1 ETNIA
casen_2006 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2006_c.rds")
casen_2006 <- mutate_if(casen_2006, is.factor, as.character)
casen_2009 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2009_c.rds")
casen_2009 <- mutate_if(casen_2009, is.factor, as.character)
casen_2011 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2011_c.rds")
casen_2011 <- mutate_if(casen_2011, is.factor, as.character)
casen_2013 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2013_c.rds")
casen_2013 <- mutate_if(casen_2013, is.factor, as.character)
casen_2015 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2015_c.rds")
casen_2015 <- mutate_if(casen_2015, is.factor, as.character)
casen_2017 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2017_c.rds")
casen_2017 <- mutate_if(casen_2017, is.factor, as.character)
casen_2020 <- readRDS(file = "C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/casen_2020_e1.rds")
casen_2020 <- mutate_if(casen_2020, is.factor, as.character)Homologación de alfabetismo
alfa_variable_2006 <- function(d_2006){
d_2006$`Sabe leer?`[d_2006$`Sabe leer?` == "No sabe /Sin dato"] <- NA
d_2006 <<- d_2006}
alfa_variable_2011 <- function(d_2011){
d_2011$`Sabe leer?`[d_2011$`Sabe leer?` == "Sí, lee y escribe"] <- "Sí"
d_2011$`Sabe leer?`[d_2011$`Sabe leer?` == "No, sólo lee"] <- "No"
d_2011$`Sabe leer?`[d_2011$`Sabe leer?` == "No, ninguno"] <- "No"
d_2011$`Sabe leer?`[d_2011$`Sabe leer?` == "No, sólo escribe"] <- "No"
d_2011 <<- d_2011}
alfa_variable_2013 <- function(d_2013){
d_2013$`Sabe leer?`[d_2013$`Sabe leer?` == "Sí, lee y escribe"] <- "Sí"
d_2013$`Sabe leer?`[d_2013$`Sabe leer?` == "No, sólo lee"] <- "No"
d_2013$`Sabe leer?`[d_2013$`Sabe leer?` == "No, ninguno"] <- "No"
d_2013$`Sabe leer?`[d_2013$`Sabe leer?` == "No, sólo escribe"] <- "No"
d_2013 <<- d_2013}
alfa_variable_2015 <- function(d_2015){
d_2015$`Sabe leer?`[d_2015$`Sabe leer?` == "Sí, lee y escribe"] <- "Sí"
d_2015$`Sabe leer?`[d_2015$`Sabe leer?` == "No, sólo lee"] <- "No"
d_2015$`Sabe leer?`[d_2015$`Sabe leer?` == "No, ninguno"] <- "No"
d_2015$`Sabe leer?`[d_2015$`Sabe leer?` == "No, sólo escribe"] <- "No"
d_2015 <<- d_2015}
alfa_variable_2017 <- function(d_2017){
d_2017$`Sabe leer?`[d_2017$`Sabe leer?` == "Sí, lee y escribe"] <- "Sí"
d_2017$`Sabe leer?`[d_2017$`Sabe leer?` == "No, sólo lee"] <- "No"
d_2017$`Sabe leer?`[d_2017$`Sabe leer?` == "No, ninguno"] <- "No"
d_2017$`Sabe leer?`[d_2017$`Sabe leer?` == "No, sólo escribe"] <- "No"
d_2017 <<- d_2017}
alfa_variable_2020 <- function(d_2020){
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == "Sí, lee y escribe"] <- "Sí"
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == "No, sólo lee"] <- "No"
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == "No, ninguno"] <- "No"
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == "No, sólo escribe"] <- "No"
d_2020 <<- d_2020}Homologación de etnia
#2006
etnia_variable_2006 <- function(d_2006){
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2006$Etnia[d_2006$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2006 <<- d_2006
}
etnia_variable_2009 <- function(d_2009){
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2009$Etnia[d_2009$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2009 <<- d_2009
}
etnia_variable_2011 <- function(d_2011){
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2011$Etnia[d_2011$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2011 <<- d_2011
}
etnia_variable_2013 <- function(d_2013){
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2013$Etnia[d_2013$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2013 <<- d_2013
}
etnia_variable_2015 <- function(d_2015){
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2015$Etnia[d_2015$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2015 <<- d_2015
}
etnia_variable_2017 <- function(d_2017){
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2017$Etnia[d_2017$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2017 <<- d_2017
}
etnia_variable_2020 <- function(d_2020){
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Aimara" ] <- "Aymara"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "No pertenece a ninguno de estos pueblos indígenas" ] <- "No pertenece a ningún pueblo indígena"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Mapuche"] <- "Mapuche"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Diaguita"] <- "Diaguita"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Atacameño (Likan-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Atacameño (Likán Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Atacameño (Likán-Antai)" ] <- "Atacameño"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Yámana o Yagán" ] <- "Yagán"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Yagan" ] <- "Yagán"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Yagán (Yámana)" ] <- "Yagán"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Rapa-Nui o Pascuenses"] <- "Pascuense"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Rapa-Nui"] <- "Pascuense"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Rapa Nui (Pascuense)"] <- "Pascuense"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Collas"] <- "Coya"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Kawashkar o Alacalufes" ] <- "Alacalufe"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Kawashkar" ] <- "Alacalufe"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Kawésqar (Alacalufes)" ] <- "Alacalufe"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Kawésqar" ] <- "Alacalufe"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Kawaskar" ] <- "Alacalufe"
