R Markdown
library(readxl)
base <- read_excel("Base_trabajo_Final.xlsx")
library(survey)
library(dplyr)
# Revisar la estructura de los datos
str(base)
## tibble [760 × 16] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ID : num [1:760] 3.14e+08 3.14e+08 3.14e+08 3.14e+08 3.15e+08 ...
## $ P1 : chr [1:760] "2" "2" "2" "1" ...
## $ P2 : chr [1:760] "1" "6" "6" "4" ...
## $ P3 : chr [1:760] "2" "1" "2" "1" ...
## $ P7 : chr [1:760] "1" "2" "1" "2" ...
## $ P12 : chr [1:760] "3" "1" "6" "4" ...
## $ P13 : chr [1:760] "3" "2" "2" "3" ...
## $ P14 : chr [1:760] "3" "3" "2" "3" ...
## $ P39 : chr [1:760] "6" "4" "6" "2" ...
## $ P53 : chr [1:760] "1" "1" "2" "2" ...
## $ P54 : chr [1:760] "1" "3" "6" "4" ...
## $ P55 : chr [1:760] "3" "5" "1" "6" ...
## $ P56 : chr [1:760] "2" "3" "6" "6" ...
## $ P57 : chr [1:760] "6" "1" "6" "5" ...
## $ P58 : chr [1:760] "6" "1" "6" "6" ...
## $ wkcal: num [1:760] 3422 2753 2196 3957 3479 ...
# Codificar variables categóricas
base <- base %>%
mutate(
sexo = factor(P1, levels = c(1, 2), labels = c("Hombre", "Mujer")),
estrato = factor(P2, levels = 1:6, labels = paste("Estrato", 1:6)),
rango_edad = factor(P3, levels = 1:6, labels = c("18-24", "25-35", "36-45", "46-55", "56-65", "65+")),
tiene_hijos = factor(P7, levels = c(1, 2), labels = c("Si", "No")),
posicion_ideologica = factor(P12, levels = 1:6, labels = c("Izquierda", "2", "3", "4", "5", "Derecha")),
imagen_Petro = factor(P13, levels = c(1, 2, 3), labels = c("Favorable", "Desfavorable", "No lo conoce/no dice nada")),
imagen_Marquez = factor(P14, levels = c(1, 2, 3), labels = c("Favorable", "Desfavorable", "No lo conoce/no dice nada")),
disminucion_ultraprocesados = factor(P39, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde")),
problemas_mascotas = factor(P53, levels = c(1, 2), labels = c("Si", "No")),
collar_correa = factor(P54, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde")),
supervision_gatos = factor(P55, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde")),
zonas_mascotas = factor(P56, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde")),
permisos_apoyo_emocional = factor(P57, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde")),
espacios_parques = factor(P58, levels = c(1:6, 99), labels = c("Totalmente en desacuerdo", "2", "3", "4", "5", "Totalmente de acuerdo", "No sabe/no responde"))
)
# Crear diseño muestral usando el factor de expansión 'wkcal'
diseño <- svydesign(id = ~1, strata = ~estrato, weights = ~wkcal, data = base)
##################################################### PArte 2
# Estimaciones descriptivas sin estratificación
# P7: Tiene hijos menores de 18 años
svymean(~tiene_hijos, diseño)
## mean SE
## tiene_hijosSi 0.30219 0.0222
## tiene_hijosNo 0.69781 0.0222
confint(svymean(~tiene_hijos, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## tiene_hijosSi 0.2586511 0.3457332
## tiene_hijosNo 0.6542668 0.7413489
# P12: Posición ideológica
svymean(~posicion_ideologica, diseño)
## mean SE
## posicion_ideologicaIzquierda 0.084554 0.0123
## posicion_ideologica2 0.105686 0.0177
## posicion_ideologica3 0.352151 0.0232
## posicion_ideologica4 0.217369 0.0221
## posicion_ideologica5 0.090663 0.0133
## posicion_ideologicaDerecha 0.149576 0.0168
confint(svymean(~posicion_ideologica, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## posicion_ideologicaIzquierda 0.06035741 0.1087509
## posicion_ideologica2 0.07097281 0.1403988
## posicion_ideologica3 0.30675483 0.3975479
## posicion_ideologica4 0.17410634 0.2606313
## posicion_ideologica5 0.06455192 0.1167749
## posicion_ideologicaDerecha 0.11663824 0.1825147
# P13: Imagen favorable de Gustavo Petro
svymean(~imagen_Petro, diseño)
## mean SE
## imagen_PetroFavorable 0.461026 0.0248
## imagen_PetroDesfavorable 0.527450 0.0248
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada 0.011524 0.0033
confint(svymean(~imagen_Petro, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_PetroFavorable 0.41245154 0.50960021
## imagen_PetroDesfavorable 0.47879728 0.57610246
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada 0.00496009 0.01808842
# P14: Imagen favorable de Francia Márquez
svymean(~imagen_Marquez, diseño)
## mean SE
## imagen_MarquezFavorable 0.35598 0.0248
## imagen_MarquezDesfavorable 0.59725 0.0249
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.04677 0.0096
confint(svymean(~imagen_Marquez, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_MarquezFavorable 0.30743526 0.40452569
## imagen_MarquezDesfavorable 0.54835333 0.64614555
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.02804703 0.06549313
# P39: Disminución de compra de ultraprocesados
svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño)
## mean SE
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.1063501 0.0107
## disminucion_ultraprocesados2 0.2268014 0.0257
## disminucion_ultraprocesados3 0.1987975 0.0216
## disminucion_ultraprocesados4 0.1775190 0.0177
## disminucion_ultraprocesados5 0.0634845 0.0087
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.2191357 0.0174
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde 0.0079118 0.0027
confint(svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.085432820 0.12726748
## disminucion_ultraprocesados2 0.176508166 0.27709473
## disminucion_ultraprocesados3 0.156545681 0.24104924
## disminucion_ultraprocesados4 0.142874969 0.21216304
## disminucion_ultraprocesados5 0.046499612 0.08046939
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.185052141 0.25321922
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde 0.002658953 0.01316456
# P53: Problemas de convivencia con mascotas
svymean(~problemas_mascotas, diseño)
## mean SE
## problemas_mascotasSi 0.54157 0.0237
## problemas_mascotasNo 0.45843 0.0237
confint(svymean(~problemas_mascotas, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## problemas_mascotasSi 0.4950566 0.5880798
## problemas_mascotasNo 0.4119202 0.5049434
# P54: Collar y correa para perros
svymean(~collar_correa, diseño)
## mean SE
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.03823486 0.0083
## collar_correa2 0.02373706 0.0052
## collar_correa3 0.03413610 0.0060
## collar_correa4 0.10797007 0.0154
## collar_correa5 0.18139629 0.0220
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.61427323 0.0244
## collar_correaNo sabe/no responde 0.00025239 0.0003
confint(svymean(~collar_correa, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.0220500394 0.0544196792
## collar_correa2 0.0134701095 0.0340040070
## collar_correa3 0.0222801915 0.0459920114
## collar_correa4 0.0778286245 0.1381115091
## collar_correa5 0.1382815174 0.2245110631
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.5664182887 0.6621281713
## collar_correaNo sabe/no responde -0.0002431034 0.0007478913
# P55: Supervisión de gatos
svymean(~supervision_gatos, diseño)
