data <- read.spss("Cohousing.sav", to.data.frame=TRUE)class(data)## [1] "data.frame"structure(data)## filtro1 filtro2 filtro3 genero edad cdresidencia tienestc conocesbchain
## 1 SI SI SI Femenino 31 CDMX SI SI
## 2 SI SI SI Femenino 32 Otro SI NO
## 3 SI SI SI Masculino 36 CDMX SI NO
## 4 SI SI SI Masculino 30 MTY SI SI
## 5 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI NO
## 6 SI SI SI Femenino 27 CDMX NO NO
## 7 SI SI SI Masculino 25 CDMX NO NO
## 8 SI SI SI Femenino 35 CDMX SI SI
## 9 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI NO
## 10 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI SI
## 11 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI NO
## 12 SI SI SI Masculino 36 CDMX SI SI
## 13 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 14 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI SI
## 15 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI NO
## 16 SI SI SI Masculino 38 CDMX SI NO
## 17 SI SI SI Femenino 25 CDMX NO NO
## 18 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 19 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI SI
## 20 SI SI SI Femenino 25 CDMX NO NO
## 21 SI SI SI Femenino 40 CDMX NO NO
## 22 SI SI SI Femenino 26 CDMX SI NO
## 23 SI SI SI Masculino 33 CDMX SI NO
## 24 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 25 SI SI SI Femenino 34 CDMX SI SI
## 26 SI SI SI Masculino 26 CDMX SI SI
## 27 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI SI
## 28 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 29 SI SI SI Masculino 37 CDMX SI NO
## 30 SI SI SI Masculino 38 CDMX NO NO
## 31 SI SI SI Femenino 34 Otro SI NO
## 32 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 33 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 34 SI SI SI Masculino 36 CDMX NO NO
## 35 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 36 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI SI
## 37 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI SI
## 38 SI SI SI Masculino 25 MTY SI SI
## 39 SI SI SI Masculino 33 CDMX NO NO
## 40 SI SI SI Masculino 32 CDMX SI NO
## 41 SI SI SI Masculino 39 MTY SI SI
## 42 SI SI SI Masculino 25 CDMX NO SI
## 43 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI SI
## 44 SI SI SI Masculino 33 Otro SI NO
## 45 SI SI SI Masculino 33 CDMX SI NO
## 46 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 47 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI NO
## 48 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 49 SI SI SI Femenino 26 CDMX SI SI
## 50 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI NO
## 51 SI SI SI Femenino 25 CDMX NO NO
## 52 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI NO
## 53 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI SI
## 54 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI SI
## 55 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI NO
## 56 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI NO
## 57 SI SI SI Femenino 32 GDL SI NO
## 58 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI SI
## 59 SI SI SI Masculino 37 CDMX SI NO
## 60 SI SI SI Femenino 29 CDMX NO NO
## 61 SI SI SI Femenino 28 CDMX NO NO
## 62 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI NO
## 63 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 64 SI SI SI Femenino 27 CDMX NO NO
## 65 SI SI SI Masculino 32 CDMX SI NO
## 66 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 67 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 68 SI SI SI Masculino 35 CDMX SI SI
## 69 SI SI SI Femenino 32 CDMX SI NO
## 70 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI NO
## 71 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 72 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 73 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 74 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 75 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI SI
## 76 SI SI SI Femenino 40 CDMX SI NO
## 77 SI SI SI Masculino 39 CDMX SI NO
## 78 SI SI SI Masculino 35 PUE SI NO
## 79 SI SI SI Masculino 33 CDMX SI SI
## 80 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI NO
## 81 SI SI SI Femenino 27 CDMX NO NO
## 82 SI SI SI Femenino 39 CDMX SI NO
## 83 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI SI
## 84 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 85 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI SI
## 86 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 87 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI SI
## 88 SI SI SI Masculino 34 Otro NO SI
## 89 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI SI
## 90 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 91 SI SI SI Masculino 30 CDMX NO NO
## 92 SI SI SI Masculino 37 CDMX SI NO
## 93 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 94 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 95 SI SI SI Femenino 37 CDMX SI NO
## 96 SI SI SI Femenino 29 CDMX NO NO
## 97 SI SI SI Femenino 30 PUE SI NO
## 98 SI SI SI Femenino 30 Otro SI NO
## 99 SI SI SI Femenino 37 PUE SI NO
## 100 SI SI SI Masculino 39 CDMX SI NO
## 101 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI SI
## 102 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 103 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 104 SI SI SI Masculino 35 CDMX SI NO
## 105 SI SI SI Femenino 37 CDMX SI NO
## 106 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 107 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 108 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI NO
## 109 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI SI
## 110 SI SI SI Masculino 31 CDMX SI SI
## 111 SI SI SI Femenino 30 CDMX NO NO
## 112 SI SI SI Femenino 34 CDMX SI NO
## 113 SI SI SI Masculino 36 CDMX NO