Pirámide de población

1 · Qué es

Dos histogramas horizontales enfrentados: varones a la izquierda, mujeres a la derecha, y la edad en el eje vertical.

2 · Cómo se construye

1. Agrupar la población por edad —quinquenios es lo estándar— y sexo.
2. Calcular el porcentaje sobre la población total, no sobre cada sexo.
3. Dibujar barras horizontales enfrentadas, con la misma escala de los dos lados.

Para comparar dos poblaciones de tamaños distintos, siempre en porcentajes; para dimensionar una sola, pueden ir los valores absolutos.

3 · Las tres formas clásicas

Forma	Estructura	Etapa
Pirámide (triangular)	base ancha, cima angosta	alta natalidad y mortalidad
Campana	base y centro parecidos	transición demográfica
Urna (base angosta)	base más angosta que el centro	natalidad baja, envejecimiento

La población argentina urbana está claramente en la segunda etapa, acercándose a la tercera: la base ya no es más ancha que el tramo central.

4 · Los indicadores que resume

Indicador	Fórmula	Valor en el ejemplo
Proporción de menores de 15	$P_{0-14}/P$	22,2 %
Proporción de 65 y más	$P_{65+}/P$	12,7 %
Índice de envejecimiento	$P_{65+}/P_{0-14} \times 100$	57,1
Razón de dependencia	$(P_{0-14}+P_{65+})/P_{15-64} \times 100$	53,4

5 · La base ya no es la más ancha

Los tres primeros quinquenios de la pirámide argentina urbana:

Grupo	Nacidos alrededor de	% de la población
0 a 4	2021-2026	5,02 %
5 a 9	2016-2021	7,98 %
10 a 14	2011-2016	9,17 %

6 · Los dos lados no son iguales

La razón de masculinidad cambia a lo largo de la pirámide, y eso explica su forma asimétrica:

Grupo de edad	Varones por cada 100 mujeres
0 a 14	105,9
20 a 39	97,4
65 a 79	71,7
80 y más	53,8

Nacen alrededor de 105 varones por cada 100 mujeres y mueren antes, así que la pirámide es más ancha del lado izquierdo abajo y del derecho arriba. La cima de cualquier pirámide es mayoritariamente femenina.

7 · Qué se lee en las irregularidades

Cada muesca de una pirámide es un hecho histórico:

Irregularidad	Causa posible
Entrante en una cohorte	caída de nacimientos: crisis, guerra, epidemia
Saliente	baby boom
Asimetría entre sexos en edades activas	migración selectiva
Menos varones en edades avanzadas	sobremortalidad masculina
Escalones en edades redondas	mala declaración de la edad

El último es un problema de calidad del dato, no demográfico: en poblaciones con baja alfabetización aparecen picos en las edades terminadas en 0 y 5. Se lo llama atracción de dígitos y se mide con el índice de Whipple, que compara cuántas personas declaran una edad terminada en 0 o 5 con cuántas se esperarían si las diez terminaciones fueran igual de frecuentes.

Whipple	Calidad de la declaración
Menos de 105	muy precisa
105 a 110	relativamente precisa
110 a 125	aproximada
125 a 175	mala
Más de 175	muy mala

8 · Errores frecuentes

• Calcular los porcentajes por sexo en vez de sobre el total.
• Perder la primera barra por un corte de edad que deja afuera a los menores de un año.
• Usar escalas distintas en los dos lados.
• Comparar pirámides en valores absolutos entre poblaciones de tamaños distintos.
• Grupos de edad de amplitud desigual sin ajustar el ancho de las barras: es el mismo problema del histograma.
• Invertir el orden de las edades. Los mayores van arriba.
• Leerla como un pronóstico directo. Muestra el punto de partida, no el futuro: eso lo dan las proyecciones.

9 · En el software

# R base
library(pyramid)
pyramid(data.frame(varones, mujeres, edad))

# ggplot2, con el truco de los valores negativos
ggplot(d, aes(x = grupo, y = ifelse(sexo == "Varón", -pct, pct),
              fill = sexo)) +
  geom_col() + coord_flip() +
  scale_y_continuous(labels = abs)

# Índice de Whipple, entre 23 y 62 años
s <- edad[edad >= 23 & edad <= 62]
sum(s %% 5 == 0) / (length(s) / 5) * 100

# Python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.barh(grupos, -varones)
plt.barh(grupos, mujeres)

Excel:    barras apiladas horizontales, con los valores de un sexo
          en negativo y formato personalizado 0,0";"0,0

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