## mean SE
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 0.0480302 0.0073
## supervision_gatos2 0.0739998 0.0125
## supervision_gatos3 0.1052508 0.0163
## supervision_gatos4 0.1317851 0.0187
## supervision_gatos5 0.1762731 0.0200
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 0.4564979 0.0245
## supervision_gatosNo sabe/no responde 0.0081631 0.0035
confint(svymean(~supervision_gatos, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 0.033732569 0.06232778
## supervision_gatos2 0.049428989 0.09857065
## supervision_gatos3 0.073219151 0.13728246
## supervision_gatos4 0.095212219 0.16835803
## supervision_gatos5 0.136980201 0.21556594
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 0.408390134 0.50460571
## supervision_gatosNo sabe/no responde 0.001345823 0.01498033
# P56: Zonas de comidas para mascotas
svymean(~zonas_mascotas, diseño)
## mean SE
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.0925364 0.0136
## zonas_mascotas2 0.0548111 0.0102
## zonas_mascotas3 0.1179071 0.0185
## zonas_mascotas4 0.0967490 0.0159
## zonas_mascotas5 0.1415141 0.0189
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.4922698 0.0249
## zonas_mascotasNo sabe/no responde 0.0042125 0.0029
confint(svymean(~zonas_mascotas, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.065916418 0.119156431
## zonas_mascotas2 0.034846307 0.074775933
## zonas_mascotas3 0.081719168 0.154095055
## zonas_mascotas4 0.065682997 0.127815071
## zonas_mascotas5 0.104492573 0.178535596
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.443464910 0.541074602
## zonas_mascotasNo sabe/no responde -0.001470547 0.009895487
# P57: Permisos de apoyo emocional
svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño)
## mean SE
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.080242 0.0115
## permisos_apoyo_emocional2 0.085116 0.0153
## permisos_apoyo_emocional3 0.147677 0.0232
## permisos_apoyo_emocional4 0.150941 0.0190
## permisos_apoyo_emocional5 0.191730 0.0201
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.334096 0.0205
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde 0.010198 0.0041
confint(svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.057624091 0.1028591
## permisos_apoyo_emocional2 0.055148322 0.1150827
## permisos_apoyo_emocional3 0.102171220 0.1931837
## permisos_apoyo_emocional4 0.113687404 0.1881949
## permisos_apoyo_emocional5 0.152278108 0.2311821
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.293989099 0.3742029
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde 0.002198511 0.0181978
# P58: Espacios en parques
svymean(~espacios_parques, diseño)
## mean SE
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.1099981 0.0131
## espacios_parques2 0.0734712 0.0153
## espacios_parques3 0.0762670 0.0158
## espacios_parques4 0.1114320 0.0171
## espacios_parques5 0.1493173 0.0191
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.4747688 0.0245
## espacios_parquesNo sabe/no responde 0.0047455 0.0028
confint(svymean(~espacios_parques, diseño))
## 2.5 % 97.5 %
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.0842643133 0.1357319
## espacios_parques2 0.0435508466 0.1033916
## espacios_parques3 0.0452174511 0.1073166
## espacios_parques4 0.0780109095 0.1448532
## espacios_parques5 0.1119581289 0.1866766
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.4267528214 0.5227847
## espacios_parquesNo sabe/no responde -0.0006722401 0.0101632
###################################################################################################### PArte 3
# Diseño muestral estratificado por sexo
diseño_hombres <- subset(diseño, sexo == "Hombre")
diseño_mujeres <- subset(diseño, sexo == "Mujer")
# Estimaciones descriptivas por estrato (ejemplo para P7)
# Hombres
svymean(~tiene_hijos, diseño_hombres)
## mean SE
## tiene_hijosSi 0.29641 0.0337
## tiene_hijosNo 0.70359 0.0337
confint(svymean(~tiene_hijos, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## tiene_hijosSi 0.2303025 0.3625090
## tiene_hijosNo 0.6374910 0.7696975
# Mujeres
svymean(~tiene_hijos, diseño_mujeres)
## mean SE
## tiene_hijosSi 0.30773 0.029
## tiene_hijosNo 0.69227 0.029
confint(svymean(~tiene_hijos, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## tiene_hijosSi 0.2508232 0.3646383
## tiene_hijosNo 0.6353617 0.7491768
# P12: Posición ideológica
# Hombres
svymean(~posicion_ideologica, diseño_hombres)
## mean SE
## posicion_ideologicaIzquierda 0.090400 0.0188
## posicion_ideologica2 0.144413 0.0312
## posicion_ideologica3 0.300678 0.0336
## posicion_ideologica4 0.266042 0.0354
## posicion_ideologica5 0.061284 0.0130
## posicion_ideologicaDerecha 0.137183 0.0225
confint(svymean(~posicion_ideologica, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## posicion_ideologicaIzquierda 0.05355353 0.12724689
## posicion_ideologica2 0.08323451 0.20559069
## posicion_ideologica3 0.23488650 0.36646939
## posicion_ideologica4 0.19668788 0.33539524
## posicion_ideologica5 0.03585617 0.08671269
## posicion_ideologicaDerecha 0.09313713 0.18122938
# Mujeres
svymean(~posicion_ideologica, diseño_mujeres)
## mean SE
## posicion_ideologicaIzquierda 0.078958 0.0161
## posicion_ideologica2 0.068617 0.0163
## posicion_ideologica3 0.401421 0.0317
## posicion_ideologica4 0.170780 0.0262
## posicion_ideologica5 0.118784 0.0226
## posicion_ideologicaDerecha 0.161439 0.0247
confint(svymean(~posicion_ideologica, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## posicion_ideologicaIzquierda 0.04734812 0.1105688
## posicion_ideologica2 0.03675853 0.1004762
## posicion_ideologica3 0.33937302 0.4634681
## posicion_ideologica4 0.11939730 0.2221634
## posicion_ideologica5 0.07457508 0.1629935
## posicion_ideologicaDerecha 0.11301947 0.2098586
# P13: Imagen favorable de Gustavo Petro
# Hombres
svymean(~imagen_Petro, diseño_hombres)
## mean SE
## imagen_PetroFavorable 0.4520140 0.0373
## imagen_PetroDesfavorable 0.5450095 0.0374
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada 0.0029765 0.0023
confint(svymean(~imagen_Petro, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_PetroFavorable 0.378826526 0.525201512
## imagen_PetroDesfavorable 0.471799165 0.618219828
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada -0.001527653 0.007480623
# Mujeres
svymean(~imagen_Petro, diseño_mujeres)
## mean SE
## imagen_PetroFavorable 0.469652 0.0328
## imagen_PetroDesfavorable 0.510642 0.0329
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada 0.019706 0.0062
confint(svymean(~imagen_Petro, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_PetroFavorable 0.405327747 0.53397590
## imagen_PetroDesfavorable 0.446230704 0.57505366
## imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada 0.007587398 0.03182459
# P14: Imagen favorable de Francia Márquez
# Hombres
svymean(~imagen_Marquez, diseño_hombres)
