0.1 Lectura de bases de datos Casen
dataset_06 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2006_c.rds")
dataset_06 <- mutate_if(dataset_06, is.factor, as.character)
dataset_09 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2009_c.rds")
dataset_09 <- mutate_if(dataset_09, is.factor, as.character)
dataset_11 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2011_c.rds")
dataset_11 <- mutate_if(dataset_11, is.factor, as.character)
dataset_13 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2013_c.rds")
dataset_13 <- mutate_if(dataset_13, is.factor, as.character)
dataset_15 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2015_c.rds")
dataset_15 <- mutate_if(dataset_15, is.factor, as.character)
dataset_17 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2017_c.rds")
dataset_17 <- mutate_if(dataset_17, is.factor, as.character)
dataset_20 <<- readRDS("C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/casen_2020_c.rds")
dataset_20 <- mutate_if(dataset_20, is.factor, as.character)1 Entrega 2
1.1 ¿Cuántos hijos nacidos vivos ha tenido en su vida?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s7)
unique_d_2011## [1] NA 2 3 0 4 5 1 7 6 8 11 10 13 16 9 12 14 99 15 20 17 18 192013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s5)
unique_d_2013## [1] "5" NA "2" "0" "1" "3" "6"
## [8] "7" "No sabe" "4" "13" "8" "14" "9"
## [15] "10" "11" "12" "16" "15" "17" "19"
## [22] "18" "20"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s4)
unique_d_2015## [1] NA "2" "No ha tenido hijos"
## [4] "1" "4" "5"
## [7] "9" "3" "10"
## [10] "6" "7" "11"
## [13] "8" "14" "16"
## [16] "13" "No sabe" "12"
## [19] "18" "17" "15"
## [22] "19" "20"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s4)
unique_d_2017## [1] "1" "No ha tenido hijos" "3"
## [4] "5" NA "2"
## [7] "4" "9" "No sabe"
## [10] "7" "6" "12"
## [13] "8" "10" "11"
## [16] "15" "13" "14"
## [19] "16" "22" "17"
## [22] "18" "19"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$observation <- 1:nrow(el_total_final)
datatable(el_total_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))1.2 ¿Qué edad tenía cuando nació su primer hijo?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s8)
unique_d_2011## [1] NA 18 21 24 25 17 19 32 26 22 14 23 29 42 27 28 16 15 30 20 38 37 99 31 13
## [26] 35 12 45 33 36 43 41 34 39 48 40 49 44 47 50 462013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s6)
unique_d_2013## [1] "17" NA "26"
## [4] "33" "18" "39"
## [7] "25" "23" "21"
## [10] "24" "30" "36"
## [13] "22" "32" "16"
## [16] "19" "15" "20"
## [19] "28" "31" "27"
## [22] "12" "29" "No sabe / No recuerda"
## [25] "42" "34" "14"
## [28] "38" "13" "37"
## [31] "40" "10" "35"
## [34] "41" "11" "45"
## [37] "43" "46" "47"
## [40] "44" "49" "48"
## [43] "50"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s5)
unique_d_2015## [1] NA "20" "27" "23" "15" "21" "16" "17" "19"
## [10] "32" "24" "29" "35" "30" "Ns/Nr" "22" "31" "26"
## [19] "25" "18" "37" "14" "28" "40" "33" "42" "36"
## [28] "13" "34" "12" "39" "38" "44" "43" "45" "41"
## [37] "46" "49" "47" "50" "11" "48"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s5)
unique_d_2017## [1] "39" NA "23"
## [4] "26" "21" "19"
## [7] "25" "15" "20"
## [10] "27" "30" "48"
## [13] "18" "32" "33"
## [16] "31" "29" "No sabe/No recuerda"
## [19] "17" "34" "24"
## [22] "28" "22" "43"
## [25] "37" "16" "14"
## [28] "35" "36" "53"
## [31] "40" "38" "49"
## [34] "41" "45" "13"
## [37] "42" "46" "44"
## [40] "47" "50" "12"
## [43] "52" "55" "51"
## [46] "56" "62" "57"
## [49] "11" "58" "54"
## [52] "60" "61" "65"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))1.3 ¿Se encuentra en este momento embarazada o amamantando?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s9)
unique_d_2011## [1] NA "No" "Sí, amamantando" "Sí, embarazada"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s7)
unique_d_2013## [1] NA "No" "Sí, amamantando" "Sí, embarazada"
## [5] "NS/NR"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s6)
unique_d_2015## [1] NA "No" "Sí, amamantando" "Sí, embarazada"
## [5] "Sin dato"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s6)
unique_d_2017## [1] NA "No" "Sí, amamantando" "Sí, embarazada"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$observation <- 1:nrow(el_total_final)
