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ASE_Relabeling_NewVar_V8.R
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library(dplyr)
library(readxl)
library(labelled)
library(haven)
ForLabels <- read_excel("ASE_OG.xls", sheet = "Base")
ASE <- read_excel("ASE_OG.xls", sheet = "Base", skip = 2)
ForLabels <- ForLabels[c(1,2),]
first_row_vector = as.character(ForLabels[1, ])
#Crear variable combinada de preguntas 40 y 43 sobre NIVEL EDUCATIVO
ASE$premergeNEusted <- ASE$P189_1 #41 nivel educativo ENTREVISTADO
ASE$premergeNEusted[ASE$P191_1 == 3 | ASE$P191_1 == 8 | ASE$P191_1 == 9 ] <- NA
ASE$premergeNEotro <- ASE$P192_1 #44 nivel educativo de la persona que mas aporta (OTRO)
ASE$premergeNEotro[ASE$P191_1 == 1 | ASE$P191_1 == 2] <- NA
ASE$NE_1 <- rowSums(ASE[,c("premergeNEusted", "premergeNEotro")], na.rm=TRUE) #nivel educativo MERGE
#Crear variable combinada de preguntas 41 y 44 sobre SEGUROS DE SALUD
ASE$premergeSSusted <- ASE$P190_1 #41 seguro salud usted
ASE$premergeSSusted[ASE$P191_1 == 3 | ASE$P191_1 == 8 | ASE$P191_1 == 9 ] <- NA
ASE$premergeSSotro <- ASE$P193_1 #44 seguro de salud de la persona que mas aporta (otro)
ASE$premergeSSotro[ASE$P191_1 == 1 | ASE$P191_1 == 2] <- NA
ASE$SS_1 <- rowSums(ASE[,c("premergeSSusted", "premergeSSotro")], na.rm=TRUE) #seguro de salud MERGE
#Eliminar variables mergeadas creadas (4 en total, nos quedamos con las dos generales)
ASE <- ASE[-c(232,233,235,236)]
ASE_1<-
ASE %>%
mutate(
#Se selecciona las variables de cruce
#1.SEXO
sexo = case_when(
P10_1 == 1 ~ "Hombre",
TRUE ~ "Mujer"),
#2.EDAD
edad = case_when(
P11_1 < 30 ~ "18-29",
P11_1 >= 30 & P11_1 < 45 ~ "30-44",
TRUE ~ "45-70"),
#3.Lima y Regiones
# #2 casos vacíos
#norte:CAJAMARCA,LAMBAYEQUE,PIURA,LA LIBERTAD, NORTE =5
#centro: ANCASH, JUNIN, HUANUCO, HUANCAVELICA, AYACUCHO, ICA =6
#sur: AREQUIPA, TACNA, CUSCO, SUR, PUNO = 4
#oriente: LORETO, UCAYALI, SAN MARTIN =3
#Lima metropolitana: LIMA, CALLAO = 2
region = P215_1,
aregion = factor(case_when(
region == "CAJAMARCA" | region == "LAMBAYEQUE" | region == "PIURA" | region == "LA LIBERTAD" | region == "NORTE" ~ "Norte",
region == "AREQUIPA" | region == "TACNA" | region == "CUSCO" | region == "SUR" | region == "PUNO" ~ "Sur",
region == "ANCASH" | region == "JUNIN" | region == "HUANUCO" | region == "HUANCAVELICA" | region == "AYACUCHO" | region == "ICA" ~ "Centro",