NO
## 114 SI SI SI Femenino 37 Otro SI SI
## 115 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 116 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 117 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 118 SI SI SI Femenino 36 PUE SI NO
## 119 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 120 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 121 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 122 SI SI SI Femenino 30 PUE SI NO
## 123 SI SI SI Masculino 33 CDMX SI NO
## 124 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 125 SI SI SI Femenino 35 CDMX SI NO
## 126 SI SI SI Femenino 29 CDMX NO NO
## 127 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 128 SI SI SI Masculino 35 CDMX SI SI
## 129 SI SI SI Femenino 35 PUE NO NO
## 130 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 131 SI SI SI Masculino 25 PUE SI NO
## 132 SI SI SI Femenino 35 Otro SI NO
## 133 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 134 SI SI SI Femenino 26 CDMX SI NO
## 135 SI SI SI Femenino 30 PUE SI NO
## 136 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 137 SI SI SI Femenino 31 PUE SI NO
## 138 SI SI SI Femenino 28 CDMX NO NO
## 139 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 140 SI SI SI Femenino 28 Otro SI NO
## 141 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 142 SI SI SI Femenino 29 CDMX NO NO
## 143 SI SI SI Femenino 26 CDMX SI NO
## 144 SI SI SI Femenino 27 CDMX SI SI
## 145 SI SI SI Femenino 30 PUE SI NO
## 146 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI SI
## 147 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 148 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 149 SI SI SI Masculino 28 CDMX SI NO
## 150 SI SI SI Femenino 40 CDMX SI NO
## 151 SI SI SI Masculino 38 CDMX SI NO
## 152 SI SI SI Masculino 40 CDMX SI NO
## 153 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI SI
## 154 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 155 SI SI SI Masculino 35 CDMX SI NO
## 156 SI SI SI Femenino 34 CDMX NO SI
## 157 SI SI SI Masculino 36 CDMX SI NO
## 158 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 159 SI SI SI Masculino 31 CDMX SI NO
## 160 SI SI SI Femenino 39 CDMX SI NO
## 161 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI SI
## 162 SI SI SI Femenino 33 CDMX NO SI
## 163 SI SI SI Masculino 40 CDMX SI NO
## 164 SI SI SI Masculino 26 CDMX SI NO
## 165 SI SI SI Femenino 26 CDMX NO NO
## 166 SI SI SI Femenino 40 CDMX NO NO
## 167 SI SI SI Femenino 26 CDMX SI SI
## 168 SI SI SI Masculino 35 Otro SI NO
## 169 SI SI SI Femenino 39 CDMX SI SI
## 170 SI SI SI Femenino 26 CDMX NO NO
## 171 SI SI SI Femenino 31 CDMX NO NO
## 172 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI NO
## 173 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI SI
## 174 SI SI SI Femenino 35 CDMX SI NO
## 175 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI NO
## 176 SI SI SI Masculino 38 CDMX SI NO
## 177 SI SI SI Femenino 31 CDMX SI NO
## 178 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI SI
## 179 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 180 SI SI SI Masculino 28 Otro SI NO
## 181 SI SI SI Masculino 39 CDMX NO SI
## 182 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI NO
## 183 SI SI SI Masculino 35 CDMX SI NO
## 184 SI SI SI Masculino 27 CDMX SI NO
## 185 SI SI SI Masculino 26 CDMX SI SI
## 186 SI SI SI Masculino 39 CDMX SI NO
## 187 SI SI SI Masculino 27 CDMX NO NO
## 188 SI SI SI Femenino 34 CDMX SI SI
## 189 SI SI SI Femenino 25 CDMX NO SI
## 190 SI SI SI Femenino 31 CDMX SI NO
## 191 SI SI SI Masculino 28 CDMX NO NO
## 192 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 193 SI SI SI Masculino 37 CDMX SI SI
## 194 SI SI SI Femenino 37 CDMX SI NO
## 195 SI SI SI Masculino 36 Otro SI NO
## 196 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 197 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 198 SI SI SI Masculino 29 CDMX SI NO
## 199 SI SI SI Masculino 33 CDMX SI NO
## 200 SI SI SI Masculino 30 CDMX SI NO
## 201 SI SI SI Femenino 25 CDMX SI NO
## 202 SI SI SI Femenino 28 CDMX SI NO
## 203 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI NO
## 204 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 205 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 206 SI SI SI Masculino 31 CDMX SI NO
## 207 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI SI
## 208 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI SI
## 209 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI SI
## 210 SI SI SI Femenino 26 CDMX NO NO
## 211 SI SI SI Femenino 30 CDMX NO NO
## 212 SI SI SI Masculino 30 CDMX NO SI
## 213 SI SI SI Masculino 27 CDMX NO NO
## 214 SI SI SI Femenino 31 CDMX SI NO
## 215 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI SI
## 216 SI SI SI Masculino 38 CDMX SI SI
## 217 SI SI SI Masculino 37 CDMX SI NO
## 218 SI SI SI Masculino 38 CDMX SI NO
## 219 SI SI SI Femenino 31 CDMX NO NO
## 220 SI SI SI Masculino 26 CDMX NO NO
## conocescriptom conocesmonedadig dispmonedadig salariomensual CFV1 CFV2
## 1 SI NO SI $11,000 - $17,000 5 6
## 2 NO NO SI $5,000- $10,000 3 6
## 3 SI NO NO $11,000 - $17,000 6 6
## 4 SI SI SI $5,000- $10,000 7 5
## 5 SI NO SI $5,000- $10,000 4 7
## 6 SI NO SI $5,000- $10,000 7 6
## 7 SI SI SI $5,000- $10,000 5 5
## 8 SI NO NO $11,000 - $17,000 7 7
## 9 SI SI SI $11,000 - $17,000 4 6
## 10 SI SI SI $5,000- $10,000 7 4
## 11 SI NO SI $5,000- $10,000 7 5
## 12 SI SI SI Más de $25,000 4 5
## 13 SI NO SI $18,000 - $24,000 4 5
## 14 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 5
## 15 NO NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 16 SI NO NO Más de $25,000 1 2
## 17 SI NO SI $11,000 - $17,000 7 7
## 18 SI NO NO $11,000 - $17,000 7 6
## 19 SI