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "Sin dato"] <- NA
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "NS/NR" ] <- NA
d_2020$Etnia[d_2020$Etnia == "No sabe/no responde" ] <- NA
d_2020 <<- d_2020
}Homologación de migración
fn_migra <- function(){
for (i in unique(casen_2020$r2_pais_esp)) {
pais <- gsub("(^[[:space:]]+|[[:space:]]+$)", "", i)
pais <- tolower(pais)
casen_2020$r2_pais_esp[casen_2020$r2_pais_esp == i] <- str_to_title(pais)
}
casen_2011$r2p_cod[casen_2011$r2p_cod == "No contesta"] <- "NS/NR"
casen_2013$r2_p_cod[casen_2013$r2_p_cod == "No contesta"] <- "NS/NR"
casen_2015$r2espp_cod[casen_2015$r2espp_cod == "No contesta"] <- "NS/NR"
casen_2017$r2_p_cod[casen_2017$r2_p_cod == "No Bien Especificado"] <- "NS/NR"
casen_2017$r2_p_cod[casen_2017$r2_p_cod == "No Responde"] <- "NS/NR"
casen_2020$r2_pais_esp[casen_2020$r2_pais_esp == "No Bien Especificado"] <- "NS/NR"
casen_2020$r2_pais_esp[casen_2020$r2_pais_esp == ""] <- NA
}Homologación de variable
variable_2006 <- function(d_2006){
d_2006$Estudios[d_2006$Estudios== 'BASICA COMPL.' ] <- 'basica'
d_2006$Estudios[d_2006$Estudios== 'BASICA INCOM.' ] <- 'basica'
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d_2006$Estudios[d_2006$Estudios== 'Básica Completa' ] <- 'basica'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema Antiguo)' ] <- 'basica'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo)' ] <- 'basica'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Educación especial (diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Educación Especial (Diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Kinder/Pre-kinder' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Jardín infantil/Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Prekinder / Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor)' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Prekínder / Kínder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'M.HUM. INCOMPLETA' ] <- 'media'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== '' ] <- 'NA'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Profesional (carreras de 4 o más años)' ] <- 'superior'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo' ] <- 'superior'
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d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Postgrado Incompleto' ] <- 'superior'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2015$Estudios[d_2015$Estudios== 'Técnica Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo)' ] <- 'superior'
d_2015 <<- d_2015}
variable_2017 <- function(d_2017){
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'BASICA COMPL.' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'BASICA INCOM.' ] <- 'basica'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Básica Completa' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Primaria/Preparatoria (sistema antiguo)' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Educación Básica' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema Antiguo)' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo)' ] <- 'basica'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Educación especial (diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Educación Especial (Diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Kinder/Pre-kinder' ] <- 'kinder'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Jardín infantil/Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Prekinder / Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor)' ] <- 'kinder'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'M.HUM. INCOMPLETA' ] <- 'media'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'M.HUM. COMPLETA' ] <- 'media'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== '' ] <- 'NA'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnica ó Universitaria Incompleta' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnico Nivel Superior' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Postgrado' ] <- 'superior'
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d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnico Nivel Superior (carreras de 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional (carreras de 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (sistema antiguo)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Postgrado Completo' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Postgrado Incompleto' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2017$Estudios[d_2017$Estudios== 'Técnica Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo)' ] <- 'superior'