region == "LORETO" | region == "UCAYALI" | region == "SAN MARTIN" ~ "Oriente",
region == "LIMA" | region == "CALLAO" ~ "Lima/ Callao",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c ("Norte", "Sur", "Centro", "Oriente", "Lima/ Callao")),
#4.Grado educativo
#4.1. 189 -> encuestado
educa1 = factor(case_when(
P189_1 == 1 | P189_1 == 2 | P189_1 == 3 | P189_1 == 4 ~ "Primaria o menor",
P189_1 == 5 | P189_1 == 6 ~ "Secundaria",
P189_1 == 7 | P189_1 == 8 | P189_1 == 9 | P189_1 == 10 ~ "Superior técnica/ Universitaria",
P189_1 == 11 ~ "Posgrado",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Primaria o menor", "Secundaria", "Superior técnica/ Universitaria", "Posgrado", "NS/NR")),
#4.2. 192 -> educa2 persona que oporta más ingresos pasará a ser NE_1que se creó arriba - preguntas 40 y 43)
#educa2a -> etiquetas agrupadas sobre NE
#educa2 = as.numeric(P192_1),
educa2a = case_when(
NE_1== 1 ~ "Sin nivel",
NE_1== 2 ~ "Inicial",
NE_1== 3 | NE_1== 4 ~ "Primaria",
NE_1== 5 | NE_1== 6 ~ "Secundaria",
NE_1== 7 | NE_1== 8 ~ "Superior técnica",
NE_1== 9 | NE_1== 10 ~ "Superior universitaria",
NE_1== 11 ~ "Posgrado",
TRUE ~ "NS/NR"
),
n1 = case_when(
NE_1== 1 ~ 0,
NE_1>1 & NE_1<= 5 ~ 2,
NE_1== 6 ~ 3,
NE_1== 7 ~ 4,
NE_1== 8 ~ 5,
NE_1== 9 ~ 7,
NE_1== 10 ~ 9,
NE_1== 11 ~ 10,
TRUE ~ 0
),
#5.Mención de acoso político
#99
map = as.numeric(ASE$P99_1),
mape = factor(case_when(
map == 1 ~ "Un político hombre",
map == 2 ~ "Un político mujer",
map == 3 ~ "Ambos por igual",
map == 4 ~ "A ninguno",
TRUE ~ "NS/NR"
),
levels = c("Un político hombre", "Un político mujer", "Ambos por igual", "A ninguno", "NS/NR")),
#NSE
#N1: educa2p persona que oporta + ingresos #educa2p
#N2: Para obtener el puntaje de N2 se deben sumar los puntajes asignados a
#los artefactos o servicios con los que cuenta el hogar la persona encuestada. #n2
#P194_1 P195_1 P196_1 P197_1 P198_1 P199_1
art1 = case_when(as.numeric(P194_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
art2 = case_when(as.numeric(P195_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
art3 = case_when(as.numeric(P196_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
art4 = case_when(as.numeric(P197_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
art5 = case_when(as.numeric(P198_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