## mean SE
## imagen_MarquezFavorable 0.373806 0.0387
## imagen_MarquezDesfavorable 0.587639 0.0386
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.038555 0.0146
confint(svymean(~imagen_Marquez, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_MarquezFavorable 0.297895671 0.44971551
## imagen_MarquezDesfavorable 0.511932336 0.66334626
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.009995615 0.06711461
# Mujeres
svymean(~imagen_Marquez, diseño_mujeres)
## mean SE
## imagen_MarquezFavorable 0.338919 0.0308
## imagen_MarquezDesfavorable 0.606448 0.0317
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.054633 0.0125
confint(svymean(~imagen_Marquez, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## imagen_MarquezFavorable 0.27854031 0.3992970
## imagen_MarquezDesfavorable 0.54437809 0.6685180
## imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada 0.03020604 0.0790605
# P39: Disminución de compra de ultraprocesados
# Hombres
svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño_hombres)
## mean SE
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.1104470 0.0163
## disminucion_ultraprocesados2 0.2476967 0.0401
## disminucion_ultraprocesados3 0.2074009 0.0330
## disminucion_ultraprocesados4 0.1560584 0.0238
## disminucion_ultraprocesados5 0.0574084 0.0113
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.2178257 0.0257
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde 0.0031628 0.0019
confint(svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.078509343 0.14238466
## disminucion_ultraprocesados2 0.169183805 0.32620955
## disminucion_ultraprocesados3 0.142654291 0.27214755
## disminucion_ultraprocesados4 0.109354089 0.20276281
## disminucion_ultraprocesados5 0.035205340 0.07961151
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.167367930 0.26828346
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde -0.000540106 0.00686576
# Mujeres
svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño_mujeres)
## mean SE
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.102429 0.0142
## disminucion_ultraprocesados2 0.206801 0.0321
## disminucion_ultraprocesados3 0.190562 0.0282
## disminucion_ultraprocesados4 0.198061 0.0257
## disminucion_ultraprocesados5 0.069300 0.0130
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.220390 0.0236
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde 0.012457 0.0049
confint(svymean(~disminucion_ultraprocesados, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo 0.074613917 0.13024355
## disminucion_ultraprocesados2 0.143803231 0.26979875
## disminucion_ultraprocesados3 0.135276298 0.24584854
## disminucion_ultraprocesados4 0.147644875 0.24847627
## disminucion_ultraprocesados5 0.043808692 0.09479208
## disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo 0.174193635 0.26658551
## disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde 0.002810286 0.02210436
# P53: Problemas de convivencia con mascotas
# Hombres
svymean(~problemas_mascotas, diseño_hombres)
## mean SE
## problemas_mascotasSi 0.57536 0.034
## problemas_mascotasNo 0.42464 0.034
confint(svymean(~problemas_mascotas, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## problemas_mascotasSi 0.5087583 0.6419679
## problemas_mascotasNo 0.3580321 0.4912417
# Mujeres
svymean(~problemas_mascotas, diseño_mujeres)
## mean SE
## problemas_mascotasSi 0.50922 0.0325
## problemas_mascotasNo 0.49078 0.0325
confint(svymean(~problemas_mascotas, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## problemas_mascotasSi 0.4454460 0.5729948
## problemas_mascotasNo 0.4270052 0.5545540
# P54: Collar y correa para perros
# Hombres
svymean(~collar_correa, diseño_hombres)
## mean SE
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.025037 0.0079
## collar_correa2 0.021647 0.0073
## collar_correa3 0.039762 0.0098
## collar_correa4 0.134510 0.0263
## collar_correa5 0.193697 0.0347
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.585348 0.0377
## collar_correaNo sabe/no responde 0.000000 0.0000
confint(svymean(~collar_correa, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.009544217 0.04052916
## collar_correa2 0.007392771 0.03590141
## collar_correa3 0.020544572 0.05897863
## collar_correa4 0.082986416 0.18603377
## collar_correa5 0.125602722 0.26179073
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.511428026 0.65926757
## collar_correaNo sabe/no responde 0.000000000 0.00000000
# Mujeres
svymean(~collar_correa, diseño_mujeres)
## mean SE
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.05086786 0.0142
## collar_correa2 0.02573753 0.0075
## collar_correa3 0.02875150 0.0072
## collar_correa4 0.08256654 0.0161
## collar_correa5 0.16962258 0.0272
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.64196002 0.0312
## collar_correaNo sabe/no responde 0.00049398 0.0005
confint(svymean(~collar_correa, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## collar_correaTotalmente en desacuerdo 0.0230222601 0.078713452
## collar_correa2 0.0109598478 0.040515208
## collar_correa3 0.0145565071 0.042946483
## collar_correa4 0.0509997856 0.114133288
## collar_correa5 0.1162145874 0.223030582
## collar_correaTotalmente de acuerdo 0.5807686424 0.703151396
## collar_correaNo sabe/no responde -0.0004764333 0.001464393
# P55: Supervisión de gatos
# Hombres
svymean(~supervision_gatos, diseño_hombres)
## mean SE
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 0.0492176 0.0104
## supervision_gatos2 0.0788210 0.0187
## supervision_gatos3 0.0903878 0.0174
## supervision_gatos4 0.1736659 0.0327
## supervision_gatos5 0.1739029 0.0323
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 0.4288595 0.0367
## supervision_gatosNo sabe/no responde 0.0051453 0.0026
confint(svymean(~supervision_gatos, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 2.875070e-02 0.06968459
## supervision_gatos2 4.215051e-02 0.11549139
## supervision_gatos3 5.619733e-02 0.12457819
## supervision_gatos4 1.095860e-01 0.23774579
## supervision_gatos5 1.106872e-01 0.23711871
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 3.568317e-01 0.50088722
## supervision_gatosNo sabe/no responde 3.861697e-05 0.01025199
# Mujeres
svymean(~supervision_gatos, diseño_mujeres)
## mean SE
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 0.046894 0.0103
## supervision_gatos2 0.069385 0.0168
## supervision_gatos3 0.119477 0.0270
## supervision_gatos4 0.091698 0.0174
## supervision_gatos5 0.178542 0.0243
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 0.482953 0.0326
## supervision_gatosNo sabe/no responde 0.011052 0.0063
confint(svymean(~supervision_gatos, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## supervision_gatosTotalmente en desacuerdo 0.026718667 0.06706844
