Documentación

Cómo se calcularon las brechas por sexo · EIC 2025, Colima

Fecha de publicación

12 de octubre de 2026

1. Datos

La Encuesta Intercensal 2025 (INEGI) se levantó en octubre de 2025 y es representativa hasta nivel municipal. Se usan los microdatos de Colima:

Tabla Una fila por Se usa para
personas06.csv residente indicadores de personas, por sexo
viviendas06.csv vivienda habitada indicadores del hogar, por sexo de la jefatura
migrantes06.csv persona que se fue a otro país (2020–2025) emigración, por sexo

Para validar se usan los datos abiertos de principales resultados de INEGI, que traen cifra y error estándar oficiales. Todo se descarga desde https://www.inegi.org.mx/programas/eic/2025/ con R/01_descargar_inegi.R.

Reglas de limpieza: los códigos de respuesta se leen del diccionario oficial (no a mano); “no especificado” cuenta en el denominador de los porcentajes, como en INEGI; para el ingreso se usa la mediana.

2. Cómo se estima: los factores de expansión

Importante

La EIC entrevista una muestra de viviendas. Cada registro representa a varias viviendas o personas; ese número es el factor de expansión (FACTOR). Toda cifra se calcula ponderando por FACTOR, y los márgenes de error usan la forma en que se seleccionó la muestra (ESTRATO y UPM).

Cómo se seleccionó la muestra. Dentro de cada municipio se forman estratos según el tamaño de la localidad (ESTRATO). En cada estrato se eligieron al azar grupos de viviendas (manzanas o localidades completas, UPM) y se entrevistó a todas las viviendas del grupo. El factor es el inverso de la probabilidad de selección, corregido por las viviendas que no respondieron. Todas las personas de una vivienda tienen el factor de su vivienda.

Reglas que se aplican:

Regla Por qué
Sumar factores, no contar registros Contar registros describe la muestra, no a Colima
Usar el factor de la tabla que corresponde (personas, viviendas o migrantes) Cada tabla tiene su propia unidad
Calcular errores con estratos y UPM Ignorarlos hace ver las cifras más precisas de lo que son
Para un subgrupo (mujeres, un municipio), filtrar después de declarar el diseño Filtrar antes da errores estándar incorrectos

En R (paquete srvyr, R/03_disenio_muestral.R):

disenio <- as_survey_design(personas, ids = UPM, strata = ESTRATO,
                            weights = FACTOR, nest = TRUE)
disenio |> filter(edad >= 12) |> group_by(sexo) |>
  summarise(tasa = survey_mean(pea, vartype = c("se", "ci"), level = 0.90))

Qué se reporta para cada cifra:

  • Estimación ponderada.
  • Intervalo de confianza al 90 % (el mismo nivel que usa INEGI).
  • Coeficiente de variación (CV): menos de 15 % es precisión alta; 15–30 %, moderada; más de 30 %, baja (no se publica sin advertencia).
Tamaño de la muestra en Colima
Tabla Registros Estratos UPM Total expandido
personas 129,603 28 3,945 758,987
viviendas 42,039 28 3,945 253,653
migrantes 1,724 28 1,028 8,331

3. Cómo se mide la brecha por sexo

  • Sexo, no género. La encuesta registra el sexo con dos opciones (hombre, mujer) y no pregunta identidad de género. Usamos el sexo como aproximación porque es la única información disponible.
  • Brecha = mujeres − hombres. En porcentajes se expresa en puntos porcentuales; en edad, ingreso u horas, en sus unidades.
  • Quién se compara: personas por sexo; emigrantes por sexo; viviendas según el sexo de quien encabeza el hogar (jefa o jefe).
  • Margen de error de la brecha: mujeres y hombres vienen de las mismas viviendas, así que sus cifras no son independientes. El error se calcula con svyby() y svycontrast(), que lo toman en cuenta. En medianas (edad, ingreso) se suman las varianzas, lo que da un margen algo más amplio.
  • Hay diferencia solo si el intervalo al 90 % de la brecha no incluye el cero.

El cálculo está en R/04_indicadores.R (función estimar_brecha()).

4. Indicadores por tema

Cada indicador es una fila de R/catalogo_indicadores.R. Para agregar uno, se agrega una fila.