art6 = case_when(as.numeric(P199_1) == 1~ 3.5,TRUE~0),
n2 = rowSums(across(c(art1, art2, art3, art4, art5, art6))),
#N3: material predominante de los pisos #n3
mpp = as.numeric(P188_1),
#aca antes habia un error, mezclaban con educa2
n3 = case_when(mpp == 1 ~ 9,
mpp == 2 ~ 7,
mpp == 3 ~ 6,
mpp == 4 ~ 3,
mpp == 5 ~ 0,
TRUE ~ 0),
#N4: n°habitaciones / n°personas que viven en el hogar
#n4 -> 35/#36
# hxm = P35_1/P36_1, #por que dividía estas variables?
hxm = P184_1/P185_1,
n4 = case_when(
hxm >= 1 ~ 5,
hxm < 1 & hxm >= 0.75 ~ 4,
hxm < 0.75 & hxm >=0.5 ~ 3,
hxm < 0.5 & hxm >=0.25 ~ 2,
hxm < 0.25 & hxm > 0 ~ 1,
TRUE ~ 0),
#n5: seguros de salud del jh (sea el entrevistado u otro)
#ss= as.numeric(P193_1), <- pasará a ser SS_1que se creó arriba - preguntas 41 y 44
n5 = case_when(
SS_1== 1 ~ 1,
SS_1== 2 ~ 2,
SS_1== 3 ~ 2,
SS_1== 4 ~ 3,
SS_1== 5 ~ 3,
SS_1== 6 ~ 4,
SS_1== 7 ~ 5,
TRUE ~ 0),
###NSE##
nsep = rowSums(across(c(n1, n2, n3, n4, n5))),
nse = case_when(
nsep < 10 ~ "NSE E",
nsep >= 10 & nsep < 22 ~ "NSE D",
nsep >= 22 & nsep < 26 ~ "NSE C2",
nsep >= 26 & nsep < 36 ~ "NSE C1",
nsep >= 36 & nsep < 41 ~ "NSE B2",
nsep >= 41 & nsep < 46 ~ "NSE B1",
nsep >= 46 & nsep < 49 ~ "NSE A2",
nsep >= 49 & nsep <= 50 ~ "NSE A1",
TRUE ~ "NS/NR"),
nse2 = case_when(
nsep < 22 ~ "D/E",
nsep >= 22 & nsep < 36 ~ "C",
nsep >= 36 & nsep <= 50 ~ "A/B",
TRUE ~ "NS/NR"),
) %>%
#RENOMBRANDO VARIABLES
sjlabelled::var_labels(
sexo = "Sexo",
edad = "Edad",
aregion = "Lima y regiones",
region = "Copia de P215_1",
educa1 = "Nivel Educativo Agregado del Encuestado",
educa2a = "Nivel Educativo Agregado de quién aporta más (Encuestado u Otro miembro)",
map = "Variable P99_1 numérica (acoso politico)",
mape = "Mención de acoso político",
nsep = "Suma de los Puntajes N",
nse = "Nivel socio-económico",
nse2 = "Nivel socio-económico agregado",
n1 = "Puntaje 1: Nivel Educativo de quién aporta más (entrevistado u otro miembro)",
art1 = "Cálculo n2 - Cuenta con computadora o laptop en funcionamiento",
art2 = "Cálculo n2 - Cuenta con Refrigeradora/congeladora en funcionamiento",
art3 = "Cálculo n2 - Cuenta con Lavadora en funcionamiento",
art4 = "Cálculo n2 - Cuenta con Horno Microondas en funcionamiento",
art5 = "Cálculo n2 - Cuenta con Teléfono fijo en funcionamiento",
art6 = "Cálculo n2 - Cuenta con Conexión a Internet",
n2 = "Puntaje 2: Artefactos con los que cuenta el hogar",
mpp = "Varible P188_1 numérica (material de pisos)",
n3 = "Puntaje 3: Material predominante de pisos",
hxm = "Cálculo n4 (habitaciones/personas que viven en el hogar)",
n4 = "Puntaje 4: Habitaciones",
n5 = "Puntaje 5: Seguro de Salud del Jefe del Hogar",
NE_1 = "Nivel Educativo No Agregado de quién aporta más (entrevistado u otro miembro)",
SS_1 = "Seguro de Salud de quién aporta más (entrevistado u otro miembro)"
) %>%
mutate(
#ETIQUETAMIENTO Y ORDENAMIENTO DE NIVELES DE VARIABLES
across(c(P10_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Hombre",
. == 2 ~ "Mujer",
TRUE ~ "NS/NR"))),
across(c(P12_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Muy interesado/a",
. == 2 ~ "Interesado/a",
. == 3 ~ "Poco interesado/a",
. == 4 ~ "Nada interesado/a",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Muy interesado/a", "Interesado/a", "Poco interesado/a", "Nada interesado/a","NS/NR"))),
across(c(P13_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Muy informado/a",
. == 2 ~ "Informado/a",
. == 3 ~ "Poco informado/a",
. == 4 ~ "Nada informado/a",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Muy informado/a", "Informado/a", "Poco informado/a", "Nada informado/a", "NS/NR"))),
across(c(P14_1, P15_1, P16_1, P17_1, P18_1, P19_1, P20_1, P21_1, P22_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Muy de acuerdo",
