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En este vídeo tutorial explicamos cómo realizar un mapa bivariado entre las variables de rezago escolar y trabajo infantil a nivel municipal para Colombia, los datos son tomados del Departamento Nacional de Planeación de Colombia.
En el análisis de datos geográficos, a menudo no basta con ver una sola variable en el mapa. A veces, la pregunta real es: ¿Cómo interactúan dos fenómenos en un mismo territorio? Para responder a esto, una de las herramientas más potentes y visualmente atractivas es el Mapa Bivariado. En este post, les explicaré la lógica detrás de un script desarrollado en R para analizar la relación entre el Rezago Escolar y el Trabajo Infantil.
¿Qué es un mapa bivariado?
A diferencia de un mapa de coropletas tradicional (que usa una escala de un solo color), el mapa bivariado utiliza una matriz de colores. Esto nos permite identificar no solo dónde los valores son altos o bajos para una variable, sino dónde se combinan ambas situaciones.
La lógica del proceso
Para lograr este resultado, el flujo de trabajo se divide en tres grandes pilares:
1. Preparación de los datos espaciales
El primer paso consiste en cargar la información base (capas departamentales y bases de datos georeferenciadas). En este punto, es vital definir los límites geográficos (bbox) para que el mapa se centre exactamente en el área de interés, eliminando ruidos visuales innecesarios.
2. Clasificación bivariada (El corazón del mapa)
Aquí es donde ocurre la «magia». Utilizando la librería biscale, los datos se clasifican en grupos (generalmente terciles o cuantiles). El script toma dos variables independientes:
- Eje X: Rezago Escolar.
- Eje Y: Trabajo Infantil.
El resultado es una nueva columna en nuestros datos que combina ambas dimensiones en categorías únicas (por ejemplo: «Bajo-Bajo», «Alto-Bajo», «Alto-Alto»).
3. Composición y Diseño Cartográfico
Un buen mapa debe ser tan informativo como estético. La lógica del diseño incluye:
- Capas de contexto: Se añade un fondo global y los límites departamentales para dar ubicación espacial.
- Simbolización: Se aplica una paleta de colores específica (como DkCyan) que permite diferenciar claramente los cuadrantes de la matriz.
- Elementos técnicos: Se incorporan la flecha de norte, la escala gráfica y etiquetas precisas para que cualquier lector pueda interpretar la escala.
El resultado final: La Leyenda
Lo más importante en un mapa bivariado es su leyenda en forma de diamante. El script no solo genera el mapa, sino que construye una leyenda independiente que se superpone al lienzo principal. Esta matriz nos dice, por ejemplo, que las zonas en los tonos más oscuros son aquellas donde ambos problemas sociales convergen con mayor intensidad.
Conclusión
Visualizar datos de esta manera nos permite identificar patrones críticos de forma inmediata, facilitando la toma de decisiones basada en datos geográficos. R, a través de potentes librerías como terra, sf y ggplot2, sigue siendo la herramienta líder para este tipo de análisis avanzado.
SIG con R 