datatable(el_total_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))1.4 ¿Recibió o retiró, gratuitamente, alimentos del consultorio u hospital?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s11)
unique_d_2011## [1] NA
## [2] "No sabe, no recuerda"
## [3] "No retiró alimentos"
## [4] "Sí, leche Purita Mamá"
## [5] "Sí, ambos alimentos"
## [6] "Sí, leche Purita Fortificada (26% MG)"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s9)
unique_d_2013## [1] NA
## [2] "Sí, leche Purita Fortificada (26% MG)"
## [3] "No retiró alimentos"
## [4] "Sí, leche Purita Mamá"
## [5] "No sabe / No recuerda"
## [6] "Sí, ambos alimentos"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s7)
unique_d_2015## [1] NA "Sí, leche Purita Mamá"
## [3] "No retiró alimentos" "Sí, leche Purita Fortificada"
## [5] "Ns/Nr" "Sí, ambos alimentos"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s7)
unique_d_2017## [1] NA "Sí, Leche Purita Mamá"
## [3] "No retiró alimento" "No sabe/No recuerda"
## [5] "Sí, Leche Purita Fortificada"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))1.5 En los últimos tres años, ¿Se ha hecho el Papanicolau?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s13)
unique_d_2011## [1] NA "No"
## [3] "No sabe, no recuerda" "Sí, durante el último año"
## [5] "Sí, hace más de 2 años hasta 3 años" "Sí, hace más de un año hasta 2 años"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s10)
unique_d_2013## [1] "Sí, durante el último año" NA
## [3] "No" "Sí, hace más de un año hasta 2 años"
## [5] "Sí, hace más de 2 años hasta 3 años" "No sabe / No recuerda"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s8)
unique_d_2015## [1] NA "No"
## [3] "Sí, durante el último año" "Sí, hace más de un año hasta 2 años"
## [5] "Ns/Nr" "Sí, hace más de 2 años hasta 3 años"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s8)
unique_d_2017## [1] "Sí, durante el último año"
## [2] NA
## [3] "No"
## [4] "Sí, hace más de un año y hasta 2 años"
## [5] "Sí, hace más de 2 años y hasta 3 años"
## [6] "No sabe/No recuerda"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$observation <- 1:nrow(el_total_final)
datatable(el_total_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))1.6 ¿Por qué no se lo ha hecho?
2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s14)
unique_d_2011## [1] NA
## [2] "No cree que lo necesite"
## [3] "No le corresponde"
## [4] "Le da miedo o le disgusta"
## [5] "Otra razón"
## [6] "No tiene tiempo"
## [7] "Se le olvida hacérselo"
## [8] "No conoce el examen"
## [9] "El horario del consultorio no le sirve"
## [10] "No sabe"
## [11] "No ha podido conseguir hora"
## [12] "No sabía que tenía que hacerse examen"
## [13] "No sabe dónde hacérselo"
## [14] "No tiene dinero"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s11)
unique_d_2013## [1] NA
## [2] "No le corresponde"
## [3] "No cree que lo necesite"
## [4] "Otra razón"
## [5] "Se le olvida hacérselo"
## [6] "No tiene tiempo"
## [7] "Le da miedo o le disgusta"
## [8] "No sabe"
## [9] "No ha podido conseguir hora"
## [10] "No sabía que tenía que hacerse examen"
## [11] "No sabe dónde hacérselo"
## [12] "El horario del consultorio no le sirve"
## [13] "No conoce el examen"
## [14] "No tiene dinero"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s9)
unique_d_2015## [1] NA
## [2] "No le corresponde"
## [3] "No cree que lo necesite"
## [4] "Se le olvida hacérselo"
## [5] "No tiene tiempo"
## [6] "No conoce ese examen"
## [7] "No ha podido conseguir hora"
## [8] "Le da miedo o le disgusta"
## [9] "No sabe"
## [10] "Otra razón"
## [11] "No sabía que tenía que hacerse ese examen"
## [12] "No tiene dinero"
## [13] "No sabe dónde hacérselo"
## [14] "El horario del consultorio no le sirve"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s9)
unique_d_2017## [1] NA
## [2] "Otra razón"
## [3] "Le da miedo o le disgusta"
## [4] "No le corresponde"
## [5] "No tiene tiempo"
## [6] "No cree que lo necesite"
## [7] "Se le olvida hacérselo"
## [8] "No sabe dónde hacérselo"
## [9] "No conoce ese examen"
## [10] "No ha podido conseguir hora"
## [11] "No sabe"
## [12] "No sabía que tenía que hacerse ese examen"
## [13] "No tiene dinero"
## [14] "El horario del consultorio no le sirve"unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))2 Entrega 3
2.1 En los últimos 3 meses, ¿tuvo enfermedad o accidente?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$S5)