. == 2 ~ "De acuerdo",
. == 3 ~ "En desacuerdo",
. == 4 ~ "Muy en desacuerdo",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Muy de acuerdo", "De acuerdo", "En desacuerdo", "Muy en desacuerdo","NS/NR"))),
#p23_1 en sintaxis original tenia problemas
across(c(P23_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Se puede confiar en la mayoría de las personas",
. == 2 ~ "Es muy difícil confiar en los demás",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Se puede confiar en la mayoría de las personas", "Es muy difícil confiar en los demás", "NS/NR"))),
#24 a 34
across(c(P24_1, P25_1, P26_1, P27_1, P28_1, P29_1, P30_1, P31_1, P32_1, P33_1, P34_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Mucha",
. == 2 ~ "Alguna",
. == 3 ~ "Poca",
. == 4 ~ "Ninguna",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Mucha", "Alguna", "Poca", "Ninguna","NS/NR"))),
#35-46
across(c(P35_1, P36_1, P37_1, P38_1, P39_1, P40_1, P41_1, P42_1, P43_1, P44_1, P45_1, P46_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Sí pertenece",
. == 2 ~ "No pertenece",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Sí pertenece", "No pertenece", "NS/NR"))),
#47-56
across(c(P47_1, P48_1, P49_1, P50_1, P51_1, P52_1, P53_1, P54_1, P55_1, P56_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Ha hecho",
. == 2 ~ "Podría hacer",
. == 3 ~ "Nunca lo haría",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Ha hecho", "Podría hacer", "Nunca lo haría","NS/NR"))),
across(c(P57_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "La democracia es preferible a cualquier otra forma de gobierno",
. == 2 ~ "A veces un gobierno autoritario o una dictadura puede ser preferible a un gobierno democrático",
. == 3 ~ "Me da lo mismo un tipo de gobierno u otro",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("La democracia es preferible a cualquier otra forma de gobierno",
"A veces un gobierno autoritario o una dictadura puede ser preferible a un gobierno democrático",
"Me da lo mismo un tipo de gobierno u otro",
"NS/NR"))),
across(c(P58_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Muy satisfecho",
. == 2 ~ "Satisfecho",
. == 3 ~ "Insatisfecho",
. == 4 ~ "Muy insatisfecho",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Muy satisfecho", "Satisfecho", "Insatisfecho", "Muy insatisfecho", "NS/NR"))),
across(c(P59_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Las listas de candidatos deben presentar intercaladamente candidatos hombres y candidatas mujeres",
. == 2 ~ "Las listas de candidatos deben presentar 30% de candidatas mujeres",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Las listas de candidatos deben presentar intercaladamente candidatos hombres y candidatas mujeres",
"Las listas de candidatos deben presentar 30% de candidatas mujeres",
"NS/NR"))),
#60-99
across(c(P60_1, P61_1, P62_1, P63_1, P64_1, P65_1, P66_1, P67_1, P68_1, P69_1,
P70_1, P71_1, P72_1, P73_1, P74_1, P75_1, P76_1, P77_1, P78_1, P79_1,
P80_1, P81_1, P82_1, P83_1, P84_1, P85_1, P86_1, P87_1, P88_1, P89_1,
P90_1, P91_1, P92_1, P93_1, P94_1, P95_1, P96_1, P97_1, P98_1, P99_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Un político hombre",
. == 2 ~ "Una política mujer",
. == 3 ~ "Ambos por igual",
. == 4 ~ "Ninguno",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Un político hombre", "Una política mujer", "Ambos por igual", "Ninguno","NS/NR"))),
#100-103
across(c(P100_1, P101_1, P102_1, P103_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Un hombre",
. == 2 ~ "Una mujer",
. == 3 ~ "Ambos por igual",
. == 4 ~ "Ninguno",
. == 8 | . == 9 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Un hombre", "Una mujer", "Ambos por igual", "Ninguno","NS/NR"))),
