1406
Valentina Nauchi
2024-06-14
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## 190 23 32 190 32002 32301029 7 19 58 1 38
## 191 23 32 191 32002 32301017 7 20 78 2 6
## 192 23 32 192 32002 32301017 7 20 39 2 6
## 193 23 32 193 32002 32301017 7 20 31 2 6
## 194 23 32 194 32002 32301017 7 20 77 1 6
## 195 23 32 195 32002 32301017 7 20 60 1 6
## 196 23 32 196 32002 32301017 7 20 36 1 6
## 197 23 32 197 32002 32301017 7 20 50 2 6
## 198 23 32 198 32002 32301017 7 20 24 2 6
## 199 23 32 199 32002 32301017 7 20 42 1 6
## 200 23 32 200 32002 32301017 7 20 26 1 6
## 201 23 32 201 32002 32301001 7 21 63 2 6
## 202 23 32 202 32002 32301001 7 21 32 1 6
## 203 23 32 203 32002 32301001 7 21 61 1 6
## 204 23 32 204 32002 32301001 7 21 31 2 6
## 205 23 32 205 32002 32301001 7 21 75 1 6
## 206 23 32 206 32002 32301001 7 21 24 2 6
## 207 23 32 207 32002 32301001 7 21 69 2 6
## 208 23 32 208 32002 32301001 7 21 51 1 6
## 209 23 32 209 32002 32301001 7 21 64 1 6
## 210 23 32 210 32002 32301001 7 21 39 1 6
## 211 23 32 211 32002 32301024 7 22 27 1 39
## 212 23 32 212 32002 32301024 7 22 26 2 39
## 213 23 32 213 32002 32301024 7 22 33 2 39
## 214 23 32 214 32002 32301024 7 22 31 1 39
## 215 23 32 215 32002 32301024 7 22 55 2 39
## 216 23 32 216 32002 32301024 7 22 51 2 39
## 217 23 32 217 32002 32301024 7 22 42 2 39
## 218 23 32 218 32002 32301024 7 22 69 2 39
## 219 23 32 219 32002 32301024 7 22 42 2 39
## 220 23 32 220 32002 32301024 7 22 51 2 39
## 221 23 32 221 32002 32301011 7 23 53 2 39
## 222 23 32 222 32002 32301011 7 23 40 1 39
## 223 23 32 223 32002 32301011 7 23 42 1 39
## 224 23 32 224 32002 32301011 7 23 52 1 39
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## 232 23 32 232 32002 32301002 7 24 32 1 7
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## 259 23 32 259 32002 32301040 7 26 25 2 39
## 260 23 32 260 32002 32301040 7 26 56 2 39
## 261 23 32 261 32002 32301026 7 27 76 1 7
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## 265 23 32 265 32002 32301026 7 27 19 2 7
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## 267 23 32 267 32002 32301026 7 27 45 1 7
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## 280 23 32 280 32002 32301025 7 28 65 1 8
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## 282 23 32 282 32002 32301041 7 29 62 1 8
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## 285 23 32 285 32002 32301041 7 29 25 1 8
## 286 23 32 286 32002 32301041 7 29 26 2 8
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## 288 23 32 288 32002 32301041 7 29 36 2 8
## 289 23 32 289 32002 32301041 7 29 26 1 8
## 290 23 32 290 32002 32301041 7 29 37 1 8
## 291 23 32 291 32002 32301010 7 30 46 2 40
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## 293 23 32 293 32002 32301010 7 30 45 1 40
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## 295 23 32 295 32002 32301010 7 30 32 1 40
## 296 23 32 296 32002 32301010 7 30 43 2 40
## 297 23 32 297 32002 32301010 7 30 26 2 40
## 298 23 32 298 32002 32301010 7 30 35 2 40
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## 300 23 32 300 32002 32301010 7 30 48 1 40
## 301 23 32 301 32002 32301039 7 31 41 2 40
## 302 23 32 302 32002 32301039 7 31 19 2 40
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## 310 23 32 310 32002 32301039 7 31 33 1 40
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## 314 23 32 314 32002 32301005 7 32 21 1 9
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## 321 23 32 321 32002 32301021 7 33 42 1 9
