Caso con datos reales
Tasas, estructura por edad y una comparación que se da vuelta
Mortalidad infantil por provincia según el DEIS y una estandarización directa con la EPH donde el aglomerado con más desocupación deja de serlo.
Dos fuentes, cada una para lo que puede
Este caso usa dos fuentes públicas distintas, y esa elección es parte de lo que enseña:
- DEIS (Ministerio de Salud): tasas de natalidad y mortalidad infantil por provincia, calculadas por el propio organismo.
- EPH (INDEC): estructura por edad e indicadores del mercado de trabajo.
La mortalidad infantil por provincia
Tasa por cada 1.000 nacidos vivos, 2024:
| Provincia | TMI | |
|---|---|---|
| Las más bajas | CABA | 4,9 |
| Chubut | 5,3 | |
| Tierra del Fuego | 5,6 | |
| Referencia | Argentina | 8,5 |
| Catamarca | 8,0 | |
| Las más altas | La Rioja | 11,7 |
| Chaco | 11,8 | |
| Corrientes | 14,0 |
La serie, que es lo que más dice
| Año | Argentina | Catamarca |
|---|---|---|
| 1990 | 25,6 | 34,6 |
| 2000 | 16,6 | 21,0 |
| 2010 | 11,9 | 15,4 |
| 2020 | 8,4 | 9,7 |
| 2024 | 8,5 | 8,0 |
Catamarca pasó de 34,6 a 8,0 por mil en 34 años: una caída del 77 %. Y en el camino cruzó por debajo del promedio nacional.
De qué está hecha la mortalidad general
Defunciones registradas en 2023: 353.428.
| De 65 años y más | 74,6 % |
| Menores de 1 año | 3.689 |
Tres de cada cuatro defunciones ocurren después de los 65. Por eso comparar mortalidad bruta entre poblaciones con distinta estructura etaria no tiene sentido, y hace falta estandarizar.
La pirámide de población
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Menores de 15 años | 21,6 % |
| 65 años y más | 12,8 % |
| Índice de envejecimiento | 59,1 |
| Razón de dependencia | 52,3 |
Hay 59 adultos mayores por cada 100 menores de 15, y 52 personas en edades dependientes por cada 100 en edad activa.
La estandarización, donde el ranking se da vuelta
Tasa de desocupación abierta en los 12 aglomerados más grandes, cruda y estandarizada por estructura de edad:
| Aglomerado | Cruda | Estandarizada | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Gran Resistencia | 9,69 % | 8,70 % | −0,99 pp |
| Partidos del GBA | 9,68 % | 9,53 % | −0,15 |
| Mar del Plata - Batán | 9,31 % | 9,81 % | +0,50 |
| Gran Córdoba | 8,81 % | 8,58 % | −0,22 |
| Gran Rosario | 8,23 % | 8,31 % | +0,08 |
| Gran La Plata | 7,85 % | 7,74 % | −0,11 |
| Gran Mendoza | 7,32 % | 7,34 % | +0,02 |
| Gran Tucumán - Tafí Viejo | 7,07 % | 7,09 % | +0,03 |
| Gran Santa Fe | 6,49 % | 6,83 % | +0,34 |
| Salta | 5,37 % | 5,14 % | −0,23 |
| CABA | 4,78 % | 5,46 % | +0,68 |
| Gran San Juan | 3,08 % | 3,06 % | −0,02 |
La estandarización responde la pregunta correcta: ¿cuál tendría más desocupación si todos tuvieran la misma composición etaria?
CABA se mueve en el otro sentido —de 4,78 % a 5,46 %— porque su población es más envejecida: al darle el peso de una estructura promedio, su tasa sube.
El mercado de trabajo
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Tasa de actividad | 48,9 % |
| Tasa de empleo | 45,1 % |
| Tasa de desocupación | 7,8 % |
La desigualdad de ingresos
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Coeficiente de Gini | 0,416 |
| Participación del decil 1 | 1,32 % |
| Participación del decil 10 | 30,30 % |
| Razón decil 10 / decil 1 | 22,9 |
El 10 % que más gana concentra el 30 % de la masa de ingresos; el 10 % que menos gana, el 1,3 %. La brecha entre los extremos es de casi 23 veces.
Reproducirlo
# R — la estandarización directa, en cuatro líneas
tasas <- d |> group_by(aglomerado, grupo_edad) |>
summarise(tasa = weighted.mean(desocupado, PONDERA))
ref <- d |> group_by(grupo_edad) |>
summarise(peso = sum(PONDERA)) |> mutate(peso = peso / sum(peso))
tasas |> left_join(ref) |> group_by(aglomerado) |>
summarise(estandarizada = sum(tasa * peso))# Python
import pandas as pd
tasas = d.groupby(['aglomerado', 'grupo']).apply(
lambda g: (g.desocupado * g.PONDERA).sum() / g.PONDERA.sum())
ref = d.groupby('grupo').PONDERA.sum()
ref = ref / ref.sum()
(tasas.unstack() * ref).sum(axis=1)El script completo es datos/demografia/preparar-tasas-m05.py.