## supervision_gatos2 0.036460684 0.10230960
## supervision_gatos3 0.066607908 0.17234687
## supervision_gatos4 0.057603201 0.12579230
## supervision_gatos5 0.130930176 0.22615324
## supervision_gatosTotalmente de acuerdo 0.419009661 0.54689600
## supervision_gatosNo sabe/no responde -0.001351991 0.02345525
# P56: Zonas de comidas para mascotas
# Hombres
svymean(~zonas_mascotas, diseño_hombres)
## mean SE
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.0879343 0.0185
## zonas_mascotas2 0.0758499 0.0183
## zonas_mascotas3 0.0973182 0.0251
## zonas_mascotas4 0.1049417 0.0267
## zonas_mascotas5 0.1327616 0.0275
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.4981856 0.0377
## zonas_mascotasNo sabe/no responde 0.0030088 0.0030
confint(svymean(~zonas_mascotas, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.051670845 0.124197700
## zonas_mascotas2 0.039886645 0.111813099
## zonas_mascotas3 0.048160610 0.146475822
## zonas_mascotas4 0.052680540 0.157202805
## zonas_mascotas5 0.078769004 0.186754256
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.424302235 0.572068931
## zonas_mascotasNo sabe/no responde -0.002890945 0.008908452
# Mujeres
svymean(~zonas_mascotas, diseño_mujeres)
## mean SE
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.0969415 0.0199
## zonas_mascotas2 0.0346733 0.0092
## zonas_mascotas3 0.1376143 0.0269
## zonas_mascotas4 0.0889072 0.0175
## zonas_mascotas5 0.1498917 0.0259
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.4866073 0.0327
## zonas_mascotasNo sabe/no responde 0.0053646 0.0049
confint(svymean(~zonas_mascotas, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo 0.057980981 0.13590202
## zonas_mascotas2 0.016579050 0.05276753
## zonas_mascotas3 0.084965673 0.19026303
## zonas_mascotas4 0.054588738 0.12322570
## zonas_mascotas5 0.099170451 0.20061303
## zonas_mascotasTotalmente de acuerdo 0.422457053 0.55075746
## zonas_mascotasNo sabe/no responde -0.004202308 0.01493159
# P57: Permisos de apoyo emocional
# Hombres
svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño_hombres)
## mean SE
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.080297 0.0159
## permisos_apoyo_emocional2 0.102019 0.0261
## permisos_apoyo_emocional3 0.158581 0.0361
## permisos_apoyo_emocional4 0.145101 0.0283
## permisos_apoyo_emocional5 0.198068 0.0300
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.305152 0.0290
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde 0.010781 0.0060
confint(svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.049059956 0.11153443
## permisos_apoyo_emocional2 0.050878030 0.15315989
## permisos_apoyo_emocional3 0.087842554 0.22931929
## permisos_apoyo_emocional4 0.089550099 0.20065272
## permisos_apoyo_emocional5 0.139286987 0.25684961
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.248294171 0.36200930
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde -0.001075077 0.02263804
# Mujeres
svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño_mujeres)
## mean SE
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.0801884 0.0166
## permisos_apoyo_emocional2 0.0689359 0.0161
## permisos_apoyo_emocional3 0.1372410 0.0294
## permisos_apoyo_emocional4 0.1565308 0.0255
## permisos_apoyo_emocional5 0.1856633 0.0270
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.3618009 0.0286
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde 0.0096398 0.0055
confint(svymean(~permisos_apoyo_emocional, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo 0.047574389 0.11280236
## permisos_apoyo_emocional2 0.037348039 0.10052374
## permisos_apoyo_emocional3 0.079596129 0.19488578
## permisos_apoyo_emocional4 0.106587101 0.20647454
## permisos_apoyo_emocional5 0.132749997 0.23857661
## permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo 0.305731131 0.41787057
## permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde -0.001136955 0.02041658
# P58: Espacios en parques
# Hombres
svymean(~espacios_parques, diseño_hombres)
## mean SE
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.0902716 0.0162
## espacios_parques2 0.0877177 0.0259
## espacios_parques3 0.1053459 0.0285
## espacios_parques4 0.1178919 0.0250
## espacios_parques5 0.1490147 0.0293
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.4472480 0.0364
## espacios_parquesNo sabe/no responde 0.0025103 0.0018
confint(svymean(~espacios_parques, diseño_hombres))
## 2.5 % 97.5 %
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.058445761 0.122097453
## espacios_parques2 0.037028064 0.138407330
## espacios_parques3 0.049490810 0.161200958
## espacios_parques4 0.068869549 0.166914318
## espacios_parques5 0.091637481 0.206391851
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.375857869 0.518638032
## espacios_parquesNo sabe/no responde -0.001038126 0.006058649
# Mujeres
svymean(~espacios_parques, diseño_mujeres)
## mean SE
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.128880 0.0203
## espacios_parques2 0.059835 0.0165
## espacios_parques3 0.048433 0.0140
## espacios_parques4 0.105249 0.0232
## espacios_parques5 0.149607 0.0248
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.501111 0.0328
## espacios_parquesNo sabe/no responde 0.006885 0.0051
confint(svymean(~espacios_parques, diseño_mujeres))
## 2.5 % 97.5 %
## espacios_parquesTotalmente en desacuerdo 0.089062990 0.16869683
## espacios_parques2 0.027435934 0.09223360
## espacios_parques3 0.021031198 0.07583561
## espacios_parques4 0.059794284 0.15070329
## espacios_parques5 0.101038929 0.19817521
## espacios_parquesTotalmente de acuerdo 0.436825287 0.56539689
## espacios_parquesNo sabe/no responde -0.003135762 0.01690572
library(survey)
# Generar tablas
tabla_resultados_tiene_hijos <- svyby(~tiene_hijos, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_posicion_ideologica <- svyby(~posicion_ideologica, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_imagen_Petro <- svyby(~imagen_Petro, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_imagen_Marquez <- svyby(~imagen_Marquez, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados <- svyby(~disminucion_ultraprocesados, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_problemas_mascotas <- svyby(~problemas_mascotas, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_collar_correa <- svyby(~collar_correa, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_supervision_gatos <- svyby(~supervision_gatos, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_zonas_mascotas <- svyby(~zonas_mascotas, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional <- svyby(~permisos_apoyo_emocional, ~sexo, diseño, svymean)
tabla_resultados_espacios_parques <- svyby(~espacios_parques, ~sexo, diseño, svymean)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Gráfico para la proporción de personas con hijos menores de 18 años por sexo