SI SI $18,000 - $24,000 7 7
## 20 NO NO NO $5,000- $10,000 1 1
## 21 SI NO NO $11,000 - $17,000 7 7
## 22 SI NO NO $5,000- $10,000 1 4
## 23 SI SI SI Más de $25,000 7 7
## 24 SI NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 25 SI NO SI $11,000 - $17,000 7 7
## 26 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 4
## 27 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 28 SI SI NO $11,000 - $17,000 5 6
## 29 NO NO NO $5,000- $10,000 6 6
## 30 SI NO NO $11,000 - $17,000 7 5
## 31 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 32 SI NO NO $18,000 - $24,000 7 7
## 33 SI NO SI $5,000- $10,000 6 5
## 34 NO NO SI $18,000 - $24,000 7 7
## 35 SI NO SI $5,000- $10,000 7 6
## 36 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 6
## 37 SI SI NO $18,000 - $24,000 6 6
## 38 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 4
## 39 NO NO SI $5,000- $10,000 6 7
## 40 SI SI SI $5,000- $10,000 6 4
## 41 SI SI NO Más de $25,000 7 7
## 42 SI SI NO $18,000 - $24,000 6 6
## 43 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 7
## 44 NO NO SI $5,000- $10,000 6 6
## 45 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 5
## 46 SI SI SI $11,000 - $17,000 1 4
## 47 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 5
## 48 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 49 SI SI SI $11,000 - $17,000 6 3
## 50 SI SI SI $5,000- $10,000 7 5
## 51 NO NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 52 NO SI SI $5,000- $10,000 6 7
## 53 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 5
## 54 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 6
## 55 SI SI SI $11,000 - $17,000 6 5
## 56 SI SI SI $5,000- $10,000 1 3
## 57 NO NO SI $11,000 - $17,000 7 6
## 58 SI NO NO $5,000- $10,000 1 3
## 59 SI NO SI $5,000- $10,000 7 5
## 60 SI SI NO $5,000- $10,000 5 7
## 61 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 62 SI NO SI $5,000- $10,000 7 3
## 63 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 64 NO NO SI $5,000- $10,000 4 5
## 65 SI NO SI $18,000 - $24,000 4 6
## 66 SI SI SI $5,000- $10,000 1 4
## 67 SI NO SI $5,000- $10,000 7 4
## 68 SI SI SI $5,000- $10,000 7 4
## 69 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 4
## 70 NO NO NO $5,000- $10,000 5 5
## 71 SI SI NO $5,000- $10,000 5 6
## 72 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 73 NO SI SI $5,000- $10,000 6 5
## 74 NO NO SI $5,000- $10,000 7 5
## 75 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 76 SI NO NO $18,000 - $24,000 7 7
## 77 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 78 SI SI SI $5,000- $10,000 6 6
## 79 SI NO NO $5,000- $10,000 4 5
## 80 SI NO SI $5,000- $10,000 7 6
## 81 NO SI SI $5,000- $10,000 7 6
## 82 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 7
## 83 SI SI SI Más de $25,000 6 5
## 84 SI NO NO $5,000- $10,000 7 6
## 85 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 7
## 86 SI SI NO $5,000- $10,000 7 5
## 87 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 7
## 88 SI SI NO Más de $25,000 6 6
## 89 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 90 NO SI SI $11,000 - $17,000 7 7
## 91 NO NO NO $5,000- $10,000 5 5
## 92 NO SI SI $11,000 - $17,000 4 1
## 93 NO SI NO $11,000 - $17,000 7 7
## 94 SI NO NO $11,000 - $17,000 7 4
## 95 NO NO NO $11,000 - $17,000 7 7
## 96 SI NO SI $18,000 - $24,000 7 6
## 97 NO NO SI $5,000- $10,000 4 4
## 98 NO NO SI $5,000- $10,000 7 4
## 99 NO NO SI $5,000- $10,000 4 7
## 100 SI SI NO Más de $25,000 4 4
## 101 SI SI NO $18,000 - $24,000 7 7
## 102 SI SI NO $18,000 - $24,000 5 7
## 103 SI NO SI $11,000 - $17,000 6 6
## 104 SI NO SI $5,000- $10,000 7 4
## 105 SI NO SI $11,000 - $17,000 4 6
## 106 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 4
## 107 SI SI SI $18,000 - $24,000 7 6
## 108 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 5
## 109 SI SI NO $5,000- $10,000 6 3
## 110 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 6
## 111 NO NO NO $5,000- $10,000 6 6
## 112 NO SI SI $5,000- $10,000 7 5
## 113 SI NO SI $5,000- $10,000 7 4
## 114 SI SI SI $5,000- $10,000 3 6
## 115 NO SI SI $5,000- $10,000 7 4
## 116 NO SI SI $11,000 - $17,000 6 6
## 117 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 118 NO SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 119 SI NO NO $11,000 - $17,000 6 4
## 120 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 6
## 121 NO NO NO $5,000- $10,000 7 7
## 122 SI NO SI $5,000- $10,000 6 6
## 123 SI SI SI $5,000- $10,000 7 4
## 124 SI NO SI $5,000- $10,000 6 4
## 125 SI SI SI $5,000- $10,000 7 6
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## 128 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 7
## 129 SI NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 130 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 6
## 131 NO SI NO $5,000- $10,000 5 1
## 132 SI NO SI $5,000- $10,000 6 6
## 133 SI NO NO $11,000 - $17,000 2 1
## 134 SI SI SI $11,000 - $17,000 6 5
## 135 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 136 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 137 NO NO NO $5,000- $10,000 7 7
## 138 NO SI SI $5,000- $10,000 7 6
## 139 NO SI SI $5,000- $10,000 1 6
## 140 NO NO SI $5,000- $10,000 7 7
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## 144 NO NO SI $5,000- $10,000 6 7
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## 146 SI SI SI $5,000- $10,000 7 7
