Violencia economica2
Maria Goessmann
2025-09-10
library(readr)
violec16<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/conjunto_de_datos_tb_sec_xiii_endireh_2016.csv", header = TRUE, sep = ",")
violec21<-read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/TB_SEC_XIV.csv", header = TRUE, sep = ",")2. Re-codificación de las variables a las 4 formas de violencia
violec_especif16
#violencia16 fisica
violec_especif16$violencia16_fisica1 = factor(violec_especif16$P13_1_1,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica2 = factor(violec_especif16$P13_1_2,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica3 = factor(violec_especif16$P13_1_3,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica4 = factor(violec_especif16$P13_1_4,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica5 = factor(violec_especif16$P13_1_5,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica6 = factor(violec_especif16$P13_1_6,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica7 = factor(violec_especif16$P13_1_7,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica8 = factor(violec_especif16$P13_1_8,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_fisica9 = factor(violec_especif16$P13_1_9,
labels = c("1","1","1","0"))
# violencia16 psicologica
violec_especif16$violencia16_psicologica1 = factor(violec_especif16$P13_1_10,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica2 = factor(violec_especif16$P13_1_11,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica3 = factor(violec_especif16$P13_1_12,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica4 = factor(violec_especif16$P13_1_13,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica5 = factor(violec_especif16$P13_1_14,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica6 = factor(violec_especif16$P13_1_15,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica7 = factor(violec_especif16$P13_1_16,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica8 = factor(violec_especif16$P13_1_17,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica9 = factor(violec_especif16$P13_1_18,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica10 = factor(violec_especif16$P13_1_19,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica11 = factor(violec_especif16$P13_1_20,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica12 = factor(violec_especif16$P13_1_21,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica13 = factor(violec_especif16$P13_1_22,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica14 = factor(violec_especif16$P13_1_23AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_psicologica15 = factor(violec_especif16$P13_1_24AB,
labels = c("1","1","1","0"))
#vioelencia16 sexual
violec_especif16$violencia16_sexual1 = factor(violec_especif16$P13_1_25,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual2 = factor(violec_especif16$P13_1_26,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual3 = factor(violec_especif16$P13_1_27,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual4 = factor(violec_especif16$P13_1_28,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_sexual5 = factor(violec_especif16$P13_1_29,
labels = c("1","1","1","0"))
#violencia16 economica
violec_especif16$violencia16_economica1 = factor(violec_especif16$P13_1_30,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica2 = factor(violec_especif16$P13_1_31,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica3 = factor(violec_especif16$P13_1_32,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica4 = factor(violec_especif16$P13_1_33AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica5 = factor(violec_especif16$P13_1_34AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica6 = factor(violec_especif16$P13_1_35AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif16$violencia16_economica7 = factor(violec_especif16$P13_1_36AB,
labels = c("1","1","1","0"))violec_especif21
#violencia21 fisica
violec_especif21$violencia21_fisica1 = factor(violec_especif21$P14_1_1,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica2 = factor(violec_especif21$P14_1_2,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica3 = factor(violec_especif21$P14_1_3,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica4 = factor(violec_especif21$P14_1_4,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica5 = factor(violec_especif21$P14_1_5,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica6 = factor(violec_especif21$P14_1_6,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica7 = factor(violec_especif21$P14_1_7,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica8 = factor(violec_especif21$P14_1_8,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_fisica9 = factor(violec_especif21$P14_1_9,
labels = c("1","1","1","0"))
# violencia21 psicologica
violec_especif21$violencia21_psicologica1 = factor(violec_especif21$P14_1_10,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica2 = factor(violec_especif21$P14_1_11,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica3 = factor(violec_especif21$P14_1_12,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica4 = factor(violec_especif21$P14_1_13,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica5 = factor(violec_especif21$P14_1_14,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica6 = factor(violec_especif21$P14_1_15,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica7 = factor(violec_especif21$P14_1_16,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica8 = factor(violec_especif21$P14_1_17,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica9 = factor(violec_especif21$P14_1_18,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica10 = factor(violec_especif21$P14_1_19,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica11 = factor(violec_especif21$P14_1_20,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica12 = factor(violec_especif21$P14_1_21,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica13 = factor(violec_especif21$P14_1_22,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica14 = factor(violec_especif21$P14_1_23AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica15 = factor(violec_especif21$P14_1_24AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_psicologica16 = factor(violec_especif21$P14_1_31,
labels = c("1","1","1","0"))
#vioelencia sexual
violec_especif21$violencia21_sexual1 = factor(violec_especif21$P14_1_25,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual2 = factor(violec_especif21$P14_1_26,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual3 = factor(violec_especif21$P14_1_27,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual4 = factor(violec_especif21$P14_1_28,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual5 = factor(violec_especif21$P14_1_29,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_sexual6 = factor(violec_especif21$P14_1_30,
labels = c("1","1","1","0"))
#violencia21 economica
violec_especif21$violencia21_economica1 = factor(violec_especif21$P14_1_32,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica2 = factor(violec_especif21$P14_1_33,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica3 = factor(violec_especif21$P14_1_34,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica4 = factor(violec_especif21$P14_1_35AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica5 = factor(violec_especif21$P14_1_36AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica6 = factor(violec_especif21$P14_1_37AB,
labels = c("1","1","1","0"))
violec_especif21$violencia21_economica7 = factor(violec_especif21$P14_1_38AB,
labels = c("1","1","1","0"))Recodificacion
violec_especif21$viol21_fis_total =
(violec_especif21$violencia21_fisica1+
violec_especif21$violencia21_fisica2+
violec_especif21$violencia21_fisica3+
violec_especif21$violencia21_fisica4+
violec_especif21$violencia21_fisica5+
violec_especif21$violencia21_fisica6+
violec_especif21$violencia21_fisica7+
violec_especif21$violencia21_fisica8+
violec_especif21$violencia21_fisica9)
violec_especif21$viol21_fis_disc = factor(violec_especif21$viol21_fis_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"))
# violencia21 psicica
violec_especif21$viol21_psi_total =
(violec_especif21$violencia21_psicologica1+
violec_especif21$violencia21_psicologica2+
violec_especif21$violencia21_psicologica3+
violec_especif21$violencia21_psicologica4+
violec_especif21$violencia21_psicologica5+
violec_especif21$violencia21_psicologica6+
violec_especif21$violencia21_psicologica7+
violec_especif21$violencia21_psicologica8+
violec_especif21$violencia21_psicologica9+
violec_especif21$violencia21_psicologica10+
violec_especif21$violencia21_psicologica11+
violec_especif21$violencia21_psicologica12+
violec_especif21$violencia21_psicologica13+
violec_especif21$violencia21_psicologica14+
violec_especif21$violencia21_psicologica15+
violec_especif21$violencia21_psicologica16)
violec_especif21$viol21_psi_disc = factor(violec_especif21$viol21_psi_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))
violec_especif21$viol21_sex_total =
(violec_especif21$violencia21_sexual1+
violec_especif21$violencia21_sexual2+
violec_especif21$violencia21_sexual3+
violec_especif21$violencia21_sexual4+
violec_especif21$violencia21_sexual5+
violec_especif21$violencia21_sexual6)
violec_especif21$viol21_sex_disc = factor(violec_especif21$viol21_sex_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))
# violencia21 economica
violec_especif21$viol21_eco_total =
(violec_especif21$violencia21_economica1+
violec_especif21$violencia21_economica2+
violec_especif21$violencia21_economica3+
violec_especif21$violencia21_economica4+
violec_especif21$violencia21_economica5+
violec_especif21$violencia21_economica6+
violec_especif21$violencia21_economica7)
violec_especif21$viol21_eco_disc = factor(violec_especif21$viol21_eco_total,
labels = c("No",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí",
"Sí"
))datos_basicos1$SEXO = as.factor(datos_basicos1$SEXO)
datos_basicos1$EDAD =as.numeric(datos_basicos1$EDAD)
datos_basicos1$NIV = as.factor(datos_basicos1$NIV)
datos_basicos1$P2_8 = as.factor(datos_basicos1$P2_8)
datos_basicos1$P2_10 = as.factor(datos_basicos1$P2_10)datos_basicos2$DOMINIO =as.factor(datos_basicos2$DOMINIO)
datos_basicos2$P3_1=as.factor(datos_basicos2$P3_1)
datos_basicos2$P3_2=as.factor(datos_basicos2$P3_2)
datos_basicos2$P3_6=as.factor(datos_basicos2$P3_6)datos_basicos3
P4BC_1 –> anos (ex-)parejea P4BC_2 –> nivel educativo (ex-)pareja P4BC_3 –> indigena (ex-)pareja
P4_1 –> trabajo actual -si/no P4_2 –> cuando gana P4_3 –> trabajo actual (ex-)novio -si/no P4_4_CVE –> cual trabajo tiene P4_11 –> tiene dinero para su propio uso
datos_basicos3$P4BC_1 =as.numeric(datos_basicos3$P4BC_1) #P4BC_1 = edad (Ex)pareja
datos_basicos3$P4BC_2 =as.factor(datos_basicos3$P4BC_2) #P4BC_2 = nivel educativa de (Ex)pareja
datos_basicos3$P4_2 = as.numeric(datos_basicos3$P4_2) #P4_2 = cuanto recibe por su trabajo
datos_basicos3$P4_2_1 = as.numeric(datos_basicos3$P4_2_1) #P4_2_1 = cada cuanto
datos_basicos3$P4_3 = as.numeric(datos_basicos3$P4_3) #P4_3 = su pareja gana
datos_basicos3$P4_5_AB = as.numeric(datos_basicos3$P4_5_AB) #P4_5_AB = cuanto gana
datos_basicos3$P4_6_AB = as.numeric(datos_basicos3$P4_6_AB) #P4_6_AB = aparte para su familia (si/no)
datos_basicos3$P4_7_AB = as.numeric(datos_basicos3$P4_7_AB) #P4_7_AB = cuanto aparte la pareja para su familia## Warning: Paket 'dplyr' wurde unter R Version 4.4.2 erstellt##
## Attache Paket: 'dplyr'## Die folgenden Objekte sind maskiert von 'package:stats':
##
## filter, lag## Die folgenden Objekte sind maskiert von 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union# 1 = Gewalt erfahren, 0 = keine Gewalt (pro Form)
violec_especif21$viol21_fis_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_fis_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_psi_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_psi_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_sex_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_sex_total > 0, 1, 0)
violec_especif21$viol21_eco_bin <- ifelse(violec_especif21$viol21_eco_total > 0, 1, 0)
# Neue Variable: 1, wenn mind. eine Form von Gewalt vorliegt, sonst 0
violec_especif21$viol21_any_bin <- ifelse(
(violec_especif21$viol21_fis_bin +
violec_especif21$viol21_psi_bin +
violec_especif21$viol21_sex_bin +
violec_especif21$viol21_eco_bin) > 0, 1, 0)
# Optional: als Faktor mit Labels
violec_especif21$viol21_any_disc <- factor(
violec_especif21$viol21_any_bin,
levels = c(0,1),
labels = c("No", "Sí")
)
table(violec_especif21$viol21_any_disc)##
## No Sí
## 53460 37231mujer-1, hombre-2, ambos-3
P6_1_1 # ser responsable para hijos P6_1_2 #ganar mas P6_1_3 #responsable para las tareas de la casa P6_1_4 #traer el dinero a casa P6_1_5 #mayor capacidad para trabajar
1-si, de acuerdo, no, (en desacuerdo) P6_2_1 #ambos tiene los mismos derechos de salir por la noche P6_2_2 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que tienen hijos(as) trabajen, aún si no tienen necesidad de hacerlo?
P6_2_3 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que se visten con escotesprovocan que los hombres las molesten?
