Analisis NENE OCT-NOV-DIC 2013

La siguiente imagen sirve para confirmar los datos obtenidos.

Imagen de contraste de datos

Carga de librerias y creación del diseño de la encuesta

library(haven)
library(tidyverse)
library(survey)
library(srvyr)
test <- read_sav("/Users/robsalasco/Desktop/Thesis/r/employment/data/ENE/2013/ENE 2013 11 OND.sav")
test_svydsgn <- test %>% as_survey_design(weights = fact, strata = estrato, ids = id_directorio)

Calculando n (coincide)

t <- as.data.frame(svytable(~estrato+sexo,test_svydsgn))
n <- sum(t$Freq)
n

[1] 17712758

Datos por sexo masculino (coincide)

sum(t[t$sexo==1,]$Freq)

[1] 8770573

Datos por sexo femenino (coincide)

sum(t[t$sexo==2,]$Freq)

[1] 8942185

Metodología para obtener ocupados y desocupados

Metodología INE

Calculo de ocupados usando metodología (no coincide)

test_svydsgn_ocup <- test %>% filter(edad>14) %>% filter(a3==1|a4==1|a6>0&a6<6|a7==1|a8==1) %>% as_survey_design(weights = fact, strata = estrato, ids = id_directorio)
t1<-as.data.frame(svytable(~estrato+sexo,test_svydsgn_ocup))
sum(t1$Freq)

[1] 7904048

Calculo de desocupados usando metodología (no coincide)

test_svydsgn_noocup <- test %>% filter(edad>14) %>% filter(a5==2) %>% as_survey_design(weights = fact, strata = estrato, ids = id_directorio)
t2<-as.data.frame(svytable(~estrato+sexo,test_svydsgn_noocup))
sum(t2$Freq)

[1] 6034175