## 322 23 32 322 32002 32301021 7 33 22 2 9
## 323 23 32 323 32002 32301021 7 33 58 2 9
## 324 23 32 324 32002 32301021 7 33 27 1 9
## 325 23 32 325 32002 32301021 7 33 30 2 9
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## 332 23 32 332 32002 32301037 7 34 64 1 41
## 333 23 32 333 32002 32301037 7 34 39 2 41
## 334 23 32 334 32002 32301037 7 34 18 2 41
## 335 23 32 335 32002 32301037 7 34 58 1 41
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## 337 23 32 337 32002 32301037 7 34 68 1 41
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## 339 23 32 339 32002 32301037 7 34 51 1 41
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## 343 23 32 343 32002 32301008 7 35 44 1 41
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## 345 23 32 345 32002 32301008 7 35 19 1 41
## 346 23 32 346 32002 32301008 7 35 62 2 41
## 347 23 32 347 32002 32301008 7 35 58 1 41
## 348 23 32 348 32002 32301008 7 35 51 2 41
## 349 23 32 349 32002 32301008 7 35 19 2 41
## 350 23 32 350 32002 32301008 7 35 29 1 41
## 351 23 32 351 32002 32301015 7 36 62 1 10
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## 355 23 32 355 32002 32301015 7 36 27 1 10
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## 357 23 32 357 32002 32301015 7 36 76 2 10
## 358 23 32 358 32002 32301015 7 36 42 1 10
## 359 23 32 359 32002 32301015 7 36 23 2 10
## 360 23 32 360 32002 32301015 7 36 19 1 10
## 361 23 32 361 32002 32301912 7 37 38 2 10
## 362 23 32 362 32002 32301912 7 37 65 1 10
## 363 23 32 363 32002 32301912 7 37 22 2 10
## 364 23 32 364 32002 32301912 7 37 26 1 10
## diareal mesreal ini fin dura totrevi totcuot totrech totperd numcasa
## 1 22 2 842 911 29 0 0 0 0 1
## 2 22 2 1434 1530 56 0 0 0 1 1
## 3 24 2 925 1006 41 0 0 0 6 1
## 4 24 2 1438 1513 35 0 0 0 3 1
## 5 26 2 1348 1423 35 1 0 0 2 1
## 6 26 2 1941 2017 36 2 0 0 2 1
## 7 27 2 947 1020 33 1 0 0 5 1
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## 28 4 2 5 4 2 4 2 2 2 2
## 29 2 2 1 3 2 3 3 3 2 4
## 30 3 2 8 3 2 3 2 2 2 3
## 31 2 2 5 3 1 4 3 2 1 3
## 32 3 2 -1 3 2 3 2 2 -5 3
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## 36 2 2 3 3 1 4 3 2 2 3
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## 38 3 2 97 4 1 2 2 1 1 3
## 39 4 2 5 4 2 2 4 3 1 4
## 40 4 1 7 1 1 4 1 1 4 1
## 41 2 2 5 3 2 3 2 3 3 2
## 42 3 2 97 2 1 3 3 3 3 3
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## 44 3 2 6 3 2 3 3 3 2 3
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## 212 2 2 8 3 2 3 4 3 2 3
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## 325 2 1 8 3 2 2 2 2 2 2
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## 335 4 2 10 4 3 1 3 2 3 3
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## 338 2 2 97 4 1 4 4 3 1 2
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## 340 3 2 0 4 2 3 3 2 3 2
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## 351 3 -5 97 -1 2 4 4 2 2 -5
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## 353 2 1 10 3 2 2 2 2 2 3
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## 355 2 2 5 -1 2 3 3 2 3 3
## 356 1 1 7 2 2 2 1 2 2 1
## 357 4 1 4 2 2 2 2 2 2 3
## 358 1 1 8 1 2 2 2 1 2 2
## 359 1 1 97 2 3 2 3 2 2 3
## 360 1 1 7 1 1 3 1 2 1 2
## 361 2 2 -2 4 1 3 4 4 2 4
## 362 4 2 5 4 1 2 4 2 3 4
## 363 4 2 10 3 2 4 4 1 2 4
## 364 4 2 0 3 3 3 2 2 2 4
## P18N.G P18N.H P18ST.I P19N P20STM P21ST P22ST P23ST.A P23ST.B P23ST.C
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## 2 2 4 2 2 2 1 1 3 3 4
## 3 3 2 3 2 2 2 1 1 2 2
## 4 2 3 2 2 2 1 8 3 3 3
## 5 3 3 3 2 2 2 5 2 4 2
## 6 2 2 3 2 2 2 1 2 4 3
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## 10 3 1 3 2 1 2 1 3 2 2