## 147 SI SI SI $5,000- $10,000 6 6
## 148 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 149 SI NO SI $5,000- $10,000 7 6
## 150 NO NO SI $5,000- $10,000 1 1
## 151 NO NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 152 SI NO SI Más de $25,000 7 7
## 153 SI SI NO $5,000- $10,000 6 5
## 154 SI SI NO $5,000- $10,000 7 7
## 155 NO NO NO $11,000 - $17,000 4 4
## 156 SI SI SI $11,000 - $17,000 4 4
## 157 SI SI NO Más de $25,000 6 7
## 158 NO SI SI Más de $25,000 7 7
## 159 SI SI SI $18,000 - $24,000 7 7
## 160 SI SI SI $18,000 - $24,000 7 7
## 161 SI SI NO $18,000 - $24,000 7 4
## 162 SI SI SI $18,000 - $24,000 7 6
## 163 NO NO NO $5,000- $10,000 6 6
## 164 SI SI SI $5,000- $10,000 7 4
## 165 SI NO NO $18,000 - $24,000 7 7
## 166 NO NO NO $5,000- $10,000 7 4
## 167 SI NO NO $11,000 - $17,000 5 5
## 168 SI NO SI $5,000- $10,000 7 7
## 169 SI SI NO $11,000 - $17,000 7 6
## 170 SI NO SI $11,000 - $17,000 7 7
## 171 SI SI SI $5,000- $10,000 6 5
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## 175 SI NO NO $18,000 - $24,000 7 5
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## 210 SI NO SI $5,000- $10,000 7 6
## 211 NO NO SI $5,000- $10,000 1 5
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## 217 SI SI SI $11,000 - $17,000 1 1
## 218 SI SI SI $11,000 - $17,000 7 6
## 219 NO NO SI $5,000- $10,000 6 6
## 220 SI SI SI $5,000- $10,000 7 6
## CFV3 CFV4 CFV5 OFERSERV1 OFERSERV2 OFERSERV3 OFERSERV4 DISPVC1 DISPVC2
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## 20 2 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 219 6 6 6 4 4 4 4 3 3
## 220 6 4 6 6 6 7 6 4 4
## DISPVC3 VARFIN1 VARFIN2 VARFIN3 VARFIN4 VARFIN5 OPPAGO1 OPPAGO2 OPPAGO3
## 1 5 5 6 7 6 5 6 7 4
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## 20 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## 203 SI SI SI Masculino 25 CDMX SI NO
## 204 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 205 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI NO
## 206 SI SI SI Masculino 31 CDMX SI NO
## 207 SI SI SI Masculino 34 CDMX SI SI
## 208 SI SI SI Femenino 29 CDMX SI SI
## 209 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI SI
## 210 SI SI SI Femenino 26 CDMX NO NO
## 211 SI SI SI Femenino 30 CDMX NO NO
## 212 SI SI SI Masculino 30 CDMX NO SI
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## 215 SI SI SI Femenino 30 CDMX SI SI
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## 220 SI SI SI Masculino 26 CDMX NO NO
## conocescriptom conocesmonedadig dispmonedadig valor_hipoteca CFV1 CFV2
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## 170 3 2 3
## 171 7 7 7
## 172 4 4 4
## 173 7 7 7
## 174 4 3 2
## 175 3 2 2
## 176 2 1 1
## 177 4 4 4
## 178 5 5 5
## 179 4 6 5
## 180 3 4 4
## 181 5 5 3
## 182 1 1 1
## 183 4 4 4
## 184 5 5 3
## 185 2 2 1
## 186 4 4 4
## 187 5 2 2
## 188 5 4 3
## 189 2 1 1
## 190 1 7 4
## 191 5 5 6
## 192 4 3 2
## 193 3 3 3
## 194 1 1 1
## 195 1 1 1
## 196 4 4 3
## 197 4 1 1
## 198 5 5 5
## 199 5 1 1
## 200 4 5 6
## 201 4 1 1
## 202 4 3 2
## 203 5 5 5
## 204 4 4 4
## 205 1 1 1
## 206 4 4 4
## 207 4 4 4
## 208 1 1 1
## 209 4 4 4
## 210 4 4 2
## 211 4 6 4
## 212 3 3 3
## 213 7 7 7
## 214 1 6 3
## 215 2 2 2
## 216 5 2 1
## 217 5 5 5
## 218 3 3 3
## 219 4 4 4
## 220 5 5 5promedio <- data %>%
group_by(genero) %>%
summarize(mean_CVF1 = mean(CFV1, na.rm = TRUE), mean_CFV2 = mean(CFV2, na.rm = TRUE), mean_CVF3 = mean(CFV3, na.rm = TRUE), mean_CVF4 = mean(CFV4, na.rm = TRUE), mean_CVF5 = mean(CFV5, na.rm = TRUE))
promedio## # A tibble: 2 × 6
## genero mean_CVF1 mean_CFV2 mean_CVF3 mean_CVF4 mean_CVF5
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 "Femenino " 6.03 5.58 5.96 5.90 6.23
## 2 "Masculino" 6.02 5.44 5.78 5.69 5.78data %>%
select(genero,CFV1:CFV5) %>%
group_by(genero) %>%
summarise_all(list(avg = ~mean(., na.rm = TRUE)))## # A tibble: 2 × 6
## genero CFV1_avg CFV2_avg CFV3_avg CFV4_avg CFV5_avg
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 "Femenino " 6.03 5.58 5.96 5.90 6.23
## 2 "Masculino" 6.02 5.44 5.78 5.69 5.78#8 Obtener el promedio de edad de ambos géneros, "masculino" y "femenino" para identificar los clientes potenciales
data %>%
select(genero, edad) %>%
group_by(genero) %>%
summarise_all(list(avg = ~mean(., na.rm = TRUE)))## # A tibble: 2 × 2
## genero avg
## <chr> <dbl>
## 1 "Femenino " 30.0
## 2 "Masculino" 31.5#10)El análisis de los clientes potenciales se realizará por ciudad,
#1)Realiza un data frame con los encuestados de la Cd. de México, se desea conocer, el género, edad, si tiene tarjeta de crédito, si conoce el block chain, si conoce la cripto moneda, el valor de la hipoteca y ciudad de residencia
#Consulta el nombre de los campos en el data frame y debes filtrar solamente a los que viven en la Cd. de México
#El nuevo data frame debe llamarse cohousing_cd_mexico
cohousing_cd_mexico <- filter(data, cdresidencia == 'CDMX') %>%
select(genero:valor_hipoteca)
cohousing_cd_mexico## genero edad cdresidencia tienestc conocesbchain conocescriptom
## 1 Femenino 31 CDMX SI SI SI
## 2 Masculino 36 CDMX SI NO SI
## 3 Masculino 25 CDMX SI NO SI
## 4 Femenino 27 CDMX NO NO SI
## 5 Masculino 25 CDMX NO NO SI
## 6 Femenino 35 CDMX SI SI SI
## 7 Femenino 27 CDMX SI NO SI
## 8 Masculino 28 CDMX SI SI SI
## 9 Femenino 27 CDMX SI NO SI
## 10 Masculino 36 CDMX SI SI SI
## 11 Femenino 30 CDMX SI NO SI
## 12 Masculino 29 CDMX SI SI SI
## 13 Femenino 27 CDMX SI NO NO
## 14 Masculino 38 CDMX SI NO SI
## 15 Femenino 25 CDMX NO NO SI
## 16 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 17 Masculino 28 CDMX SI SI SI
## 18 Femenino 25 CDMX NO NO NO
## 19 Femenino 40 CDMX NO NO SI
## 20 Femenino 26 CDMX SI NO SI
## 21 Masculino 33 CDMX SI NO SI
## 22 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 23 Femenino 34 CDMX SI SI SI
## 24 Masculino 26 CDMX SI SI SI
## 25 Femenino 25 CDMX SI SI SI
## 26 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 27 Masculino 37 CDMX SI NO NO
## 28 Masculino 38 CDMX NO NO SI
## 29 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 30 Masculino 28 CDMX SI NO SI
## 31 Masculino 36 CDMX NO NO NO
## 32 