5,] 1974                 1470.17                        NA\r\n## [6,] 1975                 1533.40                 5.5202400<\/code><\/pre>\n
En el gr\u00e1fico siguiente puede verse que si se conserva la escala y se comparte el eje y<\/b> los datos no se visulizan bien, es decir los valores de I+D son tan peque\u00f1os frente al PBI que no se pueden ver.<\/p>\n
#utilizo el comando plot integrado en el R\r\n#1 grafico el PBI en un gr\u00e1fico de dispersi\u00f3n\r\nplot(tab[,1],tab[,2],type=\"l\", ylab=\"PBI en cientos de miles de soles del 2007\", xlab=\"A\u00f1o\", col=\"blue\")\r\n#agrego los puntos correspondientes a I+D pero al ser valores muy peque\u00f1os no son visibles en el gr\u00e1fico\r\npoints(cbind(tab[,1],tab[,3]),type=\"p\",col=\"red\",pch=19)\r\n#agrego una \"rejilla\" al gr\u00e1fico\r\ngrid()\r\n#agrego la leyenda al gr\u00e1fico\r\nlegend(\"topleft\",legend=colnames(tab[,2:3]),lty=c(1,2),col=c(\"blue\",\"red\"),bg=\"white\",lwd=2)<\/code><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
Ante esta situaci\u00f3n hay ocasiones en las que se pone el gr\u00e1fico con dos ejes y<\/b>, uno a la izquierda y otro a la derecha y cada uno corresponde a la escala de una de las variables. Aunque esa manera de mostrar los datos permite visualizar los elementos de la serie tambi\u00e9n puede inducir a la confusi\u00f3n pues invisibiliza las diferencias en la escala. Por eso parec\u00eda m\u00e1s interesante hacer el gr\u00e1fico en un solo panel que comparta el eje x<\/b> pero tenga diferentes ejes y<\/b>.<\/p>\n
En el gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n se compara el crecimiento del PBI peruano (en cientos de millones de soles del 2007, data proveniente del Banco Central de Reserva) con la inversi\u00f3n en Investigaci\u00f3n y Desarrollo (I+D) como porcentaje del PBI (datos provenientes de Per\u00fa ante la sociedad del conocimiento: Indicadores de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n 1960 -2002<\/i> y de estimaciones de Fernando Romero para Foro Nacional Internacional<\/a>). Como puede verse los datos comparten el eje x<\/b> (a\u00f1os) y tienen un diferente eje y<\/b> (cientos de millos de soles del 2007 para el PBI y porcentaje del PBI para la inversi\u00f3n en I+D).<\/p>\n
Para esto se siguio el  ejemplo de la wikia de ggplot2<\/a> que tiene buenas explicaciones con casos pr\u00e1cticos para el uso de este paquete en R.<\/p>\n
#llamo a la librer\u00eda ggplot2\r\nlibrary(ggplot2)<\/code><\/pre>\n
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.2.5<\/code><\/pre>\n
#identifico la variable x\r\nx <- imasd_peru[,1]\r\n#identifico la data para el panel1\r\nd1 <- data.frame(x=x, y=imasd_peru[,2])\r\n#identifico la data para el panel2\r\nd2 <- data.frame(x=x, y=imasd_peru[,5])\r\n\r\n#agrego uno columna que identifica el panel en cada uno de los casos\r\nd1$panel <- \"PBI\"\r\nd2$panel <- \"I+D %PBI\"\r\n\r\n#uno la data de los dos paneles\r\nd <- rbind(d1, d2)\r\n#si en los pasos posteriores surge alg\u00fan error es bueno hacer un\r\n#summary(d)\r\n#para poder ver si por accidente alguno de los datos se import\u00f3 como valores cuantitativos en vez de cualitativos (o como R lo llama \"factores\")\r\n\r\n#identifico la data en ggplot y los ejes\r\np <- ggplot(data = d, mapping = aes(x = x, y = y)) + \r\n#genero dos paneles\r\n    facet_grid(panel~., scale=\"free\") + \r\n#genero la l\u00ednea de PBI\r\n    geom_line(data = d1, stat = \"identity\", color=\"blue\") + \r\n#genero los puntos de I+D\r\n    geom_point(data = d2, stat = \"identity\",color=\"red\", size=2)+\r\n  geom_line(linetype=\"dashed\")\r\np<\/code><\/pre>\n
## Warning: Removed 31 rows containing missing values (geom_point).<\/code><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
Este es s\u00f3lo un ejemplo de las variables que podr\u00edan incluirse. A\u00fan tomando en cuenta la misma data hay algunas transformaciones que podr\u00edan tomarse en cuenta como el PBI per c\u00e1pita o la inversi\u00f3n en I+D en millones de soles en vez de porcentaje. Espero que esta explicaci\u00f3n les haya sido de utilidad y gracias por las estimaciones de I+D a Fernando Romero.<\/p>\n<\/div>\n
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Art\u00edculos Relacionados<\/h3>\n