Analisis TCT: Encuesta de inseguridad alimentaria - La Palma (Cund)

Análisis descriptivo

En el municipio de La Palma (Cundinamarca) se encuestaron a \(289\) hogares.

Adjuntando el paquete: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

 no  No  ns  si  Sí 
184  11   1  89   4 

The echo: false option disables the printing of code (only output is displayed).

# A tibble: 8 × 3
  variable                 n_miss pct_miss
  <chr>                     <int>    <num>
1 preocupacion_alimentos        0        0
2 sin_alimentos_saludables      0        0
3 poca_variedad                 0        0
4 salto_comida                  0        0
5 comio_menos                   0        0
6 sin_alimentos_total           0        0
7 hambre_sin_comer              0        0
8 no_comio_dia_entero           0        0

Las variables asociadas a la escala FIES no tienen datos faltantes.

# A tibble: 6 × 9
  preocupacion_alimentos sin_alimentos_saludables poca_variedad salto_comida
                   <int>                    <int>         <int>        <int>
1                      0                        0             0            0
2                      0                        0             0            0
3                      0                        0             0            0
4                      0                        0             0            0
5                      1                        1             1            0
6                      0                        0             1            0
# ℹ 5 more variables: comio_menos <int>, sin_alimentos_total <int>,
#   hambre_sin_comer <int>, no_comio_dia_entero <int>, puntaje <dbl>

fies_puntajes <- fies_pal %>%
  count(puntaje, name = "Frecuencia")

## Histograma (frecuencias absolutas)
ggplot(fies_puntajes, aes(x = factor(puntaje), y = Frecuencia)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", colour = "black") +
  labs(
    title    = "Distribución de Puntajes Totales",
    subtitle = glue::glue("n = {nrow(fies_pal)}"),
    x        = "Puntaje total",
    y        = "Frecuencia"
  ) +
  theme_minimal()

# Paquetes
library(dplyr)
library(tidyr)

# 1) NOMBRES DE TUS 8 ÍTEMS (cámbialos por los tuyos)
items <- c("preocupacion_alimentos","sin_alimentos_saludables",           "poca_variedad","salto_comida", "comio_menos",
               "sin_alimentos_total","hambre_sin_comer","no_comio_dia_entero")

# 2) TABLA DE PROPORCIONES (ancha: una fila por ítem)
tabla_prop <- fies_pal %>%          
  select(all_of(items)) %>%
  pivot_longer(everything(), names_to = "item", values_to = "resp") %>%
  mutate(
      resp = case_when(
      resp %in% c(0, 1) ~ as.numeric(resp),
      resp %in% c("0","1") ~ as.numeric(resp),
      TRUE ~ NA_real_
    )
  ) %>%
  group_by(item) %>%
  summarise(
    n = sum(!is.na(resp)),
    n1 = sum(resp == 1, na.rm = TRUE),
    n0 = sum(resp == 0, na.rm = TRUE),
    prop_1 = n1 / n,                    prop_0 = n0 / n,                    na = sum(is.na(resp)),              .groups = "drop"
  ) %>%
  mutate(
    pct_1 = round(100 * prop_1, 1),
    pct_0 = round(100 * prop_0, 1)
  )

knitr::kable(tabla_prop, digits = 3, caption = "Proporción de respuesta por ítem (0/1)")

Proporción de respuesta por ítem (0/1)

item	n	n1	n0	prop_1	prop_0	na	pct_1	pct_0
comio_menos	289	201	88	0.696	0.304	0	69.6	30.4
hambre_sin_comer	289	150	139	0.519	0.481	0	51.9	48.1
no_comio_dia_entero	289	28	261	0.097	0.903	0	9.7	90.3
poca_variedad	289	218	71	0.754	0.246	0	75.4	24.6
preocupacion_alimentos	289	205	84	0.709	0.291	0	70.9	29.1
salto_comida	289	173	116	0.599	0.401	0	59.9	40.1
sin_alimentos_saludables	289	183	106	0.633	0.367	0	63.3	36.7
sin_alimentos_total	288	93	195	0.323	0.677	1	32.3	67.7

library(CTT)

items <- as.matrix(fies_pal[,-9])


analisis_tct <- itemAnalysis(items, hardFlag=.25, pBisFlag=.3)

analisis_tct$itemReport

                  itemName   itemMean      pBis       bis alphaIfDeleted hard
1   preocupacion_alimentos 0.70833333 0.6916534 0.9159573      0.8309083     
2 sin_alimentos_saludables 0.63194444 0.4531705 0.5798424      0.8596541     
3            poca_variedad 0.75347222 0.6379793 0.8717461      0.8376143     
4             salto_comida 0.59722222 0.7343520 0.9305791      0.8247994     
5              comio_menos 0.69444444 0.7840787 1.0302890      0.8193422     
6      sin_alimentos_total 0.32291667 0.5013411 0.6530548      0.8534324     
7         hambre_sin_comer 0.51736111 0.7058712 0.8849830      0.8284726     
8      no_comio_dia_entero 0.09722222 0.3037885 0.5235129      0.8678382    X
  lowPBis
1        
2        
3        
4        
5        
6        
7        
8        

nrow(fies_pal)

[1] 289