unique_d_2006## [1] "Sí" "No" "No sabe / No recuerda"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$S9)
unique_d_2009## [1] "Sí, por enfermedad"
## [2] "No"
## [3] "Sí, por accidente laboral o escolar"
## [4] "Sí, por accidente no laboral ni escolar"
## [5] "No sabe / No recuerda"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s20)
unique_d_2011## [1] "Sí, enfermedad no provocada por el trabajo"
## [2] "No tuvo ninguna enfermedad o accidente"
## [3] "Sí, enfermedad provocada por el trabajo"
## [4] "Sí, accidente no laboral ni escolar"
## [5] "Sí, accidente laboral o escolar"
## [6] "No sabe/No recuerda"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s17)
unique_d_2013## [1] "No tuvo ninguna enfermedad o accidente"
## [2] "Sí, enfermedad provocada por el trabajo"
## [3] "Sí, accidente no laboral ni escolar"
## [4] "Sí, enfermedad no provocada por el trabajo"
## [5] "No sabe/No recuerda"
## [6] "Sí, accidente laboral o escolar"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s15)
unique_d_2015## [1] "No tuvo ninguna enfermedad o accidente"
## [2] "Sí, enfermedad no provocada por el trabajo"
## [3] "Sí, enfermedad provocada por el trabajo"
## [4] "Sí, accidente no laboral ni escolar"
## [5] "Sí, accidente laboral o escolar"
## [6] "Ns/Nr"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s15)
unique_d_2017## [1] "Sí, enfermedad no provocada por el trabajo"
## [2] "No tuvo ninguna enfermedad o accidente"
## [3] "Sí, accidente no laboral ni escolar"
## [4] "Sí, enfermedad provocada por el trabajo"
## [5] "Sí, accidente laboral o escolar"
## [6] "No sabe/No recuerda"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$s16)
unique_d_2020## [1] "Sí" "No" "No sabe/No recuerda"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))2.2 ¿Tuvo alguna consulta o atención médica por esa enfermedad o accidente?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$S6)
unique_d_2006## [1] "Sí" "No" NA
## [4] "No sabe / No recuerda"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$S10)
unique_d_2009## [1] "Sí, Atención médica en Consultorio general, SAPU o Posta rural"
## [2] NA
## [3] "Sí, Atención médica en Centro médico, Clínica u Hospital privado"
## [4] "Si, Atención médica en un hospital del SNSS"
## [5] "No"
## [6] "Sí, Atención de un médico particular (consulta o domicilio)"
## [7] "No Sabe / No recuerda"
## [8] "Sí, Atención médica en una Mutual de Seguridad"
## [9] "Sí, Atención médica en Consultorio de especialidad"
## [10] "Sí, Atención médica en un establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [11] "Sí, Atención médica en un centro de atención de su lugar de trabajo o estudios"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s22)
unique_d_2011## [1] "Sí" NA "No"
## [4] "No sabe, no recuerda"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s19)
unique_d_2013## [1] NA "No" "Sí"
## [4] "No sabe/No recuerda"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s16)
unique_d_2015## [1] NA "Sí" "No" "Ns/Nr"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s16)
unique_d_2017## [1] "Sí" NA "No"
## [4] "No sabe/No recuerda"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$s17)
unique_d_2020 ## [1] "No" NA "Sí"
## [4] "No sabe/No recuerda"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
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unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
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unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
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unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
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el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
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filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))2.3 ¿Por qué no tuvo consulta ni atención?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$S7)