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## 12 3 2 2 96 -3 4 4 4
## 13 4 4 1 32048 2 3 4 3
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## 342 4 2 2 96 -3 4 4 4
## 343 4 4 2 96 -3 4 4 4
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## 346 3 3 1 32045 1 3 4 4
## 347 4 4 2 32045 1 4 4 4
## 348 1 3 1 32001 1 3 4 4
## 349 2 3 2 96 -3 4 4 4
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## 352 4 4 2 32045 1 3 3 4
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## 354 4 4 2 96 -3 2 1 1
## 355 3 4 2 -1 -3 4 2 3
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## 357 3 4 1 32045 1 1 1 2
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## 359 3 3 2 96 -3 3 3 3
## 360 4 2 1 -1 -3 1 2 2
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## 362 2 1 2 94 -3 1 4 4
## 363 4 2 2 96 -3 4 4 4
## 364 3 2 2 -1 -3 4 4 4
## P44ST.D P45ST.A P45S.B P45ST.C P45STN.D P46N P47ST P48ST P49ST P50ST P51N
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## 3 4 2 2 2 2 2 2 2 1 3 3
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## 5 4 2 3 3 1 1 2 2 1 1 2
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## 251 4 3 3 3 3 2 1 1 -5 5 3
## 252 4 1 3 3 3 2 1 2 2 5 3
## 253 4 3 3 3 3 1 5 2 2 5 3
## 254 4 3 3 3 3 1 1 1 1 5 2
## 255 4 3 3 3 3 2 2 2 1 5 3
## 256 4 3 3 3 3 1 -2 1 1 4 3
## 257 4 3 3 3 2 1 2 2 1 1 2
## 258 4 3 3 3 3 1 -2 1 2 5 3
## 259 4 3 3 3 2 1 1 2 -5 4 3
## 260 4 3 3 3 1 1 1 1 2 1 2
## 261 4 3 3 3 3 2 2 2 2 3 1
## 262 4 3 3 3 3 -1 5 -1 -5 -5 1
## 263 3 3 3 -5 -5 2 2 2 2 3 2
## 264 4 2 3 3 3 2 3 2 2 1 2
## 265 4 1 2 2 2 2 3 2 1 1 2
## 266 4 3 3 3 3 1 3 1 2 4 2
## 267 3 2 3 3 3 2 1 2 1 3 2
## 268 4 3 3 3 3 2 1 2 1 1 2
## 269 4 3 3 3 3 -1 5 -1 1 1 -5
## 270 4 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2
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## 272 4 1 3 3 2 -1 5 1 2 5 2
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## 274 4 1 3 3 2 1 2 2 2 4 2
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## 280 4 3 3 3 3 1 2 2 2 3 3
## 281 1 1 1 1 1 1 2 2 1 4 2
## 282 4 1 1 1 3 2 2 1 1 2 3
## 283 4 1 3 3 3 2 1 2 1 4 3
## 284 4 1 1 1 3 2 1 2 2 5 2
## 285 4 3 1 1 1 2 5 2 2 4 1
## 286 4 3 3 2 3 2 1 1 2 3 2
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## 288 4 3 3 3 3 2 1 2 2 5 2
## 289 4 2 1 1 2 2 2 2 -5 3 3
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## 312 4 3 3 3 3 2 1 2 1 4 2
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## 318 4 1 3 3 3 2 1 2 1 4 3
## 319 4 2 3 3 3 2 2 2 1 3 2
## 320 4 2 3 3 3 2 1 1 2 3 3
## 321 4 3 2 3 2 2 2 1 2 3 3
## 322 4 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1
## 323 4 3 3 3 3 2 5 2 2 5 3
## 324 4 1 1 1 1 -1 2 2 1 3 1
## 325 3 3 3 3 3 -1 5 2 2 5 2
## 326 4 3 3 3 3 1 5 2 2 5 2
## 327 4 3 3 3 3 2 4 2 1 5 2
## 328 4 3 3 3 3 2 1 2 2 3 3
## 329 4 3 -5 3 2 1 4 1 2 1 2
## 330 4 1 1 1 3 1 1 1 2 3 2
## 331 4 3 3 3 3 2 5 2 -5 5 3
## 332 2 1 2 3 3 1 1 2 1 3 3
## 333 4 3 3 3 3 -1 1 1 2 5 3
## 334 3 2 3 3 3 1 1 2 2 3 2
## 335 4 3 3 3 3 -1 5 2 1 5 2
## 336 4 3 3 3 3 2 2 1 1 4 1
## 337 4 1 1 1 3 1 5 2 2 5 -5
## 338 4 3 3 3 3 2 1 1 2 4 2
## 339 2 1 1 3 1 -2 1 2 2 2 1
## 340 3 1 3 3 3 1 2 1 1 3 2
## 341 4 1 2 2 2 1 1 2 2 4 2
## 342 4 3 3 3 3 1 5 1 1 5 2
## 343 4 3 3 3 3 2 4 2 2 3 2
## 344 4 2 3 3 3 1 4 1 2 5 3
## 345 4 3 3 3 3 1 1 1 1 5 1
## 346 4 3 3 3 3 2 1 1 2 4 2
## 347 4 3 3 3 3 1 1 2 2 4 2
## 348 4 1 2 2 3 1 1 1 2 4 2
## 349 4 2 3 3 2 2 1 1 2 3 2
## 350 4 1 3 3 3 1 3 1 1 5 2
## 351 4 2 2 3 2 2 1 1 1 4 2
## 352 4 