Introducción

En el dataset ‘./data/wb_bank_data_2019.csv’ tienen información construida por el Banco Mundial acerca de la distribución de la población ocupada según grandes sectores de actividad y categoría ocupacional:

  • SL.AGR.EMPL.ZS.2019: % total de empleo en agricultura: actividades de agricultura, silvicultura, caza y pesca
  • SL.IND.EMPL.ZS.2019: % total de empleo en industria: actividades de minas y canteras, manufacturas, construcción y energía, gas y agua.
  • SL.SERV.EMPL.ZS.2019: % total de empleo en servicios: comprende comercio al por mayor y menor y restaurantes y hoteles, transporte, almacenamiento y comunicaciones, finanzas, seguros, servicios inmobiliarios y a las empresas y servicios personales, sociales y comunales.
  • SL.FAM.WORK.ZS.2019: % total de trabajadores familiares
  • SL.EMP.MPYR.ZS.2019: % total de empleadores
  • SL.EMP.SELF.ZS.2019: % total de independientes (cuenta propia)
  • SL.EMP.WORK.ZS.2019: % total de trabajadores asalariados

1. Carguen los paquetes a utilizar

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2. Carguen el dataset

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3. ¿Qué formato tiene el dataset?

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División del trabajo y desarrollo capitalista

Marx y Engels escribieron en “La ideología alemana”:

La división del trabajo dentro de una nación se traduce, ante todo, en la separación del trabajo industrial y comercial con respecto al trabajo agrícola y, con ello, en la separación de la ciudad y el campo y en la contradicción de los intereses entre una y otro. Su desarrollo ulterior conduce a la separación del trabajo comercial del industrial. (…) Las diferentes fases de desarrollo de la división del trabajo son otras tantas formas distintas de la propiedad; o, dicho en otros términos, cada etapa de la división del trabajo determina también las relaciones de los individuos entre sí, en lo tocante al material, el instrumento y el producto del trabajo…

A partir de “La ideología alemana”, podemos plantear como hipótesis que existe una relación entre el desarrollo capitalista y la división del trabajo. Podemos intentar una primera medición de esta relación a partir de la información del dataset. Para ello, vamos a analizar la relación entre la proporción de población ocupada en la rama agro (SL.AGR.EMPL.ZS.2019) y la proporción de asalariados (SL.EMP.WORK.ZS.2019).

Importante: observar el formato de la tabla e indicar qué transformación (o transformaciones) sería necesaria para poder trabajarla de forma correcta.

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4. ¿Existe una correlación entre ambas variables? ¿Cómo lo podrían evaluar? Describa la relación

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5. Si consideran que tiene sentido, corran una regresión entre ambas variables

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6. Impriman una tabla resumen de la regresión

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7. Interpreten los coeficientes

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8. ¿Qué ajuste tiene la regresión? ¿Qué proporción de la variabilidad de la variable dependiente es capturada por el modelo?

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9. Generen e interpreten un residual plot (gráfico de residuos)

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