d_2017 <<- d_2017}
variable_2020 <- function(d_2020){
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'BASICA COMPL.' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'BASICA INCOM.' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Básica Incompleta' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Básica Completa' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Primaria/Preparatoria (sistema antiguo)' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Educación Básica' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema Antiguo)' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo)' ] <- 'basica'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Educación especial (diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Educación Especial (Diferencial)' ] <- 'diferencial'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Kinder/Pre-kinder' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Jardín infantil/Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Prekinder / Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor)' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Sala cuna' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Prekínder / Kínder (Transición menor y Transición Mayor)' ] <- 'kinder'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'M.HUM. INCOMPLETA' ] <- 'media'
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d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'M.HUM. COMPLETA' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Media Humanista Completa' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Media Humanista Incompleta' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Media Técnico Completa' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Media Técnico Profesional Incompleta' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Humanidades (sistema antiguo)' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Educación Media Científico-Humanista' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Educación Media Técnica Profesional' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Humanidades (Sistema Antiguo)' ] <- 'media'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== '' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'SIN EDUC. FORMAL' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'SIN DATO' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Sin Educación Formal' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Nunca asistió' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'NS/NR' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'sin dato' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'No sabe/no responde' ] <- 'NA'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'TECNICA O UNIV. COMPLETA' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'TEC. O UNIV. INCOMPLETA.' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica o Universitaria Completa' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica ó Universitaria Incompleta' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnico Nivel Superior' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Postgrado' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnico Nivel Superior (carreras de 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional (carreras de 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (sistema antiguo)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 ó más años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Postgrado Completo' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Postgrado Incompleto' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Profesional Completo (Carreras 4 o más años)' ] <- 'superior'
d_2020$Estudios[d_2020$Estudios== 'Técnica Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo)' ] <- 'superior'
d_2020 <<- d_2020}1.1 Se obtiene el universo de categorías para cada año
2006
ab <- casen_2006
unique_d_2006 <- unique(ab$E1)
unique_d_2006## [1] "Sí" NA "No"
## [4] "No sabe /Sin dato"2009
ab <- casen_2009
unique_d_2009 <- unique(ab$E1)
unique_d_2009## [1] "Sí" NA "No"2011
ab <- casen_2011
unique_d_2011 <- unique(ab$e1)
unique_d_2011## [1] "Sí, lee y escribe" NA "No, sólo lee"
## [4] "No, ninguno" "No, sólo escribe"2013
ab <- casen_2013
unique_d_2013 <- unique(ab$e1)
unique_d_2013## [1] "Sí, lee y escribe" NA "No, ninguno"
## [4] "No, sólo lee" "No, sólo escribe" "NS/NR"2015
ab <- casen_2015
unique_d_2015 <- unique(ab$e1)
unique_d_2015## [1] "Sí, lee y escribe" NA "No, ninguno"
## [4] "No, sólo lee" "No, sólo escribe"2017
ab <- casen_2017
unique_d_2017 <- unique(ab$e1)
unique_d_2017## [1] "Sí, lee y escribe" NA "No, sólo lee"
## [4] "No, ninguno" "No sabe/responde" "No, sólo escribe"2020:
ab <- casen_2020
unique_d_2020 <- unique(ab$e1)
unique_d_2020## [1] 1 02 Diccionario PADRE
Se unen todas las categorías de respuesta, se excluyen las repetidas y se les asocia un código:
unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "super"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "super"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "super"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "super"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "super"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "super"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "super"el_total <- rbind(unique_d_2006, unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)el_total_final <- unique(el_total)2.1 Diccionario
el_total_final$observation <- 1:nrow(el_total_final)
datatable(el_total_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))2.1.1 2006
ab <- casen_2006
b <- ab$COMUNA
d <- ab$T4
e <- ab$SEXO
f <- ab$E1
cross_tab = xtabs(ab$EXPC ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$EXPC ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2006"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2006 <- d
d_2006 <- mutate_if(d_2006, is.factor, as.character)
alfa_variable_2006(d_2006)
etnia_variable_2006(d_2006)
#variable_2006(d_2006)2.1.2 2009
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2009
b <- ab$COMUNA
d <- ab$T5
e <- ab$SEXO
f <- ab$E1
cross_tab = xtabs(ab$EXPC~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$EXPC ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2009"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2009 <- d
d_2009$string_z <- d_2009$z
d_2009 <- mutate_if(d_2009, is.factor, as.character)
etnia_variable_2009(d_2009)
#variable_2009(d_2009)2.1.3 2011
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2011
b <- ab$comuna
d <- ab$r6
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc_full ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc_full ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2011"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2011 <- d
d_2011 <- mutate_if(d_2011, is.factor, as.character)
alfa_variable_2011(d_2011)
etnia_variable_2011(d_2011)
#variable_2011(d_2011)2.1.4 2013
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2013
b <- ab$comuna
d <- ab$r6
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2013"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2013 <- d
d_2013 <- mutate_if(d_2013, is.factor, as.character)
alfa_variable_2013(d_2013)
etnia_variable_2013(d_2013)
#variable_2013(d_2013)2.1.5 2015
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2015
b <- ab$comuna
d <- ab$r3
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc_todas ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc_todas ~ unlist(b)+ unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2015"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2015 <- d
d_2015 <- mutate_if(d_2015, is.factor, as.character)
alfa_variable_2015(d_2015)
etnia_variable_2015(d_2015)
# variable_2015(d_2015)# datatable(d_2015, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
# options = list(dom = 'Bfrtip',
# buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
# buttons = list(
# list(extend='copy'),
# list(extend='excel',
# filename = 'tabla_ytotcor_e5a'),
# list(extend='pdf',
# filename= 'tabla_ytotcor_e5a')),
# text = 'Download')), scrollX = TRUE))2.1.6 2017
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2017
b <- ab$comuna
d <- ab$r3
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2017 <- d
d_2017 <- mutate_if(d_2017, is.factor, as.character)
# datatable(d_2017, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
# options = list(dom = 'Bfrtip',
# buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
# buttons = list(
# list(extend='copy'),
# list(extend='excel',
# filename = 'tabla_ytotcor_e5a'),
# list(extend='pdf',
# filename= 'tabla_ytotcor_e5a')),
# text = 'Download')), scrollX = TRUE))
d_2017 <- mutate_if(d_2017, is.factor, as.character)
alfa_variable_2017(d_2017)
etnia_variable_2017(d_2017)
# variable_2017(d_2017)# datatable(d_2017, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
# options = list(dom = 'Bfrtip',
# buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
# buttons = list(
# list(extend='copy'),
# list(extend='excel',
# filename = 'tabla_ytotcor_e5a'),
# list(extend='pdf',
# filename= 'tabla_ytotcor_e5a')),
# text = 'Download')), scrollX = TRUE))3 2020
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2020
b <- ab$comuna
d <- ab$r3
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,aggregate(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2020"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Etnia"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
d_2020 <- d
d_2020 <- mutate_if(d_2020, is.factor, as.character)
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == 0] <- "Sí"
d_2020$`Sabe leer?`[d_2020$`Sabe leer?` == 1] <- "No"
d_2020 <- mutate_if(d_2020, is.factor, as.character)
alfa_variable_2020(d_2020)
etnia_variable_2020(d_2020)
# variable_2020(d_2020)Unimos y desplegamos la tabla corregida:
4 Tabla final etnia homologada
union_etnia <- rbind(d_2006,d_2009, d_2011, d_2013, d_2015, d_2017)