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2
## 353 4 3 3 3 3 1 2 2 1 3 1
## 354 4 2 3 1 1 1 2 1 1 1 2
## 355 4 2 2 2 1 1 3 2 2 1 3
## 356 3 1 2 2 3 2 2 2 1 1 1
## 357 4 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2
## 358 4 2 1 3 1 1 2 2 1 2 1
## 359 3 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2
## 360 4 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1
## 361 4 3 2 3 2 1 1 2 1 4 2
## 362 2 2 2 2 3 2 2 2 1 3 1
## 363 4 -5 -5 -5 -5 1 1 1 1 5 2
## 364 4 3 2 2 1 1 2 2 1 1 1
## P52N P53N.A P53N.B P53N.C P53N.D P54N.A P54ST.B P55N P56N.A P56N.B P56N.C
## 1 -5 3 4 3 3 3 3 1 3 3 3
## 2 2 1 2 2 2 1 3 5 1 1 1
## 3 2 2 2 2 1 2 2 4 3 3 3
## 4 2 1 1 1 1 2 3 2 3 3 2
## 5 2 2 1 2 1 2 3 3 3 2 2
## 6 2 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2
## 7 2 1 2 2 2 2 4 4 2 2 2
## 8 2 3 2 2 2 3 3 2 3 3 3
## 9 2 1 1 1 1 4 2 4 1 4 3
## 10 2 2 2 2 2 2 4 3 2 2 2
## 11 2 1 2 2 2 2 -5 1 2 2 2
## 12 1 3 2 3 2 3 3 5 2 1 2
## 13 1 1 1 1 1 1 3 5 1 1 1
## 14 2 1 1 2 2 2 2 3 3 3 2
## 15 2 3 3 3 3 1 3 2 3 3 3
## 16 1 1 1 1 1 1 1 5 1 3 1
## 17 2 1 1 1 1 2 -5 5 3 3 3
## 18 1 1 1 1 1 1 -5 4 2 3 1
## 19 1 1 1 1 1 -5 -5 1 -5 -5 -5
## 20 2 1 1 1 1 3 1 1 -5 -5 -5
## 21 2 1 1 1 1 2 2 4 2 3 2
## 22 2 1 1 -5 -5 3 3 1 4 4 4
## 23 2 1 2 4 2 3 3 2 2 2 1
## 24 2 2 2 2 1 2 3 3 2 2 1
## 25 1 1 1 -5 1 2 3 3 2 2 2
## 26 2 3 3 3 3 3 3 4 2 1 2
## 27 2 2 1 3 3 2 2 3 2 2 3
## 28 2 2 2 2 2 4 3 1 3 3 2
## 29 2 1 1 -5 2 2 3 2 2 2 2
## 30 2 2 2 2 2 2 3 4 1 2 2
## 31 1 2 2 2 2 3 3 3 2 2 2
## 32 2 2 3 -5 3 2 3 2 1 2 2
## 33 2 1 1 2 1 1 3 1 4 3 3
## 34 2 2 1 3 2 -5 -5 2 3 3 3
## 35 2 1 1 2 2 1 3 4 -5 3 3
## 36 2 2 1 -5 2 2 2 5 3 1 2
## 37 2 2 2 2 3 2 2 4 2 2 2
## 38 2 1 2 3 2 2 -5 2 3 3 3
## 39 1 2 1 1 1 3 1 1 4 4 4
## 40 2 1 1 2 2 4 1 1 -5 1 4
## 41 2 3 2 4 2 2 2 1 2 2 3
## 42 2 1 1 -5 -5 3 4 1 2 3 2
## 43 2 2 2 2 2 2 2 5 2 1 1
## 44 2 2 2 -5 -5 2 3 3 2 3 2
## 45 1 1 3 3 3 2 2 5 1 2 1
## 46 -5 1 1 1 1 2 -5 1 3 3 3
## 47 1 1 1 3 1 1 4 5 3 3 4
## 48 1 1 1 1 1 1 4 2 -5 3 3
## 49 2 1 1 1 1 3 4 5 3 3 2
## 50 2 1 3 3 2 1 4 2 1 1 1
## 51 2 1 2 2 1 1 -5 2 3 2 2
## 52 1 3 4 -5 -5 3 2 1 4 4 4
## 53 2 1 1 1 1 2 3 4 3 3 3
## 54 2 1 1 1 1 1 -5 4 1 1 1
## 55 2 1 1 1 4 4 2 1 2 2 3
## 56 2 1 1 1 1 1 2 3 2 2 2
## 57 1 3 3 3 4 4 1 1 -5 4 4
## 58 2 2 1 3 2 2 1 3 2 1 2
## 59 2 3 1 -5 2 2 2 3 2 2 1
## 60 1 1 2 -5 -5 2 2 1 2 3 2
## 61 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2
## 62 2 3 3 1 3 4 4 3 1 1 1
## 63 2 1 1 1 1 1 -5 4 1 4 1
## 64 2 3 3 3 3 1 1 5 2 3 2
## 65 2 1 1 1 1 3 3 5 2 3 2
## 66 -5 1 1 1 1 1 1 2 2 -5 3
## 67 2 1 1 1 1 2 4 5 3 3 4
## 68 1 2 2 2 2 3 2 5 2 2 1
## 69 2 2 2 2 2 2 2 3 2 -5 2
## 70 1 1 2 2 2 3 2 2 3 3 3
## 71 -5 1 1 2 2 3 2 1 4 3 3
## 72 2 3 4 4 4 2 2 4 2 2 2
## 73 2 4 4 4 4 2 2 1 4 4 4
## 74 2 4 3 3 3 2 -5 2 2 -5 2
## 75 2 3 4 2 2 -5 -5 3 2 2 2
## 76 1 2 1 2 2 1 2 3 2 2 1
## 77 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2
## 78 2 1 1 1 1 2 2 5 3 3 2
## 79 2 1 3 3 3 2 3 1 4 4 3
## 80 1 1 2 2 2 2 -5 3 3 3 2
## 81 2 1 2 2 3 4 4 3 3 3 4
## 82 2 1 3 3 3 2 -5 5 3 3 3
## 83 1 2 1 1 2 3 2 3 2 1 1
## 84 -5 2 2 2 2 3 1 2 2 2 3
## 85 1 2 1 2 2 1 -5 3 2 2 2
## 86 -5 1 1 2 2 4 2 1 3 4 4
## 87 2 1 1 1 1 2 2 4 3 3 3
## 88 1 2 1 2 2 2 -5 3 2 2 2
## 89 1 2 2 2 2 1 2 4 1 2 2
## 90 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 3
## 91 2 2 2 2 2 1 1 3 2 2 1
## 92 -5 3 3 3 2 3 1 2 3 3 3
## 93 2 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3
## 94 2 1 1 1 1 2 2 4 4 4 4
## 95 1 3 -5 -5 2 4 2 2 4 4 4
## 96 2 3 1 2 1 3 1 4 4 4 3
## 97 1 3 -5 -5 2 4 2 2 4 4 4
## 98 -5 1 1 2 1 2 -5 2 3 -5 3
## 99 2 1 1 1 1 4 1 4 1 2 1
## 100 1 3 1 1 1 1 -5 5 1 2 1
## 101 2 1 1 1 1 4 2 4 2 3 2
## 102 2 1 3 3 3 3 3 -2 1 2 1
## 103 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3
## 104 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 1
## 105 2 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3
## 106 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 2
## 107 2 1 1 3 3 3 2 4 2 2 1
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## 109 1 2 2 2 2 3 2 3 3 3 2
