Práctica 8.Fusionando la EHPM
AE
17/06/2019
Previo
Siempre: revisar el directorio
setwd("/Users/anaescoto/Dropbox/2019/Cursos ESA/UCA_R")Importación bases ehpm2018
Para ello necesitamos el paquete haven y estaremos usando el dplyr. Por lo que mejor es que carguemos el tidyverse.
library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──## ✔ ggplot2 3.2.0 ✔ purrr 0.3.2
## ✔ tibble 2.1.3 ✔ dplyr 0.8.1
## ✔ tidyr 0.8.3 ✔ stringr 1.4.0
## ✔ readr 1.3.1 ✔ forcats 0.4.0## ── Conflicts ────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()library(sjlabelled)##
## Attaching package: 'sjlabelled'## The following object is masked from 'package:forcats':
##
## as_factor## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## as_labelHoy cargamos la versión seccionada de la base
library(haven)##
## Attaching package: 'haven'## The following objects are masked from 'package:sjlabelled':
##
## as_factor, read_sas, read_spss, read_stata, write_sas,
## zap_labelshogares <- read_sav("./datos/ehpm2018/HOGARES_EHPM 2018.sav")
personas<- read_sav("./datos/ehpm2018/PERSONA_EHPM 2018.sav")
gastos_a<- read_sav("./datos/ehpm2018/EHPM 2018 SEC 8 A.sav")
gastos_b<- read_sav("./datos/ehpm2018/EHPM 2018 SEC 8 B.sav")Juntando bases
Muchas bases de datos están organizadas en varias tablas. La ventaja de la programación por objetos de R, nos permite tener las bases cargadas en nuestro ambiente y llamarlas y juntarlas cuando sea necesario.
dim(hogares)## [1] 20840 387names(hogares[,1:15])## [1] "edicion" "KEY_PERSONA" "KEY_HOGAR" "lote" "tipo"
## [6] "folio" "viv" "r101" "fac00" "area"
## [11] "region" "correlativo" "municauto" "estratoarea" "codigomunic"dim(personas)## [1] 75045 449names(personas[,1:15])## [1] "edicion" "KEY_PERSONA" "KEY_HOGAR" "lote" "tipo"
## [6] "folio" "viv" "r101" "fac00" "area"
## [11] "region" "correlativo" "municauto" "estratoarea" "codigomunic"Para juntar bases usamos el comando “merge” En “by” ponemos el id, correspondiente a la variable o variables que forman el id, entrecomillado. Cuando estamos mezclando bases del mismo nivel de análisis el id es igual en ambas bases. Cuando estamos incoporando información de bases de distinto nivel debemos escoger En general ponemos el id de la base de mayor nivel. En este caso, sabemos que a una vivienda corresponde más de un hogar. Tal como revisamos nuestra documentación, sabemos que el id de la tabla hogares es “KEY_HOGAR”
merge_data<- merge(hogares, personas, by="KEY_HOGAR")Revisemos la base creada
names(merge_data)## [1] "KEY_HOGAR" "edicion.x" "KEY_PERSONA.x"
## [4] "lote.x" "tipo.x" "folio.x"
## [7] "viv.x" "r101.x" "fac00.x"
## [10] "area.x" "region.x" "correlativo.x"
## [13] "municauto.x" "estratoarea.x" "codigomunic.x"
## [16] "autorrepresentado.x" "znorte.x" "r004.x"
## [19] "r005.x" "r006.x" "r015.x"
## [22] "r017" "r018" "r019"
## [25] "r020" "r021a" "r021b"
## [28] "r022" "r023" "r024"
## [31] "r027" "r033" "r034"
## [34] "r035" "r035a" "r036"
## [37] "r038" "r039" "r042"
## [40] "r04a" "gasper" "gastohog"
## [43] "ghali" "ghu12" "gmed"
## [46] "gmem" "gmsa" "gmvi"
## [49] "gtmh" "ingfa" "ingpe"
## [52] "miemh" "miemh_exdomestico" "pobreza.x"
## [55] "totayuda" "r01a" "r01b"
## [58] "r01c" "r01d" "r01e"
## [61] "r01f_a" "r01f_b" "r01f_c"
## [64] "r01f_d" "r01otr" "r02a"
## [67] "r02b" "r02c" "r02d"
## [70] "r03" "r0401" "r0402"
## [73] "r0501" "r0502" "r06"
## [76] "r301" "r301otr" "r301b"
## [79] "r301c" "r302" "r302otr"
## [82] "r302b" "r303" "r303otr"
## [85] "r303b" "r304" "r304otr"
## [88] "r305" "r306" "r307"
## [91] "r308" "r308otr" "r308b"
## [94] "r308c" "r309" "r310"
## [97] "r310a" "r310b" "r310_01"
## [100] "r311" "r311otr" "r312"
## [103] "r312d" "r312h" "r313"
## [106] "r313otr" "r314" "r314otr"
## [109] "r315a" "r316" "r317"
## [112] "r318" "r318_1" "r319a"
## [115] "r319b" "r319c" "r319otr"
## [118] "r320" "r320otr" "r321a1"
## [121] "r321a2" "r321a3" "r321a4"
## [124] "r321a5" "r321a6" "r321a7"
## [127] "r321a8" "r321aotr" "r322"
## [130] "r322otr" "r323" "r323b"
## [133] "r3241a" "r3241b" "r3242a"
## [136] "r3242b" "r3243a" "r3243a1"
## [139] "r3244a" "r3245a" "r325"
## [142] "r325ot" "r32601a" "r32601b"
## [145] "r32602a" "r32602b" "r32603a"
## [148] "r32603b" "r32604a" "r32604b"
## [151] "r32605a" "r32605b" "r32606a"
## [154] "r32606b" "r32607a" "r32607b"
## [157] "r32608a" "r32608b" "r32609a"
## [160] "r32609b" "r32610a" "r32610b"
## [163] "r32611a" "r32611b" "r32612a"
## [166] "r32612b" "r32613a" "r32613b"
## [169] "r32614a" "r32614b" "r32615a"
## [172] "r32615b" "r32616a" "r32616b"
## [175] "r32617a" "r32617b" "r32618a"
## [178] "r32618b" "r32619a" "r32619b"
## [181] "r327" "r3281" "r3282"
## [184] "r3283" "r3284" "r3285"
## [187] "r3286" "r3287" "r329"
## [190] "r330" "r33101a" "r33101b"
## [193] "r33101a1" "r33101b1" "r33101a2"
## [196] "r33101b2" "r33102a" "r33102b"
## [199] "r33103a" "r33103b" "r33104a"
## [202] "r33104b" "r33105a" "r33105b"
## [205] "r33106a" "r33106b" "r33107a"
## [208] "r33107b" "r33108a" "r33108b"
## [211] "r33109a" "r33109b" "r33110a"
## [214] "r33110b" "r33111a" "r33111b"
## [217] "r33112a" "r33112b" "r33113a"
## [220] "r33113b" "r33114a" "r33114b"
## [223] "r33115a" "r33115b" "r33116a"
## [226] "r33116b" "r33117a" "r33117b"
## [229] "r33118a" "r33118b" "r33118otr"
## [232] "r331total" "r701" "r702a"
## [235] "r703" "r7041a" "r7043a"
## [238] "r7043aotr" "r7041b" "r7042b"
## [241] "r7042botr" "r70501a" "r70501b"
## [244] "r70502a" "r70502b" "r70503a"
## [247] "r70503b" "r70504a" "r70504b"
## [250] "r70505a" "r70505b" "r70506a"
## [253] "r70506b" "r70507a" "r70507b"
## [256] "r70508a" "r70508b" "r70509a"
## [259] "r70509b" "r70510a" "r70510b"