P6_2_4 # ¿Está usted de acuerdo en que las mujeres casadas deben tener relaciones sexuales con su esposo cuando él quiera?
datos_basicos4$P6_1_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_1)
datos_basicos4$P6_1_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_2)
datos_basicos4$P6_1_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_3)
datos_basicos4$P6_1_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_4)
datos_basicos4$P6_1_5= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_5)
datos_basicos4$P6_2_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_1)
datos_basicos4$P6_2_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_2)
datos_basicos4$P6_2_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_3)
datos_basicos4$P6_2_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_4)Edad de mujeres
hist(datos_mujeres$EDAD,
main = "Distribución de la edad (mujeres)",
xlab = "Edad",
col = "lightblue",
border = "white")
# Schritt 1: Gültige Daten vorbereiten
edad_valida <- datos_mujeres$EDAD[!is.na(datos_mujeres$EDAD)]
# Schritt 2: Sinnvolle Breaks (z. B. 10er-Altersklassen, sonst einfach wieder by = 5 nehmen)
min_edad <- floor(min(edad_valida))
max_edad <- ceiling(max(edad_valida)) + 1
breaks_seq <- seq(min_edad, max_edad, by = 10) # hier breitere Klassen
# Schritt 3: Histogramm berechnen (ohne direktes Plotten)
hist_data <- hist(edad_valida,
breaks = breaks_seq,
plot = FALSE)
# Schritt 4: Prozentwerte berechnen
percent_labels <- round(hist_data$counts / sum(hist_data$counts) * 100, 1)
# Schritt 5: Histogramm mit genug Platz für Labels plotten
hist(edad_valida,
breaks = breaks_seq,
main = "Distribución por edad de las mujeres",
xlab = "edad",
col = "lightblue",
border = "white",
ylim = c(0, max(hist_data$counts) * 1.5))
# Schritt 6: Labels hinzufügen (Absolut & Prozent)
for (i in seq_along(hist_data$counts)) {
# Absolute Zahl direkt über dem Balken
text(x = hist_data$mids[i],
y = hist_data$counts[i] + 0.5,
labels = hist_data$counts[i],
cex = 0.65, # kleinere Schrift
col = "black")
# Prozentzahl deutlich darüber
text(x = hist_data$mids[i],
y = hist_data$counts[i] + (max(hist_data$counts) * 0.12),
labels = paste0(percent_labels[i], "%"),
cex = 0.6, # auch kleinere Schrift
col = "darkblue")
}
## [1] "EDAD" "NIV" "P2_8" "P2_10"datos_mujeres <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, EDAD, NIV, P2_8, P2_10) # alle benötigten Spalten behalten
# Bibliotheken
library(dplyr)
library(ggplot2)## Warning: Paket 'ggplot2' wurde unter R Version 4.4.2 erstellt# --- 1. Frauen ab 15 Jahren, nur Alter + IDs ---
datos_mujeres_limpio <- datos_mujeres %>%
filter(EDAD >= 15) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, EDAD)
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# --- 2. Zusammenführen ---
mujeres_completo <- datos_mujeres_limpio %>%
inner_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# --- 3. Altersgruppen bilden ---
mujeres_completo <- mujeres_completo %>%
mutate(
grupo_edad = cut(
EDAD,
breaks = c(15, 24, 34, 44, 54, 64, Inf),
labels = c("15-24", "25-34", "35-44", "45-54", "55-64", "65+"),
right = TRUE
)
)
# --- 4. Prozentuale Verteilung pro Altersgruppe ---
resumen_edad <- mujeres_completo %>%
group_by(grupo_edad, viol21_any_disc) %>%
summarise(total = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(grupo_edad) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * total / sum(total), 1))
# --- 5. Grafik ---
ggplot(resumen_edad, aes(x = grupo_edad, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white",
size = 3.5) +
labs(
title = "Violencia según grupo de edad (mujeres ≥15 años)",
x = "Grupo de edad",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Vivió violencia?"
) +
theme_minimal()
# Schritt 1: Gültige Daten vorbereiten
edad_valida <- datos_mujeres$EDAD[!is.na(datos_mujeres$EDAD)]
# Schritt 2: Altersgruppen definieren (hier 10er-Schritte, kannst du auch auf 5 ändern)
min_edad <- floor(min(edad_valida))
max_edad <- ceiling(max(edad_valida)) + 1
breaks_seq <- seq(min_edad, max_edad, by = 10)
# Schritt 3: Kategorien erstellen
edad_grupos <- cut(edad_valida,
breaks = breaks_seq,
right = FALSE, # z.B. [20,30) bedeutet 20–29
include.lowest = TRUE)
# Schritt 4: Tabelle berechnen (absolute Häufigkeit & Prozent)
tabla_edades <- as.data.frame(table(edad_grupos))
tabla_edades$Prozent <- round(tabla_edades$Freq / sum(tabla_edades$Freq) * 100, 1)
# Ergebnis anzeigen
tabla_edades## edad_grupos Freq Prozent
## 1 [0,10) 32023 14.5
## 2 [10,20) 37346 16.9
## 3 [20,30) 34907 15.8
## 4 [30,40) 31301 14.2
## 5 [40,50) 29934 13.5
## 6 [50,60) 25028 11.3
## 7 [60,70) 17166 7.8
## 8 [70,80) 8746 4.0
## 9 [80,90) 3537 1.6
## 10 [90,100] 940 0.4Edad de (ex)pareja
## 1) Saubere Numerik + Bereinigung
datos_basicos3$P4BC_1 <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4BC_1)))
edad_parejas <- datos_basicos3$P4BC_1
edad_parejas <- edad_parejas[is.finite(edad_parejas)]
## (Optional) Plausibilitätsfilter, anpassen falls nötig
edad_parejas <- edad_parejas[edad_parejas >= 12 & edad_parejas <= 100]
## 2) Breaks so bauen, dass sie garantiert alles abdecken und auf 10er runden
lower <- floor(min(edad_parejas) / 10) * 10
upper <- ceiling(max(edad_parejas) / 10) * 10
breaks_seq <- seq(lower, upper, by = 10)
if (max(edad_parejas) == upper) breaks_seq <- c(breaks_seq, upper + 10) # Oberkante erweitern
## 3) Histogramm (linksoffen, rechter Rand geschlossen)
hist_data <- hist(edad_parejas,
breaks = breaks_seq,
include.lowest = TRUE,
right = TRUE, # Intervalle (a, b], erste Klasse [a, b]
main = "Distribución por edad de las (ex)parejas",
xlab = "Edad",
col = "lightgreen",
border = "white",
plot = TRUE)
## 4) Prozentlabels (optional)
percent_labels <- round(hist_data$counts / sum(hist_data$counts) * 100, 1)
for (i in seq_along(hist_data$counts)) {
text(hist_data$mids[i], hist_data$counts[i] + 0.5, hist_data$counts[i], cex = 0.65)
text(hist_data$mids[i], hist_data$counts[i] + max(hist_data$counts) * 0.12,
paste0(percent_labels[i], "%"), cex = 0.6)
}
Nivel educativo de mujeres
# Sicherstellen, dass NIV als Faktor vorliegt
datos_basicos1$NIV <- as.factor(datos_basicos1$NIV)
# Häufigkeiten zählen
frequencies <- table(datos_basicos1$NIV)
# Prozentsätze berechnen
percentages <- round(prop.table(frequencies) * 100, 2)
# Zusammenfassung in einem Data Frame
niv_summary <- data.frame(
NIV = names(frequencies),
Count = as.vector(frequencies),
Percentage = as.vector(percentages)
)
# Ausgabe
print(niv_summary)## NIV Count Percentage
## 1 0 25499 6.13
## 2 1 17561 4.22
## 3 2 114208 27.45
## 4 3 106686 25.64
## 5 4 73492 17.66
## 6 5 1148 0.28
## 7 6 4577 1.10
## 8 7 4971 1.19
## 9 8 712 0.17
## 10 9 6042 1.45
## 11 10 55955 13.45
## 12 11 5247 1.26# ggplot2 laden (falls noch nicht installiert: install.packages("ggplot2"))
library(ggplot2)
# Sicherstellen, dass NIV als Faktor vorliegt
datos_basicos1$NIV <- as.factor(datos_basicos1$NIV)
# Häufigkeiten und Prozente berechnen
frequencies <- table(datos_basicos1$NIV)
percentages <- round(prop.table(frequencies) * 100, 2)
niv_summary <- data.frame(
NIV = names(frequencies),
Count = as.vector(frequencies),
Percentage = as.vector(percentages)
)
# Balkendiagramm erstellen
ggplot(niv_summary, aes(x = NIV, y = Percentage)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
geom_text(aes(label = paste0(Percentage, "%")), vjust = -0.5) +
labs(
title = "Bildungsniveau der befragten Frauen",
x = "Bildungsniveau",
y = "Prozent (%)"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(ggplot2)
library(dplyr)
# 1. Nur Frauen auswählen und NAs entfernen
datos_mujeres <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2, !is.na(NIV))
# 2. Labels definieren (Mapping)
niv_labels <- c(
"00" = "Ninguno",
"01" = "Preescolar",
"02" = "Primaria",
"03" = "Secundaria",
"04" = "Preparatoria",
"05" = "Téc. (Prim.)",
"06" = "Téc. (Sec.)",
"07" = "Téc. (Prep.)",
"08" = "Normal (básica)",
"09" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
# 3. NIV bereinigen → sicherstellen, dass nur 2-stellige Codes stehen
datos_mujeres$NIV <- sprintf("%02d", as.numeric(as.character(datos_mujeres$NIV)))
# 4. Häufigkeiten und Prozente berechnen
frequencies <- table(datos_mujeres$NIV)
percentages <- round(prop.table(frequencies) * 100, 2)
niv_summary <- data.frame(
NIV = names(frequencies),
Count = as.vector(frequencies),
Percentage = as.vector(percentages)
)
# 5. Labels hinzufügen
niv_summary$NIV_label <- factor(niv_labels[niv_summary$NIV],
levels = niv_labels) # richtige Reihenfolge
# 6. Balkendiagramm erstellen
ggplot(niv_summary, aes(x = NIV_label, y = Percentage)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
geom_text(aes(label = paste0(Percentage, "%")), vjust = -0.5, size = 3.5) +
labs(
title = "Nivel educativo de las mujeres encuestadas",
x = "Nivel educativo",
y = "Porcentaje (%)"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Labels für NIV vorbereiten
niv_labels <- c(
"00" = "Ninguno",
"01" = "Preescolar",
"02" = "Primaria",
"03" = "Secundaria",
"04" = "Preparatoria",
"05" = "Téc. (Prim.)",
"06" = "Téc. (Sec.)",
"07" = "Téc. (Prep.)",
"08" = "Normal (básica)",
"09" = "Normal (Lic.)",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado"
)
# 2. Nur Frauen mit NIV auswählen (und NAs entfernen)
datos_mujeres <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2, !is.na(NIV)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, NIV)
# 3. NIV bereinigen → zweistellig
datos_mujeres$NIV <- sprintf("%02d", as.numeric(as.character(datos_mujeres$NIV)))
# 4. Gewaltvariablen vorbereiten
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# 5. Datensätze zusammenführen
mujeres_completo <- datos_mujeres %>%
inner_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 6. Prozentuale Verteilung pro Bildungsniveau
resumen_niv <- mujeres_completo %>%
group_by(NIV, viol21_any_disc) %>%
summarise(total = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(NIV) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * total / sum(total), 1))
# 7. Labels hinzufügen
resumen_niv$NIV_label <- factor(niv_labels[resumen_niv$NIV],
levels = niv_labels)
# 8. Grafik erstellen
ggplot(resumen_niv, aes(x = NIV_label, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
labs(
title = "Violencia según nivel educativo (mujeres)",
x = "Nivel educativo",
y = "Porcentaje (%)",
fill = "¿Vivió violencia?"
) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Nur Frauen filtern
datos_mujeres <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2)
# Lesefähigkeit als Faktor umkodieren
datos_mujeres$P2_8 <- factor(datos_mujeres$P2_8,
levels = c(1, 2, 9),
labels = c("Sí", "No", "No especificado"))
# Balkendiagramm: Lese- und Schreibfähigkeit
ggplot(datos_mujeres, aes(x = P2_8)) +
geom_bar(fill = "#2E86C1") +
theme_minimal() +
labs(title = "¿Sabe leer y escribir un recado? (Solo mujeres)",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia") +
geom_text(stat = "count", aes(label = ..count..), vjust = -0.3)## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Frauen ab 15 Jahren filtern und NA-Werte bei Gewalt + Lesevariable ausschließen
datos_mujeres_limpio <- datos_mujeres %>%
filter(EDAD >= 15) %>% # nur ≥15 Jahre
select(ID_VIV, ID_PER, EDAD, P2_8) %>%
filter(!is.na(P2_8))
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# 2. Datensätze zusammenführen über gemeinsame Schlüssel
mujeres_completo <- datos_mujeres_limpio %>%
inner_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 3. Prozentuale Verteilung: Gewalt innerhalb jeder Lesefähigkeitsgruppe
resumen_capacidad <- mujeres_completo %>%
group_by(P2_8, viol21_any_disc) %>%
summarise(total = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P2_8) %>%
mutate(porcentaje = round(100 * total / sum(total), 1))
# 4. Grafik
ggplot(resumen_capacidad, aes(x = P2_8, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5),
color = "white", size = 3.5) +
labs(title = "Violencia por capacidad de leer y escribir (mujeres ≥15 años)",
x = "¿Sabe leer y escribir?",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Vivió violencia?") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5))
### Nivel educativo del (ex)esposo
# Define las etiquetas del nivel educativo
niveles_educativos <- c(
"00" = "Ninguno",
"01" = "Preescolar",
"02" = "Primaria",
"03" = "Secundaria",
"04" = "Preparatoria/Bachillerato",
"05" = "Técnico c/primaria",
"06" = "Técnico c/secundaria",
"07" = "Técnico c/preparatoria",
"08" = "Normal básica",
"09" = "Normal licenciatura",
"10" = "Licenciatura",
"11" = "Posgrado",
"98" = "No sabe"
)
# Asegura que la variable es carácter y luego factor con etiquetas
datos_basicos3$P4BC_2 <- as.character(datos_basicos3$P4BC_2)
datos_basicos3$P4BC_2 <- factor(datos_basicos3$P4BC_2,
levels = names(niveles_educativos),
labels = niveles_educativos)
# Diagrama de barras del nivel educativo
barplot(table(datos_basicos3$P4BC_2),
las = 2,
col = "lightblue",
main = "Nivel educativo de la pareja",
ylab = "Frecuencia",
cex.names = 0.8)
Preguntar por la etnia
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Daten filtern: nur Frauen
datos_mujeres <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2)
# P2_10 als Faktor mit passenden Labels definieren
datos_mujeres$P2_10 <- factor(datos_mujeres$P2_10,
levels = c(1, 2, 3, 8),
labels = c("Sí", "Sí, en parte", "No", "No sabe"))
# Zusammenfassung: absolute Zahlen und Prozente
resumen <- datos_mujeres %>%
count(P2_10) %>%
mutate(
porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
label = paste0(n, "\n", porcentaje, "%") # beide Werte untereinander
)
# Balkendiagramm mit Labels
ggplot(resumen, aes(x = P2_10, y = n)) +
geom_col(fill = "#AF7AC5") +
geom_text(aes(label = label),
vjust = -0.3, size = 4, lineheight = 0.9) +
theme_minimal() +
labs(title = "¿Se considera indígena? (Sólo mujeres)",
x = "Respuesta",
y = "Frecuencia")
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Nur Frauen über 15 mit ID und indigener Info
datos_mujeres_indigena <- datos_basicos1 %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, P2_10) %>%
filter(!is.na(P2_10))
# 2. Faktor-Labels für P2_10
datos_mujeres_indigena$P2_10 <- factor(datos_mujeres_indigena$P2_10,
levels = c(1, 2, 3, 8),
labels = c("Sí", "Sí, en parte", "No", "No sabe"))
# 3. Gewaltvariablen vorbereiten (nur Frauen über 15)
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# 4. Join: Bildung + Gewalt
datos_combinados <- datos_mujeres_indigena %>%
left_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER")) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) # NA aus Gewalt entfernen
# 5. Prozentuale Verteilung berechnen
resumen_indigena <- datos_combinados %>%
group_by(P2_10, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P2_10) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
# 6. Visualisierung
ggplot(resumen_indigena, aes(x = P2_10, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
labs(title = "Porcentaje de mujeres (15+) que han experimentado violencia, según autoidentificación indígena",
x = "¿Se considera indígena?",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?") +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 11) # Beispielgröße, z.B. 18
)
Zona residencial
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Relevante Variablen aus datos_basicos1 (SEXO, EDAD) holen
datos_id <- datos_basicos1 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, SEXO, EDAD)
# 2. Mit datos_basicos2 (DOMINIO) verbinden
datos_completos <- datos_basicos2 %>%
left_join(datos_id, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 3. Nur Frauen über 15 mit gültigem Wohnort
datos_mujeres15 <- datos_completos %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(DOMINIO))
# 4. DOMINIO als Faktor umbenennen
datos_mujeres15$DOMINIO <- factor(datos_mujeres15$DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural"))
# 5. Gruppieren & absolute und prozentuale Werte berechnen
resumen_dominio <- datos_mujeres15 %>%
group_by(DOMINIO) %>%
summarise(n = n()) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1),
etiqueta = paste0(n, "\n(", porcentaje, "%)"))
# 6. Grafik mit absoluten Zahlen + Prozenten
ggplot(resumen_dominio, aes(x = DOMINIO, y = n)) +
geom_col(fill = "steelblue") +
geom_text(aes(label = etiqueta), vjust = -0.5, size = 4) +
labs(
title = "Distribución por tipo de zona de residencia (mujeres ≥ 15 años)",
x = "Zona de residencia",
y = "Número de mujeres"
) +
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) + # <-- hier ist die Lösung!
theme_minimal()
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Relevante Variablen aus datos_basicos1 auswählen
datos_id <- datos_basicos1 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, SEXO, EDAD)
# 2. Mit datos_basicos2 (enthält DOMINIO) verknüpfen
datos_completos <- datos_basicos2 %>%
left_join(datos_id, by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 3. Filter: nur Frauen über 15 mit gültigem Wohnorttyp
datos_mujeres_zona <- datos_completos %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(DOMINIO)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, DOMINIO)
# 4. DOMINIO umcodieren
datos_mujeres_zona$DOMINIO <- factor(datos_mujeres_zona$DOMINIO,
levels = c("U", "C", "R"),
labels = c("Urbano", "Complemento urbano", "Rural"))
# 5. Gewalt-Daten vorbereiten
violencia_mujeres <- violec_especif21 %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) %>%
select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc)
# 6. Verknüpfen
datos_combinados_zona <- datos_mujeres_zona %>%
left_join(violencia_mujeres, by = c("ID_VIV", "ID_PER")) %>%
filter(!is.na(viol21_any_disc)) # NA bei Gewalt entfernen
# 7. Prozentuale Verteilung berechnen
resumen_zona <- datos_combinados_zona %>%
group_by(DOMINIO, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(DOMINIO) %>%
mutate(porcentaje = round(n / sum(n) * 100, 1))
# 8. Visualisierung
ggplot(resumen_zona, aes(x = DOMINIO, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(porcentaje, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), size = 3, color = "white") +
labs(title = "Porcentaje de mujeres (15+) que han vivido violencia, según tipo de zona de residencia",
x = "Zona de residencia",
y = "Porcentaje",
fill = "¿Ha vivido violencia?") +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 12) # Beispielgröße, z.B. 18
)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Berechne Häufigkeiten und Prozente
datos_dom <- datos_basicos2 %>%
count(DOMINIO) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(
case_when(
DOMINIO == "U" ~ "Urbano",
DOMINIO == "C" ~ "Complemento urbano",
DOMINIO == "R" ~ "Rural",
TRUE ~ "Desconocido"
),
"\n", n, " mujeres\n(", round(porcentaje, 1), "%)"
)
)
# Erstelle Tortendiagramm
ggplot(datos_dom, aes(x = "", y = porcentaje, fill = DOMINIO)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4) +
labs(
title = "Distribución de mujeres según zona de residencia",
fill = "Zona"
) +
scale_fill_manual(
values = c("U" = "#66c2a5", "C" = "#fc8d62", "R" = "#8da0cb"),
labels = c("U" = "Urbano", "C" = "Complemento urbano", "R" = "Rural")
) +
theme_void()
## estado civil
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Beschriftungen für P3_1
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
# Daten vorbereiten
datos_p3_1 <- datos_basicos2 %>%
filter(!is.na(P3_1)) %>%
count(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm nur mit Prozenten
ggplot(datos_p3_1, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_1)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4) +
labs(
title = "Distribución porcentual del estado civil o conyugal de las mujeres",
fill = "Estado"
) +
scale_fill_manual(
values = RColorBrewer::brewer.pal(6, "Set2"),
labels = estado_etiquetas
) +
theme_void()
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Etiketten definieren
p3_2_labels <- c("1" = "Sí", "2" = "No")
# Daten vorbereiten
datos_p3_2 <- datos_basicos2 %>%
filter(!is.na(P3_2)) %>%
count(P3_2) %>%
mutate(
porcentaje = n / sum(n) * 100,
etiqueta = paste0(round(porcentaje, 1), "%")
)
