Comparación por género

Resumen de la edad

## todos$Genero: f
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##   18.00   35.00   43.00   43.67   52.00   85.00       2 
## -------------------------------------------------------- 
## todos$Genero: m
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   19.00   33.00   42.00   42.73   52.00   72.00

Negocios fracasados

## todos$Genero: f
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##   1.000   1.000   1.000   1.544   2.000  10.000       1 
## -------------------------------------------------------- 
## todos$Genero: m
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   1.000   1.000   1.571   2.000   8.000

Lifespan promedio

## [1] 4.974563

Resumen de la inversión inicial

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##       0    5000   15000   48232   40000 1500000      19

Inversión inicial promedio

## # A tibble: 2 x 2
##   Genero `Inversión promedio`
##   <chr>                 <dbl>
## 1 f                    30161.
## 2 m                    86288.

Origen de la inversión inicial

Top 2
  • Ahorros - 0.5
  • Instituciones financieras - 0.2

Resumen de la ganancia mensual

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
##       0    2000    5000   13413   15000  600000      63

Ganancia mensual promedio

## # A tibble: 2 x 2
##   Genero `Ganancia promedio`
##   <chr>                <dbl>
## 1 f                    9203.
## 2 m                   21922.

Contabilidad

## .
##        no        si 
## 0.5094637 0.4889590

Contabilidad para femenino

## .
##        no        si 
## 0.4976744 0.5023256

Contabilidad para masculino

## .
##        no        si 
## 0.5369458 0.4630542

Dinero a fin de mes

## .
##        no        si 
## 0.2003155 0.7870662

Dinero a fin de mes femenino

## .
##   no   si 
## 0.24 0.76

Dinero a fin de mes masculino

## .
##        no        si 
## 0.1243781 0.8756219

Crédito

## .
##        no        si 
## 0.6104101 0.3848580

Crédito femenino

## .
##        no        si 
## 0.6004673 0.3995327

Crédito masculino

## .
##        no        si 
## 0.6403941 0.3596059

¿Te dieron el crédito?

## .
##         no         si 
## 0.05047319 0.35804416

Acceso al crédito: femenino

## .
##        no        si 
## 0.1325967 0.8674033

Acceso al crédito: masculino

## .
##        no        si 
## 0.1025641 0.8974359

Deuda al cierre

## .
##        no        si 
## 0.7697161 0.2255521

Deuda al cierre: femenino

## .
##        no        si 
## 0.7902098 0.2097902

Deuda al cierre: masculino

## .
##        no        si 
## 0.7376238 0.2623762

Funcionamiento de incubadoras

## .
##        no        si 
## 0.7760252 0.2239748

Funcionamiento de incubadoras: femenino

## .
##        no        si 
## 0.7401392 0.2598608

Funcionamiento de incubadoras: masculino

## .
##        no        si 
## 0.8522167 0.1477833

Apoyo de incubadora

## .
##        no        si 
## 0.8375394 0.1624606

Apoyo de incubadora: femenino

## .
##        no        si 
## 0.7981439 0.2018561

Apoyo de incubadora: masculino

## .
##         no         si 
## 0.92118227 0.07881773

Apoyo de gobierno

## .
##        no        si 
## 0.5662461 0.4305994

Apoyo de gobierno: femenino

## .
##        no        si 
## 0.4848485 0.5151515

Apoyo de gobierno: masculino

## .
##        no        si 
## 0.7438424 0.2561576

Comparación por acceso a apoyo de gobierno

Inversión inicial promedio

## # A tibble: 3 x 2
##   Apoyo.de.gobierno `Inversión promedio`
##   <chr>                            <dbl>
## 1 <NA>                            26500 
## 2 no                              56924.
## 3 si                              36675.

Ganancia mensual promedio

## # A tibble: 3 x 2
##   Apoyo.de.gobierno `Ganancia promedio`
##   <chr>                           <dbl>
## 1 <NA>                           10500 
## 2 no                             17063.
## 3 si                              7940.

Contabilidad: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
## 131 141

Contabilidad: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
## 191 168

Dinero a fin de mes:apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
##  48 218

Dinero a fin de mes: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
##  79 279

Crédito: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
## 148 123

Crédito: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
## 239 119

Acceso al crédito: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
##  11 117

Acceso al crédito: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
##  21 108

Deuda al cierre: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
## 219  52

Deuda al cierre: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
## 268  90

Funcionamiento de incubadoras: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
## 162 111

Funcionamiento de incubadoras: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
## 328  31

Apoyo de incubadora: apoyo de gob SI

## .
##  no  si 
## 177  96

Apoyo de incubadora: apoyo de gob NO

## .
##  no  si 
## 352   7

Comparación por zona

Inversión inicial promedio

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `Inversión promedio`
##   <chr>                        <dbl>
## 1 Santo Domingo               45403.
## 2 Zona Este                   56771.
## 3 Zona Norte                  40453.
## 4 Zona Sur                    50952.

Ganancia mensual promedio

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `Ganancia promedio`
##   <chr>                       <dbl>
## 1 Santo Domingo              18151.
## 2 Zona Este                  14373.
## 3 Zona Norte                  5811.
## 4 Zona Sur                   14122.

