1 Introducción

Este documento

2 Resultados

2.1 Gestion de datos

setwd("C:/suspensionesCOVID19")
getwd()
## [1] "C:/suspensionesCOVID19"
suspensiones='suspensiones.csv'
base<- read.csv(suspensiones)
names(base)
##  [1] "cedula"         "rucsindv"       "cipruc"         "fsolic"        
##  [5] "fdesdec"        "fhastac"        "msolic"         "dsolic"        
##  [9] "refdup"         "empresa"        "act"            "ts"            
## [13] "sexo"           "fnacim"         "ene2020"        "feb2020"       
## [17] "mar2020"        "actr"           "taFS"           "taFJ"          
## [21] "reddup"         "diastrc"        "dsuspt"         "salpromXpuesto"
## [25] "relsalSML"      "tramosalSML"    "tramosalSMLr"   "edad"          
## [29] "edadc"          "gq"             "meanedad"       "aporteperFJ_1" 
## [33] "aporteperFS_1"  "aporteperFAG_1" "aporteperFJ_2"  "aporteperFS_2" 
## [37] "aporteperFAG_2" "aporteperFJ_3"  "aporteperFS_3"  "aporteperFAG_3"
## [41] "cantpuestos"    "tamempg"        "sector"         "tramosalSMLr2"
View(base)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages ---------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.2.1     v purrr   0.3.3
## v tibble  2.1.3     v dplyr   0.8.3
## v tidyr   1.0.2     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.4.0
## -- Conflicts ------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
#para revisar la estructura de los datos
#str(base)

2.2 Análisis exploratorio de las variables

summary (base$dsolic)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1.00    9.00   15.00   15.32   20.00   30.00
summary (base$salpromXpuesto)
##     Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##    15000  2192839  2192839  2503248  2500030 72900000

2.3 Cantidad de empleos suspendids por sexo

barplot(table(base$sexo))

Los empleos más afectados fueron de los hombres

2.4 Distribución salarial de las suspensiones

hist(base$salpromXpuesto)