unique_d_2006## [1] NA
## [2] "Pensó en consultar pero le cuesta mucho llegar al lugar ..."
## [3] "No lo consideró necesario así que no hizo nada"
## [4] "No lo consideró necesario así utilizó remedios caseros"
## [5] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [6] "Pensó en consultar pero no tuvo dinero"
## [7] "Sin dato"
## [8] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [9] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [10] "Consiguió hora pero no la utilizó"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$S11)
unique_d_2009## [1] NA
## [2] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [3] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [4] "Pensó en consultar pero le cuesta mucho llegar al lugar de atención"
## [5] "Prefirió consultar a un especialista en medicina alternativa"
## [6] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [7] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [8] "Prefirió buscar atención de medicina indígena fuera del consultorio o posta"
## [9] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [10] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [11] "Consiguió hora pero no la utilizó"
## [12] "Prefirió consultar en una farmacia por medicamentos para su problema de salud"
## [13] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s23)
unique_d_2011## [1] NA
## [2] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [3] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [4] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [5] "Consultó en una farmacia por medicamentos para su problema"
## [6] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [7] "Pensó en consultar pero no tuvo dinero"
## [8] "No sabe"
## [9] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [10] "Prefirió buscar atención de medicina indígena"
## [11] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [12] "Pensó consultar pero le cuesta llegar al lugar de atención"
## [13] "Prefirió consultar a especialista en medicina alternativa"
## [14] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"
## [15] "Consiguió hora pero no la utilizó"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s20)
unique_d_2013## [1] NA
## [2] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [3] "No sabe"
## [4] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [5] "Consultó en una farmacia por medicamentos para su problema de salud"
## [6] "Pensó consultar pero le cuesta llegar al lugar de atención"
## [7] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [8] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [9] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [10] "Consiguió hora pero no la utilizó"
## [11] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [12] "Pensó en consultar pero no tuvo dinero"
## [13] "Prefirió consultar a especialista en medicina alternativa"
## [14] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"
## [15] "Prefirió buscar atención de medicina indígena fuera del consultorio"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s17)
unique_d_2015## [1] NA
## [2] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [3] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [4] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [5] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"
## [6] "No sabe"
## [7] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [8] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [9] "Pensó en consultar pero no tuvo dinero"
## [10] "Pensó en consultar pero le cuesta mucho llegar al lugar de atención"
## [11] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [12] "Prefirió consultar en una farmacia por medicamentos para su problema de salud"
## [13] "Consiguió hora pero no la utilizó"
## [14] "Prefirió consultar a especialista en medicina alternativa (medicina vibracional, biomagnetismo, reiki, iriología, flores"
## [15] "Prefirió buscar atención de medicina indígena fuera del consultorio o posta"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s17)
unique_d_2017## [1] NA
