-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathInforme_AECID_MOD_V2.Rmd
1903 lines (1419 loc) · 88.2 KB
/
Informe_AECID_MOD_V2.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
---
title: "AECID TABLAS"
date: "`r format(Sys.Date(), '%d de Diciembre de %Y')`"
output:
officedown::rdocx_document:
reference_docx: !expr system.file('informe_pulso_plantilla.docx', package = 'pulso')
tables:
style: Table
layout: autofit
width: 1.0
align: center
topcaption: true
caption:
style: Table Caption
pre: "Tabla "
sep: ": "
tnd: 0
tns: '-'
fp_text: !expr officer::fp_text_lite(bold = TRUE)
plots:
style: Normal
align: center
topcaption: true
caption:
style: Image Caption
pre: "Gráfico "
sep: ": "
tnd: 0
tns: '-'
fp_text: !expr officer::fp_text_lite(bold = TRUE)
page_size:
width: 8.3
height: 11.7
orient: "portrait"
page_margins:
bottom: 0.5
top: 0.5
right: 0.2
left: 0.2
header: 0.3
footer: 0.3
gutter: 0
reference_num: true
knit: (
function(inputFile, encoding) {
rmarkdown::render(
input = inputFile,
encoding = encoding,
output_file = glue::glue("Tablas y significancias_AECID", format(Sys.Date(), '%d.%m.%y'),".docx" )
)
}
)
---
```{r setup, include=FALSE}
#configuraciones
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(devEMF, knitr)
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE,
warning = FALSE,
message = FALSE,
fig.cap.style = "Image Caption",
tab.cap.style = "Table Caption",
dev = "emf",
fig.ext = "emf")
options(yaml.eval.expr = TRUE)
#paquetes
pacman::p_load(#data tools
tidyverse, janitor, glue, lubridate, scales, Hmisc,lazyeval, readxl,
#Gráficos
plotly, ggrepel, cowplot, grid, fmsb,
#importar / exportar
haven, rio, officer, officedown,
#Etiquetas
sjlabelled,
#tablas
flextable, knitr, kableExtra, DT, gtsummary, gt,
#Temas
ggpubr,
#Colores
paletteer, RColorBrewer)
#detach("package:pulso", unload = TRUE)
# pacman::p_load_current_gh("pulsopucp/pulso")
# pacman::p_load_gh(
# # paquete pulso
# "pulsopucp/pulso")
library(pulso)
library(chisq.posthoc.test)
library(dplyr)
library(readxl)
library(labelled)
library(haven)
#Se carga la BD sin etiquetas
ASE <- read_excel("C:\\Users\\Alejandro\\Dropbox\\PULSO_Proyecto_AECID\\ASE_OG.xls", sheet = "Base", skip = 2)
#Crear variable combinada de preguntas 40 y 43 sobre NIVEL EDUCATIVO
ASE$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",
educa1 = "Grado educativo de Encuestado",
mape = "Mención de acoso político",
nse2 = "Nivel socio-económico"
) %>%
mutate(
#ETIQUETAMIENTO Y ORDENAMIENTO DE NIVELES DE VARIABLES
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
),
~ 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"))),
#191: variable irrelevante
#192
across(c(P192_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"),
levels = c("Sin nivel/Inicial",
"Primaria",
"Secundaria",
"Superior técnica",
"Superior universitaria",
"Posgrado",
"NS/NR"))),
)
#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
```
```{r sintax tabla}
tabla_pulso <-function (data, main_var = NULL, sub_var = NULL, filtrar = TRUE,
titulo = titulo1){
switch_sub_var <- tidyselect::eval_select(enquo(sub_var),
data[unique(names(data))])
switch_sub_var <- names(switch_sub_var)
switch_sub_var <- switch_sub_var %>% table() %>% sum() %>%
as.numeric()
switch_main_var <- tidyselect::eval_select(enquo(main_var),
data[unique(names(data))])
switch_main_var <- names(switch_main_var)
switch_main_var <- switch_main_var %>% table() %>% sum() %>%
as.numeric()
titulo1 <- data %>% select({
{
main_var
}
}) %>% get_label() %>% unique()
pop <- data %>% select({
{
main_var
}
}) %>% names()
