Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica

Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica

Los mapas estadísticos son representaciones temáticas para la graficación de datos estadística a partir de unidades administrativas. Para la representación de mapas, existe una amplia gama de software, en general de alto costo y pocos con licencia de uso libre para la representación. R es un softwar...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bonilla Carrión, Roger Enrique, Méndez Montero, Nelson Martín
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica 2023
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/intersedes/article/view/54009
id INTERSEDES54009
record_format ojs
institution Universidad de Costa Rica
collection InterSedes
language spa
format Online
author Bonilla Carrión, Roger Enrique
Méndez Montero, Nelson Martín
spellingShingle Bonilla Carrión, Roger Enrique
Méndez Montero, Nelson Martín
Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
author_facet Bonilla Carrión, Roger Enrique
Méndez Montero, Nelson Martín
author_sort Bonilla Carrión, Roger Enrique
description Los mapas estadísticos son representaciones temáticas para la graficación de datos estadística a partir de unidades administrativas. Para la representación de mapas, existe una amplia gama de software, en general de alto costo y pocos con licencia de uso libre para la representación. R es un software libre para estadística computacional y para graficación, disponible para la investigación. El objetivo del artículo es presentar una rutina para la graficación de mapas estadísticos utilizando R y sus diferentes librerías, mediante el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal (IDH). Se utilizó R y las librerías ggplot2, ggspatial, sf, rgdal, plyr, ggrepel y readxl. El mapa base se obtuvo de un mapa vectorial en formato GeoJSON y la información a nivel de cantones se obtuvo de una hoja electrónica Excel, con información del Atlas de Desarrollo Humano Cantonal, 2021. Se integró la información del mapa vectorial con el Excel y se hizo la representación gráfica en R. En el mapa generado, los cantones de Santa Ana, Escazú y Belén tienen los valores de IDH más altos de forma general, los cantones de Heredia son los que poseen los valores más altos en conjunto. El cantón de Matina en la provincia de Limón posee el IDH más bajo del país. El mapa resultante en R es un gráfico de alta resolución que puede ser exportado a los formatos gráficos más populares JPG, TIFF, PNG, BMP, siendo así R una alternativa de software libre para generar mapas estadísticos de alta resolución.
title Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
title_short Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
title_full Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
title_fullStr Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
title_full_unstemmed Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica
title_sort creación de mapas estadísticos en r: el caso del índice de desarrollo humano cantonal para costa rica
title_alt Creation of Statistical Maps in R: the case of the Cantonal Human Development Index for Costa Rica
publisher Universidad de Costa Rica
publishDate 2023
url https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/intersedes/article/view/54009
work_keys_str_mv AT bonillacarrionrogerenrique creationofstatisticalmapsinrthecaseofthecantonalhumandevelopmentindexforcostarica
AT mendezmonteronelsonmartin creationofstatisticalmapsinrthecaseofthecantonalhumandevelopmentindexforcostarica
AT bonillacarrionrogerenrique creaciondemapasestadisticosenrelcasodelindicededesarrollohumanocantonalparacostarica
AT mendezmonteronelsonmartin creaciondemapasestadisticosenrelcasodelindicededesarrollohumanocantonalparacostarica
_version_ 1810112683510333440
spelling INTERSEDES540092023-06-30T23:09:19Z Creation of Statistical Maps in R: the case of the Cantonal Human Development Index for Costa Rica Creación de Mapas Estadísticos en R: el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal para Costa Rica Bonilla Carrión, Roger Enrique Méndez Montero, Nelson Martín scientific statistics demographic statistics statistical maps geography graph estadísticas científicas estadísticas demográficas mapas estadísticos geografía gráfico Mapas estadísticos Statistical maps are thematic representations for the graphing of statistical information from administrative units. For the representation of maps, there is a wide range of software, generally high cost and few free software for representation. R is free computational statistical and graphing software available for research. The objective of the article is to present a routine for the graphing of statistical maps using R and its different libraries, through the case of the Cantonal Human Development Index (HDI). R and the ggplot2, ggspatial, sf, rgdal, plyr, ggrepel and readxl libraries were obtained. The base map was obtained from a vector map in GeoJSON format and the information at the canton level was obtained from an EXCEL spreadsheet, with information from the Cantonal Human Development Atlas, 2021. The vector map information was integrated with EXCEL and did the graphical representation in R. In the generated map, the cantons of Santa Ana, Escazú and Belén have the highest HDI values among all the cantons and, in general, the cantons of Heredia are the ones with the highest values as a whole. The canton of Matina in the province of Limón has the lowest HDI in the country. The resulting map in R is a high-resolution graph that can be exported to the most popular graphic formats JPG, TIFF, PNG, BMP, thus being R a free software alternative to generate high resolution statistical maps. Los mapas estadísticos son representaciones temáticas para la graficación de datos estadística a partir de unidades administrativas. Para la representación de mapas, existe una amplia gama de software, en general de alto costo y pocos con licencia de uso libre para la representación. R es un software libre para estadística computacional y para graficación, disponible para la investigación. El objetivo del artículo es presentar una rutina para la graficación de mapas estadísticos utilizando R y sus diferentes librerías, mediante el caso del Índice de Desarrollo Humano Cantonal (IDH). Se utilizó R y las librerías ggplot2, ggspatial, sf, rgdal, plyr, ggrepel y readxl. El mapa base se obtuvo de un mapa vectorial en formato GeoJSON y la información a nivel de cantones se obtuvo de una hoja electrónica Excel, con información del Atlas de Desarrollo Humano Cantonal, 2021. Se integró la información del mapa vectorial con el Excel y se hizo la representación gráfica en R. En el mapa generado, los cantones de Santa Ana, Escazú y Belén tienen los valores de IDH más altos de forma general, los cantones de Heredia son los que poseen los valores más altos en conjunto. El cantón de Matina en la provincia de Limón posee el IDH más bajo del país. El mapa resultante en R es un gráfico de alta resolución que puede ser exportado a los formatos gráficos más populares JPG, TIFF, PNG, BMP, siendo así R una alternativa de software libre para generar mapas estadísticos de alta resolución. Universidad de Costa Rica 2023-05-16 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/html https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/intersedes/article/view/54009 10.15517/isucr.v24i50.54009 InterSedes; Vol. 24 No. 50 (2023): Volumen XXIV, Número 50, Julio-Diciembre (2023) ; 405-422 InterSedes; Vol. 24 Núm. 50 (2023): Volumen XXIV, Número 50, Julio-Diciembre (2023) ; 405-422 InterSedes; v. 24 n. 50 (2023): Volumen XXIV, Número 50, Julio-Diciembre (2023) ; 405-422 Intersedes; Vol. 24 N.º 50 (2023): Volumen XXIV, Número 50, Julio-Diciembre (2023) ; 405-422 2215-2458 1409-4746 10.15517/isucr.v24i50 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/intersedes/article/view/54009/56396 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/intersedes/article/view/54009/56397 Derechos de autor 2023 Roger Enrique Bonilla Carrión, Nelson Martín Méndez Montero https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cr/

Ejemplares similares