## [262] "r70511a" "r70511b" "r70512a"
## [265] "r70512b" "r70513a" "r70513b"
## [268] "r70514a" "r70514b" "r70515a"
## [271] "r70515b" "r70516a" "r70516b"
## [274] "r70516ot" "r706" "r706e"
## [277] "irefa" "irefa1" "irefb"
## [280] "irefb1" "ires" "r901"
## [283] "r902" "r902otr" "r903"
## [286] "r904" "r905" "r906"
## [289] "r907a" "r907b" "r908a"
## [292] "r908b" "r909" "r910"
## [295] "r910otr" "r911" "r912"
## [298] "r913" "r914" "r915"
## [301] "r915otr" "r916" "r917"
## [304] "r918" "r918otr" "r919"
## [307] "r920" "r921" "r921otr"
## [310] "r922" "r923" "r924"
## [313] "r924otros" "r925" "r9260101"
## [316] "r9260102" "r9260103" "r9260104"
## [319] "r9260105" "r9260106" "r9260107"
## [322] "r9260107_otros" "r927" "r927a"
## [325] "r927b" "r9280101" "r9280102"
## [328] "r9280103" "r9280104" "r9280105"
## [331] "r9280105_otr" "r1101" "r1102"
## [334] "r1103" "r1104" "r1105"
## [337] "r1106" "r1107" "r1108"
## [340] "r1109" "r1110" "r1111"
## [343] "r1112" "r1113" "r1114"
## [346] "r1115" "control1116" "r1116_01"
## [349] "r1116_02" "r1116_03" "r1116_04"
## [352] "r1116_05" "r1116_05otr" "r1117_01"
## [355] "r1117_02" "r1117_03" "r1117_04"
## [358] "r1117_05" "r1118_01" "r1118_02"
## [361] "r1118_03" "r1118_04" "r1118_05"
## [364] "r1118_otr_01" "r1118_otr_02" "r1118_otr_03"
## [367] "r1118_otr_04" "r1118_otr_05" "control1119"
## [370] "r1119_1" "r1119_2" "r1119_3"
## [373] "r1119_4" "r1119_5" "r1119_6"
## [376] "r1119_7" "r1119_8" "r1119_9"
## [379] "r1119_10" "r1119_11" "r1119_11_otr"
## [382] "control1120" "r1120_1" "r1120_2"
## [385] "r1120_3" "r1120_4" "r1120_5"
## [388] "edicion.y" "KEY_PERSONA.y" "lote.y"
## [391] "tipo.y" "folio.y" "viv.y"
## [394] "r101.y" "fac00.y" "area.y"
## [397] "region.y" "correlativo.y" "municauto.y"
## [400] "estratoarea.y" "codigomunic.y" "autorrepresentado.y"
## [403] "znorte.y" "r004.y" "r005.y"
## [406] "r006.y" "r015.y" "pobreza.y"
## [409] "r06a" "r06b" "r06c"
## [412] "r06otr" "r103" "r103otr"
## [415] "r104" "r105m" "r105a"
## [418] "r106" "r107" "r108a"
## [421] "r108b" "r201a" "r202a"
## [424] "r202b" "r202botr" "r203"
## [427] "r204" "r204otr" "r204g"
## [430] "r205" "r206a" "r206b"
## [433] "r207" "r207otr" "r208"
## [436] "r208otr" "r209" "r210a"
## [439] "r210b" "r210c" "r211a"
## [442] "r211b" "r211c" "r211d"
## [445] "r211e" "r211f" "r211g"
## [448] "r211h" "r212" "r213"
## [451] "r214" "r215a" "r215otr"
## [454] "r215b" "r216a" "r216b"
## [457] "r217" "r217otro" "r218"
## [460] "r218otr" "r219" "r219otr"
## [463] "r220a1" "r220a2" "r220b1"
## [466] "r220b2" "r220c1" "r220c2"
## [469] "r220d1" "r220d2" "r220e1"
## [472] "r220e2" "r220f1" "r220f2"
## [475] "r221a1" "r221a2" "r221b1"
## [478] "r221b2" "r221c1" "r221c2"
## [481] "r221d1" "r221d2" "gasto_mat_iniciacion"
## [484] "aproba1" "r402" "r403"
## [487] "r404" "r405" "r405b"
## [490] "r406" "r4061" "r4062"
## [493] "r406a" "r406b" "r407"
## [496] "r408" "r408otr" "r409"
## [499] "r409otr" "r409a" "r410"
## [502] "r411a" "r411b" "r411c"
## [505] "r411d" "r411e" "r411f"
## [508] "r412a" "r412b" "r412c"
## [511] "r412d" "r412e" "r412f"
## [514] "h411a" "h412a" "d411b"
## [517] "d412b" "r413" "r413otr"
## [520] "r413a" "r413a_otr" "r414"
## [523] "ciuo414" "r416" "ciiu416"
## [526] "r414indicador" "r417a01" "r417a02"
## [529] "r417a03" "r417a04" "r417a05"
## [532] "r417a06" "r417a07" "r417a08"
## [535] "r417a09" "r417a10" "r417a11"
## [538] "r417a12" "r417a13" "r417a14"
## [541] "r417a15" "r417a16" "r417a14otr"
## [544] "r417a" "r418" "r418tr"
## [547] "r418a" "r418a_otr" "r419"
## [550] "r419a" "r420" "r420_otr"
## [553] "r421" "r422a" "r422b"
## [556] "r422c" "r422d" "r422e"
## [559] "r422f" "r422g" "r423"
## [562] "r424" "r424a" "r42501a"
## [565] "r42501b" "r42502a" "r42502b"
## [568] "r42503a" "r42503b" "r42504a"
## [571] "r42504b" "r42505a" "r42505b"
## [574] "r42506a" "r42506b" "r42507a"
## [577] "r42507b" "r42508a" "r42508b"
## [580] "r42509a" "r42509b" "r42510a"
## [583] "r42510b" "r42511a" "r42511b"
## [586] "r42512a" "r42512b" "r42512ot"
## [589] "r425a" "r425b" "r426"
## [592] "r426a" "r426b1" "r426b2"
## [595] "r427" "r428" "r429"
## [598] "r430" "r431" "r431a"
## [601] "r431otr" "r432" "r433"
## [604] "r434" "r43501a" "r43501b"
## [607] "r43502a" "r43502b" "r43503a"
## [610] "r43503b" "r43504a" "r43504b"
## [613] "r43505a" "r43505b" "r43506a"
## [616] "r43506b" "r43507a" "r43507b"
## [619] "r43508a" "r43508b" "r43509a"
## [622] "r43509b" "r43510a" "r43510b"
## [625] "r43511a" "r43511b" "r43512a"
## [628] "r43512b" "r43512ot" "ciuo436"
## [631] "ciiu438" "r436" "r438"
## [634] "r439" "r440" "r440tr"
## [637] "r441" "r442" "r443"
## [640] "r443otr" "r44401a" "r44401b"
## [643] "r44402a" "r44402b" "r44403a"
## [646] "r44403b" "r44404a" "r44404b"
## [649] "r44405a" "r44405b" "r44406a"
## [652] "r44406b" "r44407a" "r44407b"
## [655] "r44408a" "r44408b" "r44409a"
## [658] "r44409b" "r44410a" "r44410b"
## [661] "r44411a" "r44411b" "r44411ot"
## [664] "r44501" "r44502" "r44503"
## [667] "r44504" "r44505" "r44506"
## [670] "r44507" "r44508" "r44509"
## [673] "r44510" "r44511" "r44512"
## [676] "r44512ot" "r445a" "r445b1"
## [679] "r445b2" "r445b3" "r445b4"
## [682] "r445b5" "r445b6" "r445b6otr"
## [685] "r445c" "r445d" "r445e"
## [688] "r445fh1" "r445fh2" "r445fh3"
## [691] "r445fh4" "r445fh5" "r445fm1"
## [694] "r445fm2" "r445fm3" "r445fm4"
## [697] "r445fm5" "r44601" "r44602"
## [700] "r44603" "r44604" "r44605"
## [703] "r44605ot" "r44701" "r44702"
## [706] "r44703" "r44704" "r44705"
## [709] "r44801" "r44802" "r44803"
## [712] "r44804" "r44805" "r44901"
## [715] "r44902" "r44903" "r44904"
## [718] "r45001" "r45002" "r45003"