labels <- tibble(numero = if (is.numeric(unlist(sjlabelled::get_values(data[,
pop]), use.names = FALSE))) {
as.character(unlist(sjlabelled::get_values(data[, pop]),
use.names = FALSE))
}
else {
NA
}, nombres = unlist(sjlabelled::get_labels(data[pop]), use.names = FALSE),
)
if (switch_main_var == 1 & switch_sub_var == 0) {
t0 <- data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% select({
{
main_var
}
}) %>% drop_na() %>% mutate(across(everything(), ~replace(.,
. == 0, NA))) %>% haven::as_factor() %>% mutate(across(everything(),
~forcats::fct_drop(., labels[labels$numero == 0,
]$nombres))) %>% gtsummary::tbl_summary(statistic = all_categorical() ~
"{p}% ({n})", digits = list(everything() ~ c(2,
0)), missing_text = "No sabe / No responde", label = everything() ~
"") %>% modify_header(label ~ " ") %>% bold_labels() %>%
remove_row_type(variables = everything(), type = c("header")) %>%
modify_footnote(update = everything() ~ NA) %>%
as_flex_table() %>% add_header_lines(titulo) %>%
add_footer_lines("% (n) \nFuente: Pulso PUCP") %>%
italic(italic = TRUE, part = "header") %>% set_table_properties(layout = "autofit") %>%
fontsize(size = 5, part = "all") %>% height(height = 0.75,
part = "body")
t0
}
else if (switch_main_var == 1 & switch_sub_var > 0) {
fn_subtable <- function(data, main, sub) {
data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% dplyr::select({
{
main
}
}, {
{
sub
}
}) %>% drop_na() %>% mutate(across(everything(),
~replace(., . == 0, NA))) %>% haven::as_factor() %>%
mutate(across(everything(), ~forcats::fct_drop(.,
labels[labels$numero == 0, ]$nombres))) %>%
gtsummary::tbl_summary(by = {
{
sub
}
}, statistic = gtsummary::all_categorical() ~
"{p}% ({n})", digits = list(dplyr::everything() ~
c(2, 0)), missing_text = "No sabe / No responde",
label = everything() ~ " ") %>% remove_row_type(variables = everything(),
type = c("header")) %>% modify_footnote(update = everything() ~
NA)
}
main_var <- rlang::enexpr(main_var)
sub_var <- tidyselect::eval_select(enquo(sub_var), data[unique(names(data))])
sub_var <- names(sub_var)
sub_var1 <- rlang::syms(sub_var)
t0 <- data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% dplyr::select({
{
main_var
}
}) %>% drop_na() %>% mutate(across(everything(), ~replace(.,
. == 0, NA))) %>% haven::as_factor() %>% mutate(across(everything(),
~forcats::fct_drop(., labels[labels$numero == 0,
]$nombres))) %>% gtsummary::tbl_summary(statistic = gtsummary::all_categorical() ~
"{p}% ({n})", digits = list(dplyr::everything() ~
c(2, 0)), missing_text = "No sabe / No responde",
label = everything() ~ " ") %>% gtsummary::modify_header(label ~
" ") %>% gtsummary::bold_labels() %>% remove_row_type(variables = everything(),
type = c("header")) %>% modify_footnote(update = everything() ~
NA)
sub_tables <- purrr::map(sub_var1, ~fn_subtable(data = data,
main = main_var, sub = .x))
sub_var_labels <- data %>% select(sub_var) %>% get_label()
tbls <- c(list(t0), sub_tables) %>% gtsummary::tbl_merge(tab_spanner = c("**Total**",
paste0("**", sub_var_labels, "**"))) %>% bold_labels() %>%
as_flex_table() %>% add_header_lines(titulo) %>%
add_footer_lines("% (n) \nFuente: Pulso PUCP") %>%
italic(italic = TRUE, part = "header") %>% set_table_properties(layout = "autofit") %>%
fontsize(size = 5, part = "all") %>% height(height = 0.75,
part = "body")
tbls
}
else if (switch_main_var > 1 & switch_sub_var == 0) {
tbl <- data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% select({
{
main_var
}
}) %>% sjlabelled::as_label() %>% gtsummary::tbl_summary(statistic = all_categorical() ~
"{p_nonmiss}% ({n})", digits = list(dplyr::everything() ~