# Tortendiagramm mit Prozenten
ggplot(datos_p3_2, aes(x = "", y = porcentaje, fill = P3_2)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 5) +
scale_fill_manual(
values = c("#66c2a5", "#fc8d62"),
labels = p3_2_labels
) +
labs(
title = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted?",
fill = "Respuesta"
) +
theme_void()
library(dplyr)
# 1. Daten aus datos_basicos1 und violec_especif21 verbinden
datos_completo <- inner_join(
datos_basicos1 %>% select(ID_VIV, ID_PER, SEXO, EDAD),
violec_especif21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc),
by = c("ID_VIV", "ID_PER")
)
# 2. Mit datos_basicos2 verbinden, um P3_2 zu bekommen
datos_completo <- inner_join(
datos_completo,
datos_basicos2 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P3_2),
by = c("ID_VIV", "ID_PER")
)
# 3. Filter: Frauen über 15, keine NA in P3_2 oder Gewaltvariable
datos_filtrado <- datos_completo %>%
filter(SEXO == 2, EDAD >= 15, !is.na(P3_2), !is.na(viol21_any_disc))
# 4. P3_2 als Faktor definieren
datos_filtrado$P3_2 <- factor(datos_filtrado$P3_2, levels = c(1, 2), labels = c("Sí", "No"))
# 5. Prozentuale Gewaltverteilung nach P3_2
resumen <- datos_filtrado %>%
count(P3_2, viol21_any_disc) %>%
group_by(P3_2) %>%
mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100)
# 6. Plot
library(ggplot2)
ggplot(resumen, aes(x = P3_2, y = porcentaje, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje, 1), "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), color = "white") +
labs(
title = "Violencia según si su actual esposo o pareja vive con usted (mujeres > 15 años)",
x = "¿Su actual esposo o pareja vive con usted?",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal()
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Zusammenführen der Daten (angepasst an deine Variablennamen)
datos_combinados <- datos_basicos2 %>%
select(ID_VIV, ID_PER, P3_1) %>%
inner_join(violec_especif21 %>% select(ID_VIV, ID_PER, viol21_any_disc), by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# Filter NA und Faktor mit Labels
datos_combinados <- datos_combinados %>%
filter(!is.na(P3_1), !is.na(viol21_any_disc))
estado_etiquetas <- c(
"1" = "Unión libre",
"2" = "Separada",
"3" = "Divorciada",
"4" = "Viuda",
"5" = "Casada",
"6" = "Soltera"
)
datos_combinados$P3_1 <- factor(as.character(datos_combinados$P3_1), levels = names(estado_etiquetas), labels = estado_etiquetas)
datos_combinados$viol21_any_disc <- factor(datos_combinados$viol21_any_disc, levels = c("No", "Sí"))
# Prozentual gruppieren
resumen_estado_violencia <- datos_combinados %>%
group_by(P3_1, viol21_any_disc) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(P3_1) %>%
mutate(
porcentaje = round(100 * n / sum(n), 1),
etiqueta = paste0(porcentaje, "%")
)
# Plot mit Prozenten
ggplot(resumen_estado_violencia, aes(x = P3_1, y = porcentaje, fill = viol21_any_disc)) +
geom_col(position = "stack") +
geom_text(aes(label = etiqueta), position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, color = "white") +
labs(
title = "Distribución porcentual de experiencias de violencia según estado civil de las mujeres",
x = "Estado civil",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada"
) +
theme_minimal() +
theme(
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 12) # Beispielgröße, z.B. 18
)
estado actual (fianciero)
# 1) Bereinigung und Umrechnung (falls noch nicht gemacht)
datos_basicos3$P4_2 <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4_2)))
datos_basicos3$P4_2_1 <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4_2_1)))
# Nur gültige Werte
datos_lim <- datos_basicos3[!is.na(datos_basicos3$P4_2) & !is.na(datos_basicos3$P4_2_1), ]
datos_lim <- datos_lim[datos_lim$P4_2_1 %in% c(1,2,3), ]
# Einkommen auf Monatsbasis
datos_lim$ingreso_mensual <- NA
datos_lim$ingreso_mensual[datos_lim$P4_2_1 == 1] <- datos_lim$P4_2[datos_lim$P4_2_1 == 1] * 4.33
datos_lim$ingreso_mensual[datos_lim$P4_2_1 == 2] <- datos_lim$P4_2[datos_lim$P4_2_1 == 2] * 2
datos_lim$ingreso_mensual[datos_lim$P4_2_1 == 3] <- datos_lim$P4_2[datos_lim$P4_2_1 == 3]
# 2) Einkommensklassen definieren (anpassen nach Bedarf)
breaks <- seq(0, max(datos_lim$ingreso_mensual, na.rm = TRUE) + 5000, by = 5000)
labels <- paste0(breaks[-length(breaks)], "-", breaks[-1]-1)
# 3) Tabelle erstellen
datos_lim$clase_ingreso <- cut(datos_lim$ingreso_mensual, breaks = breaks, labels = labels, include.lowest = TRUE, right = FALSE)
tabla_ingresos <- as.data.frame(table(datos_lim$clase_ingreso))
# Prozent berechnen
tabla_ingresos$Porcentaje <- round(tabla_ingresos$Freq / sum(tabla_ingresos$Freq) * 100, 1)
# Ergebnis anzeigen
tabla_ingresos## Var1 Freq Porcentaje
## 1 0-4999 19555 43.9
## 2 5000-9999 16439 36.9
## 3 10000-14999 4795 10.8
## 4 15000-19999 1641 3.7
## 5 20000-24999 1043 2.3
## 6 25000-29999 324 0.7
## 7 30000-34999 327 0.7
## 8 35000-39999 57 0.1
## 9 40000-44999 132 0.3
## 10 45000-49999 20 0.0
## 11 50000-54999 61 0.1
## 12 55000-59999 7 0.0
## 13 60000-64999 20 0.0
## 14 65000-69999 2 0.0
## 15 70000-74999 4 0.0
## 16 75000-79999 3 0.0
## 17 80000-84999 10 0.0
## 18 85000-89999 5 0.0
## 19 90000-94999 5 0.0
## 20 95000-99999 0 0.0
## 21 1e+05-104999 5 0.0
## 22 105000-109999 2 0.0
## 23 110000-114999 0 0.0
## 24 115000-119999 0 0.0
## 25 120000-124999 2 0.0
## 26 125000-129999 1 0.0
## 27 130000-134999 1 0.0
## 28 135000-139999 0 0.0
## 29 140000-144999 0 0.0
## 30 145000-149999 0 0.0
## 31 150000-154999 0 0.0
## 32 155000-159999 0 0.0
## 33 160000-164999 0 0.0
## 34 165000-169999 0 0.0
## 35 170000-174999 1 0.0
## 36 175000-179999 0 0.0
## 37 180000-184999 0 0.0
## 38 185000-189999 0 0.0
## 39 190000-194999 0 0.0
## 40 195000-199999 0 0.0
## 41 2e+05-204999 1 0.0
## 42 205000-209999 0 0.0
## 43 210000-214999 0 0.0
## 44 215000-219999 0 0.0
## 45 220000-224999 1 0.0
## 46 225000-229999 0 0.0
## 47 230000-234999 0 0.0
## 48 235000-239999 0 0.0
## 49 240000-244999 0 0.0
## 50 245000-249999 0 0.0
## 51 250000-254999 0 0.0
## 52 255000-259999 0 0.0
## 53 260000-264999 0 0.0
## 54 265000-269999 0 0.0
## 55 270000-274999 0 0.0
## 56 275000-279999 0 0.0
## 57 280000-284999 0 0.0
## 58 285000-289999 0 0.0
## 59 290000-294999 0 0.0
## 60 295000-299999 0 0.0
## 61 3e+05-304999 0 0.0
## 62 305000-309999 0 0.0
## 63 310000-314999 0 0.0
## 64 315000-319999 0 0.0
## 65 320000-324999 0 0.0
## 66 325000-329999 0 0.0
## 67 330000-334999 0 0.0
## 68 335000-339999 0 0.0
## 69 340000-344999 0 0.0
## 70 345000-349999 0 0.0
## 71 350000-354999 0 0.0
## 72 355000-359999 0 0.0
## 73 360000-364999 0 0.0
## 74 365000-369999 0 0.0
## 75 370000-374999 0 0.0
## 76 375000-379999 0 0.0
## 77 380000-384999 0 0.0
## 78 385000-389999 0 0.0
## 79 390000-394999 0 0.0
## 80 395000-399999 0 0.0
## 81 4e+05-404999 0 0.0
## 82 405000-409999 0 0.0
## 83 410000-414999 0 0.0
## 84 415000-419999 0 0.0
## 85 420000-424999 0 0.0
## 86 425000-429999 0 0.0
## 87 430000-434999 0 0.0
## 88 435000-439999 0 0.0
## 89 440000-444999 0 0.0
## 90 445000-449999 0 0.0
## 91 450000-454999 0 0.0
## 92 455000-459999 0 0.0
## 93 460000-464999 0 0.0
## 94 465000-469999 0 0.0
## 95 470000-474999 0 0.0
## 96 475000-479999 0 0.0
## 97 480000-484999 0 0.0
## 98 485000-489999 0 0.0
## 99 490000-494999 0 0.0
## 100 495000-499999 0 0.0
## 101 5e+05-504999 0 0.0
## 102 505000-509999 0 0.0
## 103 510000-514999 0 0.0
## 104 515000-519999 0 0.0
## 105 520000-524999 0 0.0
## 106 525000-529999 0 0.0
## 107 530000-534999 0 0.0
## 108 535000-539999 0 0.0
## 109 540000-544999 0 0.0
## 110 545000-549999 0 0.0
## 111 550000-554999 0 0.0
## 112 555000-559999 0 0.0
## 113 560000-564999 0 0.0
## 114 565000-569999 0 0.0
## 115 570000-574999 0 0.0
## 116 575000-579999 0 0.0
## 117 580000-584999 0 0.0
## 118 585000-589999 0 0.0
## 119 590000-594999 0 0.0
## 120 595000-599999 0 0.0
## 121 6e+05-604999 0 0.0
## 122 605000-609999 0 0.0
## 123 610000-614999 0 0.0
## 124 615000-619999 0 0.0
## 125 620000-624999 0 0.0
## 126 625000-629999 0 0.0
## 127 630000-634999 0 0.0
## 128 635000-639999 0 0.0
## 129 640000-644999 0 0.0
## 130 645000-649999 0 0.0
## 131 650000-654999 0 0.0
## 132 655000-659999 0 0.0
## 133 660000-664999 0 0.0
## 134 665000-669999 0 0.0
## 135 670000-674999 0 0.0
## 136 675000-679999 0 0.0
## 137 680000-684999 0 0.0
## 138 685000-689999 0 0.0
## 139 690000-694999 0 0.0
## 140 695000-699999 0 0.0
## 141 7e+05-704999 0 0.0
## 142 705000-709999 0 0.0
## 143 710000-714999 0 0.0
## 144 715000-719999 0 0.0
## 145 720000-724999 0 0.0
## 146 725000-729999 0 0.0
## 147 730000-734999 0 0.0
## 148 735000-739999 0 0.0
## 149 740000-744999 0 0.0
## 150 745000-749999 0 0.0
## 151 750000-754999 0 0.0
## 152 755000-759999 0 0.0
## 153 760000-764999 0 0.0
## 154 765000-769999 0 0.0
## 155 770000-774999 0 0.0
## 156 775000-779999 0 0.0
## 157 780000-784999 0 0.0
## 158 785000-789999 0 0.0
## 159 790000-794999 0 0.0
## 160 795000-799999 0 0.0
## 161 8e+05-804999 1 0.0
## 162 805000-809999 0 0.0
## 163 810000-814999 0 0.0
## 164 815000-819999 0 0.0
## 165 820000-824999 0 0.0
## 166 825000-829999 0 0.0
## 167 830000-834999 0 0.0
## 168 835000-839999 0 0.0
## 169 840000-844999 0 0.0
## 170 845000-849999 0 0.0
## 171 850000-854999 0 0.0
## 172 855000-859999 0 0.0
## 173 860000-864999 0 0.0
## 174 865000-869999 0 0.0
## 175 870000-874999 0 0.0
## 176 875000-879999 0 0.0
## 177 880000-884999 0 0.0
## 178 885000-889999 0 0.0
## 179 890000-894999 0 0.0
## 180 895000-899999 0 0.0
## 181 9e+05-904999 0 0.0
## 182 905000-909999 0 0.0
## 183 910000-914999 0 0.0
## 184 915000-919999 0 0.0
## 185 920000-924999 0 0.0
## 186 925000-929999 0 0.0
## 187 930000-934999 0 0.0
## 188 935000-939999 0 0.0
## 189 940000-944999 0 0.0
## 190 945000-949999 0 0.0
## 191 950000-954999 0 0.0
## 192 955000-959999 0 0.0
## 193 960000-964999 0 0.0
## 194 965000-969999 0 0.0
## 195 970000-974999 