## [721] "r45004" "r45101" "r45102"
## [724] "r45103" "r45104" "r452a"
## [727] "r452b" "r453" "actse"
## [730] "actpr" "actpr2018" "segm"
## [733] "imeds" "imei" "money"
## [736] "imes" "imnl" "oia"
## [739] "oimed" "ingre" "r502"
## [742] "r503a" "r503a1" "r503b"
## [745] "r503aotr" "r5031" "r5032"
## [748] "r5033" "r5033otr" "r504"
## [751] "r5051" "r5052" "r5053"
## [754] "r5054" "r5055" "r5056"
## [757] "r5057" "r5057a" "r5058"
## [760] "r50508ot" "r506" "r506b"
## [763] "r507" "r508" "r509"
## [766] "r509otr" "r510" "r511"
## [769] "r512" "r513a" "r513b"
## [772] "r513c" "r513d" "r514"
## [775] "r515a" "r515b" "ingneto"
## [778] "r601" "r601otr" "r602"
## [781] "r602otr" "r603" "r604"
## [784] "r604otr" "r6051a" "r6052a"
## [787] "r6053a" "r6053a_otr" "r6051b"
## [790] "r6052b" "r6053b" "r6053b_otr"
## [793] "r6051c" "r6052c" "r6053c"
## [796] "r6053c_otr" "r6051d" "r6052d"
## [799] "r6053d" "r6053d_otr" "r606"
## [802] "r607" "r607otr" "r608"
## [805] "r6091a" "r6092a" "r6093a"
## [808] "r6094aotr" "r6093b" "r6091b"
## [811] "r6092b" "r6094botr" "r6091c"
## [814] "r6092c" "r6093c" "r6094cotr"
## [817] "r6101" "r6102" "r6103"
## [820] "r610otr" "r611" "r611otr"
## [823] "r612" "r612otr" "r613"
## [826] "r613otr" "r1002a" "r1002b"
## [829] "r1003" "r1004" "r1004otr"
## [832] "r1005" "r1006a" "r1006b"
## [835] "r1007"dim(merge_data)## [1] 75045 835¿Qué observas?
El orden de las variables corresponde al orden que pusimos las bases en las opciones.
También vemos que las variables que se repetían en ambas bases se repiten en la nueva base, seguida de un un punto y una “x”, para lo que proviene de la primera base y con una “y”, lo que proviene de la segunda. R dejará las variables intactas y son coincidentes, en nuestro caso, porque las variables son iguales. R hace esto para precaver que por error tengamos alguna variable con un nombre igual y no sea la misma
Revisemos que las variables "repetidas son iguales
table(merge_data$region.x, merge_data$region.y)##
## 1 2 3 4 5
## 1 17578 0 0 0 0
## 2 0 16677 0 0 0
## 3 0 0 12742 0 0
## 4 0 0 0 17733 0
## 5 0 0 0 0 10315Si nos molesta mucho esta repetición de comandos, pues colocar un argumento señalando cual de las dos variables es la “real”, y eliminarlas de la base. Haremos un vector de nombres de variables que tienen .y para luego usar este vector para “deseleccionarlas”
merge_data<-select(merge_data,-ends_with(".y"))Merge con id compuesto
La EHPM en ediciones más recientes tiene un id (o “key”) ya establecido. Si trabajas co una versión más antigua no la tendra.
Hogares {hogares} es “lote”, “tipo”, “folio”, “viv” Persons {individuos} es “lote”, “tipo”, “folio”, “viv”, “r101”
Esto significa que tenemos un id compuesto. No es una sola variable. Para esto modificamos ligeramente cómo ponemos el “by”, pero siempre eligiendo el id de la base de mayor nivel. (Tené cuidado con los paréntesis)
merge_data2<- merge(hogares, personas, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"))
dim(merge_data2)## [1] 75045 832merge_data2<-select(merge_data2,-ends_with(".y"))
dim(merge_data2)## [1] 75045 814Revisemos la base
str(merge_data2)## 'data.frame': 75045 obs. of 814 variables:
## $ lote : num 10004 10004 10004 10004 10004 ...
## $ tipo : 'haven_labelled' num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Tipo"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 0 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Hogar principal" "Doble hogar" "Doble hogar" "Doble hogar"
## $ folio : num 114 114 114 114 114 117 117 117 117 123 ...
## $ viv : 'haven_labelled' num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Vivienda"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 0 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Vivienda en muestra" "Vivienda extra"
## $ edicion.x : num 2018 2018 2018 2018 2018 ...
## $ KEY_PERSONA.x : num 19614701 19614701 19614701 19614701 19614701 ...
## $ KEY_HOGAR.x : num 196147 196147 196147 196147 196147 ...
## $ r101.x : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ fac00.x : num 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
## $ area.x : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Área geográfica"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 0 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Rural" "Urbano"
## $ region.x : 'haven_labelled' num 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Región geográfica"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Occidental" "Central I" "Central II" "Oriental" ...
## $ correlativo.x : num 10004 10004 10004 10004 10004 ...
## $ municauto.x : num 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 ...
## $ estratoarea.x : 'haven_labelled' num 11501 11501 11501 11501 11501 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Estratos"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1010 1011 1030 1031 1070 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Ahuachapán rural" "Ahuachapán urbano" "Atiquizaya rural" "Atiquizaya urbano" ...
## $ codigomunic.x : 'haven_labelled' num 1111 1111 1111 1111 1111 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Códigos municipales"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Ahuachapán" "Apaneca" "Atiquizaya" "Concepción de Ataco" ...
## $ autorrepresentado.x : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ znorte.x : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ r004.x : 'haven_labelled' num 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Código de departamento"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Ahuachapán" "Santa Ana" "Sonsonate" "Chalatenango" ...
