Medias de variable de conteo para muestra unificada

Las tablas se hacen cruzando la variable de respuesta vs cada variable explicativa

El diseño muestral es el que se logró armar considerando los diseños de cada país Finalmente se trabaja con un diseño equivalente a 2 etapas, primera donde las psu son las escuelas, el pais es la variable de estratficacióny se usan como pesos muestrales los que se consideraron en Uruguay (ver diseño de Uruguay y para POA se creó un nuevo vector de peso usando como variables de ajuste distribucion por sexo y por tipo de escuela)

#
# load('C:/Users/usuario/Dropbox/odontologia/maestria_anunziatta/BancoUnidoBrasUru/BRASURU.RData')

#
# load('~/Dropbox/odontologia/maestria_anunziatta/BancoUnidoBrasUru/BRASURU.RData')
load("~/Dropbox/odontologia/maestria_anunziatta/BancoUnidoBrasUru/BRASURU(28102013).RData")


library(survey)
## Attaching package: 'survey'
## 
## The following object(s) are masked from 'package:graphics':
## 
## dotchart
library(car)
## Loading required package: MASS Loading required package: nnet
# 28 de octubre 2013

levels(disenio_urubra$variables$prevoms)
## [1] "1-SinCavi" "2-conCavi"
table(disenio_urubra$variables$cpodoms, disenio_urubra$variables$prevoms)
##     
##      1-SinCavi 2-conCavi
##   0       1105         0
##   1          0       495
##   2          0       404
##   3          0       259
##   4          0       217
##   5          0       108
##   6          0        38
##   7          0        22
##   8          0        14
##   9          0        12
##   10         0         3
##   11         0         3
##   14         0         1
##   15         0         1

tabla13 <- svyby(~cpodoms, ~pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla13[, 2:4] * 1, 1)
##     cpodoms  se DEff.cpodoms
## Bra     1.4 0.1          4.1
## Uru     1.6 0.1          4.0
round(confint(tabla13) * 1, 2)
##     2.5 % 97.5 %
## Bra  1.22   1.57
## Uru  1.42   1.86




tabla14 <- svyby(~cpodoms, ~sexoinv + pais, disenio_urubra, svymean, keep.var = TRUE, 
    na.rm = TRUE, deff = TRUE)

round(tabla14[, 3:5] * 1, 1)
##         cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-M.Bra     1.3 0.1          3.1
## 2-F.Bra     1.5 0.1          2.1
## 1-M.Uru     1.6 0.1          3.3
## 2-F.Uru     1.7 0.2          3.5



tabla15 <- svyby(~cpodoms, ~socioecon4cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla15[, 3:5] * 1, 1)
##                  cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-alto.Bra           0.9 0.1          0.9
## 2-medio-alto.Bra     1.1 0.1          1.3
## 3-medio-bajo.Bra     1.5 0.1          2.5
## 4-bajo.Bra           1.8 0.2          1.3
## 1-alto.Uru           0.7 0.2          3.3
## 2-medio-alto.Uru     1.5 0.2          5.9
## 3-medio-bajo.Uru     2.2 0.3          3.7
## 4-bajo.Uru           2.1 0.1          1.6




tabla16 <- svyby(~cpodoms, ~socioecon3cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla16[, 3:5] * 1, 1)
##             cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-alto.Bra      0.9 0.1          0.9
## 2-medio.Bra     1.4 0.1          3.1
## 3-bajo.Bra      1.8 0.2          1.3
## 1-alto.Uru      0.9 0.1          1.3
## 2-medio.Uru     2.0 0.1          3.0
## 3-bajo.Uru      2.1 0.1          1.6

tabla17 <- svyby(~cpodoms, ~escolmaerecat23cat + pais, disenio_urubra, svymean, 
    na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla17[, 3:5] * 1, 1)
##                          cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra     0.8 0.1          1.9
## 2-high school.Bra            1.2 0.1          1.3
## 3-elementary school.Bra      1.7 0.1          2.7
## 1-college-university.Uru     1.1 0.2          2.6
## 2-high school.Uru            1.6 0.1          1.6
## 3-elementary school.Uru      2.2 0.2          2.8

tabla17a <- svyby(~cpodoms, ~escolmae13cat + pais, disenio_urubra, svymean, 
    na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla17a[, 3:5] * 1, 1)
##                          cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra     0.8 0.1          1.6
## 2-high school.Bra            1.1 0.1          1.7
## 3-Elementary School.Bra      1.7 0.1          2.4
## 1-college-university.Uru     0.8 0.1          1.5
## 2-high school.Uru            1.5 0.3          4.2
## 3-Elementary School.Uru      2.0 0.1          2.5

