Cómo analizar la ENVIPE en Stata

De acuerdo con el INEGI, a nivel nacional 73% percibe a su estado como “inseguro”, pero si uno analiza la base de datos, la cifra es 68%.¿Por qué existen esas diferencias?

[También revisa Cómo analizar la ENVIPE en R]
La Encuesta Nacional de Victimización y Percepción sobre Seguridad Pública (ENVIPE) del INEGI es una fuente de datos muy valiosa para los expertos en seguridad pública. Sin embargo, es común que al analizar la base de datos de la encuesta, algunos no puedan replicar los resultados que proporciona el INEGI. Por poner un ejemplo, de acuerdo a los tabulados del INEGI, a nivel nacional 24.5% de los individuos percibe a su estado como “seguro” y 73.2% como “inseguro”; pero si uno realiza un tabulado directamente de la base de datos, los porcentajes son 29.3% y 68%, respectivamente.¿Por qué existe esa discrepancia?

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Cómo analizar la ENVIPE en R

De acuerdo con el INEGI, a nivel nacional 73% percibe a su estado como “inseguro”, pero si uno analiza la base de datos, la cifra es 68%.¿Por qué existen esas diferencias?

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La Encuesta Nacional de Victimización y Percepción sobre Seguridad Pública (ENVIPE) del INEGI es una fuente de datos muy valiosa para los expertos en seguridad pública. Sin embargo, es común que al analizar la base de datos de la encuesta, algunos no puedan replicar los resultados que proporciona el INEGI. Por poner un ejemplo, de acuerdo a los tabulados del INEGI, a nivel nacional 24.5% de los individuos percibe a su estado como “seguro” y 73.2% como “inseguro”; pero si uno realiza un tabulado directamente de la base de datos, los porcentajes son 29.3% y 68%, respectivamente.¿Por qué existe esa discrepancia?

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¿La cifra negra de secuestro puede estar sobre-estimada?

El pasado domingo 12 de enero El Universal publicó un texto que escribí sobre las encuestas de victimización del INEGI y la cifra negra del secuestro. El texto está disponible en este link.

Una de las ideas centrales del artículo es que las encuestas de victimización del INEGI arrojan un número de secuestros en nuestro país que es muy superior a las estimaciones más radicales de algunos expertos y organizaciones de la sociedad civil. ¿Por qué? Continue reading

¿Qué explica (y qué no) la selección de los municipios en la Cruzada contra el Hambre?

ranking

Ranking de municipios según el número y porcentaje de población en pobreza extrema y alimentaria. Fuente: A partir de datos del Coneval.

¿Cómo podemos explicar la selección de los 400 municipios en la Cruzada Nacional contra el Hambre (CNCH)? Hace unas semanas presenté en este post la gráfica que aparece a la izquierda. Los ejes ubican a los municipios de acuerdo a su “ranking“ del número y porcentaje de personas en pobreza extrema y alimentaria. Los puntos rojos representan a los municipios que forman parte de la CNCH y las líneas puntedas indican la posición 400 del ranking para cada eje. La gráfica me pareció adecuada porque el decreto que establece la CNCH dice que la selección de los municipios se hizo “con base en la incidencia de pobreza extrema, así como en el número de personas en esta condición y personas con carencia de acceso a la alimentación”.

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