## $ r005.x : num 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 ...
## $ r006.x : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ r015.x : 'haven_labelled' num 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Mes de levantamiento"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Enero" "Febrero" "Marzo" "Abril" ...
## $ r017 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Resultado final de la entrevista"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Completa" "Ausente temporal" "Rehúso" "Otros tipo A" ...
## $ r018 : num 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
## $ r019 : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Entrevista con boleta anexa"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Con boleta anexa" "Sin boleta anexa"
## $ r020 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Confiabilidad de la información"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Información confiable" "Informacion poco confiable" "Información no confiable"
## $ r021a : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 7 ...
## $ r021b : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 6 ...
## $ r022 : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 6 ...
## $ r023 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ r024 : num 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 ...
## $ r027 : num 3 3 3 3 3 2 2 2 2 0 ...
## $ r033 : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 6 ...
## $ r034 : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 6 ...
## $ r035 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ r035a : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
## $ r036 : num 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 ...
## $ r038 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Boleta con sección de subsidios"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 0 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Boleta sin sección de subsidios" "Boleta con sección de subsidios"
## $ r039 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Hogar con sección de pobreza multidimensional"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 8 9
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Hogar con sección de pobreza multidimensional" "Sin sección de pobreza multidimensional por ser una zona de riesgo" "Sin sección de pobreza multidimensional por rechazo del informante"
## $ r042 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Boleta con sección de subsidios"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 0 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Boleta sin sección de subsidios" "Boleta con sección de subsidios"
## $ r04a : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
## $ gasper : num 103 103 103 103 103 ...
## $ gastohog : num 516 516 516 516 516 ...
## $ ghali : num 50 50 50 50 50 ...
## $ ghu12 : num 74.6 74.6 74.6 74.6 74.6 ...
## $ gmed : num 333 333 333 333 333 67 67 67 67 19.4 ...
## $ gmem : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ gmsa : num 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 ...
## $ gmvi : num 57.8 57.8 57.8 57.8 57.8 ...
## $ gtmh : num 125 125 125 125 125 ...
## $ ingfa : num 347 347 347 347 347 ...
## $ ingpe : num 69.5 69.5 69.5 69.5 69.5 ...
## $ miemh : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 7 ...
## $ miemh_exdomestico : num 5 5 5 5 5 4 4 4 4 7 ...
## $ pobreza.x : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Condición de pobreza del hogar"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Pobreza extrema" "Pobreza relativa" "No pobre"
## $ totayuda : num 60 60 60 60 60 200 200 200 200 0 ...
## $ r01a : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Tiene el hogar algún miembro en el extranjero"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r01b : num NA NA NA NA NA 1 1 1 1 NA ...
## $ r01c : num NA NA NA NA NA 1 1 1 1 NA ...
## $ r01d : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r01e : num NA NA NA NA NA 8 8 8 8 NA ...
## $ r01f_a : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA 840 840 840 840 NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "País de residencia de los miembros en el extranjero"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 36 124 484 724 840 999
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Australia" "Canadá" "México" "España" ...
## $ r01f_b : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "País de residencia de los miembros en el extranjero"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 36 124 484 724 840 999
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Australia" "Canadá" "México" "España" ...
## $ r01f_c : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "País de residencia de los miembros en el extranjero"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 36 124 484 724 840 999
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Australia" "Canadá" "México" "España" ...
## $ r01f_d : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "País de residencia de los miembros en el extranjero"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 36 124 484 724 840 999
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Australia" "Canadá" "México" "España" ...
## $ r01otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r02a : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Tiene el hogar pupilos"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r02b : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r02c : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r02d : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r03 : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Realizó el hogar viajes turísticos"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r0401 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r0402 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r0501 : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Gasto en viajes con pernoctación"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Si" "No" "No sabe"
## $ r0502 : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Gasto en viajes de un día"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Si" "No" "No sabe"
## $ r06 : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Hay menores de edad cuyos padres no viven en el hogar"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r301 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Tipo de vivienda"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Casa privada o independiente" "Apartamento" "Condominio" "Pieza en una casa" ...
## $ r301otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r301b : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r301c : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Vivienda en buen estado"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r302 : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Material predominante en el techo"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Losa de concreto" "Teja de barro o cemento" "Lámina de asbesto o fibra de cemento" "Lámina metálica" ...
## $ r302otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r302b : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Techo en buen estado"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r303 : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 3 3 3 3 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Material predominante en las paredes"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Concreto o mixto" "Bahareque" "Adobe" "Madera" ...
## $ r303otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r303b : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Paredes en buen estado"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r304 : 'haven_labelled' num 2 2 2 2 2 5 5 5 5 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Material predominante en el piso"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Ladrillo cerámico" "Ladrillo de cemento" "Ladrillo de barro" "Cemento" ...
## $ r304otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r305 : num 4 4 4 4 4 2 2 2 2 3 ...
## $ r306 : num 3 3 3 3 3 1 1 1 1 2 ...
## $ r307 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ r308 : 'haven_labelled' num 3 3 3 3 3 3 3 3 3 8 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Forma de tenencia de la vivienda"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Inquilino(a)" "Propietario(a) de la vivienda pero la está pagando a plazos" "Propietario(a)" "Propietario(a) de la vivienda en terreno público" ...
## $ r308otr : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r308b : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 NA ...
## $ r308c : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r309 : 'haven_labelled' num NA NA NA NA NA NA NA NA NA 2 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Paga con algún bien o servicio el uso de la vivienda"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No"