ggplot(tabla_resultados_tiene_hijos, aes(x = sexo, y = tiene_hijosSi)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = tiene_hijosSi - se.tiene_hijosSi, ymax = tiene_hijosSi + se.tiene_hijosSi), width = 0.2) +
labs(title = "Proporción de Personas con Hijos Menores de 18 Años por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para la proporción de personas sin hijos menores de 18 años por sexo (opcional)
ggplot(tabla_resultados_tiene_hijos, aes(x = sexo, y = tiene_hijosNo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = tiene_hijosNo - se.tiene_hijosNo, ymax = tiene_hijosNo + se.tiene_hijosNo), width = 0.2) +
labs(title = "Proporción de Personas sin Hijos Menores de 18 Años por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
################### Grafico posición ideologíca
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologicaIzquierda)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologicaIzquierda - se.posicion_ideologicaIzquierda, ymax = posicion_ideologicaIzquierda + se.posicion_ideologicaIzquierda), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica Izquierda por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica2)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica2 - se.posicion_ideologica2, ymax = posicion_ideologica2 + se.posicion_ideologica2), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica3)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica3 - se.posicion_ideologica3, ymax = posicion_ideologica3 + se.posicion_ideologica3), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica4)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica4 - se.posicion_ideologica4, ymax = posicion_ideologica4 + se.posicion_ideologica4), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica5)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica5 - se.posicion_ideologica5, ymax = posicion_ideologica5 + se.posicion_ideologica5), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologicaDerecha)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologicaDerecha - se.posicion_ideologicaDerecha, ymax = posicion_ideologicaDerecha + se.posicion_ideologicaDerecha), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica Derecha por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
############################# imagen favorable PEtro
# Generar gráficos
# Gráfico para la imagen favorable de Gustavo Petro
ggplot(tabla_resultados_imagen_Petro, aes(x = sexo, y = imagen_PetroFavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_PetroFavorable - se.imagen_PetroFavorable, ymax = imagen_PetroFavorable + se.imagen_PetroFavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Favorable de Gustavo Petro por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para la imagen desfavorable de Gustavo Petro
ggplot(tabla_resultados_imagen_Petro, aes(x = sexo, y = imagen_PetroDesfavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_PetroDesfavorable - se.imagen_PetroDesfavorable, ymax = imagen_PetroDesfavorable + se.imagen_PetroDesfavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Desfavorable de Gustavo Petro por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
########################### Imagen favorable Marquez
# Generar gráficos
# Gráfico para la imagen favorable de Francia Márquez
ggplot(tabla_resultados_imagen_Marquez, aes(x = sexo, y = imagen_MarquezFavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_MarquezFavorable - se.imagen_MarquezFavorable, ymax = imagen_MarquezFavorable + se.imagen_MarquezFavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Favorable de Francia Márquez por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para la imagen desfavorable de Francia Márquez
ggplot(tabla_resultados_imagen_Marquez, aes(x = sexo, y = imagen_MarquezDesfavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_MarquezDesfavorable - se.imagen_MarquezDesfavorable, ymax = imagen_MarquezDesfavorable + se.imagen_MarquezDesfavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Desfavorable de Francia Márquez por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
################################## Disminución Ultraprocesados ##################################
# Generar gráficos
# Verificar nombres de columnas
colnames(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados)
## [1] "sexo"
## [2] "disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo"
## [3] "disminucion_ultraprocesados2"
## [4] "disminucion_ultraprocesados3"
## [5] "disminucion_ultraprocesados4"
## [6] "disminucion_ultraprocesados5"
## [7] "disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo"
## [8] "disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde"
## [9] "se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo"
## [10] "se.disminucion_ultraprocesados2"
## [11] "se.disminucion_ultraprocesados3"
## [12] "se.disminucion_ultraprocesados4"
## [13] "se.disminucion_ultraprocesados5"
## [14] "se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo"
## [15] "se.disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde"
# Generar gráficos
# Gráfico para "Tiene hijos menores de 18 años - Sí"
ggplot(tabla_resultados_tiene_hijos, aes(x = sexo, y = tiene_hijosSi)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = tiene_hijosSi - se.tiene_hijosSi, ymax = tiene_hijosSi + se.tiene_hijosSi), width = 0.2) +
labs(title = "Proporción de Personas con Hijos Menores de 18 Años (Sí) por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Tiene hijos menores de 18 años - No"
ggplot(tabla_resultados_tiene_hijos, aes(x = sexo, y = tiene_hijosNo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = tiene_hijosNo - se.tiene_hijosNo, ymax = tiene_hijosNo + se.tiene_hijosNo), width = 0.2) +
labs(title = "Proporción de Personas con Hijos Menores de 18 Años (No) por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
##################################### Posición ideologica ########################
