Ricerca scientifica in ambito sociale/Statistiche sulle donne in paesi con reddito medio basso
Lo studio https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9684414 dal titolo "LivWell: a sub-national Dataset on the Living Conditions of Women and their Well-being for 52 Countries - PMC" descrive LivWell, un set di dati globale e longitudinale che esamina le condizioni di vita e il benessere delle donne a livello subnazionale in 52 paesi con reddito medio-basso dal 1990 al 2019. Il dataset combina dati provenienti dai Demographic and Health Surveys (DHS) con informazioni su condizioni climatiche e socio-economiche regionali. E' possibile scaricare il dataset da Zenodo qui: https://zenodo.org/records/7277104 .
Belmin C, Hoffmann R, Elkasabi M, Pichler PP. LivWell: a sub-national Dataset on the Living Conditions of Women and their Well-being for 52 Countries. Sci Data. 2022 Nov 22;9(1):719. doi: 10.1038/s41597-022-01824-2. PMID: 36418857; PMCID: PMC9684414.
Caricamento dati
[modifica | modifica sorgente]I dati vengono analizzati in base all'ultimo anno disponibile per paese:
library(dplyr)
livwell <- read.csv("livwell.csv")
df<-livwell %>%
group_by(country_name,country_code) %>%
summarise(year=max(year))
df <- merge(df,livwell, by.x=c("country_name","country_code","year"))
Lavoro delle donne
[modifica | modifica sorgente]Si notano paesi con una elevata prevalenza di lavoratrici non pagate. In contesti di povertà e insicurezza economica, le donne potrebbero essere più vulnerabili a forme di lavoro non retribuito per contribuire al sostentamento familiare. Nei paesi a basso reddito, una parte significativa della popolazione femminile lavora nel settore agricolo, spesso in aziende familiari dove il lavoro non è formalmente retribuito.
df1<-df %>%
group_by(country_name) %>%
summarise(lavoratrici=mean(WK_working12_p),lavoratrici_pagate=lavoratrici*mean(WK_working_paid_p, na.rm=T)/100, lavoratrici_non_pagate=lavoratrici-lavoratrici_pagate) %>%
arrange(desc(lavoratrici))
df1 <- df1[-which(is.na(df1$lavoratrici_pagate)),]
df2<-df1 %>%
select(country_name,lavoratrici_non_pagate) %>%
arrange(desc(lavoratrici_non_pagate))
df2 <- data.frame(country_name=df2$country_name,lavoratrici_non_pagate=paste(round(df2$lavoratrici_non_pagate,2),"%"))
df2
country_name lavoratrici_non_pagate 1 Nepal 73.21 % 2 Madagascar 64.63 % 3 Rwanda 57.09 % 4 Burundi 53.88 % 5 Burkina Faso 52.89 % 6 Malawi 43.69 % 7 Congo Democratic Republic 41.24 % 8 Uganda 40.43 % 9 Sierra Leone 40.41 % 10 Guinea 37.84 % 11 Cote d'Ivoire 36.92 % 12 Ghana 34.09 % 13 Cameroon 32.29 % 14 Tanzania 30.23 % 15 Liberia 30.06 % 16 Haiti 29.02 % 17 Benin 28.31 % 18 Mozambique 25.09 % 19 Peru 23.64 % 20 Togo 23.49 % 21 Ethiopia 22.66 % 22 Nigeria 21.75 % 23 Zambia 21.14 % 24 Timor-Leste 20.5 % 25 Mali 19.15 % 26 Senegal 19.03 % 27 Indonesia 18.2 % 28 India 17.92 % 29 Bolivia 16.46 % 30 Philippines 14.8 % 31 Cambodia 13.62 % 32 Bangladesh 13.56 % 33 Gabon 11.94 % 34 Honduras 11.22 % 35 Zimbabwe 11.08 % 36 Armenia 10.84 % 37 Lesotho 8.39 % 38 Niger 6.27 % 39 Colombia 5.92 % 40 Nicaragua 5.89 % 41 Morocco 5.39 % 42 Namibia 5.36 % 43 Tajikistan 4.94 % 44 Guatemala 4.32 % 45 Pakistan 3.76 % 46 Egypt 2.59 % 47 South Africa 2.08 % 48 Maldives 1.44 %