0 0.0
## 196 975000-979999 0 0.0
## 197 980000-984999 0 0.0
## 198 985000-989999 0 0.0
## 199 990000-994999 0 0.0
## 200 995000-999999 12 0.0
## 201 1e+06-1004999 0 0.0
## 202 1005000-1009999 0 0.0
## 203 1010000-1014999 0 0.0
## 204 1015000-1019999 0 0.0
## 205 1020000-1024999 0 0.0
## 206 1025000-1029999 0 0.0
## 207 1030000-1034999 0 0.0
## 208 1035000-1039999 0 0.0
## 209 1040000-1044999 0 0.0
## 210 1045000-1049999 0 0.0
## 211 1050000-1054999 0 0.0
## 212 1055000-1059999 0 0.0
## 213 1060000-1064999 0 0.0
## 214 1065000-1069999 0 0.0
## 215 1070000-1074999 0 0.0
## 216 1075000-1079999 0 0.0
## 217 1080000-1084999 0 0.0
## 218 1085000-1089999 0 0.0
## 219 1090000-1094999 0 0.0
## 220 1095000-1099999 0 0.0
## 221 1100000-1104999 0 0.0
## 222 1105000-1109999 0 0.0
## 223 1110000-1114999 0 0.0
## 224 1115000-1119999 0 0.0
## 225 1120000-1124999 0 0.0
## 226 1125000-1129999 0 0.0
## 227 1130000-1134999 0 0.0
## 228 1135000-1139999 0 0.0
## 229 1140000-1144999 0 0.0
## 230 1145000-1149999 0 0.0
## 231 1150000-1154999 0 0.0
## 232 1155000-1159999 0 0.0
## 233 1160000-1164999 0 0.0
## 234 1165000-1169999 0 0.0
## 235 1170000-1174999 0 0.0
## 236 1175000-1179999 0 0.0
## 237 1180000-1184999 0 0.0
## 238 1185000-1189999 0 0.0
## 239 1190000-1194999 0 0.0
## 240 1195000-1199999 0 0.0
## 241 1200000-1204999 0 0.0
## 242 1205000-1209999 0 0.0
## 243 1210000-1214999 0 0.0
## 244 1215000-1219999 0 0.0
## 245 1220000-1224999 0 0.0
## 246 1225000-1229999 0 0.0
## 247 1230000-1234999 0 0.0
## 248 1235000-1239999 0 0.0
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## 250 1245000-1249999 0 0.0
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## 258 1285000-1289999 0 0.0
## 259 1290000-1294999 0 0.0
## 260 1295000-1299999 0 0.0
## 261 1300000-1304999 0 0.0
## 262 1305000-1309999 0 0.0
## 263 1310000-1314999 0 0.0
## 264 1315000-1319999 0 0.0
## 265 1320000-1324999 0 0.0
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## 828 4135000-4139999 0 0.0
## 829 4140000-4144999 0 0.0
## 830 4145000-4149999 0 0.0
## 831 4150000-4154999 0 0.0
## 832 4155000-4159999 0 0.0
## 833 4160000-4164999 0 0.0
## 834 4165000-4169999 0 0.0
## 835 4170000-4174999 0 0.0
## 836 4175000-4179999 0 0.0
## 837 4180000-4184999 0 0.0
## 838 4185000-4189999 0 0.0
## 839 4190000-4194999 0 0.0
## 840 4195000-4199999 0 0.0
## 841 4200000-4204999 0 0.0
## 842 4205000-4209999 0 0.0
## 843 4210000-4214999 0 0.0
## 844 4215000-4219999 0 0.0
## 845 4220000-4224999 0 0.0
## 846 4225000-4229999 0 0.0
## 847 4230000-4234999 0 0.0
## 848 4235000-4239999 0 0.0
## 849 4240000-4244999 0 0.0
## 850 4245000-4249999 0 0.0
## 851 4250000-4254999 0 0.0
## 852 4255000-4259999 0 0.0
## 853 4260000-4264999 0 0.0
## 854 4265000-4269999 0 0.0
## 855 4270000-4274999 0 0.0
## 856 4275000-4279999 0 0.0
## 857 4280000-4284999 0 0.0
## 858 4285000-4289999 0 0.0
## 859 4290000-4294999 0 0.0
## 860 4295000-4299999 0 0.0
## 861 4300000-4304999 0 0.0
## 862 4305000-4309999 0 0.0
## 863 4310000-4314999 0 0.0
## 864 4315000-4319999 0 0.0
## 865 4320000-4324999 0 0.0
## 866 4325000-4329999 24 0.1library(ggplot2)
# Variable in numerisch umgewandelt (falls nicht schon geschehen)
datos_basicos3$P4_3 <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4_3)))
# Nur gültige Werte (1 = Sí, 2 = No)
datos_pareja <- datos_basicos3[datos_basicos3$P4_3 %in% c(1,2), ]
# Labels erstellen
datos_pareja$trabaja_pareja <- factor(datos_pareja$P4_3,
levels = c(1,2),
labels = c("Sí", "No"))
# Häufigkeiten berechnen
tabla_pareja <- as.data.frame(table(datos_pareja$trabaja_pareja))
colnames(tabla_pareja) <- c("Respuesta", "Freq")
tabla_pareja$Porcentaje <- round(tabla_pareja$Freq / sum(tabla_pareja$Freq) * 100, 1)
# --- Grafik ---
ggplot(tabla_pareja, aes(x = Respuesta, y = Porcentaje, fill = Respuesta)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = paste0(Porcentaje, "%")),
vjust = -0.5, size = 4) +
labs(title = "¿Su (ex)pareja trabaja actualmente por un ingreso?",
x = "Respuesta",
y = "Porcentaje de mujeres") +
scale_fill_manual(values = c("Sí" = "#2ECC71", "No" = "#E74C3C")) +
theme_minimal(base_size = 12)
library(ggplot2)
# --- 1) Variable bereinigen
datos_basicos3$P4_6_AB <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4_6_AB)))
# Nur gültige Werte behalten (1 = Sí, 2 = No)
datos_familia <- datos_basicos3[datos_basicos3$P4_6_AB %in% c(1,2), ]
# --- 2) Labels hinzufügen
datos_familia$aporta_familia <- factor(datos_familia$P4_6_AB,
levels = c(1,2),
labels = c("Sí", "No"))
# --- 3) Häufigkeiten berechnen
tabla_familia <- as.data.frame(table(datos_familia$aporta_familia))
colnames(tabla_familia) <- c("Respuesta", "Freq")
tabla_familia$Porcentaje <- round(tabla_familia$Freq / sum(tabla_familia$Freq) * 100, 1)
# --- 4) Balkendiagramm zeichnen
ggplot(tabla_familia, aes(x = Respuesta, y = Porcentaje, fill = Respuesta)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
geom_text(aes(label = paste0(Porcentaje, "%")),
vjust = -0.5, size = 4) +
labs(title = "¿Su (ex)pareja aparta dinero para su familia?",
x = "Respuesta",
y = "Porcentaje de mujeres") +
scale_fill_manual(values = c("Sí" = "#2ECC71", "No" = "#E74C3C")) +
theme_minimal(base_size = 12)
# --- 1) Bereinigen
datos_basicos3$P4_7_AB <- suppressWarnings(as.numeric(as.character(datos_basicos3$P4_7_AB)))
datos_aporte <- datos_basicos3[!is.na(datos_basicos3$P4_7_AB) & datos_basicos3$P4_7_AB > 0, ]
# --- 2) Klassen bilden (z. B. in 5000er-Schritten)
breaks <- seq(0, max(datos_aporte$P4_7_AB, na.rm = TRUE) + 5000, by = 5000)
labels <- paste0(breaks[-length(breaks)], "-", breaks[-1] - 1)
datos_aporte$clase_aporte <- cut(datos_aporte$P4_7_AB,
breaks = breaks,
labels = labels,
include.lowest = TRUE,
right = FALSE)
# --- 3) Tabelle erstellen
tabla_aporte <- as.data.frame(table(datos_aporte$clase_aporte))
colnames(tabla_aporte) <- c("Clase_aporte", "Frecuencia")
# Prozent berechnen
tabla_aporte$Porcentaje <- round(tabla_aporte$Frecuencia / sum(tabla_aporte$Frecuencia) * 100, 1)
# --- 4) Ergebnis anzeigen
tabla_aporte## Clase_aporte Frecuencia Porcentaje
## 1 0-4999 37448 56.1
## 2 5000-9999 15048 22.5
## 3 10000-14999 4024 6.0
## 4 15000-19999 1108 1.7
## 5 20000-24999 743 1.1
## 6 25000-29999 172 0.3
## 7 30000-34999 237 0.4
## 8 35000-39999 44 0.1
## 9 40000-44999 93 0.1
## 10 45000-49999 8 0.0
## 11 50000-54999 45 0.1
## 12 55000-59999 2 0.0
## 13 60000-64999 25 0.0
## 14 65000-69999 0 0.0
## 15 70000-74999 6 0.0
## 16 75000-79999 1 0.0
## 17 80000-84999 7 0.0
## 18 85000-89999 0 0.0
## 19 90000-94999 1 0.0
## 20 95000-99999 0 0.0
## 21 1e+05-104999 4 0.0
## 22 105000-109999 0 0.0
## 23 110000-114999 0 0.0
## 24 115000-119999 0 0.0
## 25 120000-124999 0 0.0
## 26 125000-129999 0 0.0
## 27 130000-134999 0 0.0
## 28 135000-139999 0 0.0
## 29 140000-144999 0 0.0
## 30 145000-149999 0 0.0
## 31 150000-154999 1 0.0
## 32 155000-159999 0 0.0
## 33 160000-164999 0 0.0
## 34 165000-169999 0 0.0
## 35 170000-174999 1 0.0
## 36 175000-179999 0 0.0
## 37 180000-184999 0 0.0
## 38 185000-189999 0 0.0
## 39 190000-194999 0 0.0
## 40 195000-199999 0 0.0
## 41 2e+05-204999 1 0.0
## 42 205000-209999 0 0.0
## 43 210000-214999 0 0.0
## 44 215000-219999 0 0.0
## 45 220000-224999 0 0.0
## 46 225000-229999 0 0.0
## 47 230000-234999 0 0.0
## 48 235000-239999 0 0.0
## 49 240000-244999 0 0.0
## 50 245000-249999 0 0.0
## 51 250000-254999 0 0.0
## 52 255000-259999 0 0.0
## 53 260000-264999 0 0.0
## 54 265000-269999 0 0.0
## 55 270000-274999 0 0.0
## 56 275000-279999 0 0.0
## 57 280000-284999 0 0.0
## 58 285000-289999 0 0.0
## 59 290000-294999 0 0.0
## 60 295000-299999 0 0.0
## 61 3e+05-304999 0 0.0
## 62 305000-309999 0 0.0
## 63 310000-314999 0 0.0
## 64 315000-319999 0 0.0
## 65 320000-324999 0 0.0
## 66 325000-329999 0 0.0
## 67 330000-334999 0 0.0
## 68 335000-339999 0 0.0
## 69 340000-344999 0 0.0
## 70 345000-349999 0 0.0
## 71 350000-354999 0 0.0
## 72 355000-359999 0 0.0
## 73 360000-364999 0 0.0
## 74 365000-369999 0 0.0
## 75 370000-374999 0 0.0
## 76 375000-379999 0 0.0
## 77 380000-384999 0 0.0
## 78 385000-389999 0 0.0
## 79 390000-394999 0 0.0
## 80 395000-399999 0 0.0
## 81 4e+05-404999 0 0.0
## 82 405000-409999 0 0.0
## 83 410000-414999 0 0.0
## 84 415000-419999 0 0.0
## 85 420000-424999 0 0.0
## 86 425000-429999 0 0.0
## 87 430000-434999 0 0.0
## 88 435000-439999 0 0.0
## 89 440000-444999 0 0.0
## 90 445000-449999 0 0.0
## 91 450000-454999 0 0.0
## 92 455000-459999 0 0.0
## 93 460000-464999 0 0.0
## 94 465000-469999 0 0.0
## 95 470000-474999 0 0.0
## 96 475000-479999 0 0.0
## 97 480000-484999 0 0.0
## 98 485000-489999 0 0.0
## 99 490000-494999 0 0.0
## 100 495000-499999 0 0.0
## 101 5e+05-504999 0 0.0
## 102 505000-509999 0 0.0
## 103 510000-514999 0 0.0
## 104 515000-519999 0 0.0
## 105 520000-524999 0 0.0
## 106 525000-529999 0 0.0
## 107 530000-534999 0 0.0
## 108 535000-539999 0 0.0
## 109 540000-544999 0 0.0
## 110 545000-549999 0 0.0
## 111 550000-554999 0 0.0
## 112 555000-559999 0 0.0
## 113 560000-564999 0 0.0
## 114 565000-569999 0 0.0
## 115 570000-574999 0 0.0
## 116 575000-579999 0 0.0
## 117 580000-584999 0 0.0
## 118 585000-589999 0 0.0
## 119 590000-594999 0 0.0
## 120 595000-599999 0 0.0
## 121 6e+05-604999 0 0.0
## 122 605000-609999 0 0.0
## 123 610000-614999 0 0.0
## 124 615000-619999 0 0.0
## 125 620000-624999 0 0.0
## 126 625000-629999 0 0.0
## 127 630000-634999 0 0.0
## 128 635000-639999 0 0.0
## 129 640000-644999 0 0.0
## 130 645000-649999 0 0.0
## 131 650000-654999 0 0.0
## 132 655000-659999 0 0.0
## 133 660000-664999 0 0.0
## 134 665000-669999 0 0.0
## 135 670000-674999 0 0.0
## 136 675000-679999 0 0.0
## 137 680000-684999 0 0.0
## 138 685000-689999 0 0.0
## 139 690000-694999 0 0.0
## 140 695000-699999 0 0.0
## 141 7e+05-704999 0 0.0
## 142 