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## 591 4 4
## 592 4 3
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## 599 2 1
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## 693 3 2
## 694 3 4
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## 699 2 4
## 700 4 4
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## 750 3 2
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## 764 3 3
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## 828 4 3
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## 831 3 3
## 832 3 2
## 833 3 3
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## 835 3 4
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## 837 3 3
## 838 3 2
## 839 4 4
## 840 4 4
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## 842 4 2
## 843 3 3
## 844 3 3
## 845 2 2
## 846 2 2
## 847 3 2
## 848 3 3library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniondata <- data %>%
mutate(suma_nuevo = Congreso + Presidente + Gobierno + Partidos_Politicos)
summary(data$suma_nuevo)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 12.00 14.00 13.31 16.00 16.00data <- data %>%
mutate(conf_inst = ((suma_nuevo - min(suma_nuevo))/(max(suma_nuevo) - min(suma_nuevo))) * 9 + 1)
summary(data$indice_aditivo_nuevo) ## Length Class Mode
## 0 NULL NULLstr(data)## 'data.frame': 848 obs. of 11 variables:
## $ satis_dem : chr "3" "3" "3" "3" ...
## $ creenciasS : num 1 1 1 1 3 3 1 1 3 3 ...
## $ etnia : num 2 2 2 2 2 2 6 6 5 5 ...
## $ estrato : num 3 4 3 3 5 4 3 3 3 4 ...
## $ partido_pol : num 0 0 0 30 30 30 0 0 30 0 ...
## $ Congreso : num 3 3 3 4 4 2 3 2 4 4 ...
## $ Gobierno : num 3 4 3 4 4 3 1 2 4 3 ...
## $ Partidos_Politicos: num 2 4 4 4 4 3 1 3 4 4 ...
## $ Presidente : num 4 3 3 4 4 2 1 2 4 4 ...
## $ suma_nuevo : num 12 14 13 16 16 10 6 9 16 15 ...
## $ conf_inst : num 7.75 8.88 8.31 10 10 ...data$satis_dem = as.numeric(data$satis_dem)library(writexl)
data_exportar3 <- data[, c("satis_dem", "creenciasS", "etnia", "estrato", "partido_pol", "conf_inst")]
write_xlsx(data_exportar3, "data_final1.xlsx")