## 110 1 1 3 3 3 2 3 2 2 2 2
## 111 2 1 1 1 1 2 2 3 2 3 3
## 112 1 2 2 2 2 2 3 3 2 3 4
## 113 2 2 2 2 2 2 2 4 2 1 2
## 114 1 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3
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## 119 2 2 3 1 3 2 3 3 2 3 4
## 120 2 1 1 1 1 2 2 4 2 2 2
## 121 2 3 3 4 3 3 3 3 2 1 3
## 122 1 3 1 3 2 2 1 3 1 1 2
## 123 2 2 3 2 2 3 3 -2 3 4 4
## 124 2 3 3 2 3 2 2 3 2 3 3
## 125 2 3 3 3 3 3 3 4 3 4 4
## 126 1 3 3 3 3 3 4 3 4 4 3
## 127 2 2 3 1 2 2 2 1 3 2 1
## 128 2 3 3 3 3 3 2 3 3 4 4
## 129 2 1 2 2 3 2 2 4 2 3 2
## 130 2 2 2 3 3 3 3 1 3 4 3
## 131 -5 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2
## 132 1 2 1 1 1 2 -5 2 2 3 3
## 133 1 2 2 1 4 2 -5 2 3 3 4
## 134 1 2 1 2 2 2 -5 2 3 3 3
## 135 1 2 2 2 2 2 3 4 3 3 2
## 136 2 1 1 1 1 3 -5 2 3 3 3
## 137 2 1 2 2 2 2 -5 2 3 3 3
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## 139 1 1 1 1 1 2 3 2 2 3 2
## 140 -5 2 2 -5 -5 2 -5 1 -5 -5 -5
## 141 1 2 2 2 2 2 -5 1 3 3 3
## 142 2 1 3 3 4 2 2 2 2 2 2
## 143 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
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## 145 2 2 2 2 2 3 2 1 3 3 3
## 146 2 1 1 1 1 2 2 3 2 2 2
## 147 2 3 3 3 3 3 2 3 2 2 2
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## 149 2 1 1 1 1 3 2 3 3 3 2
## 150 1 1 2 1 1 2 3 1 3 3 3
## 151 1 1 1 1 1 1 2 3 2 3 1
## 152 1 1 1 1 1 1 2 2 1 3 2
## 153 1 3 2 2 2 2 -5 2 3 4 4
## 154 2 1 3 3 3 3 2 1 3 3 3
## 155 1 2 2 2 3 2 2 2 2 3 2
## 156 1 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3
## 157 1 2 3 3 3 1 3 4 1 2 1
## 158 1 2 3 4 4 1 -5 3 2 2 2
## 159 1 1 1 1 1 3 2 2 3 2 3
## 160 -5 4 3 2 2 3 2 1 4 4 4
## 161 -5 4 3 3 3 2 2 1 4 4 4
## 162 1 3 2 2 2 3 2 2 3 4 4
## 163 -5 3 3 3 2 2 2 1 4 4 4
## 164 1 2 3 3 3 2 -5 3 2 2 3
## 165 1 3 4 4 3 3 2 2 3 3 3
## 166 1 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2
## 167 -5 3 3 4 3 3 2 2 3 3 3
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## 298 1 19880726 3 -3 8 1 2 1 1 2 1 1
## 299 1 19510521 5 2 -3 1 1 1 1 2 1 1
## 300 1 19740408 1 -3 4 1 2 2 2 2 1 1
## 301 1 19820312 2 -3 4 1 1 1 1 2 2 1
## 302 1 20030821 7 -3 -3 1 1 1 1 2 2 1
## 303 1 19771120 3 -3 8 1 1 1 1 2 1 1
## 304 1 19950119 3 -3 8 2 2 1 1 2 1 1
## 305 1 20040418 1 -3 1 1 1 1 1 1 1 1
## 306 1 19430525 1 -3 8 1 1 1 1 1 1 1
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## 310 1 19890325 3 -3 8 1 1 1 1 2 1 1
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## 330 1 19801020 2 -3 5 1 2 1 1 1 1 1
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## 349 1 20030310 4 8 -3 1 2 2 1 2 1 1
## 350 1 19751206 3 -3 4 1 1 1 1 1 2 1
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## 360 1 20030909 4 8 -3 1 2 1 1 2 1 1
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## 362 1 19570923 5 8 -3 1 1 1 1 2 1 2
## 363 1 20020521 1 -3 5 1 1 1 1 2 1 1
## 364 1 19970826 1 -3 4 2 2 1 2 2 1 1
## S20.H S20.I S20.J S20.K S21A S21B S22.A S22.B S23 S24 REEEDUC.1 REEDUC.2
## 1 1 1 2 2 -3 -3 -3 -3 -3 3 5 2
## 2 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 3 4 2
## 3 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 3 4 2
## 4 1 1 2 1 -3 -3 -3 -3 -3 3 5 2
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## 179 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 7 5