## $ r310 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ r310a : num 200 200 200 200 200 50 50 50 50 40 ...
## $ r310b : 'haven_labelled' num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA ...
## ..- attr(*, "label")= chr "Está el terreno inscrito en el CNR a nombre de algún miembro del hogar"
## ..- attr(*, "labels")= Named num 1 2 3 4
## .. ..- attr(*, "names")= chr "Sí" "No" "Está en trámite" "No sabe"
## $ r310_01 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA ...
## [list output truncated]tail(merge_data2)## lote tipo folio viv edicion.x KEY_PERSONA.x KEY_HOGAR.x r101.x
## 75040 9998 0 98 0 2018 18872901 188729 1
## 75041 9998 0 98 0 2018 18872901 188729 1
## 75042 9998 0 98 0 2018 18872901 188729 1
## 75043 9998 0 99 0 2018 18873001 188730 1
## 75044 9998 0 99 0 2018 18873001 188730 1
## 75045 9998 0 99 0 2018 18873001 188730 1
## fac00.x area.x region.x correlativo.x municauto.x estratoarea.x
## 75040 181 0 4 9998 50 11500
## 75041 181 0 4 9998 50 11500
## 75042 181 0 4 9998 50 11500
## 75043 181 0 4 9998 50 11500
## 75044 181 0 4 9998 50 11500
## 75045 181 0 4 9998 50 11500
## codigomunic.x autorrepresentado.x znorte.x r004.x r005.x r006.x
## 75040 1110 0 0 11 10 7
## 75041 1110 0 0 11 10 7
## 75042 1110 0 0 11 10 7
## 75043 1110 0 0 11 10 7
## 75044 1110 0 0 11 10 7
## 75045 1110 0 0 11 10 7
## r015.x r017 r018 r019 r020 r021a r021b r022 r023 r024 r027 r033 r034
## 75040 3 1 1 2 1 4 4 4 1 4 2 4 4
## 75041 3 1 1 2 1 4 4 4 1 4 2 4 4
## 75042 3 1 1 2 1 4 4 4 1 4 2 4 4
## 75043 3 1 1 2 1 3 3 3 1 3 2 3 3
## 75044 3 1 1 2 1 3 3 3 1 3 2 3 3
## 75045 3 1 1 2 1 3 3 3 1 3 2 3 3
## r035 r035a r036 r038 r039 r042 r04a gasper gastohog ghali ghu12 gmed
## 75040 1 0 4 1 1 1 0 35.84 143.34 65.31 29.83 33.2
## 75041 1 0 4 1 1 1 0 35.84 143.34 65.31 29.83 33.2
## 75042 1 0 4 1 1 1 0 35.84 143.34 65.31 29.83 33.2
## 75043 1 0 3 1 1 1 0 32.98 98.94 39.11 14.33 23.5
## 75044 1 0 3 1 1 1 0 32.98 98.94 39.11 14.33 23.5
## 75045 1 0 3 1 1 1 0 32.98 98.94 39.11 14.33 23.5
## gmem gmsa gmvi gtmh ingfa ingpe miemh miemh_exdomestico pobreza.x
## 75040 0 0 15 95.14 790.08 197.52 4 4 3
## 75041 0 0 15 95.14 790.08 197.52 4 4 3
## 75042 0 0 15 95.14 790.08 197.52 4 4 3
## 75043 0 0 22 53.44 245.66 81.89 3 3 3
## 75044 0 0 22 53.44 245.66 81.89 3 3 3
## 75045 0 0 22 53.44 245.66 81.89 3 3 3
## totayuda r01a r01b r01c r01d r01e r01f_a r01f_b r01f_c r01f_d r01otr
## 75040 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 0 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r02a r02b r02c r02d r03 r0401 r0402 r0501 r0502 r06 r301 r301otr
## 75040 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## 75041 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## 75042 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## 75043 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## 75044 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## 75045 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA 2 1 NA
## r301b r301c r302 r302otr r302b r303 r303otr r303b r304 r304otr r305
## 75040 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 5 NA 1
## 75041 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 5 NA 1
## 75042 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 5 NA 1
## 75043 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 4 NA 1
## 75044 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 4 NA 1
## 75045 NA 1 4 NA 1 5 NA 1 4 NA 1
## r306 r307 r308 r308otr r308b r308c r309 r310 r310a r310b r310_01
## 75040 0 0 3 NA 1 NA NA NA 35 4 NA
## 75041 0 0 3 NA 1 NA NA NA 35 4 NA
## 75042 0 0 3 NA 1 NA NA NA 35 4 NA
## 75043 0 0 8 NA NA NA 2 NA 20 NA NA
## 75044 0 0 8 NA NA NA 2 NA 20 NA NA
## 75045 0 0 8 NA NA NA 2 NA 20 NA NA
## r311 r311otr r312 r312d r312h r313 r313otr r314 r314otr r315a r316
## 75040 2 NA 4 3 3 NA NA 5 NA 2 NA
## 75041 2 NA 4 3 3 NA NA 5 NA 2 NA
## 75042 2 NA 4 3 3 NA NA 5 NA 2 NA
## 75043 1 NA 4 3 3 NA NA 2 NA 2 NA
## 75044 1 NA 4 3 3 NA NA 2 NA 2 NA
## 75045 1 NA 4 3 3 NA NA 2 NA 2 NA
## r317 r318 r318_1 r319a r319b r319c r319otr r320 r320otr r321a1
## 75040 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## 75041 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## 75042 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## 75043 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## 75044 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## 75045 7 2 NA NA NA NA NA 5 NA 2
## r321a2 r321a3 r321a4 r321a5 r321a6 r321a7 r321a8 r321aotr r322
## 75040 2 1 2 1 2 2 1 NA 4
## 75041 2 1 2 1 2 2 1 NA 4
## 75042 2 1 2 1 2 2 1 NA 4
## 75043 2 2 2 2 2 2 2 NA 3
## 75044 2 2 2 2 2 2 2 NA 3
## 75045 2 2 2 2 2 2 2 NA 3
## r322otr r323 r323b r3241a r3241b r3242a r3242b r3243a r3243a1 r3244a
## 75040 NA 2 NA 2 NA 1 3 2 2 2
## 75041 NA 2 NA 2 NA 1 3 2 2 2
## 75042 NA 2 NA 2 NA 1 3 2 2 2
## 75043 NA 2 NA 2 NA 1 2 2 2 2
## 75044 NA 2 NA 2 NA 1 2 2 2 2
## 75045 NA 2 NA 2 NA 1 2 2 2 2
## r3245a r325 r325ot r32601a r32601b r32602a r32602b r32603a r32603b
## 75040 2 6 NA 1 1 2 NA 1 1
## 75041 2 6 NA 1 1 2 NA 1 1
## 75042 2 6 NA 1 1 2 NA 1 1
## 75043 1 1 NA 2 NA 1 1 1 1
## 75044 1 1 NA 2 NA 1 1 1 1
## 75045 1 1 NA 2 NA 1 1 1 1
## r32604a r32604b r32605a r32605b r32606a r32606b r32607a r32607b
## 75040 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75041 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75042 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75043 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75044 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75045 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## r32608a r32608b r32609a r32609b r32610a r32610b r32611a r32611b
## 75040 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 75041 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 75042 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 75043 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 75044 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 75045 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## r32612a r32612b r32613a r32613b r32614a r32614b r32615a r32615b
## 75040 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75041 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75042 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75043 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75044 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## 75045 2 NA 1 1 2 NA 2 NA
## r32616a r32616b r32617a r32617b r32618a r32618b r32619a r32619b r327
## 75040 2 NA 2 NA 2 NA 1 1 2
## 75041 2 NA 2 NA 2 NA 1 1 2
## 75042 2 NA 2 NA 2 NA 1 1 2
## 75043 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 75044 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 75045 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## r3281 r3282 r3283 r3284 r3285 r3286 r3287 r329 r330 r33101a r33101b
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA 2 2 5 NA