Indicador Brecha
Población
Población en viviendas particulares —
% de mujeres —
Edad mediana (años) Mujeres vs. hombres
% población de 0 a 14 años Mujeres vs. hombres
% población de 65 años y más Mujeres vs. hombres
Razón de dependencia (por cada 100 de 15–64) Mujeres vs. hombres
Índice de envejecimiento (60+ por cada 100 de 0–14) Mujeres vs. hombres
% que se considera indígena Mujeres vs. hombres
% que se considera afrodescendiente Mujeres vs. hombres
Migración y movilidad
% nacida en otra entidad Mujeres vs. hombres
% que en 2020 vivía en otra entidad (5+ años) Mujeres vs. hombres
% que en 2020 vivía en otro país (5+ años) Mujeres vs. hombres
Emigrantes internacionales 2020–2025 —
% de mujeres entre emigrantes internacionales —
% de emigrantes que ya regresaron Mujeres vs. hombres
% de hogares que recibe dinero del extranjero Jefa vs. jefe
% de hogares con desplazamiento forzado por inseguridad Jefa vs. jefe
% de ocupados que trabaja en otro municipio de Colima Mujeres vs. hombres
% de ocupados que trabaja en otra entidad o país Mujeres vs. hombres
% de ocupados que tarda más de 1 hora en llegar al trabajo Mujeres vs. hombres
% que va al trabajo en automóvil Mujeres vs. hombres
% que va al trabajo en transporte público Mujeres vs. hombres
% que va al trabajo caminando Mujeres vs. hombres
% que va al trabajo en motocicleta Mujeres vs. hombres
Salud
% afiliada a servicios de salud Mujeres vs. hombres
% afiliada al IMSS Mujeres vs. hombres
% afiliada al IMSS-Bienestar Mujeres vs. hombres
% que se atiende en servicios privados (incl. farmacia) Mujeres vs. hombres
% que se atiende en consultorio de farmacia Mujeres vs. hombres
% con discapacidad Mujeres vs. hombres
% con algún problema o condición mental Mujeres vs. hombres
Educación
Grado promedio de escolaridad (15+) Mujeres vs. hombres
% analfabeta (15+) Mujeres vs. hombres
% de 15 a 24 años que asiste a la escuela Mujeres vs. hombres
% con educación superior (25+) Mujeres vs. hombres
Trabajo remunerado
Tasa de participación económica (12+) Mujeres vs. hombres
Tasa de desocupación Mujeres vs. hombres
% de ocupados asalariados Mujeres vs. hombres
% de ocupados por cuenta propia Mujeres vs. hombres
% de ocupados sin pago Mujeres vs. hombres
% de asalariados sin servicio médico por su trabajo Mujeres vs. hombres
Ingreso mensual mediano por trabajo (pesos) Mujeres vs. hombres
Ingreso mediano por hora trabajada (pesos) Mujeres vs. hombres
Horas trabajadas a la semana (promedio) Mujeres vs. hombres
Vivienda y hogares
Viviendas particulares habitadas —
Promedio de ocupantes por vivienda Jefa vs. jefe
% de hogares con jefatura femenina —
% de hogares que recibe programas de gobierno Jefa vs. jefe
% de hogares que se quedó sin comida (últimos 3 meses) Jefa vs. jefe
% de viviendas rentadas Jefa vs. jefe
% de viviendas con agua entubada dentro Jefa vs. jefe
% de viviendas con piso de tierra Jefa vs. jefe
% de viviendas con internet Jefa vs. jefe
% de viviendas con computadora/tablet Jefa vs. jefe
% de viviendas con celular Jefa vs. jefe
% de viviendas con computadora e internet Jefa vs. jefe
% de viviendas con automóvil Jefa vs. jefe
% de viviendas con motocicleta Jefa vs. jefe
% de viviendas con refrigerador Jefa vs. jefe
% de viviendas con aire acondicionado Jefa vs. jefe
% de viviendas con panel solar Jefa vs. jefe
% de viviendas con calentador solar Jefa vs. jefe

5. Validación contra INEGI

Antes de interpretar, se comprueba que las cifras coinciden con las publicadas por INEGI (cifra y error estándar), con R/05_validacion.R. Se usa el método con_reemplazo, que reproduce los errores de INEGI (razón cercana a 1); el método fpc_aprox los subestima, sobre todo en municipios.

Resumen de la validación
Método Nivel Indicadores % que coincide Error propio / error INEGI
con_reemplazo Estatal 26 100.00 1.00
con_reemplazo municipio 260 97.31 1.00
fpc_aprox Estatal 26 100.00 0.95
fpc_aprox municipio 260 97.31 0.71

6. Limitaciones

  • Toda cifra tiene margen de error; diferencias de menos de un punto suelen no ser claras.
  • El ingreso lo declara la persona y suele subestimarse.
  • El tema “Trabajo remunerado” se refiere al trabajo para el mercado, formal e informal. La encuesta no mide el trabajo doméstico y de cuidados no remunerado, que hacen sobre todo las mujeres (39.7 horas semanales frente a 18.2 de los hombres; INEGI, 2025), por lo que una menor participación económica no significa que las mujeres trabajen menos.
  • “Sin servicio médico por su trabajo” se aproxima a la informalidad, pero no es la tasa oficial (ENOE).
  • La brecha entre hogares con jefa y con jefe describe hogares, no a cada mujer.
  • No se puede analizar a personas trans o no binarias; para eso está la ENDISEG de INEGI.

7. Cómo reproducir

Rscript run_all.R              # descarga, cálculo, figuras y sitio
Rscript run_all.R --sin-render # solo el cálculo
Paso Script Qué hace
1 01_descargar_inegi.R Descarga los archivos de INEGI
2 02_preparar_datos.R Limpia y recodifica
3 03_disenio_muestral.R Declara el diseño de la muestra
4 04_indicadores.R Estima indicadores y brechas
5 05_validacion.R Compara con INEGI
6 06_figuras.R Genera las gráficas

Referencias