## 180 1 1 1 2 -3 -3 -3 -3 -3 3 6 7
## 181 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 5 7
## 182 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 3 4 2
## 183 1 1 1 2 -3 -3 -3 -3 -3 2 5 2
## 184 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 7 2
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## 187 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 7 5
## 188 1 1 1 2 -3 -3 -3 -3 -3 3 4 2
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## 304 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 5 5
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## 325 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 5 7
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## 360 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 1 5 2
## 361 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 2 7 0
## 362 1 1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 3 5 0
## 363 1 1 2 1 97 6 1 -3 5 2 4 0
## 364 1 1 1 2 -3 -3 -3 -3 -3 3 5 0
## REEDUC.3 reedad perpart fampart wt
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data1$idenpa=factor(data1$idenpa,
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ordered = F)library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
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replacement = "NumEntre",x = names(peru))table(peru$numentre)##
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## 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208
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## 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224
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## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152
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## 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1#VARIABLES INDEPENDIENTES
names(peru)=gsub(pattern = "P11STGBS.A",
replacement = "satis_dem",
x = names(peru))table(peru$satis_dem)##
## -2 -1 1 2 3 4
## 4 12 46 49 577 512library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(satis_dem %in% c(1,2,3,4))table(peru$satis_dem)##
## 1 2 3 4
## 46 49 577 512names(peru)=gsub(pattern = "P10STGB",
replacement = "creencias",
x = names(peru))library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(creenciasS %in% c(1,2,3))#VARIABLES DE CONTROL #ETNIA
names(peru)=gsub(pattern = "S7",
replacement = "etnia",
x = names(peru))library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(etnia %in% c(1,2,3,4,5,6,7))
table(peru$etnia)##
## 1 2 3 4 5 6 7
## 4 30 80 857 15 61 24#CLASE SOCIAL - ESTRATO
names(peru)=gsub(pattern = "S2",
replacement = "estrato",
x = names(peru))library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(estrato %in% c(1,2,3,4,5))
table(peru$estrato)##
## 1 2 3 4 5
## 22 62 444 344 180#PARTIDO POLITICO - FAMPART
names(peru)=gsub(pattern = "fampart",
replacement = "partido_pol",
x = names(peru))table(peru$partido_pol)##
## 0 20 30 40 50 60 70 80 98
## 849 17 8 36 29 96 13 2 2library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(partido_pol %in% c(0,20,30,40,50,60,70,80,98))table(peru$partido_pol)##
## 0 20 30 40 50 60 70 80 98
## 849 17 8 36 29 96 13 2 2#VARIABLE DEPENDIENTE - CONFIANZA EN LAS INSTITUCIONES
names(peru)=gsub(pattern = "P13ST.D",
replacement = "Congreso",
x = names(peru))names(peru)=gsub(pattern = "P13ST.E",