## [2] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [3] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [4] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [5] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"
## [6] "No sabe"
## [7] "Consiguió hora pero todavía no le toca"
## [8] "Pensó en consultar pero no tuvo tiempo"
## [9] "Pidió hora pero no la obtuvo"
## [10] "Prefirió consultar en una farmacia por medicamentos para su"
## [11] "Pensó en consultar pero no tuvo dinero"
## [12] "Pensó en consultar pero le cuesta mucho llegar al lugar de a"
## [13] "Prefirió buscar atención de medicina indígena fuera del cons"
## [14] "Prefirió consultar a un especialista en medicina alternativa"
## [15] "Consiguió hora pero no la utilizó"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$s18)
unique_d_2020## [1] "No lo consideró necesario y tomó remedios caseros"
## [2] NA
## [3] "No lo consideró necesario, así que no hizo nada"
## [4] "Prefirió consultar en una farmacia por medicamentos para su problema de salud"
## [5] "Pidió hora, pero no la obtuvo"
## [6] "Pensó en consultar, pero no tuvo dinero"
## [7] "Consiguió hora, pero no la utilizó"
## [8] "Prefirió no consultar por temor al contagio de COVID-19"
## [9] "El especialista o establecimiento de salud no estaba atendiendo debido a cuarentena"
## [10] "Decidió tomar sus medicamentos habituales"
## [11] "No contaba con permiso para asistir a la consulta pues su comuna estaba en cuarentena"
## [12] "Su consulta o atención fue cancelada debido a la emergencia del Covid-19"
## [13] "No sabe"
## [14] "Otra razón. Especifique"
## [15] "Consiguió hora, pero todavía no le toca"
## [16] "Pensó en consultar, pero le cuesta mucho llegar al lugar de atención"
## [17] "Pensó en consultar, pero no tuvo tiempo"
## [18] "Prefirió buscar atención de medicina indígena fuera del consultorio o posta"
## [19] "Prefirió consultar a un especialista en medicina alternativa (medicina vibracional, biomagnetismo, reiki, iriología, f"
## [20] "Prefirió acudir a la medicina natural u homeopática"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$S8A)
unique_d_2006## [1] "1" NA "3" "5" "2" "8" "6" "10" "4" "12" "9" "7" "20" "15" "11"
## [16] "24" "14" "30" "16" "32" "18" "19" "13" "50" "17" "70" "25" "36" "48" "72"
## [31] "40" "21"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$S14A)
unique_d_2009## [1] "No tuvo" "1" "2" "6" "3" "10" "7"
## [8] "4" "9" "8" "12" "No sabe" "15" "11"
## [15] "5" "16" "14" "20" "18" "21" "13"
## [22] "22" "19" "25" "24"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s25a)
unique_d_2011## [1] "1" "0" "6" "2" "3" "10" "4" "7" "8"
## [10] "9" "12" "5" "15" "30" "20" "28" "11" "24"
## [19] "17" "25" "NS/NR" "13" "21" "22" "16" "18" "26"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s22a)
unique_d_2013## [1] "0" "3" "5" "10" "1" "20" "7" "2" "4"
## [10] "8" "6" "12" "9" "11" "15" "30" "NS/NR" "13"
## [19] "18" "17" "24" "36" "40" "45" "31" "16" "25"
## [28] "14" "19" "22"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s19a)
unique_d_2015## [1] "0" "1" "2" "3" "6" "7"
## [7] "5" "4" "10" "9" "8" "20"
## [13] "12" "38" "Sin dato" "30" "15" "24"
## [19] "36" "19" "11" "16" "13" "45"
## [25] "18" "14" "34" "28" "21" "31"
## [31] "17" "40" "25" "32"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s19a)
unique_d_2017 ## [1] "1" "No tuvo atención" "3"
## [4] "2" "11" "8"
## [7] "6" "5" "7"
## [10] "4" "9" "No sabe/No recuerda"
## [13] "10" "12" "31"
## [16] "43" "18" "28"
## [19] "20" "15" "41"
## [22] "32" "30" "19"
## [25] "22" "38" "21"
## [28] "13" "36" "40"
## [31] "14" "33" "25"
## [34] "23" "44" "34"
## [37] "27" "24" "45"
## [40] "16" "17" "37"
## [43] "42"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
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unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
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filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))2.5 ¿En qué establecimiento recibió Medicina General?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$S8B)
unique_d_2006## [1] "Consultorio General (Municipal o SNSS)"