## r33101a1 r33101b1 r33101a2 r33101b2 r33102a r33102b r33103a r33103b
## 75040 5 NA 1 4.5 1 2.5 5 NA
## 75041 5 NA 1 4.5 1 2.5 5 NA
## 75042 5 NA 1 4.5 1 2.5 5 NA
## 75043 5 NA 1 4.0 1 13.0 5 NA
## 75044 5 NA 1 4.0 1 13.0 5 NA
## 75045 5 NA 1 4.0 1 13.0 5 NA
## r33104a r33104b r33105a r33105b r33106a r33106b r33107a r33107b
## 75040 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75041 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75042 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75043 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75044 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75045 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## r33108a r33108b r33109a r33109b r33110a r33110b r33111a r33111b
## 75040 5 NA 5 NA 1 8 5 NA
## 75041 5 NA 5 NA 1 8 5 NA
## 75042 5 NA 5 NA 1 8 5 NA
## 75043 5 NA 5 NA 1 5 6 NA
## 75044 5 NA 5 NA 1 5 6 NA
## 75045 5 NA 5 NA 1 5 6 NA
## r33112a r33112b r33113a r33113b r33114a r33114b r33115a r33115b
## 75040 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75041 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75042 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75043 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75044 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## 75045 5 NA 5 NA 5 NA 5 NA
## r33116a r33116b r33117a r33117b r33118a r33118b r33118otr r331total
## 75040 5 NA 5 NA 5 NA NA 15
## 75041 5 NA 5 NA 5 NA NA 15
## 75042 5 NA 5 NA 5 NA NA 15
## 75043 5 NA 5 NA 5 NA NA 22
## 75044 5 NA 5 NA 5 NA NA 22
## 75045 5 NA 5 NA 5 NA NA 22
## r701 r702a r703 r7041a r7043a r7043aotr r7041b r7042b r7042botr
## 75040 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## 75041 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## 75042 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## 75043 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## 75044 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## 75045 1 2 5 NA NA NA NA NA NA
## r70501a r70501b r70502a r70502b r70503a r70503b r70504a r70504b
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r70505a r70505b r70506a r70506b r70507a r70507b r70508a r70508b
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r70509a r70509b r70510a r70510b r70511a r70511b r70512a r70512b
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r70513a r70513b r70514a r70514b r70515a r70515b r70516a r70516b
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r70516ot r706 r706e irefa irefa1 irefb irefb1 ires r901 r902 r902otr
## 75040 NA NA NA 0 0 0 0 0 1 4 NA
## 75041 NA NA NA 0 0 0 0 0 1 4 NA
## 75042 NA NA NA 0 0 0 0 0 1 4 NA
## 75043 NA NA NA 0 0 0 0 0 2 NA NA
## 75044 NA NA NA 0 0 0 0 0 2 NA NA
## 75045 NA NA NA 0 0 0 0 0 2 NA NA
## r903 r904 r905 r906 r907a r907b r908a r908b r909 r910 r910otr r911
## 75040 200 1 200 3 1 6 1.5 15 1 1 NA 70
## 75041 200 1 200 3 1 6 1.5 15 1 1 NA 70
## 75042 200 1 200 3 1 6 1.5 15 1 1 NA 70
## 75043 NA 1 60 3 1 6 1.0 10 2 NA NA NA
## 75044 NA 1 60 3 1 6 1.0 10 2 NA NA NA
## 75045 NA 1 60 3 1 6 1.0 10 2 NA NA NA
## r912 r913 r914 r915 r915otr r916 r917 r918 r918otr r919 r920 r921
## 75040 4 NA 2 NA NA NA 1 4 NA 30 2 NA
## 75041 4 NA 2 NA NA NA 1 4 NA 30 2 NA
## 75042 4 NA 2 NA NA NA 1 4 NA 30 2 NA
## 75043 4 NA 2 NA NA NA 2 NA NA NA 2 NA
## 75044 4 NA 2 NA NA NA 2 NA NA NA 2 NA
## 75045 4 NA 2 NA NA NA 2 NA NA NA 2 NA
## r921otr r922 r923 r924 r924otros r925 r9260101 r9260102 r9260103
## 75040 NA NA 2 NA NA 2 1 2 2
## 75041 NA NA 2 NA NA 2 1 2 2
## 75042 NA NA 2 NA NA 2 1 2 2
## 75043 NA NA 1 4 NA 2 NA NA NA
## 75044 NA NA 1 4 NA 2 NA NA NA
## 75045 NA NA 1 4 NA 2 NA NA NA
## r9260104 r9260105 r9260106 r9260107 r9260107_otros r927 r927a r927b
## 75040 1 1 2 2 NA 2 NA NA
## 75041 1 1 2 2 NA 2 NA NA
## 75042 1 1 2 2 NA 2 NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA 2 NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA 2 NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA 2 NA NA
## r9280101 r9280102 r9280103 r9280104 r9280105 r9280105_otr r1101
## 75040 3 3 3 3 3 NA 2
## 75041 3 3 3 3 3 NA 2
## 75042 3 3 3 3 3 NA 2
## 75043 3 3 3 3 3 NA 2
## 75044 3 3 3 3 3 NA 2
## 75045 3 3 3 3 3 NA 2
## r1102 r1103 r1104 r1105 r1106 r1107 r1108 r1109 r1110 r1111 r1112
## 75040 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75041 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75042 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75043 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75044 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75045 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## r1113 r1114 r1115 control1116 r1116_01 r1116_02 r1116_03 r1116_04
## 75040 2 2 2 1 1 2 2 1
## 75041 2 2 2 1 1 2 2 1
## 75042 2 2 2 1 1 2 2 1
## 75043 2 2 2 1 1 2 2 1
## 75044 2 2 2 1 1 2 2 1
## 75045 2 2 2 1 1 2 2 1
## r1116_05 r1116_05otr r1117_01 r1117_02 r1117_03 r1117_04 r1117_05
## 75040 2 NA 1 NA NA 1 NA
## 75041 2 NA 1 NA NA 1 NA
## 75042 2 NA 1 NA NA 1 NA
## 75043 2 NA 1 NA NA 1 NA
## 75044 2 NA 1 NA NA 1 NA
## 75045 2 NA 1 NA NA 1 NA
## r1118_01 r1118_02 r1118_03 r1118_04 r1118_05 r1118_otr_01
## 75040 NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA
## r1118_otr_02 r1118_otr_03 r1118_otr_04 r1118_otr_05 control1119
## 75040 NA NA NA NA 1
## 75041 NA NA NA NA 1
## 75042 NA NA NA NA 1
## 75043 NA NA NA NA 1
## 75044 NA NA NA NA 1
## 75045 NA NA NA NA 1
## r1119_1 r1119_2 r1119_3 r1119_4 r1119_5 r1119_6 r1119_7 r1119_8
## 75040 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75041 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75042 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75043 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75044 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75045 2 2 2 2 2 2 2 2
## r1119_9 r1119_10 r1119_11 r1119_11_otr control1120 r1120_1 r1120_2
## 75040 2 2 2 NA 1 1 1
## 75041 2 2 2 NA 1 1 1
## 75042 2 2 2 NA 1 1 1
## 75043 2 2 2 NA 1 1 1
## 75044 2 2 2 NA 1 1 1
## 75045 2 2 2 NA 1 1 1
## r1120_3 r1120_4 r1120_5 r06a r06b r06c r06otr r103 r103otr r104
## 75040 1 1 1 NA NA NA NA 3 NA 1
## 75041 1 1 1 NA NA NA NA 2 NA 2
## 75042 1 1 1 NA NA NA NA 1 NA 1
## 75043 1 1 1 NA NA NA NA 3 NA 2
## 75044 1 1 1 NA NA NA NA 2 NA 2
## 75045 1 1 1 NA NA NA NA 1 NA 1
## r105m r105a r106 r107 r108a r108b r201a r202a r202b r202botr r203
## 75040 6 1997 20 6 NA NA NA 1 1 NA 2
## 75041 11 1981 36 1 NA NA NA 2 NA NA 2
## 75042 7 1943 74 1 NA NA NA 1 1 NA 2
## 75043 12 2010 7 NA 1 2 NA 1 1 NA 1
## 75044 7 1981 36 1 NA NA NA 1 1 NA 2
## 75045 2 1986 32 1 NA NA NA 1 1 NA 2
## r204 r204otr r204g r205 r206a r206b r207 r207otr r208 r208otr r209
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 2 NA 1 2 2 NA NA NA NA NA 1