# Gráfico para "Posición ideológica - Izquierda"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologicaIzquierda)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologicaIzquierda - se.posicion_ideologicaIzquierda, ymax = posicion_ideologicaIzquierda + se.posicion_ideologicaIzquierda), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica Izquierda por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Posición ideológica - 2"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica2)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica2 - se.posicion_ideologica2, ymax = posicion_ideologica2 + se.posicion_ideologica2), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Posición ideológica - 3"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica3)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica3 - se.posicion_ideologica3, ymax = posicion_ideologica3 + se.posicion_ideologica3), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Posición ideológica - 4"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica4)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica4 - se.posicion_ideologica4, ymax = posicion_ideologica4 + se.posicion_ideologica4), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Posición ideológica - 5"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologica5)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologica5 - se.posicion_ideologica5, ymax = posicion_ideologica5 + se.posicion_ideologica5), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Posición ideológica - Derecha"
ggplot(tabla_resultados_posicion_ideologica, aes(x = sexo, y = posicion_ideologicaDerecha)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = posicion_ideologicaDerecha - se.posicion_ideologicaDerecha, ymax = posicion_ideologicaDerecha + se.posicion_ideologicaDerecha), width = 0.2) +
labs(title = "Posición Ideológica Derecha por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
################################################### Imagen favorable Gustavo Petro#####################
# Gráfico para "Imagen Favorable de Gustavo Petro"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Petro, aes(x = sexo, y = imagen_PetroFavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_PetroFavorable - se.imagen_PetroFavorable, ymax = imagen_PetroFavorable + se.imagen_PetroFavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Favorable de Gustavo Petro por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Imagen Desfavorable de Gustavo Petro"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Petro, aes(x = sexo, y = imagen_PetroDesfavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_PetroDesfavorable - se.imagen_PetroDesfavorable, ymax = imagen_PetroDesfavorable + se.imagen_PetroDesfavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Desfavorable de Gustavo Petro por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No lo conoce/no dice nada de Gustavo Petro"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Petro, aes(x = sexo, y = `imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada` - `se.imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada`, ymax = `imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada` + `se.imagen_PetroNo lo conoce/no dice nada`), width = 0.2) +
labs(title = "No lo conoce/no dice nada de Gustavo Petro por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
########################## Imagen favorable Francia MArquez #####################
# Gráfico para "Imagen Favorable de Francia Márquez"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Marquez, aes(x = sexo, y = imagen_MarquezFavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_MarquezFavorable - se.imagen_MarquezFavorable, ymax = imagen_MarquezFavorable + se.imagen_MarquezFavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Favorable de Francia Márquez por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Imagen Desfavorable de Francia Márquez"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Marquez, aes(x = sexo, y = imagen_MarquezDesfavorable)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = imagen_MarquezDesfavorable - se.imagen_MarquezDesfavorable, ymax = imagen_MarquezDesfavorable + se.imagen_MarquezDesfavorable), width = 0.2) +
labs(title = "Imagen Desfavorable de Francia Márquez por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No lo conoce/no dice nada de Francia Márquez"
ggplot(tabla_resultados_imagen_Marquez, aes(x = sexo, y = `imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada` - `se.imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada`, ymax = `imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada` + `se.imagen_MarquezNo lo conoce/no dice nada`), width = 0.2) +
labs(title = "No lo conoce/no dice nada de Francia Márquez por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
######################## Ultra procesados etiqueta #########################
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo` - `se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo`, ymax = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo` + `se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Disminución ultraprocesados 2"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesados2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesados2` - `se.disminucion_ultraprocesados2`, ymax = `disminucion_ultraprocesados2` + `se.disminucion_ultraprocesados2`), width = 0.2) +
labs(title = "Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Disminución ultraprocesados 3"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesados3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesados3` - `se.disminucion_ultraprocesados3`, ymax = `disminucion_ultraprocesados3` + `se.disminucion_ultraprocesados3`), width = 0.2) +
labs(title = "Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Disminución ultraprocesados 4"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesados4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesados4` - `se.disminucion_ultraprocesados4`, ymax = `disminucion_ultraprocesados4` + `se.disminucion_ultraprocesados4`), width = 0.2) +
labs(title = "Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Disminución ultraprocesados 5"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesados5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesados5` - `se.disminucion_ultraprocesados5`, ymax = `disminucion_ultraprocesados5` + `se.disminucion_ultraprocesados5`), width = 0.2) +
labs(title = "Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo` - `se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo`, ymax = `disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo` + `se.disminucion_ultraprocesadosTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_disminucion_ultraprocesados, aes(x = sexo, y = `disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde` - `se.disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde`, ymax = `disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde` + `se.disminucion_ultraprocesadosNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Disminución de Compra de Productos Ultraprocesados por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
######################## convivencia mascotas #####################
# Gráfico para "Problemas de convivencia con mascotas - Sí"
ggplot(tabla_resultados_problemas_mascotas, aes(x = sexo, y = problemas_mascotasSi)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = problemas_mascotasSi - se.problemas_mascotasSi, ymax = problemas_mascotasSi + se.problemas_mascotasSi), width = 0.2) +