#104-106 // 143-145 // 160-169 // 172-181 // 187 // 194-199
across(c(P104_1, P105_1, P106_1,
P143_1, P144_1, P145_1,
P160_1, P161_1, P162_1, P163_1, P164_1, P165_1, P166_1, P167_1, P168_1, P169_1,
P172_1, P173_1, P174_1, P175_1, P176_1, P177_1, P178_1, P179_1, P180_1, P181_1,
P187_1, P194_1, P195_1, P196_1, P197_1, P198_1, P199_1,
P2_1, P8_1, P9_1,
),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Sí",
. == 2 ~ "No",
. == 8 | . == 9 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Sí", "No", "NS/NR"))),
#107 -> respuesta multiple
P107.1 = case_when(P107_1 == 1| P107_2 == 1 ~ "No concordaban con mi posición e ideas políticas",
TRUE ~ NA_character_),
P107.2 = case_when(P107_1 == 2| P107_2 == 2 ~ "No tenían buenas propuestas frente a los problemas que me interesan",
TRUE ~ NA_character_),
P107.3 = case_when(P107_1 == 3| P107_2 == 3 ~ "Por el partido político al que pertenecían",
TRUE ~ NA_character_),
P107.4 = case_when(P107_1 == 4| P107_2 == 4 ~ "No estaban preparadas para ejercer esos cargos",
TRUE ~ NA_character_),
P107.5 = case_when(P107_1 == 5| P107_2 == 5 ~ "No me generaban confianza",
TRUE ~ NA_character_),
P107.6 = case_when(P107_1 == 6| P107_2 == 6 ~ "No tenían posibilidades de ganar",
TRUE ~ NA_character_),
P107.7 = case_when(P107_1 == 7| P107_2 == 7 ~ "No había candidatas mujeres",
TRUE ~ NA_character_),
P107.8 = case_when(P107_1 == 8| P107_2 == 8 ~ "Otra razón",
TRUE ~ NA_character_),
P107.9 = case_when(P107_1 == 88| P107_2 == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ NA_character_),
P107.10 = case_when(P107_1 == 999| P107_2 == 999 ~ "No Aplica",
TRUE ~ NA_character_),
#108 -> Otra razón: pregunta abierta
#109
across(c(P109_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Por la falta de interés de las mujeres en la política",
. == 2 ~ "Por la falta de respaldo de los partidos y agrupaciones políticas",
. == 3 ~ "Por la falta de preparación de las mujeres para esos cargos",
. == 4 ~ "Porque el electorado prefiere votar por hombres que por mujeres",
. == 5 ~ "Otra razón",
. == 8 | . == 9 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ NA_character_ ),
levels = c("Por la falta de interés de las mujeres en la política",
"Por la falta de respaldo de los partidos y agrupaciones políticas",
"Por la falta de preparación de las mujeres para esos cargos",
"Porque el electorado prefiere votar por hombres que por mujeres",
"Otra razón",
"NS/NR"))),
#110 -> Otra razón: pregunta abierta
#111-121 // 130-142 // P146_1 // 149-155
across(c(P111_1, P112_1, P113_1, P114_1, P115_1, P116_1, P117_1, P118_1, P119_1, P120_1, P121_1,
P130_1, P131_1, P132_1, P133_1, P134_1, P135_1, P136_1, P137_1, P138_1, P139_1, P140_1,
P141_1, P142_1,
P146_1,
P149_1, P150_1, P151_1, P152_1, P153_1, P154_1, P155_1
),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Muy de acuerdo",
. == 2 ~ "De acuerdo",
. == 3 ~ "En desacuerdo",
. == 4 ~ "Muy en desacuerdo",
. == 8 | . == 9 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Muy de acuerdo", "De acuerdo", "En desacuerdo", "Muy en desacuerdo", "NS/NR"))),
#122
across(c(P122_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Mucho más importante para el hombre",
. == 2 ~ "Algo más importante para el hombre",
. == 3 ~ "Algo más importante para la mujer",
. == 4 ~ "Mucho más importante para la mujer",
. == 5 ~ "Para ambos igual",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Mucho más importante para el hombre",
"Algo más importante para el hombre",
"Algo más importante para la mujer",
"Mucho más importante para la mujer",
"Para ambos igual",
"NS/NR"))),
#123-129
across(c(P123_1, P124_1, P125_1, P126_1, P127_1, P128_1, P129_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Las mujeres son mucho más apropiadas",