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 33 Masculino 25 CDMX SI SI SI
## 34 Masculino 28 CDMX SI SI SI
## 35 Masculino 33 CDMX NO NO NO
## 36 Masculino 32 CDMX SI NO SI
## 37 Masculino 25 CDMX NO SI SI
## 38 Masculino 30 CDMX SI SI SI
## 39 Masculino 33 CDMX SI NO SI
## 40 Masculino 28 CDMX SI NO SI
## 41 Femenino 25 CDMX SI NO SI
## 42 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 43 Femenino 26 CDMX SI SI SI
## 44 Masculino 25 CDMX SI NO SI
## 45 Femenino 25 CDMX NO NO NO
## 46 Masculino 27 CDMX SI NO NO
## 47 Masculino 25 CDMX SI SI SI
## 48 Femenino 25 CDMX SI SI SI
## 49 Femenino 25 CDMX SI NO SI
## 50 Masculino 27 CDMX SI NO SI
## 51 Femenino 28 CDMX SI SI SI
## 52 Masculino 37 CDMX SI NO SI
## 53 Femenino 29 CDMX NO NO SI
## 54 Femenino 28 CDMX NO NO SI
## 55 Femenino 25 CDMX SI NO SI
## 56 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 57 Femenino 27 CDMX NO NO NO
## 58 Masculino 32 CDMX SI NO SI
## 59 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 60 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 61 Masculino 35 CDMX SI SI SI
## 62 Femenino 32 CDMX SI NO SI
## 63 Femenino 27 CDMX SI NO NO
## 64 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 65 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 66 Femenino 28 CDMX SI NO NO
## 67 Femenino 28 CDMX SI NO NO
## 68 Masculino 30 CDMX SI SI SI
## 69 Femenino 40 CDMX SI NO SI
## 70 Masculino 39 CDMX SI NO SI
## 71 Masculino 33 CDMX SI SI SI
## 72 Masculino 27 CDMX SI NO SI
## 73 Femenino 27 CDMX NO NO NO
## 74 Femenino 39 CDMX SI NO SI
## 75 Femenino 30 CDMX SI SI SI
## 76 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 77 Masculino 30 CDMX SI SI SI
## 78 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 79 Masculino 27 CDMX SI SI SI
## 80 Masculino 34 CDMX SI SI SI
## 81 Masculino 30 CDMX SI NO NO
## 82 Masculino 30 CDMX NO NO NO
## 83 Masculino 37 CDMX SI NO NO
## 84 Masculino 28 CDMX SI NO NO
## 85 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 86 Femenino 37 CDMX SI NO NO
## 87 Femenino 29 CDMX NO NO SI
## 88 Masculino 39 CDMX SI NO SI
## 89 Femenino 28 CDMX SI SI SI
## 90 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 91 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 92 Masculino 35 CDMX SI NO SI
## 93 Femenino 37 CDMX SI NO SI
## 94 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 95 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 96 Masculino 34 CDMX SI NO SI
## 97 Femenino 27 CDMX SI SI SI
## 98 Masculino 31 CDMX SI SI SI
## 99 Femenino 30 CDMX NO NO NO
## 100 Femenino 34 CDMX SI NO NO
## 101 Masculino 36 CDMX NO NO SI
## 102 Femenino 28 CDMX SI NO NO
## 103 Femenino 29 CDMX SI NO NO
## 104 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 105 Femenino 30 CDMX SI NO SI
## 106 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 107 Femenino 28 CDMX SI NO NO
## 108 Masculino 33 CDMX SI NO SI
## 109 Femenino 30 CDMX SI NO SI
## 110 Femenino 35 CDMX SI NO SI
## 111 Femenino 29 CDMX NO NO SI
## 112 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 113 Masculino 35 CDMX SI SI SI
## 114 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 115 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 116 Femenino 26 CDMX SI NO SI
## 117 Masculino 28 CDMX SI NO SI
## 118 Femenino 28 CDMX NO NO NO
## 119 Masculino 28 CDMX SI NO NO
## 120 Femenino 29 CDMX SI NO NO
## 121 Femenino 29 CDMX NO NO SI
## 122 Femenino 26 CDMX SI NO SI
## 123 Femenino 27 CDMX SI SI NO
## 124 Masculino 28 CDMX SI SI SI
## 125 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 126 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 127 Masculino 28 CDMX SI NO SI
## 128 Femenino 40 CDMX SI NO NO
## 129 Masculino 38 CDMX SI NO NO
## 130 Masculino 40 CDMX SI NO SI
## 131 Femenino 29 CDMX SI SI SI
## 132 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 133 Masculino 35 CDMX SI NO NO
## 134 Femenino 34 CDMX NO SI SI
## 135 Masculino 36 CDMX SI NO SI
## 136 Masculino 30 CDMX SI NO NO
## 137 Masculino 31 CDMX SI NO SI
## 138 Femenino 39 CDMX SI NO SI
## 139 Masculino 34 CDMX SI SI SI
## 140 Femenino 33 CDMX NO SI SI
## 141 Masculino 40 CDMX SI NO NO
## 142 Masculino 26 CDMX SI NO SI
## 143 Femenino 26 CDMX NO NO SI
## 144 Femenino 40 CDMX NO NO NO
## 145 Femenino 26 CDMX SI SI SI
## 146 Femenino 39 CDMX SI SI SI
## 147 Femenino 26 CDMX NO NO SI
## 148 Femenino 31 CDMX NO NO SI
## 149 Femenino 29 CDMX SI NO SI
## 150 Masculino 27 CDMX SI SI SI
## 151 Femenino 35 CDMX SI NO SI
## 152 Femenino 25 CDMX SI NO SI
## 153 Masculino 38 CDMX SI NO SI
## 154 Femenino 31 CDMX SI NO NO
## 155 Femenino 25 CDMX SI SI SI
## 156 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 157 Masculino 39 CDMX NO SI SI
## 158 Masculino 34 CDMX SI NO NO
## 159 Masculino 35 CDMX SI NO NO
## 160 Masculino 27 CDMX SI NO SI
## 161 Masculino 26 CDMX SI SI SI
## 162 Masculino 39 CDMX SI NO SI
## 163 Masculino 27 CDMX NO NO SI
## 164 Femenino 34 CDMX SI SI SI
## 165 Femenino 25 CDMX NO SI SI
## 166 Femenino 31 CDMX SI NO NO
## 167 Masculino 28 CDMX NO NO NO
## 168 Femenino 30 CDMX SI NO SI
## 169 Masculino 37 CDMX SI SI SI
## 170 Femenino 37 CDMX SI NO SI
## 171 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 172 Masculino 29 CDMX SI NO SI
## 173 Masculino 29 CDMX SI NO NO
## 174 Masculino 33 CDMX SI NO SI
## 175 Masculino 30 CDMX SI NO SI
## 176 Femenino 25 CDMX SI NO NO
## 177 Femenino 28 CDMX SI NO SI
## 178 Masculino 25 CDMX SI NO NO
## 179 Femenino 30 CDMX SI NO NO
## 180 Femenino 30 CDMX SI NO NO
## 181 Masculino 31 CDMX SI NO SI
## 182 Masculino 34 CDMX SI SI SI
## 183 Femenino 29 CDMX SI SI SI
## 184 Femenino 30 CDMX SI SI SI
## 185 Femenino 26 CDMX NO NO SI
## 186 Femenino 30 CDMX NO NO NO
## 187 Masculino 30 CDMX NO SI SI
## 188 Masculino 27 CDMX NO