union <-union_etnia#fn_etnia(union)
cod_com <- readRDS("C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/codigos_comunales_2006-2020.rds")
names(cod_com)[2] <- "comuna"
tab_f <- merge(x=union_etnia, y=cod_com, by="comuna")
Etnia <- c(sort(unique(tab_f$Etnia)[-6]),"No pertenece a ningún pueblo indígena",NA)
Etnia<- as.data.frame(Etnia)
Etnia$cod_etnia <- paste("00",seq(1:nrow(Etnia)), sep = "")
codigos <- Etnia$cod_etnia
rango <- seq(1:nrow(Etnia))
cadena <- paste("",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(1),4)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
codigos <- cbind(Etnia,cadena)
colnames(codigos) <- c("Etnia","cadena","cod_etnia")
tab_f <- merge(x=tab_f, y=codigos, by="Etnia")
tab_f$cod_sexo <- tab_f$Sexo
tab_f$cod_sexo[tab_f$cod_sexo == "Hombre"] <- "01"
tab_f$cod_sexo[tab_f$cod_sexo == "Mujer"] <- "02"
tab_f$cod_alfa <- tab_f$`Sabe leer?`
tab_f$cod_alfa[tab_f$cod_alfa == "Sí"] <- "01"
tab_f$cod_alfa[tab_f$cod_alfa == "No"] <- "02"
#
# tab_f$cod_variable <- tab_f$Estudios
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'diferencial' ] <- '2'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'diferencial' ] <- '2'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# tab_f$cod_variable[tab_f$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
datatable(tab_f, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla_ytotcor_e5a'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla_ytotcor_e5a')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5 MIGRA
5.0.1 2011
Generamos las tablas de contingencia tal como acostumbramos:
ab <- casen_2011
b <- ab$comuna
d <- ab$r2p_cod
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc_full ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc_full ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2011"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Origen"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2011 <- dd_2011 <- mutate_if(d_2011, is.factor, as.character)
alfa_variable_2011(d_2011)
fn_migra()
#variable_2011(d_2011)5.0.2 2013
ab <- casen_2013
b <- ab$comuna
d <- ab$r2_p_cod
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2013"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Origen"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2013 <- dd_2013 <- mutate_if(d_2013, is.factor, as.character)
alfa_variable_2013(d_2013)
fn_migra()
# variable_2013(d_2013)5.0.3 2015
ab <- casen_2015
b <- ab$comuna
d <- ab$r2espp_cod
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc_todas ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc_todas ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2015"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Origen"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2015 <- d d_2015 <- mutate_if(d_2015, is.factor, as.character)
alfa_variable_2015(d_2015)
fn_migra()
# variable_2015(d_2015)5.0.4 2017
ab <- casen_2017
b <- ab$comuna
d <- ab$r2_p_cod
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f) ,ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Origen"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2017 <- dd_2017 <- mutate_if(d_2017, is.factor, as.character)
alfa_variable_2017(d_2017)
fn_migra()
# variable_2017(d_2017)5.0.5 2020
ab <- casen_2020
b <- ab$comuna
d <- ab$r2_pais_esp
e <- ab$sexo
f <- ab$e1
cross_tab = xtabs(ab$expc ~ unlist(b) + unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),aggregate(ab$expc ~ unlist(b)+ unlist(d) + unlist(e) + unlist(f),ab,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2020"
names(d)[1] <- "comuna"
names(d)[2] <- "Origen"
names(d)[3] <- "Sexo"
names(d)[4] <- "Sabe leer?"
names(d)[5] <- "Frecuencia"
names(d)[6] <- "Año"
d_2020 <- dd_2020 <- mutate_if(d_2020, is.factor, as.character)
alfa_variable_2020(d_2020)
fn_migra()
# variable_2020(d_2020)Unimos y desplegamos la tabla corregida:
6 Tabla final inmigración homologada
union_etnia <- rbind(d_2011, d_2013, d_2015, d_2017, d_2020)
union <-union_etniaunion$cod_sexo <- union$Sexo
union$cod_sexo[union$cod_sexo == "Hombre"] <- "01"
union$cod_sexo[union$cod_sexo == "Mujer"] <- "02"
union$cod_alfa <- union$`Sabe leer?`
union$cod_alfa[union$cod_alfa == "Sí"] <- "01"
union$cod_alfa[union$cod_alfa == "No"] <- "02"
# union$cod_variable <- union$Estudios
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'basica' ] <- '1'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'diferencial' ] <- '2'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'diferencial' ] <- '2'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'kinder' ] <- '3'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'media' ] <- '4'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'NA' ] <- '5'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
# union$cod_variable[union$cod_variable == 'superior' ] <- '6'
datatable(union, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla_ytotcor_e5a'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla_ytotcor_e5a')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))