1 Aspectos conceptuales

alfa <- read_xlsx("union_final_pobreza_etnia.xlsx")
alfa

## # A tibble: 41,981 x 8
##    comuna Alfabetismo Pobreza       Etnia    Sexo   Frecuencia Año   código
##    <chr>  <chr>       <chr>         <chr>    <chr>  <chr>      <chr> <chr> 
##  1 Aisén  No          no pobre      NS/NR    Mujer  193        2006  11201 
##  2 Aisén  Sí          no pobre      Mapuche  Hombre 781        2006  11201 
##  3 Aisén  Sí          pobre extremo NS/NR    Mujer  324        2006  11201 
##  4 Aisén  No          no pobre      NS/NR    Hombre 226        2006  11201 
##  5 Aisén  Sí          no pobre      NS/NR    Mujer  7277       2006  11201 
##  6 Aisén  Sí          no pobre      Kawaskar Mujer  35         2006  11201 
##  7 Aisén  Sí          no pobre      Kawaskar Hombre 35         2006  11201 
##  8 Aisén  Sí          pobre         NS/NR    Mujer  66         2006  11201 
##  9 Aisén  Sí          no pobre      Mapuche  Mujer  958        2006  11201 
## 10 Aisén  Sí          no pobre      NS/NR    Hombre 7292       2006  11201 
## # ... with 41,971 more rows

etnia_2020 <- filter(alfa,alfa$Año == "2020")
etnia_2020

## # A tibble: 5,980 x 8
##    comuna    Alfabetismo Pobreza       Etnia    Sexo   Frecuencia Año   código
##    <chr>     <chr>       <chr>         <chr>    <chr>  <chr>      <chr> <chr> 
##  1 Algarrobo No          no pobre      Mapuche  Hombre 24         2020  05602 
##  2 Algarrobo Sí          pobre extremo NS/NR    Hombre 200        2020  05602 
##  3 Algarrobo Sí          no pobre      NS/NR    Hombre 6113       2020  05602 
##  4 Algarrobo No          pobre         NS/NR    Hombre 84         2020  05602 
##  5 Algarrobo Sí          pobre         NS/NR    Hombre 144        2020  05602 
##  6 Algarrobo No          no pobre      NS/NR    Mujer  471        2020  05602 
##  7 Algarrobo Sí          no pobre      Diaguita Hombre 30         2020  05602 
##  8 Algarrobo Sí          no pobre      Mapuche  Hombre 178        2020  05602 
##  9 Algarrobo Sí          no pobre      Mapuche  Mujer  130        2020  05602 
## 10 Algarrobo No          no pobre      NS/NR    Hombre 635        2020  05602 
## # ... with 5,970 more rows

library("dplyr")
etnia_2020$Frecuencia <- as.numeric(etnia_2020$Frecuencia)
gdp_bycontinents <- etnia_2020 %>%
    group_by(comuna,Alfabetismo)%>%
    summarize(fum_frec=sum(Frecuencia))

## `summarise()` has grouped output by 'comuna'. You can override using the `.groups` argument.

kbl(gdp_bycontinents) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")

etnia_2017 <- filter(alfa,alfa$Año == "2017")
etnia_2017

## # A tibble: 5,914 x 8
##    comuna    Alfabetismo Pobreza  Etnia   Sexo   Frecuencia Año   código
##    <chr>     <chr>       <chr>    <chr>   <chr>  <chr>      <chr> <chr> 
##  1 Algarrobo Sí          no pobre Mapuche Hombre 185        2017  05602 
##  2 Algarrobo No          no pobre NS/NR   Mujer  82         2017  05602 
##  3 Algarrobo No          no pobre NS/NR   Mujer  41         2017  05602 
##  4 Algarrobo Sí          no pobre NS/NR   Mujer  6324       2017  05602 
##  5 Algarrobo Sí          pobre    NS/NR   Mujer  164        2017  05602 
##  6 Algarrobo Sí          no pobre NS/NR   Hombre 99         2017  05602 
##  7 Algarrobo No          no pobre Mapuche Hombre 188        2017  05602 
##  8 Algarrobo Sí          no pobre NS/NR   Hombre 5599       2017  05602 
##  9 Algarrobo Sí          pobre    NS/NR   Hombre 41         2017  05602 
## 10 Algarrobo Sí          no pobre Mapuche Mujer  415        2017  05602 
## # ... with 5,904 more rows

library("dplyr")
etnia_2017$Frecuencia <- as.numeric(etnia_2017$Frecuencia)
gdp_bycontinents <- etnia_2017 %>%
    group_by(comuna,Alfabetismo)%>%
    summarize(fum_frec=sum(Frecuencia))

## `summarise()` has grouped output by 'comuna'. You can override using the `.groups` argument.

kbl(gdp_bycontinents) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
  kable_paper() %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")