NO SI
## 189 Femenino 31 CDMX SI NO SI
## 190 Femenino 30 CDMX SI SI SI
## 191 Masculino 38 CDMX SI SI SI
## 192 Masculino 37 CDMX SI NO SI
## 193 Masculino 38 CDMX SI NO SI
## 194 Femenino 31 CDMX NO NO NO
## 195 Masculino 26 CDMX NO NO SI
## conocesmonedadig dispmonedadig valor_hipoteca
## 1 NO SI $11,000 - $17,000
## 2 NO NO $11,000 - $17,000
## 3 NO SI $5,000- $10,000
## 4 NO SI $5,000- $10,000
## 5 SI SI $5,000- $10,000
## 6 NO NO $11,000 - $17,000
## 7 SI SI $11,000 - $17,000
## 8 SI SI $5,000- $10,000
## 9 NO SI $5,000- $10,000
## 10 SI SI Más de $25,000
## 11 NO SI $18,000 - $24,000
## 12 SI SI $11,000 - $17,000
## 13 NO SI $5,000- $10,000
## 14 NO NO Más de $25,000
## 15 NO SI $11,000 - $17,000
## 16 NO NO $11,000 - $17,000
## 17 SI SI $18,000 - $24,000
## 18 NO NO $5,000- $10,000
## 19 NO NO $11,000 - $17,000
## 20 NO NO $5,000- $10,000
## 21 SI SI Más de $25,000
## 22 NO SI $5,000- $10,000
## 23 NO SI $11,000 - $17,000
## 24 SI NO $11,000 - $17,000
## 25 SI NO $5,000- $10,000
## 26 SI NO $11,000 - $17,000
## 27 NO NO $5,000- $10,000
## 28 NO NO $11,000 - $17,000
## 29 NO NO $18,000 - $24,000
## 30 NO SI $5,000- $10,000
## 31 NO SI $18,000 - $24,000
## 32 NO SI $5,000- $10,000
## 33 SI SI $11,000 - $17,000
## 34 SI NO $18,000 - $24,000
## 35 NO SI $5,000- $10,000
## 36 SI SI $5,000- $10,000
## 37 SI NO $18,000 - $24,000
## 38 SI NO $11,000 - $17,000
## 39 SI SI $11,000 - $17,000
## 40 SI SI $11,000 - $17,000
## 41 SI SI $11,000 - $17,000
## 42 SI NO $5,000- $10,000
## 43 SI SI $11,000 - $17,000
## 44 SI SI $5,000- $10,000
## 45 NO SI $5,000- $10,000
## 46 SI SI $5,000- $10,000
## 47 SI SI $11,000 - $17,000
## 48 SI NO $11,000 - $17,000
## 49 SI SI $11,000 - $17,000
## 50 SI SI $5,000- $10,000
## 51 NO NO $5,000- $10,000
## 52 NO SI $5,000- $10,000
## 53 SI NO $5,000- $10,000
## 54 SI NO $5,000- $10,000
## 55 NO SI $5,000- $10,000
## 56 SI SI $5,000- $10,000
## 57 NO SI $5,000- $10,000
## 58 NO SI $18,000 - $24,000
## 59 SI SI $5,000- $10,000
## 60 NO SI $5,000- $10,000
## 61 SI SI $5,000- $10,000
## 62 SI SI $11,000 - $17,000
## 63 NO NO $5,000- $10,000
## 64 SI NO $5,000- $10,000
## 65 SI SI $5,000- $10,000
## 66 SI SI $5,000- $10,000
## 67 NO SI $5,000- $10,000
## 68 SI SI $5,000- $10,000
## 69 NO NO $18,000 - $24,000
## 70 SI SI $5,000- $10,000
## 71 NO NO $5,000- $10,000
## 72 NO SI $5,000- $10,000
## 73 SI SI $5,000- $10,000
## 74 SI SI $11,000 - $17,000
## 75 SI SI Más de $25,000
## 76 NO NO $5,000- $10,000
## 77 SI SI $11,000 - $17,000
## 78 SI NO $5,000- $10,000
## 79 SI SI $11,000 - $17,000
## 80 SI NO $5,000- $10,000
## 81 SI SI $11,000 - $17,000
## 82 NO NO $5,000- $10,000
## 83 SI SI $11,000 - $17,000
## 84 SI NO $11,000 - $17,000
## 85 NO NO $11,000 - $17,000
## 86 NO NO $11,000 - $17,000
## 87 NO SI $18,000 - $24,000
## 88 SI NO Más de $25,000
## 89 SI NO $18,000 - $24,000
## 90 SI NO $18,000 - $24,000
## 91 NO SI $11,000 - $17,000
## 92 NO SI $5,000- $10,000
## 93 NO SI $11,000 - $17,000
## 94 SI SI $11,000 - $17,000
## 95 SI SI $18,000 - $24,000
## 96 SI SI $11,000 - $17,000
## 97 SI NO $5,000- $10,000
## 98 SI SI $11,000 - $17,000
## 99 NO NO $5,000- $10,000
## 100 SI SI $5,000- $10,000
## 101 NO SI $5,000- $10,000
## 102 SI SI $5,000- $10,000
## 103 SI SI $11,000 - $17,000
## 104 SI SI $5,000- $10,000
## 105 NO NO $11,000 - $17,000
## 106 SI NO $11,000 - $17,000
## 107 NO NO $5,000- $10,000
## 108 SI SI $5,000- $10,000
## 109 NO SI $5,000- $10,000
## 110 SI SI $5,000- $10,000
## 111 SI NO $5,000- $10,000
## 112 SI SI $5,000- $10,000
## 113 SI SI $11,000 - $17,000
## 114 SI NO $11,000 - $17,000
## 115 NO NO $11,000 - $17,000
## 116 SI SI $11,000 - $17,000
## 117 SI NO $5,000- $10,000
## 118 SI SI $5,000- $10,000
## 119 SI SI $5,000- $10,000
## 120 NO SI $5,000- $10,000
## 121 NO NO $11,000 - $17,000
## 122 SI SI $5,000- $10,000
## 123 NO SI $5,000- $10,000
## 124 SI SI $5,000- $10,000
## 125 SI SI $5,000- $10,000
## 126 SI NO $5,000- $10,000
## 127 NO SI $5,000- $10,000
## 128 NO SI $5,000- $10,000
## 129 NO SI $5,000- $10,000
## 130 NO SI Más de $25,000
## 131 SI NO $5,000- $10,000
## 132 SI NO $5,000- $10,000
## 133 NO NO $11,000 - $17,000
## 134 SI SI $11,000 - $17,000
## 135 SI NO Más de $25,000
## 136 SI SI Más de $25,000
## 137 SI SI $18,000 - $24,000
## 138 SI SI $18,000 - $24,000
## 139 SI NO $18,000 - $24,000
## 140 SI SI $18,000 - $24,000
## 141 NO NO $5,000- $10,000
## 142 SI SI $5,000- $10,000
## 143 NO NO $18,000 - $24,000
## 144 NO NO $5,000- $10,000
## 145 NO NO $11,000 - $17,000
## 146 SI NO $11,000 - $17,000
## 147 NO SI $11,000 - $17,000
## 148 SI SI $5,000- $10,000
## 149 NO SI $11,000 - $17,000
## 150 SI SI $11,000 - $17,000
## 151 SI SI $5,000- $10,000
## 152 NO NO $18,000 - $24,000
## 153 SI SI $11,000 - $17,000
## 154 NO NO $5,000- $10,000
## 155 SI SI $11,000 - $17,000
## 156 SI SI $5,000- $10,000
## 157 SI NO Más de $25,000
## 158 NO NO $5,000- $10,000
## 159 NO SI $11,000 - $17,000
## 160 SI NO $5,000- $10,000
## 161 SI NO $5,000- $10,000
## 162 NO NO $18,000 - $24,000
## 163 SI NO $5,000- $10,000
## 164 SI NO $18,000 - $24,000
## 165 SI SI $5,000- $10,000
## 166 NO SI $5,000- $10,000
## 167 NO SI $5,000- $10,000
## 168 SI SI $11,000 - $17,000
## 169 SI SI Más de $25,000
## 170 NO SI $5,000- $10,000
## 171 NO SI $11,000 - $17,000
## 172 SI SI $11,000 - $17,000
## 173 SI SI $5,000- $10,000
## 174 SI SI Más de $25,000
## 175 NO NO $5,000- $10,000
## 176 NO SI $11,000 - $17,000
## 177 SI SI $5,000- $10,000
## 178 NO SI $5,000- $10,000
## 179 SI SI $5,000- $10,000
## 180 SI SI $5,000- $10,000
## 181 SI SI $11,000 - $17,000
## 182 SI SI $5,000- $10,000
## 183 SI NO $5,000- $10,000
## 184 SI SI $5,000- $10,000
## 185 NO SI $5,000- $10,000
## 186 NO SI $5,000- $10,000
## 187 NO NO $5,000- $10,000
## 188 SI SI $5,000- $10,000
## 189 NO NO $5,000- $10,000
## 190 NO NO $5,000- $10,000
## 191 SI SI $5,000- $10,000
## 192 SI SI $11,000 - $17,000
## 193 SI SI $11,000 - $17,000
## 194 NO SI $5,000- $10,000
## 195 SI SI $5,000- $10,000#2)Realiza un data frame con las características anteriores pero de la ciudad de Guadalajara, el nuevo data frame debe llamarse cohousing_Gdl
cohousing_Gdl <- filter(data, cdresidencia == 'GDL ') %>%