. == 2 ~ "Las mujeres son algo más apropiadas",
. == 3 ~ "Por igual las mujeres y los hombres",
. == 4 ~ "Los hombres son algo más apropiados",
. == 5 ~ "Los hombres son mucho más apropiados",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Las mujeres son mucho más apropiadas", "Las mujeres son algo más apropiadas", "Por igual las mujeres y los hombres", "Los hombres son algo más apropiados", "Los hombres son mucho más apropiados", "NS/NR"))),
#147-148
across(c(P147_1, P148_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Mucho",
. == 2 ~ "Algo",
. == 3 ~ "Poco",
. == 4 ~ "Nada",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Mucho", "Algo", "Poco", "Nada", "NS/NR"))),
#156-159
across(c(P156_1, P157_1, P158_1, P159_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Sí se justifica",
. == 2 ~ "No se justifica",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Sí se justifica", "No se justifica", "NS/NR"))),
#170 -> otros: pregunta abierta
#171
across(c(P171_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Diario",
. == 2 ~ "Varias veces por semana",
. == 3 ~ "Semanal",
. == 4 ~ "Varias veces al mes",
. == 5 ~ "Mensual",
. == 6 ~ "Pocas veces al año",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Diario", "Varias veces por semana", "Semanal", "Varias veces al mes", "Mensual", "Pocas veces al año", "NS/NR"))),
#182 -> Otros: pregunta abierta
# CREACION DE MÁS VARIABLES
#183 -> respuesta multiple
P183.1 = case_when(P183_1 == 1 |
P183_2 == 1 |
P183_3 == 1 ~ "Persona y/o familiar",
TRUE ~ NA_character_),
P183.2 = case_when(P183_1 == 2 |
P183_2 == 2 |
P183_3 == 2 ~ "Laboral/ trabajo",
TRUE ~ NA_character_),
P183.3 = case_when(P183_1 == 3 |
P183_2 == 3 |
P183_3 == 3 ~ "Estudios",
TRUE ~ NA_character_),
P183.4 = case_when(P183_1 == 4 |
P183_2 == 4 |
P183_3 == 4 ~ "Actividad política/ opiniones políticas",
TRUE ~ NA_character_),
P183.5 = case_when(P183_1 == 5 |
P183_2 == 5 |
P183_3 == 5 ~ "Actividad pública",
TRUE ~ NA_character_),
P183.6 = case_when(P183_1 == 6 |
P183_2 == 6 |
P183_3 == 6 ~ "Activismo social",
TRUE ~ NA_character_),
P183.7 = case_when(P183_1 == 7 |
P183_2 == 7 |
P183_3 == 7 ~ "Otros",
TRUE ~ NA_character_),
P183.8 = case_when(P183_1 == 8 |
P183_2 == 8 |
P183_3 == 8 |
P183_1 == 9 |
P183_2 == 9 |
P183_3 == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ NA_character_),
P183.8 = case_when(P183_1 == 99 |
P183_2 == 99 |
P183_3 == 99 ~ "No Aplica",
TRUE ~ NA_character_),
#184-186: preguntas numéricas
#184, 186
across(c(P184_1, P186_1),
~ factor(case_when(
. < 4 ~ "0 a 3",
. < 8 ~ "4 a 7",
. < 12 ~ "8 a 11",
TRUE ~ NA_character_),
levels = c("0 a 3", "4 a 7", "8 a 11"))),
#185
across(c(P185_1),
~ factor(case_when(
. < 6 ~ "0 a 5",
. < 11 ~ "6 a 10",
. < 16 ~ "11 a 15",
TRUE ~ NA_character_),
levels = c("0 a 5", "6 a 10", "11 a 15"))),
#188
across(c(P188_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Parquet o madera pulida y similares; porcelanato, alfombra, mármol",
. == 2 ~ "Laminado tipo madera, láminas asfálticas o similares",
. == 3 ~ "Losetas / terrazos, mayólicas, cerámicos, vinílicos, mosaico o similares",
. == 4 ~ "Cemento sin pulir o pulido / madera (entablados)/ tapizón",
. == 4 ~ "Tierra / otro material (arena y tablones sin pulir)",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Parquet o madera pulida y similares; porcelanato, alfombra, mármol",
"Laminado tipo madera, láminas asfálticas o similares",
"Losetas / terrazos, mayólicas, cerámicos, vinílicos, mosaico o similares",
"Cemento sin pulir o pulido / madera (entablados)/ tapizón",
"Tierra / otro material (arena y tablones sin pulir)",
"NS/NR"))),
#189 -> variable control (?)