replacement = "Gobierno",
x = names(peru))names(peru)=gsub(pattern = "P13ST.G",
replacement = "Partidos_Politicos",
x = names(peru))names(peru)=gsub(pattern = "P13ST.I",
replacement = "Presidente",
x = names(peru))#DATOS PERDIDOS
total_na <- sum(is.na(peru))
print(paste("Total de valores NA:", total_na))## [1] "Total de valores NA: 0"table(peru$Congreso)##
## -2 1 2 3 4
## 1 12 43 264 732library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(Congreso %in% c(1,2,3,4))
table(peru$Congreso)##
## 1 2 3 4
## 12 43 264 732table(peru$Gobierno)##
## -1 1 2 3 4
## 2 16 86 312 635library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(Gobierno %in% c(1,2,3,4))
table(peru$Gobierno)##
## 1 2 3 4
## 16 86 312 635table(peru$Partidos_Politicos)##
## -1 1 2 3 4
## 1 21 62 278 687library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(Partidos_Politicos %in% c(1,2,3,4))
table(peru$Partidos_Politicos)##
## 1 2 3 4
## 21 62 278 687table(peru$Presidente)##
## -1 1 2 3 4
## 2 17 116 281 632library(dplyr)
peru = peru %>%
filter(Presidente %in% c(1,2,3,4))
table(peru$Presidente)##
## 1 2 3 4
## 17 116 281 632library(writexl)
country2 <- peru [,c("numentre","satis_dem", "creenciasS", "etnia", "estrato", "partido_pol", "Congreso", "Gobierno", "Partidos_Politicos", "Presidente")]
write_xlsx(country2, "country3.xlsx")#EFA 2
names(country2)## [1] "numentre" "satis_dem" "creenciasS"
## [4] "etnia" "estrato" "partido_pol"
## [7] "Congreso" "Gobierno" "Partidos_Politicos"
## [10] "Presidente"dontselect=c("numentre","satis_dem","creenciasS","etnia","estrato", "partido_pol")
select=setdiff(names(country2),dontselect)
mipais1=country2[,select]
# usaremos:
library(magrittr)
head(mipais1,10)%>%
rmarkdown::paged_table()#Calculemos las correlaciones entre todas las variables
mipais1$Congreso= as.numeric(mipais1$Congreso)
mipais1$Gobierno= as.numeric(mipais1$Gobierno)
mipais1$Partidos_Politicos= as.numeric(mipais1$Partidos_Politicos)
mipais1$Presidente= as.numeric(mipais1$Presidente)str(mipais1)## 'data.frame': 1046 obs. of 4 variables:
## $ Congreso : num 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 ...
## $ Gobierno : num 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 ...
## $ Partidos_Politicos: num 3 3 4 4 4 4 4 3 2 3 ...
## $ Presidente : num 3 3 4 4 4 4 4 3 2 3 ...library(polycor)corMatrix=polycor::hetcor(mipais1)$correlationsround(corMatrix,2)## Congreso Gobierno Partidos_Politicos Presidente
## Congreso 1.00 0.58 0.45 0.43
## Gobierno 0.58 1.00 0.45 0.62
## Partidos_Politicos 0.45 0.45 1.00 0.37
## Presidente 0.43 0.62 0.37 1.00library(ggcorrplot)## Loading required package: ggplot2ggcorrplot(corMatrix)
library(psych)##
## Attaching package: 'psych'## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alpha## The following object is masked from 'package:polycor':
##
## polyserialpsych::KMO(corMatrix) ## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: psych::KMO(r = corMatrix)
## Overall MSA = 0.75
## MSA for each item =
## Congreso Gobierno Partidos_Politicos Presidente
## 0.78 0.70 0.84 0.74cortest.bartlett(corMatrix,n=nrow(mipais1))$p.value>0.05## [1] FALSElibrary(matrixcalc)
is.singular.matrix(corMatrix)## [1] FALSEfa.parallel(mipais1, fa = 'fa',correct = T,plot = F)## Parallel analysis suggests that the number of factors = 2 and the number of components = NAlibrary(GPArotation)##
## Attaching package: 'GPArotation'## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## equamax, variminresfa <- fa(mipais1,
nfactors = 1,
cor = 'mixed',
rotate = "varimax", #oblimin?