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r210a r210b r210c r211a r211b r211c r211d r211e r211f r211g r211h
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r212 r213 r214 r215a r215otr r215b r216a r216b r217 r217otro r218
## 75040 2 1 1 2 NA 5 2 NA 1 NA NA
## 75041 2 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 2 1 1 2 NA 6 2 NA 1 NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 2 1 1 2 NA 9 2 NA 1 NA NA
## 75045 2 1 1 2 NA 3 2 NA 1 NA NA
## r218otr r219 r219otr r220a1 r220a2 r220b1 r220b2 r220c1 r220c2
## 75040 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA 12 NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA 7 NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA 1 NA 1 NA 0 15
## 75044 NA 10 NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA 1 NA NA NA NA NA NA NA
## r220d1 r220d2 r220e1 r220e2 r220f1 r220f2 r221a1 r221a2 r221b1
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 1 NA 1 NA 1 NA 1 NA 1
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r221b2 r221c1 r221c2 r221d1 r221d2 gasto_mat_iniciacion aproba1 r402
## 75040 NA NA NA NA NA 0 5 1
## 75041 NA NA NA NA NA 0 0 1
## 75042 NA NA NA NA NA 0 6 1
## 75043 NA 0 20 0 2 0 0 1
## 75044 NA NA NA NA NA 0 9 1
## 75045 NA NA NA NA NA 0 3 1
## r403 r404 r405 r405b r406 r4061 r4062 r406a r406b r407 r408 r408otr
## 75040 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 2 10 2 2 NA NA NA NA NA 2 NA NA
## 75044 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 2 10 2 2 NA NA NA NA NA 2 NA NA
## r409 r409otr r409a r410 r411a r411b r411c r411d r411e r411f r412a
## 75040 NA NA NA NA 40 5 1 4 1 1 NA
## 75041 NA NA NA NA 40 5 1 16 2 1 NA
## 75042 NA NA NA NA 40 5 1 16 2 1 NA
## 75043 8 NA NA 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA 50 5 1 NA NA NA NA
## 75045 7 NA 1 1 NA NA NA NA NA NA NA
## r412b r412c r412d r412e r412f h411a h412a d411b d412b r413 r413otr
## 75040 NA NA NA NA NA 44 0 6 0 NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA 56 0 7 0 NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA 56 0 7 0 NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA 50 0 5 0 NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r413a r413a_otr r414 ciuo414 r416 ciiu416 r414indicador r417a01
## 75040 1 NA 9313 10 4100 6 NA 1
## 75041 2 NA 9111 10 9700 13 NA 2
## 75042 1 NA 3132 9 3600 5 NA 1
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 1 NA 9111 10 9700 13 NA 2
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r417a02 r417a03 r417a04 r417a05 r417a06 r417a07 r417a08 r417a09
## 75040 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75041 2 2 2 1 2 2 2 2
## 75042 2 2 2 1 2 2 2 2
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 2 2 2 2 2 2 2 2
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r417a10 r417a11 r417a12 r417a13 r417a14 r417a15 r417a16 r417a14otr
## 75040 2 1 2 2 2 2 2 NA
## 75041 2 1 2 2 2 2 2 NA
## 75042 2 1 2 2 2 2 2 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 2 2 2 2 2 2 2 NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r417a r418 r418tr r418a r418a_otr r419 r419a r420 r420_otr r421
## 75040 2 7 NA 1 NA 7 NA 1 NA 3
## 75041 2 9 NA 2 NA 7 NA NA NA NA
## 75042 2 6 NA NA NA 7 NA 1 NA 8
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA 9 NA 1 NA 7 NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r422a r422b r422c r422d r422e r422f r422g r423 r424 r424a r42501a
## 75040 3 3 3 3 3 3 3 2 48 2 0
## 75041 3 3 3 3 3 3 3 4 250 2 0
## 75042 3 3 3 3 3 3 3 3 105 2 0
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 3 3 3 3 3 3 3 1 8 2 0
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r42501b r42502a r42502b r42503a r42503b r42504a r42504b r42505a
## 75040 NA 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75041 NA 0 NA 0 NA 0 NA 40
## 75042 NA 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA 0 NA 0 NA 0 NA 50
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r42505b r42506a r42506b r42507a r42507b r42508a r42508b r42509a
## 75040 NA 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75041 12 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75042 NA 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 12 0 NA 0 NA 0 NA 0
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r42509b r42510a r42510b r42511a r42511b r42512a r42512b r42512ot
## 75040 NA 0 NA 0 NA 0 NA NA
## 75041 NA 0 NA 0 NA 0 NA NA
## 75042 NA 0 NA 0 NA 0 NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA 0 NA 0 NA 0 NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r425a r425b r426 r426a r426b1 r426b2 r427 r428 r429 r430 r431 r431a
## 75040 2 2 NA 3 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA 3 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 75042 2 2 NA 3 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA 3 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r431otr r432 r433 r434 r43501a r43501b r43502a r43502b r43503a
## 75040 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r43503b r43504a r43504b r43505a r43505b r43506a r43506b r43507a
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r43507b r43508a r43508b r43509a r43509b r43510a r43510b r43511a
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA
## r43511b r43512a r43512b r43512ot ciuo436 ciiu438 r436 r438 r439 r440
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA 7 1 6111 111 0 3
## r440tr r441 r442 r443 r443otr r44401a r44401b r44402a r44402b
## 75040 NA NA NA NA NA 0 NA 0 NA
## 75041 NA NA NA NA NA 0 NA 0 NA
## 75042 NA NA NA NA NA 0 NA 0 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA 0 NA 0 NA
## 75045 NA NA NA 2 NA 0 NA 0 NA
## r44403a r44403b r44404a r44404b r44405a r44405b r44406a r44406b
## 75040 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75041 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75042 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75045 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## r44407a r44407b r44408a r44408b r44409a r44409b r44410a r44410b
## 75040 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75041 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75042 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## 75045 0 NA 0 NA 0 NA 0 NA
## r44411a r44411b r44411ot r44501 r44502 r44503 r44504 r44505 r44506
## 75040 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## 75041 0 NA NA 0 0 0 0 0 90
## 75042 0 NA NA 0 0 0 0 0 600
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## 75045 0 NA NA 0 0 0 0 0 0