#190,192
across(c(P190_1, P193_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Seguro integral de salud (SIS)",
. == 2 ~ "Seguro universitario",
. == 3 ~ "Seguro escolar privado",
. == 4 ~ "Essalud",
. == 5 ~ "Seguro FF.AA./ Policiales",
. == 6 ~ "Entidad prestadora de salud - EPS",
. == 7 ~ "Seguro privado de salud",
. == 8 | . == 88 |. == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"),
levels = c("Seguro integral de salud (SIS)",
"Seguro universitario",
"Seguro escolar privado",
"Essalud",
"Seguro FF.AA./ Policiales",
"Entidad prestadora de salud - EPS",
"Seguro privado de salud",
"NS/NR"))),
#201, 205
across(c(P201_1, P205_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Sí",
. == 2 ~ "No"),
levels = c("Sí", "No"))),
#191: variable irrelevante
across(c(P191_1),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Usted Mismo",
. == 2 ~ "Usted y otra persona casi en partes iguales",
. == 3 ~ "Otra persona",
. >= 8 ~ "NS/NR"),
levels = c("Usted Mismo",
"Usted y otra persona casi en partes iguales",
"Otra persona",
"NS/NR"))),
#192
across(c(P192_1, P189_1),
~ factor(case_when(
. == 1 | . == 2 ~ "Sin nivel/Inicial",
. == 3 | . == 4 ~ "Primaria",
. == 5 | . == 6 ~ "Secundaria",
. == 7 | . == 8 ~ "Superior técnica",
. == 9 | . == 10 ~ "Superior universitaria",
. == 11 ~ "Posgrado",
. == 88 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "NS/NR"), #no hay
levels = c("Sin nivel/Inicial",
"Primaria",
"Secundaria",
"Superior técnica",
"Superior universitaria",
"Posgrado",
"NS/NR"))),
#107_1, 107_2
across(c(P107_1, P107_2),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "No concordaba con mi posición e ideas políticas",
. == 2 ~ "No tenían buenas propuestas frente a los problemas que me interesan",
. == 3 ~ "Por el partido político al que pertenecían",
. == 4 ~ "No estaban preparadas para ejercer esos cargos",
. == 5 ~ "No me generaban confianza",
. == 6 ~ "No tenían posibilidades de ganar",
. == 7 ~ "No había candidatas mujeres",
. == 8 ~ "Otra razón",
. == 88 | . == 99 ~ "NS/NR",
TRUE ~ "No aplica"), #999
levels = c("No concordaba con mi posición e ideas políticas",
"No tenían buenas propuestas frente a los problemas que me interesan",
"Por el partido político al que pertenecían",
"No estaban preparadas para ejercer esos cargos",
"No me generaban confianza",
"No tenían posibilidades de ganar",
"No había candidatas mujeres",
"Otra razón",
"NS/NR",
"No aplica"))),
#183_1, 183_2, 183_3
across(c(P183_1, P183_2, P183_3),
~ factor(case_when(
. == 1 ~ "Persona y/o familiar",
. == 2 ~ "Laboral/trabajo",
. == 3 ~ "Estudios",
. == 4 ~ "Actividad Política / Opiniones políticas",
. == 5 ~ "Actividad Pública",
. == 6 ~ "Activismo social",
. == 7 ~ "Otros",
. == 8 | . == 9 ~ "NS/NR",
. == 99 ~ "No Aplica",
TRUE ~ NA_character_),
levels = c("Persona y/o familiar",
"Laboral/trabajo",
"Estudios",
"Actividad Política / Opiniones políticas",
"Actividad Pública",
"Activismo social",
"Otros",
"NS/NR",
"No Aplica",
NA_character_)))
)%>%
sjlabelled::var_labels(
P107.1 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no concordaban con mi posición e ideas políticas",
P107.2 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no tenían buenas propuestas frente a los problemas que me interesan",