labs(title = "Problemas de Convivencia con Mascotas (Sí) por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Problemas de convivencia con mascotas - No"
ggplot(tabla_resultados_problemas_mascotas, aes(x = sexo, y = problemas_mascotasNo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = problemas_mascotasNo - se.problemas_mascotasNo, ymax = problemas_mascotasNo + se.problemas_mascotasNo), width = 0.2) +
labs(title = "Problemas de Convivencia con Mascotas (No) por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
#################################
###################### tabla_resultados_collar_correa
# Generar gráficos
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correaTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correaTotalmente en desacuerdo` - `se.collar_correaTotalmente en desacuerdo`, ymax = `collar_correaTotalmente en desacuerdo` + `se.collar_correaTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Uso de Collar y Correa por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Collar y correa 2"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correa2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correa2` - `se.collar_correa2`, ymax = `collar_correa2` + `se.collar_correa2`), width = 0.2) +
labs(title = "Uso de Collar y Correa 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Collar y correa 3"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correa3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correa3` - `se.collar_correa3`, ymax = `collar_correa3` + `se.collar_correa3`), width = 0.2) +
labs(title = "Uso de Collar y Correa 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Collar y correa 4"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correa4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correa4` - `se.collar_correa4`, ymax = `collar_correa4` + `se.collar_correa4`), width = 0.2) +
labs(title = "Uso de Collar y Correa 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Collar y correa 5"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correa5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correa5` - `se.collar_correa5`, ymax = `collar_correa5` + `se.collar_correa5`), width = 0.2) +
labs(title = "Uso de Collar y Correa 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correaTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correaTotalmente de acuerdo` - `se.collar_correaTotalmente de acuerdo`, ymax = `collar_correaTotalmente de acuerdo` + `se.collar_correaTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Uso de Collar y Correa por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_collar_correa, aes(x = sexo, y = `collar_correaNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `collar_correaNo sabe/no responde` - `se.collar_correaNo sabe/no responde`, ymax = `collar_correaNo sabe/no responde` + `se.collar_correaNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Uso de Collar y Correa por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
################################ Supervisión gatos #############
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatosTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatosTotalmente en desacuerdo` - `se.supervision_gatosTotalmente en desacuerdo`, ymax = `supervision_gatosTotalmente en desacuerdo` + `se.supervision_gatosTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Supervisión de Gatos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Supervisión gatos 2"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatos2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatos2` - `se.supervision_gatos2`, ymax = `supervision_gatos2` + `se.supervision_gatos2`), width = 0.2) +
labs(title = "Supervisión de Gatos 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Supervisión gatos 3"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatos3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatos3` - `se.supervision_gatos3`, ymax = `supervision_gatos3` + `se.supervision_gatos3`), width = 0.2) +
labs(title = "Supervisión de Gatos 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Supervisión gatos 4"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatos4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatos4` - `se.supervision_gatos4`, ymax = `supervision_gatos4` + `se.supervision_gatos4`), width = 0.2) +
labs(title = "Supervisión de Gatos 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Supervisión gatos 5"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatos5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatos5` - `se.supervision_gatos5`, ymax = `supervision_gatos5` + `se.supervision_gatos5`), width = 0.2) +
labs(title = "Supervisión de Gatos 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatosTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatosTotalmente de acuerdo` - `se.supervision_gatosTotalmente de acuerdo`, ymax = `supervision_gatosTotalmente de acuerdo` + `se.supervision_gatosTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Supervisión de Gatos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_supervision_gatos, aes(x = sexo, y = `supervision_gatosNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `supervision_gatosNo sabe/no responde` - `se.supervision_gatosNo sabe/no responde`, ymax = `supervision_gatosNo sabe/no responde` + `se.supervision_gatosNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Supervisión de Gatos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
###################################### Zona mascotas ############################################################
# Generar gráficos
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo` - `se.zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo`, ymax = `zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo` + `se.zonas_mascotasTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Zonas para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Zonas mascotas 2"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotas2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotas2` - `se.zonas_mascotas2`, ymax = `zonas_mascotas2` + `se.zonas_mascotas2`), width = 0.2) +
labs(title = "Zonas para Mascotas en Parques Públicos 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Zonas mascotas 3"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotas3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotas3` - `se.zonas_mascotas3`, ymax = `zonas_mascotas3` + `se.zonas_mascotas3`), width = 0.2) +
labs(title = "Zonas para Mascotas en Parques Públicos 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Zonas mascotas 4"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotas4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotas4` - `se.zonas_mascotas4`, ymax = `zonas_mascotas4` + `se.zonas_mascotas4`), width = 0.2) +