Istruzione
[modifica | modifica sorgente]df1 <- df[-which(is.na(df$ED_attainment_no_educ_p)),]
df2<-df1 %>%
group_by(country_name) %>%
summarise(donne_senza_istruzione=mean(ED_attainment_no_educ_p)) %>%
arrange(desc(donne_senza_istruzione))
df2 <- data.frame(country_name=df2$country_name,donne_senza_istruzione=paste(round(df2$donne_senza_istruzione,2),"%"))
df2
country_name donne_senza_istruzione 1 Burkina Faso 77.49 % 2 Niger 75.2 % 3 Guinea 71.14 % 4 Mali 68.66 % 5 Cote d'Ivoire 60.28 % 6 Benin 54.2 % 7 Nepal 53.7 % 8 Morocco 51.35 % 9 Senegal 48.24 % 10 Sierra Leone 44.6 % 11 Ethiopia 44.32 % 12 Pakistan 39.61 % 13 Liberia 38.92 % 14 Togo 35.88 % 15 India 31.6 % 16 Burundi 31.09 % 17 Mozambique 29.75 % 18 Nigeria 28.58 % 19 Ghana 25.28 % 20 Timor-Leste 24.62 % 21 Madagascar 21.4 % 22 Nicaragua 18.1 % 23 Congo Democratic Republic 16.03 % 24 Egypt 15.9 % 25 Guatemala 15.3 % 26 Cambodia 14.87 % 27 Tanzania 14.83 % 28 Haiti 14.05 % 29 Cameroon 13.7 % 30 Bangladesh 12.88 % 31 Rwanda 11.58 % 32 Uganda 10.3 % 33 Malawi 10.11 % 34 Turkey 9.19 % 35 Zambia 7.89 % 36 Namibia 6.42 % 37 Vietnam 5.67 % 38 Bolivia 5.12 % 39 Maldives 5 % 40 Honduras 4.98 % 41 Gabon 4.03 % 42 Peru 3.05 % 43 Indonesia 2.17 % 44 Jordan 1.89 % 45 South Africa 1.73 % 46 Tajikistan 1.57 % 47 Colombia 1.41 % 48 Lesotho 1.37 % 49 Zimbabwe 1.25 % 50 Philippines 1.16 % 51 Armenia 0.1 %
Violenza fisica o sessuale dal partner
[modifica | modifica sorgente]df1 <- df[-which(is.na(df$DV_phys_or_sex_partner_p)),]
df2<-df1 %>%
group_by(country_name) %>%
summarise(violenza_fisica_o_sessuale_dal_partner=mean(DV_phys_or_sex_partner_p)) %>%
arrange(desc(violenza_fisica_o_sessuale_dal_partner))
df2 <- data.frame(country_name=df2$country_name,violenza_fisica_o_sessuale_dal_partner=paste(round(df2$violenza_fisica_o_sessuale_dal_partner,2),"%"))
df2
country_name violenza_fisica_o_sessuale_dal_partner 1 Gabon 50.3 % 2 Sierra Leone 49.8 % 3 Congo Democratic Republic 49.78 % 4 Uganda 47.12 % 5 Burundi 42.98 % 6 Timor-Leste 39.88 % 7 Peru 38.83 % 8 Zambia 38.58 % 9 Malawi 35.34 % 10 Rwanda 34.43 % 11 Colombia 34.06 % 12 Zimbabwe 33.54 % 13 Mali 33.42 % 14 Tanzania 33.31 % 15 Cameroon 33.03 % 16 Mozambique 33 % 17 India 30.28 % 18 Nigeria 24.58 % 19 Namibia 24.56 % 20 Cote d'Ivoire 24.03 % 21 Togo 23.83 % 22 Ethiopia 22.35 % 23 Benin 22.21 % 24 Tajikistan 22 % 25 Haiti 20.44 % 26 Honduras 20.21 % 27 Pakistan 20.02 % 28 South Africa 18.22 % 29 Egypt 17.91 % 30 Cambodia 17.75 % 31 Guatemala 17.11 % 32 Senegal 14.49 % 33 Maldives 13.72 % 34 Philippines 13.3 % 35 Burkina Faso 11.68 % 36 Jordan 9.41 % 37 Armenia 9.18 %