## r44507 r44508 r44509 r44510 r44511 r44512 r44512ot r445a r445b1
## 75040 0 0 0 0 0 0 NA 14 2
## 75041 0 0 0 0 0 0 NA 18 2
## 75042 0 0 0 0 0 0 NA 10 2
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 0 0 0 0 0 NA 20 2
## 75045 0 0 0 0 0 0 NA 10 2
## r445b2 r445b3 r445b4 r445b5 r445b6 r445b6otr r445c r445d r445e
## 75040 2 2 2 2 2 NA 2 NA 1
## 75041 2 2 2 2 2 NA 2 NA 1
## 75042 2 2 2 2 2 NA 2 NA 1
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 2 2 2 2 2 NA 2 NA 1
## 75045 2 2 2 2 2 NA 1 5 1
## r445fh1 r445fh2 r445fh3 r445fh4 r445fh5 r445fm1 r445fm2 r445fm3
## 75040 0 0 3 0 0 0 0 0
## 75041 0 0 10 0 0 0 0 0
## 75042 0 0 4 0 0 0 0 0
## 75043 0 0 2 0 0 0 0 0
## 75044 0 0 12 0 0 0 0 0
## 75045 6 0 12 0 0 0 0 0
## r445fm4 r445fm5 r44601 r44602 r44603 r44604 r44605 r44605ot r44701
## 75040 0 0 2 2 2 2 2 NA NA
## 75041 0 0 2 2 2 2 2 NA NA
## 75042 0 0 2 2 2 2 2 NA NA
## 75043 0 0 NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 0 0 2 2 2 2 2 NA NA
## 75045 0 0 2 2 2 2 2 NA NA
## r44702 r44703 r44704 r44705 r44801 r44802 r44803 r44804 r44805
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r44901 r44902 r44903 r44904 r45001 r45002 r45003 r45004 r45101
## 75040 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 75041 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 75042 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## 75045 2 2 2 2 NA NA NA NA NA
## r45102 r45103 r45104 r452a r452b r453 actse actpr actpr2018 segm
## 75040 NA NA NA 2 NA 1 NA 10 10 NA
## 75041 NA NA NA 2 NA 4 NA 10 10 NA
## 75042 NA NA NA 2 NA 4 NA 10 10 NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA 30 30 NA
## 75044 NA NA NA 2 NA 4 NA 10 10 NA
## 75045 NA NA NA 2 NA 1 4 25 20 NA
## imeds imei money imes imnl oia oimed ingre r502 r503a r503a1
## 75040 208.00 0 208.00 0 0 0.0 0 208.00 3 2 NA
## 75041 250.00 0 250.00 0 0 7.5 40 297.50 NA NA NA
## 75042 227.50 0 227.50 0 0 50.0 0 277.50 NA NA NA
## 75043 0.00 0 0.00 0 0 0.0 0 0.00 NA NA NA
## 75044 173.33 0 173.33 0 0 0.0 50 223.33 NA NA NA
## 75045 0.00 0 0.00 0 0 0.0 0 0.00 1 6 NA
## r503b r503aotr r5031 r5032 r5033 r5033otr r504 r5051 r5052 r5053
## 75040 NA NA NA NA NA NA 1 1 NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA 3 3 NA NA
## r5054 r5055 r5056 r5057 r5057a r5058 r50508ot r506 r506b r507 r508
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA 1 0 2 NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA 1 0 1 1
## r509 r509otr r510 r511 r512 r513a r513b r513c r513d r514 r515a r515b
## 75040 NA NA 460 400 1 NA NA 4 NA 1 25 NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 9 NA 548 300 1 NA NA NA 4 1 20 NA
## ingneto r601 r601otr r602 r602otr r603 r604 r604otr r6051a r6052a
## 75040 7.08 8 NA 6 NA 7 NA NA NA NA
## 75041 0.00 8 NA 6 NA 7 NA NA NA NA
## 75042 0.00 8 NA 6 NA 7 NA NA NA NA
## 75043 0.00 8 NA 6 NA 1 2 NA 0 NA
## 75044 0.00 8 NA 6 NA 1 2 NA 0 NA
## 75045 22.33 8 NA 6 NA 1 2 NA 0 NA
## r6053a r6053a_otr r6051b r6052b r6053b r6053b_otr r6051c r6052c
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 1 NA 1 NA NA NA 1 NA
## 75044 1 NA 1 NA NA NA 1 NA
## 75045 1 NA 1 NA NA NA 1 NA
## r6053c r6053c_otr r6051d r6052d r6053d r6053d_otr r606 r607 r607otr
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA 1 NA NA NA 2 NA NA
## 75044 NA NA 1 NA NA NA 2 NA NA
## 75045 NA NA 1 NA NA NA 2 NA NA
## r608 r6091a r6092a r6093a r6094aotr r6093b r6091b r6092b r6094botr
## 75040 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75041 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75045 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## r6091c r6092c r6093c r6094cotr r6101 r6102 r6103 r610otr r611
## 75040 NA NA NA NA 8 NA NA NA 1
## 75041 NA NA NA NA 8 NA NA NA 1
## 75042 NA NA NA NA 8 NA NA NA 1
## 75043 NA NA NA NA 0 NA 1 NA NA
## 75044 NA NA NA NA 0 NA 1 NA NA
## 75045 NA NA NA NA 0 NA 1 NA NA
## r611otr r612 r612otr r613 r613otr r1002a r1002b r1003 r1004 r1004otr
## 75040 NA NA NA NA NA 1 1 1 7 NA
## 75041 NA NA NA NA NA 1 2 2 NA NA
## 75042 NA NA NA NA NA 1 2 2 NA NA
## 75043 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 75044 NA NA NA NA NA 1 1 1 7 NA
## 75045 NA NA NA NA NA 1 1 1 7 NA
## r1005 r1006a r1006b r1007
## 75040 2 1 6 1
## 75041 NA NA NA NA
## 75042 NA NA NA NA
## 75043 NA NA NA NA
## 75044 2 1 6 1
## 75045 2 1 5 1Bases de distinto tamaño
Hasta ahorita hemos hecho merge que son de unidades de distinto nivel y son incluyentes. A veces tenemos bases de datos que son de distinto tamaño y del mismo nivel. A veces las dos aportan casos y a veces aportan variables, y a veces, las dos aportan las dos cosas.
Vamos a revisar qué pasaría si quisiéramos incorporar la información de los hogares que han gastado en paquetes turísticos
gastos_turis<-gastos_b %>%
filter(DESCRIPCION=="18. 096.Paquetes turísticos" & r808==1)
dim(gastos_turis)## [1] 221 19Vamos a hacer el primer tipo de merge
merge_data3<-merge(hogares,gastos_turis, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"))
dim(merge_data3)## [1] 221 402¡La base nueva no tiene a todas las observaciones, solo la que tiene en la base más pequeña! Tenemos sólo 221 hogares.
En realidad hay cuatro formas de hacer un merge
A. Casos comunes en las dos bases
Por default, el comando tiene activado la opción “all = FALSE”, que nos deja los datos de ambas bases comunes. (tipo una intersección)
merge_data3<-merge(hogares,gastos_turis, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"), all = F)
dim(merge_data3)## [1] 221 402B. Todos los casos
Si cambiamos la opción “all = TRUE”, que nos deja los datos comunes a ambas bases. (como una unión)
merge_data3<-merge(hogares,gastos_turis, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"), all = T)
dim(merge_data3)## [1] 20840 402C. Casos de la base 1>
Si queremos quedarnos con todos los datos que hay en la primera base, x, vamos a usar a opción all.x = TRUE.
merge_data3<-merge(hogares,gastos_turis, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"), all.x = TRUE)
dim(merge_data3)## [1] 20840 402D. Casos de la base 2
Notamos que hoy sí tenemos los datos de toda la población y hay missings en las variables aportadas por la base de trabajo
Si queremos lo contrario, quedarnos con los datos aportados por la segunda base, y, vamos a usar la opción all.y=TRUE
merge_data3<-merge(hogares,gastos_turis, by=c("lote", "tipo", "folio", "viv"), all.y = TRUE)
dim(merge_data3)## [1] 221 402Esta imagen te puede ser utilidad: 
(tomada de aquí:https://www.dummies.com/programming/r/how-to-use-the-merge-function-with-data-sets-in-r/)