705000-709999 0 0.0
## 143 710000-714999 0 0.0
## 144 715000-719999 0 0.0
## 145 720000-724999 0 0.0
## 146 725000-729999 0 0.0
## 147 730000-734999 0 0.0
## 148 735000-739999 0 0.0
## 149 740000-744999 0 0.0
## 150 745000-749999 0 0.0
## 151 750000-754999 0 0.0
## 152 755000-759999 0 0.0
## 153 760000-764999 0 0.0
## 154 765000-769999 0 0.0
## 155 770000-774999 0 0.0
## 156 775000-779999 0 0.0
## 157 780000-784999 0 0.0
## 158 785000-789999 0 0.0
## 159 790000-794999 0 0.0
## 160 795000-799999 0 0.0
## 161 8e+05-804999 0 0.0
## 162 805000-809999 0 0.0
## 163 810000-814999 0 0.0
## 164 815000-819999 0 0.0
## 165 820000-824999 0 0.0
## 166 825000-829999 0 0.0
## 167 830000-834999 0 0.0
## 168 835000-839999 0 0.0
## 169 840000-844999 0 0.0
## 170 845000-849999 0 0.0
## 171 850000-854999 0 0.0
## 172 855000-859999 0 0.0
## 173 860000-864999 0 0.0
## 174 865000-869999 0 0.0
## 175 870000-874999 0 0.0
## 176 875000-879999 0 0.0
## 177 880000-884999 0 0.0
## 178 885000-889999 0 0.0
## 179 890000-894999 0 0.0
## 180 895000-899999 0 0.0
## 181 9e+05-904999 0 0.0
## 182 905000-909999 0 0.0
## 183 910000-914999 0 0.0
## 184 915000-919999 0 0.0
## 185 920000-924999 0 0.0
## 186 925000-929999 0 0.0
## 187 930000-934999 0 0.0
## 188 935000-939999 0 0.0
## 189 940000-944999 0 0.0
## 190 945000-949999 0 0.0
## 191 950000-954999 0 0.0
## 192 955000-959999 0 0.0
## 193 960000-964999 0 0.0
## 194 965000-969999 0 0.0
## 195 970000-974999 0 0.0
## 196 975000-979999 0 0.0
## 197 980000-984999 0 0.0
## 198 985000-989999 0 0.0
## 199 990000-994999 0 0.0
## 200 995000-999999 7779 11.6library(dplyr)
datos_basicos3 <- datos_basicos3 %>%
mutate(
P4_2 = as.numeric(P4_2),
P4_2_1 = as.numeric(P4_2_1),
P4_2_mensual = case_when(
P4_2_1 == 1 ~ P4_2 * 4, # semana → 4 Wochen im Monat
P4_2_1 == 2 ~ P4_2 * 2, # quincena → 2 Zahlungen im Monat
P4_2_1 == 3 ~ P4_2, # mes → unverändert
TRUE ~ NA_real_ # andere Codes (8, 9, blanco)
)
)
datos_basicos3$P4_5_AB_mensual## NULLlibrary(dplyr)
datos_basicos3 <- datos_basicos3 %>%
mutate(
P4_5_AB = as.numeric(P4_5_AB),
P4_5_1_AB = as.numeric(P4_5_1_AB),
P4_5_AB_mensual = case_when(
P4_5_1_AB == 1 ~ P4_5_AB * 4, # semana → 4 Wochen
P4_5_1_AB == 2 ~ P4_5_AB * 2, # quincena → 2 Zahlungen
P4_5_1_AB == 3 ~ P4_5_AB, # mes → unverändert
TRUE ~ NA_real_ # andere Codes (8, 9, blanco)
)
)library(dplyr)
# Daten extrahieren
female <- datos_basicos3$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female)]
male <- male[!is.na(male)]
# Bin-Breite festlegen
binwidth <- 1000
min_val <- floor(min(c(female, male), na.rm = TRUE)/binwidth)*binwidth
max_val <- ceiling(max(c(female, male), na.rm = TRUE)/binwidth)*binwidth
bins <- seq(min_val, max_val, by = binwidth)
# Funktion zum Zählen
count_bins <- function(values, bins, gender_label){
counts <- hist(values, breaks = bins, plot = FALSE)
data.frame(
Income_group = paste(head(bins,-1), "-", tail(bins,-1), sep = ""),
Count = counts$counts,
Gender = gender_label
)
}
# Tabelle erstellen
df_female <- count_bins(female, bins, "Mujeres")
df_male <- count_bins(male, bins, "Hombres")
df_counts <- bind_rows(df_female, df_male)
# Ausgabe
df_counts## Income_group Count Gender
## 1 0-1000 2364 Mujeres
## 2 1000-2000 5072 Mujeres
## 3 2000-3000 3522 Mujeres
## 4 3000-4000 7162 Mujeres
## 5 4000-5000 4922 Mujeres
## 6 5000-6000 6107 Mujeres
## 7 6000-7000 1810 Mujeres
## 8 7000-8000 4045 Mujeres
## 9 8000-9000 780 Mujeres
## 10 9000-10000 2436 Mujeres
## 11 10000-11000 336 Mujeres
## 12 11000-12000 1567 Mujeres
## 13 12000-13000 217 Mujeres
## 14 13000-14000 529 Mujeres
## 15 14000-15000 637 Mujeres
## 16 15000-16000 547 Mujeres
## 17 16000-17000 77 Mujeres
## 18 17000-18000 259 Mujeres
## 19 18000-19000 33 Mujeres
## 20 19000-20000 869 Mujeres
## 21 20000-21000 20 Mujeres
## 22 21000-22000 59 Mujeres
## 23 22000-23000 22 Mujeres
## 24 23000-24000 134 Mujeres
## 25 24000-25000 160 Mujeres
## 26 25000-26000 48 Mujeres
## 27 26000-27000 7 Mujeres
## 28 27000-28000 74 Mujeres
## 29 28000-29000 5 Mujeres
## 30 29000-30000 257 Mujeres
## 31 30000-31000 0 Mujeres
## 32 31000-32000 38 Mujeres
## 33 32000-33000 3 Mujeres
## 34 33000-34000 8 Mujeres
## 35 34000-35000 22 Mujeres
## 36 35000-36000 20 Mujeres
## 37 36000-37000 3 Mujeres
## 38 37000-38000 9 Mujeres
## 39 38000-39000 3 Mujeres
## 40 39000-40000 125 Mujeres
## 41 40000-41000 0 Mujeres
## 42 41000-42000 2 Mujeres
## 43 42000-43000 0 Mujeres
## 44 43000-44000 7 Mujeres
## 45 44000-45000 11 Mujeres
## 46 45000-46000 0 Mujeres
## 47 46000-47000 0 Mujeres
## 48 47000-48000 13 Mujeres
## 49 48000-49000 0 Mujeres
## 50 49000-50000 51 Mujeres
## 51 50000-51000 0 Mujeres
## 52 51000-52000 2 Mujeres
## 53 52000-53000 0 Mujeres
## 54 53000-54000 1 Mujeres
## 55 54000-55000 1 Mujeres
## 56 55000-56000 5 Mujeres
## 57 56000-57000 1 Mujeres
## 58 57000-58000 1 Mujeres
## 59 58000-59000 0 Mujeres
## 60 59000-60000 16 Mujeres
## 61 60000-61000 0 Mujeres
## 62 61000-62000 1 Mujeres
## 63 62000-63000 0 Mujeres
## 64 63000-64000 2 Mujeres
## 65 64000-65000 1 Mujeres
## 66 65000-66000 0 Mujeres
## 67 66000-67000 0 Mujeres
## 68 67000-68000 0 Mujeres
## 69 68000-69000 0 Mujeres
## 70 69000-70000 4 Mujeres
## 71 70000-71000 0 Mujeres
## 72 71000-72000 2 Mujeres
## 73 72000-73000 0 Mujeres
## 74 73000-74000 0 Mujeres
## 75 74000-75000 1 Mujeres
## 76 75000-76000 1 Mujeres
## 77 76000-77000 0 Mujeres
## 78 77000-78000 0 Mujeres
## 79 78000-79000 0 Mujeres
## 80 79000-80000 13 Mujeres
## 81 80000-81000 0 Mujeres
## 82 81000-82000 0 Mujeres
## 83 82000-83000 0 Mujeres
## 84 83000-84000 0 Mujeres
## 85 84000-85000 0 Mujeres
## 86 85000-86000 0 Mujeres
## 87 86000-87000 0 Mujeres
## 88 87000-88000 1 Mujeres
## 89 88000-89000 0 Mujeres
## 90 89000-90000 4 Mujeres
## 91 90000-91000 0 Mujeres
## 92 91000-92000 1 Mujeres
## 93 92000-93000 0 Mujeres
## 94 93000-94000 0 Mujeres
## 95 94000-95000 0 Mujeres
## 96 95000-96000 1 Mujeres
## 97 96000-97000 0 Mujeres
## 98 97000-98000 0 Mujeres
## 99 98000-99000 0 Mujeres
## 100 99000-1e+05 5 Mujeres
## 101 1e+05-101000 0 Mujeres
## 102 101000-102000 0 Mujeres
## 103 102000-103000 0 Mujeres
## 104 103000-104000 0 Mujeres
## 105 104000-105000 0 Mujeres
## 106 105000-106000 1 Mujeres
## 107 106000-107000 0 Mujeres
## 108 107000-108000 0 Mujeres
## 109 108000-109000 0 Mujeres
## 110 109000-110000 0 Mujeres
## 111 110000-111000 0 Mujeres
## 112 111000-112000 0 Mujeres
## 113 112000-113000 0 Mujeres
## 114 113000-114000 0 Mujeres
## 115 114000-115000 0 Mujeres
## 116 115000-116000 0 Mujeres
## 117 116000-117000 0 Mujeres
## 118 117000-118000 0 Mujeres
## 119 118000-119000 0 Mujeres
## 120 119000-120000 3 Mujeres
## 121 120000-121000 0 Mujeres
## 122 121000-122000 0 Mujeres
## 123 122000-123000 0 Mujeres
## 124 123000-124000 0 Mujeres
## 125 124000-125000 0 Mujeres
## 126 125000-126000 0 Mujeres
## 127 126000-127000 0 Mujeres
## 128 127000-128000 0 Mujeres
## 129 128000-129000 0 Mujeres
## 130 129000-130000 0 Mujeres
## 131 130000-131000 0 Mujeres
## 132 131000-132000 0 Mujeres
## 133 132000-133000 0 Mujeres
## 134 133000-134000 0 Mujeres
## 135 134000-135000 1 Mujeres
## 136 135000-136000 0 Mujeres
## 137 136000-137000 0 Mujeres
## 138 137000-138000 0 Mujeres
## 139 138000-139000 0 Mujeres
## 140 139000-140000 0 Mujeres
## 141 140000-141000 0 Mujeres
## 142 141000-142000 0 Mujeres
## 143 142000-143000 0 Mujeres
## 144 143000-144000 0 Mujeres
## 145 144000-145000 0 Mujeres
## 146 145000-146000 0 Mujeres
## 147 146000-147000 0 Mujeres
## 148 147000-148000 0 Mujeres
## 149 148000-149000 0 Mujeres
## 150 149000-150000 0 Mujeres
## 151 150000-151000 0 Mujeres
## 152 151000-152000 0 Mujeres
## 153 152000-153000 0 Mujeres
## 154 153000-154000 0 Mujeres
## 155 154000-155000 0 Mujeres
## 156 155000-156000 0 Mujeres
## 157 156000-157000 0 Mujeres
## 158 157000-158000 0 Mujeres
## 159 158000-159000 0 Mujeres
## 160 159000-160000 0 Mujeres
## 161 160000-161000 0 Mujeres
## 162 161000-162000 0 Mujeres
## 163 162000-163000 0 Mujeres
## 164 163000-164000 0 Mujeres
## 165 164000-165000 0 Mujeres
## 166 165000-166000 0 Mujeres
## 167 166000-167000 0 Mujeres
## 168 167000-168000 0 Mujeres
## 169 168000-169000 0 Mujeres
## 170 169000-170000 1 Mujeres
## 171 170000-171000 0 Mujeres
## 172 171000-172000 0 Mujeres
## 173 172000-173000 0 Mujeres
## 174 173000-174000 0 Mujeres
## 175 174000-175000 0 Mujeres
## 176 175000-176000 0 Mujeres
## 177 176000-177000 0 Mujeres
## 178 177000-178000 0 Mujeres
## 179 178000-179000 0 Mujeres
## 180 179000-180000 0 Mujeres
## 181 180000-181000 0 Mujeres
## 182 181000-182000 0 Mujeres
## 183 182000-183000 0 Mujeres
## 184 183000-184000 0 Mujeres
## 185 184000-185000 0 Mujeres
## 186 185000-186000 0 Mujeres
## 187 186000-187000 0 Mujeres
## 188 187000-188000 0 Mujeres
## 189 188000-189000 0 Mujeres
## 190 189000-190000 0 Mujeres
## 191 190000-191000 0 Mujeres
## 192 191000-192000 0 Mujeres
## 193 192000-193000 0 Mujeres
## 194 193000-194000 0 Mujeres
## 195 194000-195000 0 Mujeres
## 196 195000-196000 0 Mujeres
## 197 196000-197000 0 Mujeres
## 198 197000-198000 0 Mujeres
## 199 198000-199000 0 Mujeres
## 200 199000-2e+05 1 Mujeres
## 201 2e+05-201000 0 Mujeres
## 202 201000-202000 0 Mujeres
## 203 202000-203000 0 Mujeres
## 204 203000-204000 0 Mujeres
## 205 204000-205000 0 Mujeres
## 206 205000-206000 0 Mujeres
## 207 206000-207000 1 Mujeres
## 208 207000-208000 0 Mujeres
## 209 208000-209000 0 Mujeres
## 210 209000-210000 0 Mujeres
## 211 210000-211000 0 Mujeres
## 212 211000-212000 0 Mujeres
## 213 212000-213000 0 Mujeres
## 214 213000-214000 0 Mujeres
## 215 214000-215000 0 Mujeres
## 216 215000-216000 0 Mujeres
## 217 216000-217000 0 Mujeres
## 218 217000-218000 0 Mujeres
## 219 218000-219000 0 Mujeres
## 220 219000-220000 0 Mujeres