select(genero:valor_hipoteca)
cohousing_Gdl## genero edad cdresidencia tienestc conocesbchain conocescriptom
## 1 Femenino 32 GDL SI NO NO
## conocesmonedadig dispmonedadig valor_hipoteca
## 1 NO SI $11,000 - $17,000#3)Realiza un data frame con las características anteriores pero de la ciudad de Puebla, el nuevo data frame debe llamarse cohousing_Puebla
cohousing_Puebla <- filter(data, cdresidencia == 'PUE ') %>%
select(genero:valor_hipoteca)
cohousing_Puebla## genero edad cdresidencia tienestc conocesbchain conocescriptom
## 1 Masculino 35 PUE SI NO SI
## 2 Femenino 30 PUE SI NO NO
## 3 Femenino 37 PUE SI NO NO
## 4 Femenino 36 PUE SI NO NO
## 5 Femenino 30 PUE SI NO SI
## 6 Femenino 35 PUE NO NO SI
## 7 Masculino 25 PUE SI NO NO
## 8 Femenino 30 PUE SI NO SI
## 9 Femenino 31 PUE SI NO NO
## 10 Femenino 30 PUE SI NO SI
## conocesmonedadig dispmonedadig valor_hipoteca
## 1 SI SI $5,000- $10,000
## 2 NO SI $5,000- $10,000
## 3 NO SI $5,000- $10,000
## 4 SI NO $5,000- $10,000
## 5 NO SI $5,000- $10,000
## 6 NO SI $5,000- $10,000
## 7 SI NO $5,000- $10,000
## 8 SI SI $5,000- $10,000
## 9 NO NO $5,000- $10,000
## 10 SI NO $18,000 - $24,000#11)El estudio se enfocará en la Cd. de México ya que los resultados anteriores nos indican que hay más encuestados que viven en la Cd. de México que pueden ser clientes potenciales.
#Se necesita conocer a los encuestados que viven en la Cd. de México que tienen tarjeta de crédito y conocen Blockchain.
#Utiliza el data frame generado en el ejercicio anterior
#El nuevo data frame debe llamarse cd_mexico_tcybc y debe contener las variables genero, edad, valor hipoteca, si tiene tarjeta de crédito y si conoce block chain
cd_mexico_tcybc <- select(cohousing_cd_mexico, genero, edad, valor_hipoteca, tienestc, conocesbchain)
cd_mexico_tcybc## genero edad valor_hipoteca tienestc conocesbchain
## 1 Femenino 31 $11,000 - $17,000 SI SI
## 2 Masculino 36 $11,000 - $17,000 SI NO
## 3 Masculino 25 $5,000- $10,000 SI NO
## 4 Femenino 27 $5,000- $10,000 NO NO
## 5 Masculino 25 $5,000- $10,000 NO NO
## 6 Femenino 35 $11,000 - $17,000 SI SI
## 7 Femenino 27 $11,000 - $17,000 SI NO
## 8 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI SI
## 9 Femenino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 10 Masculino 36 Más de $25,000 SI SI
## 11 Femenino 30 $18,000 - $24,000 SI NO
## 12 Masculino 29 $11,000 - $17,000 SI SI
## 13 Femenino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 14 Masculino 38 Más de $25,000 SI NO
## 15 Femenino 25 $11,000 - $17,000 NO NO
## 16 Femenino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 17 Masculino 28 $18,000 - $24,000 SI SI
## 18 Femenino 25 $5,000- $10,000 NO NO
## 19 Femenino 40 $11,000 - $17,000 NO NO
## 20 Femenino 26 $5,000- $10,000 SI NO
## 21 Masculino 33 Más de $25,000 SI NO
## 22 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 23 Femenino 34 $11,000 - $17,000 SI SI
## 24 Masculino 26 $11,000 - $17,000 SI SI
## 25 Femenino 25 $5,000- $10,000 SI SI
## 26 Masculino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 27 Masculino 37 $5,000- $10,000 SI NO
## 28 Masculino 38 $11,000 - $17,000 NO NO
## 29 Masculino 30 $18,000 - $24,000 SI NO
## 30 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 31 Masculino 36 $18,000 - $24,000 NO NO
## 32 Masculino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 33 Masculino 25 $11,000 - $17,000 SI SI
## 34 Masculino 28 $18,000 - $24,000 SI SI
## 35 Masculino 33 $5,000- $10,000 NO NO
## 36 Masculino 32 $5,000- $10,000 SI NO
## 37 Masculino 25 $18,000 - $24,000 NO SI
## 38 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI SI
## 39 Masculino 33 $11,000 - $17,000 SI NO
## 40 Masculino 28 $11,000 - $17,000 SI NO
## 41 Femenino 25 $11,000 - $17,000 SI NO
## 42 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 43 Femenino 26 $11,000 - $17,000 SI SI
## 44 Masculino 25 $5,000- $10,000 SI NO
## 45 Femenino 25 $5,000- $10,000 NO NO
## 46 Masculino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 47 Masculino 25 $11,000 - $17,000 SI SI
## 48 Femenino 25 $11,000 - $17,000 SI SI
## 49 Femenino 25 $11,000 - $17,000 SI NO
## 50 Masculino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 51 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI SI
## 52 Masculino 37 $5,000- $10,000 SI NO
## 53 Femenino 29 $5,000- $10,000 NO NO
## 54 Femenino 28 $5,000- $10,000 NO NO
## 55 Femenino 25 $5,000- $10,000 SI NO
## 56 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 57 Femenino 27 $5,000- $10,000 NO NO
## 58 Masculino 32 $18,000 - $24,000 SI NO
## 59 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 60 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 61 Masculino 35 $5,000- $10,000 SI SI
## 62 Femenino 32 $11,000 - $17,000 SI NO
## 63 Femenino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 64 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 65 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 66 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 67 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 68 Masculino 30 $5,000- $10,000 SI SI
## 69 Femenino 40 $18,000 - $24,000 SI NO
## 70 Masculino 39 $5,000- $10,000 SI NO
## 71 Masculino 33 $5,000- $10,000 SI SI
## 72 Masculino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 73 Femenino 27 $5,000- $10,000 NO NO