labs(title = "Zonas para Mascotas en Parques Públicos 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Zonas mascotas 5"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotas5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotas5` - `se.zonas_mascotas5`, ymax = `zonas_mascotas5` + `se.zonas_mascotas5`), width = 0.2) +
labs(title = "Zonas para Mascotas en Parques Públicos 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotasTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotasTotalmente de acuerdo` - `se.zonas_mascotasTotalmente de acuerdo`, ymax = `zonas_mascotasTotalmente de acuerdo` + `se.zonas_mascotasTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Zonas para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_zonas_mascotas, aes(x = sexo, y = `zonas_mascotasNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `zonas_mascotasNo sabe/no responde` - `se.zonas_mascotasNo sabe/no responde`, ymax = `zonas_mascotasNo sabe/no responde` + `se.zonas_mascotasNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Zonas para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
############################################ Permisos apoyo emocional #########################################
# Generar gráficos
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo` - `se.permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo`, ymax = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo` + `se.permisos_apoyo_emocionalTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Permisos para Apoyo Emocional por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Permisos apoyo emocional 2"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocional2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocional2` - `se.permisos_apoyo_emocional2`, ymax = `permisos_apoyo_emocional2` + `se.permisos_apoyo_emocional2`), width = 0.2) +
labs(title = "Permisos para Apoyo Emocional 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Permisos apoyo emocional 3"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocional3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocional3` - `se.permisos_apoyo_emocional3`, ymax = `permisos_apoyo_emocional3` + `se.permisos_apoyo_emocional3`), width = 0.2) +
labs(title = "Permisos para Apoyo Emocional 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Permisos apoyo emocional 4"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocional4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocional4` - `se.permisos_apoyo_emocional4`, ymax = `permisos_apoyo_emocional4` + `se.permisos_apoyo_emocional4`), width = 0.2) +
labs(title = "Permisos para Apoyo Emocional 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Permisos apoyo emocional 5"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocional5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocional5` - `se.permisos_apoyo_emocional5`, ymax = `permisos_apoyo_emocional5` + `se.permisos_apoyo_emocional5`), width = 0.2) +
labs(title = "Permisos para Apoyo Emocional 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo` - `se.permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo`, ymax = `permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo` + `se.permisos_apoyo_emocionalTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Permisos para Apoyo Emocional por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_permisos_apoyo_emocional, aes(x = sexo, y = `permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde` - `se.permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde`, ymax = `permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde` + `se.permisos_apoyo_emocionalNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Permisos para Apoyo Emocional por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
###################################### Espacio paruqes mascotas #######################################
# Generar gráficos
# Gráfico para "Totalmente en desacuerdo"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parquesTotalmente en desacuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parquesTotalmente en desacuerdo` - `se.espacios_parquesTotalmente en desacuerdo`, ymax = `espacios_parquesTotalmente en desacuerdo` + `se.espacios_parquesTotalmente en desacuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente en Desacuerdo sobre Espacios para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Espacios parques 2"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parques2`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parques2` - `se.espacios_parques2`, ymax = `espacios_parques2` + `se.espacios_parques2`), width = 0.2) +
labs(title = "Espacios para Mascotas en Parques Públicos 2 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Espacios parques 3"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parques3`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parques3` - `se.espacios_parques3`, ymax = `espacios_parques3` + `se.espacios_parques3`), width = 0.2) +
labs(title = "Espacios para Mascotas en Parques Públicos 3 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Espacios parques 4"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parques4`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parques4` - `se.espacios_parques4`, ymax = `espacios_parques4` + `se.espacios_parques4`), width = 0.2) +
labs(title = "Espacios para Mascotas en Parques Públicos 4 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Espacios parques 5"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parques5`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parques5` - `se.espacios_parques5`, ymax = `espacios_parques5` + `se.espacios_parques5`), width = 0.2) +
labs(title = "Espacios para Mascotas en Parques Públicos 5 por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "Totalmente de acuerdo"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parquesTotalmente de acuerdo`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parquesTotalmente de acuerdo` - `se.espacios_parquesTotalmente de acuerdo`, ymax = `espacios_parquesTotalmente de acuerdo` + `se.espacios_parquesTotalmente de acuerdo`), width = 0.2) +
labs(title = "Totalmente de Acuerdo sobre Espacios para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
# Gráfico para "No sabe/no responde"
ggplot(tabla_resultados_espacios_parques, aes(x = sexo, y = `espacios_parquesNo sabe/no responde`)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_errorbar(aes(ymin = `espacios_parquesNo sabe/no responde` - `se.espacios_parquesNo sabe/no responde`, ymax = `espacios_parquesNo sabe/no responde` + `se.espacios_parquesNo sabe/no responde`), width = 0.2) +
labs(title = "No Sabe/No Responde sobre Espacios para Mascotas en Parques Públicos por Sexo", x = "Sexo", y = "Proporción")