Contabilidad SI por zona

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Contabilidad == "si", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                             <int>
## 1 Santo Domingo                                        66
## 2 Zona Este                                            41
## 3 Zona Norte                                           59
## 4 Zona Sur                                            144

Contabilidad NO por zona

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Contabilidad == "no", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                             <int>
## 1 Santo Domingo                                        81
## 2 Zona Este                                            46
## 3 Zona Norte                                           76
## 4 Zona Sur                                            120

Dinero a fin de mes SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(...)`
##   <chr>              <int>
## 1 Santo Domingo        115
## 2 Zona Este             64
## 3 Zona Norte           109
## 4 Zona Sur             211

Dinero a fin de mes NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(...)`
##   <chr>              <int>
## 1 Santo Domingo         31
## 2 Zona Este             21
## 3 Zona Norte            26
## 4 Zona Sur              49

Crédito SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Credito == "si", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                        <int>
## 1 Santo Domingo                                   55
## 2 Zona Este                                       26
## 3 Zona Norte                                      59
## 4 Zona Sur                                       104

Crédito NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Credito == "no", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                        <int>
## 1 Santo Domingo                                   91
## 2 Zona Este                                       61
## 3 Zona Norte                                      76
## 4 Zona Sur                                       159

Acceso al crédito: SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Te.lo.dieron == "si", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                             <int>
## 1 Santo Domingo                                        49
## 2 Zona Este                                            25
## 3 Zona Norte                                           56
## 4 Zona Sur                                             97

Acceso al crédito: NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Te.lo.dieron == "no", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                             <int>
## 1 Santo Domingo                                         7
## 2 Zona Este                                             4
## 3 Zona Norte                                            8
## 4 Zona Sur                                             13

Deuda al cierre: SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Deuda.al.cierre == "si", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                                <int>
## 1 Santo Domingo                                           49
## 2 Zona Este                                               15
## 3 Zona Norte                                              25
## 4 Zona Sur                                                54

Deuda al cierre: NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Deuda.al.cierre == "no", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                                <int>
## 1 Santo Domingo                                           96
## 2 Zona Este                                               71
## 3 Zona Norte                                             111
## 4 Zona Sur                                               210

Funcionamiento de incubadoras: SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(...)`
##   <chr>              <int>
## 1 Santo Domingo         32
## 2 Zona Este             19
## 3 Zona Norte            32
## 4 Zona Sur              59

Funcionamiento de incubadoras: NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(...)`
##   <chr>              <int>
## 1 Santo Domingo        115
## 2 Zona Este             68
## 3 Zona Norte           104
## 4 Zona Sur             205

Apoyo de incubadora: SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona         `sum(Recibiste.apoyo.de.incubadora.o.aceleradora == "si", n~
##   <chr>                                                               <int>
## 1 Santo Domin~                                                           22
## 2 Zona Este                                                              18
## 3 Zona Norte                                                             21
## 4 Zona Sur                                                               42

Apoyo de incubadora: NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona         `sum(Recibiste.apoyo.de.incubadora.o.aceleradora == "no", n~
##   <chr>                                                               <int>
## 1 Santo Domin~                                                          125
## 2 Zona Este                                                              69
## 3 Zona Norte                                                            115
## 4 Zona Sur                                                              222

Apoyo de igobierno: SI

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Apoyo.de.gobierno == "si", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                                  <int>
## 1 Santo Domingo                                             50
## 2 Zona Este                                                 40
## 3 Zona Norte                                                77
## 4 Zona Sur                                                 106

Apoyo de incubadora: NO

## # A tibble: 4 x 2
##   Zona          `sum(Apoyo.de.gobierno == "no", na.rm = TRUE)`
##   <chr>                                                  <int>
## 1 Santo Domingo                                             96
## 2 Zona Este                                                 47
## 3 Zona Norte                                                59
## 4 Zona Sur                                                 157

Preguntas adicionales:

Apoyo de gobierno: quienes si recibieron apoyo, qué % cree que si o no le ayudó

##                  mejoro.tu.manejo.del.negocio.
## Apoyo.de.gobierno  no  si
##                si  32 196

Del total de personas que solicitaron crédito, a cuántos si y no se los dieron?

##        Te.lo.dieron
## Credito  no  si
##      si  17 225

¿% de personas no constituyeron legalmente el negocio? ¿Cuántos de ellos sí conocían el trámite pero aún así no lo realizaron?

##                   Sabias.como.constituir
## Constitucion.legal  no  si
##                 no 285 115

¿qué % tienen actualmente un negocio en operación?

## [1] 0.3817035

% de empresas con al menos un socio familiar

## [1] 0.2460568

% de empresas con el 100% de socios familiares

## [1] 0.1198738

Ver tipos de negocios que fueron clasificados como “otros”

## [1] 0

El porcentaje es muy bajo, no vale la pena crearles una categoría.

Nubes de palabras

Mejoras implementadas y sugeridas de quienes tuvieron apoyo de gobierno

Variables relacionadas al fracaso