## 221 220000-221000 0 Mujeres
## 222 221000-222000 0 Mujeres
## 223 222000-223000 0 Mujeres
## 224 223000-224000 0 Mujeres
## 225 224000-225000 0 Mujeres
## 226 225000-226000 0 Mujeres
## 227 226000-227000 0 Mujeres
## 228 227000-228000 0 Mujeres
## 229 228000-229000 0 Mujeres
## 230 229000-230000 0 Mujeres
## 231 230000-231000 0 Mujeres
## 232 231000-232000 0 Mujeres
## 233 232000-233000 0 Mujeres
## 234 233000-234000 0 Mujeres
## 235 234000-235000 0 Mujeres
## 236 235000-236000 0 Mujeres
## 237 236000-237000 0 Mujeres
## 238 237000-238000 0 Mujeres
## 239 238000-239000 0 Mujeres
## 240 239000-240000 0 Mujeres
## 241 240000-241000 0 Mujeres
## 242 241000-242000 0 Mujeres
## 243 242000-243000 0 Mujeres
## 244 243000-244000 0 Mujeres
## 245 244000-245000 0 Mujeres
## 246 245000-246000 0 Mujeres
## 247 246000-247000 0 Mujeres
## 248 247000-248000 0 Mujeres
## 249 248000-249000 0 Mujeres
## 250 249000-250000 0 Mujeres
## 251 250000-251000 0 Mujeres
## 252 251000-252000 0 Mujeres
## 253 252000-253000 0 Mujeres
## 254 253000-254000 0 Mujeres
## 255 254000-255000 0 Mujeres
## 256 255000-256000 0 Mujeres
## 257 256000-257000 0 Mujeres
## 258 257000-258000 0 Mujeres
## 259 258000-259000 0 Mujeres
## 260 259000-260000 0 Mujeres
## 261 260000-261000 0 Mujeres
## 262 261000-262000 0 Mujeres
## 263 262000-263000 0 Mujeres
## 264 263000-264000 0 Mujeres
## 265 264000-265000 0 Mujeres
## 266 265000-266000 0 Mujeres
## 267 266000-267000 0 Mujeres
## 268 267000-268000 0 Mujeres
## 269 268000-269000 0 Mujeres
## 270 269000-270000 0 Mujeres
## 271 270000-271000 0 Mujeres
## 272 271000-272000 0 Mujeres
## 273 272000-273000 0 Mujeres
## 274 273000-274000 0 Mujeres
## 275 274000-275000 0 Mujeres
## 276 275000-276000 0 Mujeres
## 277 276000-277000 0 Mujeres
## 278 277000-278000 0 Mujeres
## 279 278000-279000 0 Mujeres
## 280 279000-280000 0 Mujeres
## 281 280000-281000 0 Mujeres
## 282 281000-282000 0 Mujeres
## 283 282000-283000 0 Mujeres
## 284 283000-284000 0 Mujeres
## 285 284000-285000 0 Mujeres
## 286 285000-286000 0 Mujeres
## 287 286000-287000 0 Mujeres
## 288 287000-288000 0 Mujeres
## 289 288000-289000 0 Mujeres
## 290 289000-290000 0 Mujeres
## 291 290000-291000 0 Mujeres
## 292 291000-292000 0 Mujeres
## 293 292000-293000 0 Mujeres
## 294 293000-294000 0 Mujeres
## 295 294000-295000 0 Mujeres
## 296 295000-296000 0 Mujeres
## 297 296000-297000 0 Mujeres
## 298 297000-298000 0 Mujeres
## 299 298000-299000 0 Mujeres
## 300 299000-3e+05 0 Mujeres
## 301 3e+05-301000 0 Mujeres
## 302 301000-302000 0 Mujeres
## 303 302000-303000 0 Mujeres
## 304 303000-304000 0 Mujeres
## 305 304000-305000 0 Mujeres
## 306 305000-306000 0 Mujeres
## 307 306000-307000 0 Mujeres
## 308 307000-308000 0 Mujeres
## 309 308000-309000 0 Mujeres
## 310 309000-310000 0 Mujeres
## 311 310000-311000 0 Mujeres
## 312 311000-312000 0 Mujeres
## 313 312000-313000 0 Mujeres
## 314 313000-314000 0 Mujeres
## 315 314000-315000 0 Mujeres
## 316 315000-316000 0 Mujeres
## 317 316000-317000 0 Mujeres
## 318 317000-318000 0 Mujeres
## 319 318000-319000 0 Mujeres
## 320 319000-320000 0 Mujeres
## 321 320000-321000 0 Mujeres
## 322 321000-322000 0 Mujeres
## 323 322000-323000 0 Mujeres
## 324 323000-324000 0 Mujeres
## 325 324000-325000 0 Mujeres
## 326 325000-326000 0 Mujeres
## 327 326000-327000 0 Mujeres
## 328 327000-328000 0 Mujeres
## 329 328000-329000 0 Mujeres
## 330 329000-330000 0 Mujeres
## 331 330000-331000 0 Mujeres
## 332 331000-332000 0 Mujeres
## 333 332000-333000 0 Mujeres
## 334 333000-334000 0 Mujeres
## 335 334000-335000 0 Mujeres
## 336 335000-336000 0 Mujeres
## 337 336000-337000 0 Mujeres
## 338 337000-338000 0 Mujeres
## 339 338000-339000 0 Mujeres
## 340 339000-340000 0 Mujeres
## 341 340000-341000 0 Mujeres
## 342 341000-342000 0 Mujeres
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## 7878 3877000-3878000 0 Hombres
## 7879 3878000-3879000 0 Hombres
## 7880 3879000-3880000 0 Hombres
## 7881 3880000-3881000 0 Hombres
## 7882 3881000-3882000 0 Hombres
## 7883 3882000-3883000 0 Hombres
## 7884 3883000-3884000 0 Hombres
## 7885 3884000-3885000 0 Hombres
## 7886 3885000-3886000 0 Hombres
## 7887 3886000-3887000 0 Hombres
## 7888 3887000-3888000 0 Hombres
## 7889 3888000-3889000 0 Hombres
## 7890 3889000-3890000 0 Hombres
## 7891 3890000-3891000 0 Hombres
## 7892 3891000-3892000 0 Hombres
## 7893 3892000-3893000 0 Hombres
## 7894 3893000-3894000 0 Hombres
## 7895 3894000-3895000 0 Hombres
## 7896 3895000-3896000 0 Hombres
## 7897 3896000-3897000 0 Hombres
## 7898 3897000-3898000 0 Hombres
## 7899 3898000-3899000 0 Hombres
## 7900 3899000-3900000 0 Hombres
## 7901 3900000-3901000 0 Hombres
## 7902 3901000-3902000 0 Hombres
## 7903 3902000-3903000 0 Hombres
## 7904 3903000-3904000 0 Hombres
## 7905 3904000-3905000 0 Hombres
## 7906 3905000-3906000 0 Hombres
## 7907 3906000-3907000 0 Hombres
## 7908 3907000-3908000 0 Hombres
## 7909 3908000-3909000 0 Hombres
## 7910 3909000-3910000 0 Hombres
## 7911 3910000-3911000 0 Hombres
## 7912 3911000-3912000 0 Hombres
## 7913 3912000-3913000 0 Hombres
## 7914 3913000-3914000 0 Hombres
## 7915 3914000-3915000 0 Hombres
## 7916 3915000-3916000 0 Hombres
## 7917 3916000-3917000 0 Hombres
## 7918 3917000-3918000 0 Hombres
## 7919 3918000-3919000 0 Hombres
## 7920 3919000-3920000 0 Hombres
## 7921 3920000-3921000 0 Hombres
## 7922 3921000-3922000 0 Hombres
## 7923 3922000-3923000 0 Hombres
## 7924 3923000-3924000 0 Hombres
## 7925 3924000-3925000 0 Hombres
## 7926 3925000-3926000 0 Hombres
## 7927 3926000-3927000 0 Hombres
## 7928 3927000-3928000 0 Hombres
## 7929 3928000-3929000 0 Hombres
## 7930 3929000-3930000 0 Hombres
## 7931 3930000-3931000 0 Hombres
## 7932 3931000-3932000 0 Hombres
## 7933 3932000-3933000 0 Hombres
## 7934 3933000-3934000 0 Hombres
## 7935 3934000-3935000 0 Hombres
## 7936 3935000-3936000 0 Hombres
## 7937 3936000-3937000 0 Hombres
## 7938 3937000-3938000 0 Hombres
## 7939 3938000-3939000 0 Hombres
## 7940 3939000-3940000 0 Hombres
## 7941 3940000-3941000 0 Hombres
## 7942 3941000-3942000 0 Hombres
## 7943 3942000-3943000 0 Hombres
## 7944 3943000-3944000 0 Hombres
## 7945 3944000-3945000 0 Hombres
## 7946 3945000-3946000 0 Hombres
## 7947 3946000-3947000 0 Hombres
## 7948 3947000-3948000 0 Hombres
## 7949 3948000-3949000 0 Hombres
## 7950 3949000-3950000 0 Hombres
## 7951 3950000-3951000 0 Hombres
## 7952 3951000-3952000 0 Hombres
## 7953 3952000-3953000 0 Hombres
## 7954 3953000-3954000 0 Hombres
## 7955 3954000-3955000 0 Hombres
## 7956 3955000-3956000 0 Hombres
## 7957 3956000-3957000 0 Hombres
## 7958 3957000-3958000 0 Hombres
## 7959 3958000-3959000 0 Hombres
## 7960 3959000-3960000 0 Hombres
## 7961 3960000-3961000 0 Hombres
## 7962 3961000-3962000 0 Hombres
## 7963 3962000-3963000 0 Hombres
## 7964 3963000-3964000 0 Hombres
## 7965 3964000-3965000 0 Hombres
## 7966 3965000-3966000 0 Hombres
## 7967 3966000-3967000 0 Hombres
## 7968 3967000-3968000 0 Hombres
## 7969 3968000-3969000 0 Hombres
## 7970 3969000-3970000 0 Hombres
## 7971 3970000-3971000 0 Hombres
## 7972 3971000-3972000 0 Hombres
## 7973 3972000-3973000 0 Hombres
## 7974 3973000-3974000 0 Hombres
## 7975 3974000-3975000 0 Hombres
## 7976 3975000-3976000 0 Hombres
## 7977 3976000-3977000 0 Hombres
## 7978 3977000-3978000 0 Hombres
## 7979 3978000-3979000 0 Hombres
## 7980 3979000-3980000 0 Hombres
## 7981 3980000-3981000 0 Hombres
## 7982 3981000-3982000 0 Hombres
## 7983 3982000-3983000 0 Hombres
## 7984 3983000-3984000 0 Hombres
## 7985 3984000-3985000 0 Hombres
## 7986 3985000-3986000 0 Hombres
## 7987 3986000-3987000 0 Hombres
## 7988 3987000-3988000 0 Hombres
## 7989 3988000-3989000 0 Hombres
## 7990 3989000-3990000 0 Hombres
## 7991 3990000-3991000 0 Hombres
## 7992 3991000-3992000 0 Hombres
## 7993 3992000-3993000 0 Hombres
## 7994 3993000-3994000 0 Hombres
## 7995 3994000-3995000 0 Hombres
## 7996 3995000-3996000 0 Hombres
## 7997 3996000-3997000 0 Hombres
## 7998 3997000-3998000 0 Hombres
## 7999 3998000-3999000 0 Hombres
## 8000 3999000-4e+06 27 Hombreslibrary(ggplot2)
library(dplyr)
# Daten filtern
female <- datos_basicos3$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female) & female > 0]
male <- male[!is.na(male) & male > 0]
# Tabelle mit Mittelwerten
df_income <- data.frame(
Gender = c("Mujeres", "Hombres"),
Income = c(mean(female), mean(male))
)
# Balkendiagramm
ggplot(df_income, aes(x = Gender, y = Income, fill = Gender)) +
geom_col(width = 0.6, alpha = 0.8) +
scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "pink", "Hombres" = "lightblue")) +
labs(
title = "Ingreso mensual promedio por género",
x = "Género",
y = "Ingreso mensual promedio"
) +
theme_minimal()
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Datos: limpieza
female <- datos_basicos3$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female) & female > 0]
male <- male[!is.na(male) & male > 0]
# Clases de ingreso (en pasos de 10,000; último grupo >50,000)
breaks <- c(seq(0, 50000, by = 10000), Inf)
labels <- c("0-10 mil", "10-20 mil", "20-30 mil", "30-40 mil", "40-50 mil", ">50 mil")
# Frecuencias
df_female <- as.data.frame(table(cut(female, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_female) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_female$Genero <- "Mujeres"
df_male <- as.data.frame(table(cut(male, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_male) <- c("Clase_ingreso", "Frecuencia")
df_male$Genero <- "Hombres"
# Unir data frames
df_plot <- rbind(df_female, df_male)
# Gráfico
ggplot(df_plot, aes(x = Clase_ingreso, y = Frecuencia, fill = Genero)) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) +
scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "pink", "Hombres" = "lightblue")) +
labs(