c(2, 0)), missing = "no", label = everything() ~
" ") %>% modify_footnote(update = everything() ~
NA) %>% remove_row_type(-1) %>% modify_header(label ~
" ") %>% bold_labels() %>% remove_row_type(variables = everything(),
type = c("header")) %>% as_flex_table() %>% add_header_lines(titulo) %>%
add_footer_lines("Fuente: Pulso PUCP") %>% italic(italic = TRUE,
part = "header") %>% set_table_properties(layout = "autofit") %>%
fontsize(size = 5, part = "all") %>% height(height = 0.75,
part = "body")
tbl
}
else if (switch_main_var > 1 & switch_sub_var > 0) {
fn_subtable <- function(data, main, sub) {
data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% dplyr::select({
{
main
}
}, {
{
sub
}
}) %>% sjlabelled::as_label() %>% gtsummary::tbl_summary(by = {
{
sub
}
}, statistic = all_categorical() ~ "{p_nonmiss}% ({n})",
digits = list(dplyr::everything() ~ c(2, 0)),
missing = "no", label = everything() ~ " ") %>%
modify_footnote(update = everything() ~ NA) %>%
remove_row_type(-1) %>% modify_header(label ~
" ") %>% bold_labels() %>% remove_row_type(variables = everything(),
type = c("header"))
}
sub_var <- tidyselect::eval_select(enquo(sub_var), data[unique(names(data))])
sub_var <- names(sub_var)
sub_var1 <- rlang::syms(sub_var)
t0 <- data %>% filter({
{
filtrar
}
}) %>% select({
{
main_var
}
}) %>% sjlabelled::as_label() %>% gtsummary::tbl_summary(statistic = all_categorical() ~
"{p_nonmiss}% ({n})", digits = list(dplyr::everything() ~
c(2, 0)), missing = "no", label = everything() ~
" ") %>% modify_footnote(update = everything() ~
NA) %>% remove_row_type(-1) %>% modify_header(label ~
" ") %>% bold_labels() %>% remove_row_type(variables = everything(),
type = c("header"))
sub_tables <- purrr::map(sub_var1, ~fn_subtable(data = data,
main = main_var, sub = .x))
sub_var_labels <- data %>% select(sub_var) %>% get_label()
tbls <- c(list(t0), sub_tables) %>% gtsummary::tbl_merge(tab_spanner = c("**Total**",
paste0("**", sub_var_labels, "**"))) %>% bold_labels() %>%
as_flex_table() %>% add_header_lines(titulo) %>%
add_footer_lines("% (n) \nFuente: Pulso PUCP") %>%
italic(italic = TRUE, part = "header") %>% set_table_properties(layout = "autofit") %>%
fontsize(size = 5, part = "all") %>% height(height = 0.75,
part = "body")
tbls
}
else {
return("Error. Necesitas proporcionar al menos una variable.")
}
}
chisq.posthoc.test1<-function(x){
chisq.posthoc.test(x) %>%
flextable() %>%
add_footer_lines("% (n) \nFuente: Pulso PUCP") %>%
italic(italic = TRUE, part = "header") %>%
set_table_properties(layout = "autofit") %>%
fontsize(size = 5, part = "all") %>%
height(height = 0.75, part = "body")
}
```
```{r variables cruce}
ASE_1 %>%
tabla_pulso(sexo)
ASE_1 %>%
tabla_pulso(edad)
salto()
ASE_1 %>%
tabla_pulso(aregion) #var recod. pero la original no se recod.
ASE_1 %>%
tabla_pulso(educa1) #var recod. pero la original no se recod.
salto()
ASE_1 %>%
tabla_pulso(mape) #var recod. la original también recod. pero de la misma manera
ASE_1 %>%
tabla_pulso(nse2) #segundo tipo de NSE, el primer tipo tambien esta disponible (nse)
salto()
```
<!---BLOCK_LANDSCAPE_START--->
```{r}
ASE_1 %>%
tabla_pulso(P12_1, c(sexo, edad, aregion, educa1, mape, nse2), titulo = "1. ¿Cuán interesado/a está usted en la política?, ¿está…?")
salto()
ASE_1 %>%
tabla_pulso(P13_1, c(sexo, edad, aregion, educa1, mape, nse2), titulo = "2. En relación con los acontecimientos políticos en el Perú, ¿considera usted que está…?")
salto()
ASE_1 %>%
tabla_pulso(P14_1, c(sexo, edad, aregion, educa1, mape, nse2), titulo = "3.a El voto es la única manera que tiene la gente de influir en política.")
salto()