## 74 Femenino 39 $11,000 - $17,000 SI NO
## 75 Femenino 30 Más de $25,000 SI SI
## 76 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 77 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI SI
## 78 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 79 Masculino 27 $11,000 - $17,000 SI SI
## 80 Masculino 34 $5,000- $10,000 SI SI
## 81 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 82 Masculino 30 $5,000- $10,000 NO NO
## 83 Masculino 37 $11,000 - $17,000 SI NO
## 84 Masculino 28 $11,000 - $17,000 SI NO
## 85 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 86 Femenino 37 $11,000 - $17,000 SI NO
## 87 Femenino 29 $18,000 - $24,000 NO NO
## 88 Masculino 39 Más de $25,000 SI NO
## 89 Femenino 28 $18,000 - $24,000 SI SI
## 90 Femenino 29 $18,000 - $24,000 SI NO
## 91 Femenino 28 $11,000 - $17,000 SI NO
## 92 Masculino 35 $5,000- $10,000 SI NO
## 93 Femenino 37 $11,000 - $17,000 SI NO
## 94 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 95 Femenino 29 $18,000 - $24,000 SI NO
## 96 Masculino 34 $11,000 - $17,000 SI NO
## 97 Femenino 27 $5,000- $10,000 SI SI
## 98 Masculino 31 $11,000 - $17,000 SI SI
## 99 Femenino 30 $5,000- $10,000 NO NO
## 100 Femenino 34 $5,000- $10,000 SI NO
## 101 Masculino 36 $5,000- $10,000 NO NO
## 102 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 103 Femenino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 104 Masculino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 105 Femenino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 106 Masculino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 107 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 108 Masculino 33 $5,000- $10,000 SI NO
## 109 Femenino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 110 Femenino 35 $5,000- $10,000 SI NO
## 111 Femenino 29 $5,000- $10,000 NO NO
## 112 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 113 Masculino 35 $11,000 - $17,000 SI SI
## 114 Femenino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 115 Femenino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 116 Femenino 26 $11,000 - $17,000 SI NO
## 117 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 118 Femenino 28 $5,000- $10,000 NO NO
## 119 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 120 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 121 Femenino 29 $11,000 - $17,000 NO NO
## 122 Femenino 26 $5,000- $10,000 SI NO
## 123 Femenino 27 $5,000- $10,000 SI SI
## 124 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI SI
## 125 Masculino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 126 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 127 Masculino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 128 Femenino 40 $5,000- $10,000 SI NO
## 129 Masculino 38 $5,000- $10,000 SI NO
## 130 Masculino 40 Más de $25,000 SI NO
## 131 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI SI
## 132 Masculino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 133 Masculino 35 $11,000 - $17,000 SI NO
## 134 Femenino 34 $11,000 - $17,000 NO SI
## 135 Masculino 36 Más de $25,000 SI NO
## 136 Masculino 30 Más de $25,000 SI NO
## 137 Masculino 31 $18,000 - $24,000 SI NO
## 138 Femenino 39 $18,000 - $24,000 SI NO
## 139 Masculino 34 $18,000 - $24,000 SI SI
## 140 Femenino 33 $18,000 - $24,000 NO SI
## 141 Masculino 40 $5,000- $10,000 SI NO
## 142 Masculino 26 $5,000- $10,000 SI NO
## 143 Femenino 26 $18,000 - $24,000 NO NO
## 144 Femenino 40 $5,000- $10,000 NO NO
## 145 Femenino 26 $11,000 - $17,000 SI SI
## 146 Femenino 39 $11,000 - $17,000 SI SI
## 147 Femenino 26 $11,000 - $17,000 NO NO
## 148 Femenino 31 $5,000- $10,000 NO NO
## 149 Femenino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 150 Masculino 27 $11,000 - $17,000 SI SI
## 151 Femenino 35 $5,000- $10,000 SI NO
## 152 Femenino 25 $18,000 - $24,000 SI NO
## 153 Masculino 38 $11,000 - $17,000 SI NO
## 154 Femenino 31 $5,000- $10,000 SI NO
## 155 Femenino 25 $11,000 - $17,000 SI SI
## 156 Masculino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 157 Masculino 39 Más de $25,000 NO SI
## 158 Masculino 34 $5,000- $10,000 SI NO
## 159 Masculino 35 $11,000 - $17,000 SI NO
## 160 Masculino 27 $5,000- $10,000 SI NO
## 161 Masculino 26 $5,000- $10,000 SI SI
## 162 Masculino 39 $18,000 - $24,000 SI NO
## 163 Masculino 27 $5,000- $10,000 NO NO
## 164 Femenino 34 $18,000 - $24,000 SI SI
## 165 Femenino 25 $5,000- $10,000 NO SI
## 166 Femenino 31 $5,000- $10,000 SI NO
## 167 Masculino 28 $5,000- $10,000 NO NO
## 168 Femenino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 169 Masculino 37 Más de $25,000 SI SI
## 170 Femenino 37 $5,000- $10,000 SI NO
## 171 Masculino 30 $11,000 - $17,000 SI NO
## 172 Masculino 29 $11,000 - $17,000 SI NO
## 173 Masculino 29 $5,000- $10,000 SI NO
## 174 Masculino 33 Más de $25,000 SI NO
## 175 Masculino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 176 Femenino 25 $11,000 - $17,000 SI NO
## 177 Femenino 28 $5,000- $10,000 SI NO
## 178 Masculino 25 $5,000- $10,000 SI NO
## 179 Femenino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 180 Femenino 30 $5,000- $10,000 SI NO
## 181 Masculino 31 $11,000 - $17,000 SI NO
## 182 Masculino 34 $5,000- $10,000 SI SI
## 183 Femenino 29 $5,000- $10,000 SI SI
## 184 Femenino 30 $5,000- $10,000 SI SI
## 185 Femenino 26 $5,000- $10,000 NO NO
## 186 Femenino 30 $5,000- $10,000 NO NO
## 187 Masculino 30 $5,000- $10,000 NO SI
## 188 Masculino 27 $5,000- $10,000 NO NO
## 189 Femenino 31 $5,000- $10,000 SI NO
## 190 Femenino 30 $5,000- $10,000 SI SI
## 191 Masculino 38 $5,000- $10,000 SI SI
## 192 Masculino 37 $11,000 - $17,000 SI NO
## 193 Masculino 38 $11,000 - $17,000 SI NO
## 194 Femenino 31 $5,000- $10,000 NO NO
## 195 Masculino 26 $5,000- $10,000 NO NO