title = "Distribución de ingresos mensuales por género",
x = "Clases de ingreso (mensual)",
y = "Número de personas",
fill = "Género"
) +
theme_minimal(base_size = 14) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(dplyr)
library(ggplot2)
# 1. Datensätze zusammenführen
merged_data <- violencia_mujeres %>%
inner_join(datos_basicos3 %>% select(ID_VIV, ID_PER, P4_2_mensual), by = c("ID_VIV", "ID_PER"))
# 2. Einkommensklassen erstellen (z. B. alle 5000 Einheiten)
merged_data <- merged_data %>%
mutate(clase_ingreso = cut(P4_2_mensual,
breaks = seq(0, max(P4_2_mensual, na.rm = TRUE) + 5000, by = 5000),
include.lowest = TRUE,
labels = paste0(seq(0, max(P4_2_mensual, na.rm = TRUE), by = 5000),
"-", seq(4999, max(P4_2_mensual, na.rm = TRUE) + 4999, by = 5000))))
# 3. Gráfico de barras: proporción de mujeres que han sufrido violencia según clase de ingreso
ggplot(merged_data, aes(x = clase_ingreso, fill = factor(viol21_any_disc))) +
geom_bar(position = "fill") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(x = "Clase de ingreso",
y = "Porcentaje",
fill = "Violencia experimentada") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Daten bereinigen
female <- datos_basicos3$P4_2_mensual
male <- datos_basicos3$P4_5_AB_mensual
female <- female[!is.na(female) & female > 0]
male <- male[!is.na(male) & male > 0]
# Einkommensklassen definieren
breaks <- c(seq(0, 50000, by = 10000), Inf)
labels <- c("0-10 mil", "10-20 mil", "20-30 mil", "30-40 mil", "40-50 mil", ">50 mil")
# Häufigkeiten berechnen
df_female <- as.data.frame(table(cut(female, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_female) <- c("Ingreso", "Frecuencia")
df_female$Genero <- "Mujeres"
df_female$Frecuencia <- as.numeric(df_female$Frecuencia)
df_male <- as.data.frame(table(cut(male, breaks = breaks, labels = labels, right = FALSE)))
colnames(df_male) <- c("Ingreso", "Frecuencia")
df_male$Genero <- "Hombres"
df_male$Frecuencia <- as.numeric(df_male$Frecuencia)
# Männer negativ machen, damit sie nach links zeigen
df_male$Frecuencia <- -df_male$Frecuencia
# Zusammenführen
df_plot <- rbind(df_female, df_male)
# Reihenfolge der Einkommensklassen fixieren
df_plot$Ingreso <- factor(df_plot$Ingreso, levels = labels, ordered = TRUE)
# Plot: gespiegelte Flächen
ggplot(df_plot, aes(x = Frecuencia, y = Ingreso, fill = Genero)) +
geom_col(width = 0.9, alpha = 0.7) +
scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "pink", "Hombres" = "lightblue")) +
scale_x_continuous(labels = abs) + # Werte positiv darstellen
labs(
title = "Distribución de ingresos mensuales por género",
x = "Número de personas",
y = "Clases de ingreso (mensual)",
fill = "Género"
) +
theme_minimal(base_size = 14)
Preguntas sobre roles masulinos y femininos
mujer-1, hombre-2, ambos-3
P6_1_1 # ser responsable para hijos P6_1_2 #ganar mas P6_1_3 #responsable para las tareas de la casa P6_1_4 #traer el dinero a casa P6_1_5 #mayor capacidad para trabajar
1-si, de acuerdo, no, (en desacuerdo) P6_2_1 #ambos tiene los mismos derechos de salir por la noche P6_2_2 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que tienen hijos(as) trabajen, aún si no tienen necesidad de hacerlo?
P6_2_3 #¿Está usted de acuerdo en que las mujeres que se visten con escotesprovocan que los hombres las molesten?
P6_2_4 # ¿Está usted de acuerdo en que las mujeres casadas deben tener relaciones sexuales con su esposo cuando él quiera?
datos_basicos4$P6_1_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_1)
datos_basicos4$P6_1_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_2)
datos_basicos4$P6_1_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_3)
datos_basicos4$P6_1_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_4)
datos_basicos4$P6_1_5= as.numeric(datos_basicos4$P6_1_5)
datos_basicos4$P6_2_1= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_1)
datos_basicos4$P6_2_2= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_2)
datos_basicos4$P6_2_3= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_3)
datos_basicos4$P6_2_4= as.numeric(datos_basicos4$P6_2_4)# Erstelle eine Funktion, die die Häufigkeiten für eine Variable berechnet
frequencias <- function(var) {
table(var, useNA = "ifany") # zählt auch NAs, falls vorhanden
}
# Liste der Variablen
vars <- c("P6_1_1", "P6_1_2", "P6_1_3", "P6_1_4", "P6_1_5")
# Erstelle eine leere Liste, um die Häufigkeiten zu speichern
freq_list <- list()
# Schleife durch die Variablen
for (v in vars) {
freq_list[[v]] <- frequencias(datos_basicos4[[v]])
}
# Ausgabe als Tabelle
freq_list## $P6_1_1
## var
## 1 2 3
## 9208 920 99999
##
## $P6_1_2
## var
## 1 2 3
## 2397 15588 92142
##
## $P6_1_3
## var
## 1 2 3
## 16176 892 93059
##
## $P6_1_4
## var
## 1 2 3
## 922 26982 82223
##
## $P6_1_5
## var
## 1 2 3
## 3412 5813 100902library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_1_1:P6_1_5, as.numeric))
# Daten ins lange Format bringen
datos_long <- datos_basicos4 %>%
select(P6_1_1:P6_1_5) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "respuesta")
# Häufigkeiten und Prozentanteile berechnen
datos_plot <- datos_long %>%
group_by(variable, respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(variable) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(round(pct, 1), "%"))
# Gestapeltes 100%-Balkendiagramm erstellen
ggplot(datos_plot, aes(x = variable, y = pct, fill = factor(respuesta, labels = c("Mujer", "Hombre", "Ambos")))) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + # fill skaliert automatisch auf 100%
geom_text(aes(label = label), position = position_fill(vjust = 0.5), size = 3) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) +
labs(x = "Variable", y = "Porcentaje", fill = "Respuesta") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
## Warning: Paket 'tidyverse' wurde unter R Version 4.4.2 erstellt## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors# Daten einlesen (du hast sie schon geladen)
# datos_basicos4 <- read.csv("C:/Master/3. Semester/R/Dataset/2021/TB_SEC_IV.csv", header = TRUE, sep = ",")
# Variablen für Rollenbilder
roles_fragen <- c("P6_1_1", "P6_1_2", "P6_1_3", "P6_1_4", "P6_1_5")
# Mapping für Rollen
roles_map <- c("1" = "Mujer", "2" = "Hombre", "3" = "Ambos")
# Daten in langes Format bringen und Rollen umkodieren
df_long <- datos_basicos4 %>%
select(all_of(roles_fragen)) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Pregunta", values_to = "Rol") %>%
mutate(Rol = recode(as.character(Rol), !!!roles_map))
# Breite Tabelle mit echten Befragtenzahlen (Count)
df_wide_count <- df_long %>%
group_by(Pregunta, Rol) %>%
summarise(Count = n(), .groups = 'drop') %>%
pivot_wider(names_from = Rol, values_from = Count, values_fill = 0)
# Breite Tabelle mit Prozenten
df_wide_percent <- df_long %>%
group_by(Pregunta, Rol) %>%
summarise(Count = n(), .groups = 'drop') %>%
group_by(Pregunta) %>%
mutate(Percent = round(Count / sum(Count) * 100, 1)) %>%
select(-Count) %>%
pivot_wider(names_from = Rol, values_from = Percent, values_fill = 0)
# Tabellen anzeigen
df_wide_count # echte Befragtenzahlen## # A tibble: 5 × 4
## Pregunta Ambos Hombre Mujer
## <chr> <int> <int> <int>
## 1 P6_1_1 99999 920 9208
## 2 P6_1_2 92142 15588 2397
## 3 P6_1_3 93059 892 16176
## 4 P6_1_4 82223 26982 922
## 5 P6_1_5 100902 5813 3412## # A tibble: 5 × 4
## # Groups: Pregunta [5]
## Pregunta Ambos Hombre Mujer
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 P6_1_1 90.8 0.8 8.4
## 2 P6_1_2 83.7 14.2 2.2
## 3 P6_1_3 84.5 0.8 14.7
## 4 P6_1_4 74.7 24.5 0.8
## 5 P6_1_5 91.6 5.3 3.1library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_2_1:P6_2_4, as.numeric))
# Funktion zur Berechnung von Häufigkeiten und Prozenten
frequencias_pct <- function(var) {
tab <- table(var, useNA = "ifany")
pct <- prop.table(tab) * 100
data.frame(
Respuesta = c("Sí, acuerdo", "No, desacuerdo"),
Frecuencia = as.numeric(tab),
Porcentaje = round(as.numeric(pct), 1)
)
}
# Variablenliste
vars <- c("P6_2_1", "P6_2_2", "P6_2_3", "P6_2_4")
# Tabelle für jede Variable erstellen und zusammenfügen
resultados <- lapply(vars, function(v) {
df <- frequencias_pct(datos_basicos4[[v]])
df$Variable <- v
df
}) %>% bind_rows() %>%
select(Variable, Respuesta, Frecuencia, Porcentaje)
# Ausgabe der Tabelle
resultados## Variable Respuesta Frecuencia Porcentaje
## 1 P6_2_1 Sí, acuerdo 83058 75.4
## 2 P6_2_1 No, desacuerdo 27069 24.6
## 3 P6_2_2 Sí, acuerdo 76325 69.3
## 4 P6_2_2 No, desacuerdo 33802 30.7
## 5 P6_2_3 Sí, acuerdo 34341 31.2
## 6 P6_2_3 No, desacuerdo 75786 68.8
## 7 P6_2_4 Sí, acuerdo 8522 7.7
## 8 P6_2_4 No, desacuerdo 101605 92.3library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
# Variablen in numerisch umwandeln (falls noch nicht geschehen)
datos_basicos4 <- datos_basicos4 %>%
mutate(across(P6_2_1:P6_2_4, as.numeric))
# Daten ins lange Format bringen
datos_long <- datos_basicos4 %>%
select(P6_2_1:P6_2_4) %>%
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "respuesta")
# Häufigkeiten und Prozentanteile berechnen
datos_plot <- datos_long %>%
group_by(variable, respuesta) %>%
summarise(n = n(), .groups = "drop") %>%
group_by(variable) %>%
mutate(pct = n / sum(n) * 100,
label = paste0(round(pct, 1), "%"))
# Werte mit Labels versehen
datos_plot$respuesta <- factor(datos_plot$respuesta, levels = c(1, 2),
labels = c("Sí, acuerdo", "No, desacuerdo"))
# Gestapeltes 100%-Balkendiagramm erstellen
ggplot(datos_plot, aes(x = variable, y = pct, fill = respuesta)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") + # fill skaliert auf 100%
geom_text(aes(label = label), position = position_fill(vjust = 0.5), size = 4) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) +
labs(x = "Variable", y = "Porcentaje", fill = "Respuesta") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))