En la encuesta se pregunta a los entrevistados que identifiquen si, para algunos problemas, consideran que se está gastanto mucho, lo necesario o poco en ellos, queremos analizar si esta respuesta puede explicarse con algunas otras sobre demográficos, religión e inclinación política.

Usando las variables NATMASS, AGE, SEX, SEI, REGION y POLVIEWS realice el siguiente análisis.

1. Convierta la variable NATMASS a factor cuyo nivel base sea about right.

base <- as.data.frame(read_sav("C:/Documentos/Alejandro Ciencia de Datos/Seminario de Estadística/Tareas/Semana 6 Modelo Poisson/GSS2006.sav"))
base <- base[,c("NATMASS","AGE","SEX","SEI","REGION","POLVIEWS")]

base <- na.omit(base)

# Convertimos NATMAS a factor.
base$NATMASS <- as.factor(base$NATMASS)
# Convertimos esa variable poniendo etiquetas.
base$NATMASS <- factor(base$NATMASS, labels = c("TOO LITTLE","ABOUT RIGHT","TOO MUCH"))
# Definimos que el nivel base es "about right".
base$NATMASS <- relevel(base$NATMASS, ref = "ABOUT RIGHT")

2. Recodifique la variable POLVIEWS para que sea un factor que vaya desde extremely liberal hasta extremely conservative.

base$POLVIEWS <- factor(base$POLVIEWS,
                        labels = c("EXTREMELY LIBERAL","LIBERAL","SLIGHTLY LIBERAL",
                                   "MODERATE","SLIGHTLY CONSERVATIVE","CONSERVATIVE",
                                   "EXTREMELY CONSERVATIVE"))

3. ¿Qué inclinación política es más frecuente?, diseñe un gráfico de inclinación política y gasto en transporte masivo (NATMASS) y describa detalladamente.

vis <- table(base$NATMASS,base$POLVIEWS)
vis <- prop.table(vis, margin = 1)
barplot(main = "Inclinación Política y Gasto en Transporte Masivo",
        vis, xlab = "Inclinación Política", ylab = "Proporción", 
        col = c("blue","green","red"),
        legend.text=c("About Right","Too Little", "Too Much")
        ) 

vis <- prop.table(vis, margin = 1)
barplot(main = "Inclinación Política y Gasto en Transporte Masivo",
        vis, xlab = "Inclinación Política", ylab = "Proporción", 
        col = c("blue","green","red"),
        legend.text=c("About Right","Too Little", "Too Much")
        )

### Podemos observar que hay una inclinación política por “CONSERVATIVE”, aún que la mayor población se encuentra en “MODERATE”. Por otro lado podemos ver que “Too Much” tiene una tasa muy baja en cualquier inclinación política. Y “About Right” junto con “Too Little” tienen una proporción similar.

vis
##              
##               EXTREMELY LIBERAL    LIBERAL SLIGHTLY LIBERAL   MODERATE
##   ABOUT RIGHT        0.02172097 0.09523810       0.11445280 0.41771094
##   TOO LITTLE         0.04901961 0.15864528       0.13636364 0.32976827
##   TOO MUCH           0.01709402 0.07264957       0.11538462 0.34188034
##              
##               SLIGHTLY CONSERVATIVE CONSERVATIVE EXTREMELY CONSERVATIVE
##   ABOUT RIGHT            0.15371763   0.15956558             0.03759398
##   TOO LITTLE             0.14616756   0.14705882             0.03297683
##   TOO MUCH               0.16239316   0.21367521             0.07692308