fm="minres")
print(resfa$loadings)##
## Loadings:
## MR1
## Congreso 0.798
## Gobierno 0.923
## Partidos_Politicos 0.674
## Presidente 0.765
##
## MR1
## SS loadings 2.527
## Proportion Var 0.632sort(resfa$communality)## Partidos_Politicos Presidente Congreso Gobierno
## 0.4540978 0.5846759 0.6361095 0.8518605regresFactors=as.data.frame(resfa$scores)%>%head()country2$confianza_instituciones <- resfa$scores
head(country2)## numentre satis_dem creenciasS etnia estrato partido_pol Congreso Gobierno
## 15605 541 3 1 4 3 0 3 3
## 15606 904 3 1 4 3 40 3 3
## 15607 853 4 2 4 5 0 4 4
## 15608 803 3 1 7 4 60 4 4
## 15609 32 4 1 3 4 0 4 4
## 15610 854 4 1 4 5 20 4 4
## Partidos_Politicos Presidente MR1
## 15605 3 3 -0.9828233
## 15606 3 3 -0.9828233
## 15607 4 4 0.8507733
## 15608 4 4 0.8507733
## 15609 4 4 0.8507733
## 15610 4 4 0.8507733library(writexl)
write_xlsx(country2, "mipais1_con_confianza_instituciones.xlsx")names(country2)=gsub(pattern = "confianza_instituciones",
replacement = "conf_inst",
x = names(country2))recategorizar confianza
country2$conf_inst <- resfa$scores
# Verificamos que la nueva columna ha sido añadida
head(country2)## numentre satis_dem creenciasS etnia estrato partido_pol Congreso Gobierno
## 15605 541 3 1 4 3 0 3 3
## 15606 904 3 1 4 3 40 3 3
## 15607 853 4 2 4 5 0 4 4
## 15608 803 3 1 7 4 60 4 4
## 15609 32 4 1 3 4 0 4 4
## 15610 854 4 1 4 5 20 4 4
## Partidos_Politicos Presidente MR1
## 15605 3 3 -0.9828233
## 15606 3 3 -0.9828233
## 15607 4 4 0.8507733
## 15608 4 4 0.8507733
## 15609 4 4 0.8507733
## 15610 4 4 0.8507733# Guardar el data frame con la nueva columna en un archivo Excel
library(writexl)
write_xlsx(country2, "mipais1_con_confianza_instituciones.xlsx")head(country2)## numentre satis_dem creenciasS etnia estrato partido_pol Congreso Gobierno
## 15605 541 3 1 4 3 0 3 3
## 15606 904 3 1 4 3 40 3 3
## 15607 853 4 2 4 5 0 4 4
## 15608 803 3 1 7 4 60 4 4
## 15609 32 4 1 3 4 0 4 4
## 15610 854 4 1 4 5 20 4 4
## Partidos_Politicos Presidente MR1
## 15605 3 3 -0.9828233
## 15606 3 3 -0.9828233
## 15607 4 4 0.8507733
## 15608 4 4 0.8507733
## 15609 4 4 0.8507733
## 15610 4 4 0.8507733#Rescale confianza en las instituciones
# Primero, verificar el rango actual de 'confianza_instituciones'
range(country2$conf_inst, na.rm = TRUE)## [1] -4.6500167 0.8507733# Recategorizar en una escala del 1 al 10
country2$confianza <- cut(
country2$conf_inst,
breaks = 10, # Dividir en 10 categorías
labels = 1:10, # Etiquetar las categorías del 1 al 10
include.lowest = TRUE # Incluir el valor mínimo en la primera categoría
)
# Convertir a numérica si es necesario
country2$confianza <- as.numeric(as.character(country2$confianza))
# Verificar los primeros registros para asegurarse de que la recategorización funcionó
head(country2[, c("conf_inst", "confianza")])## MR1 confianza
## 15605 -0.9828233 7
## 15606 -0.9828233 7
## 15607 0.8507733 10
## 15608 0.8507733 10
## 15609 0.8507733 10
## 15610 0.8507733 10# Guardar el data frame con la columna recategorizada en un archivo Excel
library(writexl)
write_xlsx(country2, "country2_con_confianza_instituciones_recategorizada2.xlsx")table(country2$confianza)##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 5 1 5 22 29 41 136 103 157 547#Crear una columna que indique: Si el puntaje es >=7 sí confia (1) de lo contrario no confía (0)
# Asumimos que 'mipais1' ya tiene la columna 'confianza_instituciones_recategorizada'
# Crear la nueva columna 'confia' basada en 'confianza_instituciones_recategorizada'
country2$confia <- ifelse(country2$confianza >= 7, "1", "0")
# Verificar los primeros registros para asegurarse de que la nueva columna se creó correctamente
head(country2[, c("confianza", "confia")])## confianza confia
## 15605 7 1
## 15606 7 1
## 15607 10 1
## 15608 10 1
## 15609 10 1
## 15610 10 1# Guardar el data frame con la nueva columna en un archivo Excel
library(writexl)
write_xlsx(country2, "country2_con_confia2.xlsx")