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.

  1. Genere una tabla de la edad en que alguien probó por primera vez el tabaco sin humo (smklsstry).
t <- table(NSDUH_2015$smklsstry)
knitr::kable(t)
Var1 Freq
1 5
2 2
3 4
4 5
5 37
6 38
7 41
8 81
9 80
10 186
11 128
12 507
13 518
14 764
15 1000
16 1296
17 768
18 1131
19 516
20 490
21 312
22 216
23 149
24 106
25 199
26 55
27 49
28 56
29 25
30 121
31 13
32 15
33 19
34 18
35 55
36 7
37 6
38 11
39 9
40 28
41 4
42 7
43 4
44 8
45 25
46 6
47 6
48 5
49 5
50 14
52 4
53 3
54 4
55 7
57 3
59 1
60 4
61 1
62 1
65 2
66 1
68 1
70 1
985 90
991 47742
994 81
997 17
998 33
  1. Genere una nueva variable que sea idéntica a smklsstry y llámela smklssage.
NSDUH_2015$smklssage <- NSDUH_2015$smklsstry
  1. Recodifique smklssage para que los códigos 994, 997 y 998 estén en blanco.
NSDUH_2015$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
  1. 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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