tabla18 <- svyby(~cpodoms, ~freqescovacat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla18[, 3:5] * 1, 1)
##                                cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-menos de 1 vez al d\xeda.Bra     1.7 0.1          1.0
## 2-veces al d\xeda.Bra              1.4 0.1          2.6
## 3-veces al d\xeda.Bra              1.2 0.1          2.2
## 1-menos de 1 vez al d\xeda.Uru     2.0 0.1          1.3
## 2-veces al d\xeda.Uru              1.7 0.2          4.4
## 3-veces al d\xeda.Uru              1.4 0.1          3.0

tabla19 <- svyby(~cpodoms, ~usocreme + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla19[, 3:5] * 1, 1)
##          cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-Si.Bra     1.4 0.1          3.9
## 2-No.Bra     2.0 0.4          1.4
## 1-Si.Uru     1.6 0.1          4.0
## 2-No.Uru     1.7 0.5          1.6

tabla20 <- svyby(~cpodoms, ~visidentcatonde + pais, disenio_urubra, svymean, 
    na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla20[, 3:5] * 1, 1)
##                             cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-Convenio particular.Bra       1.2 0.1          2.5
## 2-Publico.Bra                   1.7 0.1          2.0
## 3-Nunca fue al dentista.Bra     1.4 0.1          2.3
## 1-Convenio particular.Uru       1.3 0.1          2.9
## 2-Publico.Uru                   2.2 0.1          1.5
## 3-Nunca fue al dentista.Uru     1.9 0.2          2.7

tabla21 <- svyby(~cpodoms, ~visiquando + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla21[, 3:5] * 1, 1)
##                            cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1- menos de 1 a\xf1o.Bra       1.4 0.1          3.3
## 2- m\xe1s de 2 a\xf1os.Bra     1.3 0.1          1.5
## 3- nunca fue.Bra               1.4 0.1          2.3
## 1- menos de 1 a\xf1o.Uru       1.6 0.1          3.6
## 2- m\xe1s de 2 a\xf1os.Uru     1.7 0.4          6.9
## 3- nunca fue.Uru               2.0 0.2          2.5

tabla22 <- svyby(~cpodoms, ~fluorprof + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla22[, 3:5] * 1, 2)
##          cpodoms   se DEff.cpodoms
## 1-Si.Bra    1.33 0.09         2.86
## 2-No.Bra    1.52 0.12         2.38
## 1-Si.Uru    1.69 0.14         3.22
## 2-No.Uru    1.50 0.14         2.77

tabla23 <- svyby(~cpodoms, ~isg20 + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla23[, 3:5] * 1, 1)
##                cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1- <=20.Bra        1.1 0.3          1.3
## 2- 20 a 60.Bra     1.2 0.1          3.2
## 3- >=60.Bra        1.9 0.1          1.6
## 1- <=20.Uru        1.6 0.2          4.8
## 2- 20 a 60.Uru     1.7 0.1          1.5
## 3- >=60.Uru        1.9 0.2          1.4

tabla24 <- svyby(~cpodoms, ~isg45 + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla24[, 3:5] * 1, 1)
##                cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1- <=45.Bra        1.0 0.1          2.0
## 2- 45 a 60.Bra     1.3 0.1          2.3
## 3- >=60.Bra        1.9 0.1          1.6
## 1- <=45.Uru        1.6 0.1          4.1
## 2- 45 a 60.Uru     1.9 0.2          0.9
## 3- >=60.Uru        1.9 0.2          1.4

tabla25 <- svyby(~cpodoms, ~escolmae13cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla25[, 3:5] * 1, 1)
##                          cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra     0.8 0.1          1.6
## 2-high school.Bra            1.1 0.1          1.7
## 3-Elementary School.Bra      1.7 0.1          2.4
## 1-college-university.Uru     0.8 0.1          1.5
## 2-high school.Uru            1.5 0.3          4.2
## 3-Elementary School.Uru      2.0 0.1          2.5


tabla26 <- svyby(~cpodoms, ~tipoesc + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, 
    deff = TRUE)
round(tabla26[, 3:5] * 1, 1)
##                  cpodoms  se DEff.cpodoms
## 1-Particular.Bra     0.7 0.1          1.8
## 2-Publica.Bra        1.6 0.1          2.5
## 1-Particular.Uru     1.0 0.1          0.7
## 2-Publica.Uru        1.9 0.1          2.9