P107.3 = "Dummy: No votaron por mujeres por el partido político al que pertenecían",
P107.4 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no estaban preparadas para ejercer esos cargos",
P107.5 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no me generaban confianza",
P107.6 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no tenían posibilidades de ganar",
P107.7 = "Dummy: No votaron por mujeres porque no había candidatas mujeres",
P107.8 = "Dummy: No votaron por mujeres por otra razón",
P107.9 = "Dummy: No votaron por mujeres - NS/NR",
P107.10 = "Dummy: No votaron por mujeres - No Aplica",
P183.1 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Persona y/o familiar",
P183.2 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Laboral/ trabajo",
P183.3 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Estudios",
P183.4 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Actividad política/opiniones políticas",
P183.5 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Actividad pública",
P183.6 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Activismo social",
P183.7 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - Otros",
P183.8 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - NS/NR",
P183.8 = "Dummy: Ámbito de violencia en redes - No Aplica")
#189_1
#across(c(P189_1),
# ~ factor(case_when(
# . == 1 ~ "Sin nivel",
# . == 2 ~ "Inicial",
# . == 3 ~ "Primaria incompleta",
# . == 4 ~ "Primaria completa",
# . == 5 ~ "Secundaria incompleta",
# . == 6 ~ "Secundaria completa",
# . == 7 ~ "Superior técnica incompleta",
# . == 8 ~ "Superior técnica completa",
# . == 9 ~ "Superior universitaria incompleta",
# . == 10 ~ "Superior universitaria completa",
# . == 11 ~ "Maestría/Doctorado",
# . == 88 | . == 99 ~ "NS/NR",
# TRUE ~ "No aplica"),
# levels = c("Sin nivel",
# "Inicial",
# "Primaria incompleta",
# "Primaria completa",
# "Secundaria incompleta",
# "Secundaria completa",
# "Superior técnica incompleta",
# "Superior técnica completa",
# "Superior universitaria incomplta",
# "Superior universitaria completa",
# "Maestría/Doctorado",
# "NS/NR",
# "No aplica")))
#Eliminar las respuestas de SÍ la variable P104_1 para casos que nos son del CALLAO
ASE_1$P104_1[ASE_1$P215_1 == "LIMA"] <- NA
#Crear Variable VotoxMujer para eliminar los casos colados en la preguta
#15 o simplemente hacer el código para eliminar (NA) con conectores lógicos
#Elimnar la varaible creada (si se creó)
ASE_1$P107_1[ASE_1$P104_1 == "Sí" | ASE_1$P105_1 == "Sí" | ASE_1$P106_1 == "Sí" ] <- NA
ASE_1$P107_2[ASE_1$P104_1 == "Sí" | ASE_1$P105_1 == "Sí" | ASE_1$P106_1 == "Sí" ] <- NA
#Modificado más arriba la mezcla de No Aplica con No sabe o no responde,
#para las preguntas salto
#Labeling de Variables
DataP1 <- ASE_1[c(1:231)]
DataP2 <- ASE_1[c(232:274)]
ASE_2_Incompleta <- labelled::set_variable_labels(DataP1, .labels = first_row_vector)
ASE_2_Incompleta$row_names <- row.names(ASE_2_Incompleta)
DataP2$row_names <- row.names(DataP2)
Data_2_Completa <- left_join(x = ASE_2_Incompleta, y = DataP2, by = "row_names")
Data_2_Completa <- Data_2_Completa[-c(232)]
write_sav(Data_2_Completa, "ASE_Intento_V8.sav")