Capítulo 5: Ejercicio 1
Para examinar la edad en que alguien probó por primera vez el tabaco
sin humo, use el conjunto de datos de la Encuesta Nacional sobre Uso de
Drogas y Salud, 2015, para completar los siguientes ejercicios.
- Genere una tabla de la edad en que alguien probó por primera vez el
tabaco sin humo (smklsstry).
t <- table(NSDUH_2015$smklsstry)
knitr::kable(t)
| 1 |
5 |
| 2 |
2 |
| 3 |
4 |
| 4 |
5 |
| 5 |
37 |
| 6 |
38 |
| 7 |
41 |
| 8 |
81 |
| 9 |
80 |
| 10 |
186 |
| 11 |
128 |
| 12 |
507 |
| 13 |
518 |
| 14 |
764 |
| 15 |
1000 |
| 16 |
1296 |
| 17 |
768 |
| 18 |
1131 |
| 19 |
516 |
| 20 |
490 |
| 21 |
312 |
| 22 |
216 |
| 23 |
149 |
| 24 |
106 |
| 25 |
199 |
| 26 |
55 |
| 27 |
49 |
| 28 |
56 |
| 29 |
25 |
| 30 |
121 |
| 31 |
13 |
| 32 |
15 |
| 33 |
19 |
| 34 |
18 |
| 35 |
55 |
| 36 |
7 |
| 37 |
6 |
| 38 |
11 |
| 39 |
9 |
| 40 |
28 |
| 41 |
4 |
| 42 |
7 |
| 43 |
4 |
| 44 |
8 |
| 45 |
25 |
| 46 |
6 |
| 47 |
6 |
| 48 |
5 |
| 49 |
5 |
| 50 |
14 |
| 52 |
4 |
| 53 |
3 |
| 54 |
4 |
| 55 |
7 |
| 57 |
3 |
| 59 |
1 |
| 60 |
4 |
| 61 |
1 |
| 62 |
1 |
| 65 |
2 |
| 66 |
1 |
| 68 |
1 |
| 70 |
1 |
| 985 |
90 |
| 991 |
47742 |
| 994 |
81 |
| 997 |
17 |
| 998 |
33 |
- Genere una nueva variable que sea idéntica a smklsstry y llámela
smklssage.
NSDUH_2015$smklssage <- NSDUH_2015$smklsstry
- Recodifique smklssage para que los códigos 994, 997 y 998 estén en
blanco.
NSDUH_2015$smklssage <- ifelse(NSDUH_2015$smklssage %in% c(994, 997, 998), NA, NSDUH_2015$smklssage)
head(NSDUH_2015$smklssage, 10)
[1] 991 25 991 991 18 991 991 991 991 991
max(NSDUH_2015$smklssage)
[1] NA
- Recodifique smklssage para combinar usuarios en las siguientes
categorías: never used smokeless tobacco, <10, 10 a 12, 13 a 15, 16 a
18, 19 a 21 y >21.
table(NSDUH_2015$smklssage)
Never <10 10 a 12 13 a 15 16 a 18 19 a 21 >21
0 293 821 2282 3195 1318 49106
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