Código para gráfico en https://twitter.com/jsajuria/status/1126479830793506820

control_identidad.R

library(texreg)
library(haven)
library(hrbrthemes)
library(ggrepel)

dat <- read_csv("controles_comunas.csv") ## Pueden bajar el archivo en el Gist 

mod1 <- lm(controles ~ poly(poblacion,1) + poly(pobreza,2), dat)
screenreg(mod1)


p1 <- ggplot(dat, aes(x = poblacion, y = controles, color = Tipo)) +
  geom_point(aes(size = pobreza), alpha = 0.7) +
  scale_x_continuous("Población (Censo 2017)", breaks = c(0, 250000, 500000), limits = c(0,600000)) +
  scale_y_continuous("Controles de Identidad") +
  geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, colour = "#636363", lty = 2) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, colour = "#feb24c", lty = 2, lwd = 1) +
  geom_text_repel(data = dat,
                  aes(label = comuna), force = 2) + 
  theme_minimal() +
  theme_ipsum_rc() +
  labs(title = "Relación entre población y controles de identidad",
       caption = "Fuentes: La Tercera; Censo 2017; Observatorio MDS \n Gráfico: @jsajuria" ,
       size="Pobreza \ncomunal (%)")

p1

dat$ratio <- dat$controles/dat$poblacion


p2 <- ggplot(dat, aes(x = reorder(comuna, ratio), y=ratio, fill = Tipo)) + 
  geom_bar(stat = "identity") + 
  scale_x_discrete("Comunas") +
  scale_y_continuous("Ratio Controles identidad/Población") +
  theme_minimal() + 
  theme_ipsum_rc() +
  coord_flip() + 
  labs(title = "Ranking de comunas por ratio entre controles de identidad y población",
       caption = "Fuentes: La Tercera; Censo 2017; Observatorio MDS \n Gráfico: @jsajuria",
       fill = "Tipo de Comuna"
       )
p2

controles_comunas.csv

controles_comunas_2.csv