## [2] NA
## [3] "En una farmacia"
## [4] "Posta Rural (Municipal o SNSS)"
## [5] "Consulta, centro médico, clínica u hospital privado"
## [6] "Mutual de Seguridad"
## [7] "Hospital del SNSS"
## [8] "Consultorio de Especialidades del SNSS (Cons. ext.del hosp.)"
## [9] "Establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [10] "Servicio de Urgencia de Clínica Privada"
## [11] "Consulta de especialista en medicina alternativa"
## [12] "No sabe / No recuerda"
## [13] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Urgencia)"
## [14] "Servicio de Urgencia de Hospital Público (Posta)"
## [15] "Otro"
## [16] "Consulta de un médico homeópata"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$S14B)
unique_d_2009## [1] NA
## [2] "Consultorio General (Municipal o SNSS)"
## [3] "Consulta, centro médico, clínica u hospital privado"
## [4] "Hospital del SNSS"
## [5] "Posta Rural (Municipal o SNSS)"
## [6] "Establecimiento de las F.F.A.A. o del Orden"
## [7] "Servicio de Urgencia de Hospital Público (Posta)"
## [8] "Otro"
## [9] "Mutual de Seguridad"
## [10] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Urgencia)"
## [11] "Consultorio de Especialidades del SNSS (CRS, CDT, Cosam)"
## [12] "Servicio Médico de alumnos del lugar en que estudia"
## [13] "Servicio de Urgencia de Clínica Privada"
## [14] "No sabe / No recuerda"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$s25b)
unique_d_2011## [1] "Consultorio General (Municipal o SNSS)"
## [2] NA
## [3] "Hospital Público o del SNSS"
## [4] "Consulta, centro médico, clínica u hospital privado"
## [5] "Posta Rural (Municipal o SNSS)"
## [6] "Establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [7] "CRS o CDT (Consultorio de Especialidades del SNSS"
## [8] "Mutual de seguridad"
## [9] "Centro de salud mental privado"
## [10] "Posta ( servicio de urgencia hospital)"
## [11] "No sabe/No recuerda"
## [12] "Servicio de urgencia de clínica privada"
## [13] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Urgencia)"
## [14] "Servicio médico de alumnos del lugar en que estudia"
## [15] "Otro"
## [16] "COSAM (Centro de Salud Mental Comunitaria)"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$s22b)
unique_d_2013## [1] NA
## [2] "Consultorio General (Municipal o SNSS)"
## [3] "Consulta, centro médico, clínica u hospital privado"
## [4] "Hospital público o del SNSS"
## [5] "Centro de salud mental privado"
## [6] "Posta Rural (Municipal o SNSS)"
## [7] "No sabe/No recuerda"
## [8] "Posta (Servicio de urgencia de hospital público)"
## [9] "Establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [10] "Otro"
## [11] "CRS o CDT (C. Especialidades SNSS)"
## [12] "Mutual de Seguridad"
## [13] "COSAM (Centro de salud mental comunitaria)"
## [14] "Servicio de urgencia de clínica privada"
## [15] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Ugencia)"
## [16] "Servicio médico de alumnos del lugar en que estudia"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$s19b)
unique_d_2015## [1] NA
## [2] "Hospital público o del SNSS"
## [3] "Consultorio General (Municipal o SNSS)"
## [4] "Consulta o centro médico privado"
## [5] "Clínica u hospital privado"
## [6] "Establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [7] "Posta Rural (Municipal o SNSS)"
## [8] "Ns/Nr"
## [9] "Posta (Servicio de urgencia de hospital público)"
## [10] "CRS o CDT (Consultorio de Especialidades del SNSS)"
## [11] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Urgencia)"
## [12] "COSAM (Consultorio de salud mental comunitaria)"
## [13] "Otro"
## [14] "Centro de salud mental privado"
## [15] "Mutual de Seguridad"
## [16] "Servicio de urgencia de clínica u hospital privado"
## [17] "Servicio médico de alumnos del lugar en que estudia"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$s19b)
unique_d_2017## [1] "Consultorio general (Municipal o SNSS)"
## [2] NA
## [3] "Hospital público o del SNSS"
## [4] "COSAM (Consultorio de salud mental comunitaria)"
## [5] "Consulta o centro médico privado"
## [6] "Clínica u hospital privado"
## [7] "No sabe/No recuerda"
## [8] "Posta rural (Municipal o SNSS)"
## [9] "Establecimiento de las FF.AA. o del Orden"
## [10] "SAPU (Servicio de Atención Primaria de Urgencia)"
## [11] "Mutual de Seguridad"
## [12] "Otro"
## [13] "CRS o CDT (Consultorio de especialidades del SNSS)"
## [14] "Centro de salud mental privado"
## [15] "Servicio médico de alumnos del lugar en que estudia"
## [16] "Posta (Servicio de urgencia de hospital público)"
## [17] "Servicio de urgencia de clínica u hospital privado"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
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list(extend='copy'),
list(extend='excel',
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filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))3 Entrega 4
3.1 ¿Cuál fue el máximo nivel educacional que completó? Su Padre
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$T14A)
unique_d_2006## [1] "No sabe no recuerda"
## [2] NA
## [3] "Educación básica (preparatoria)"
## [4] "No estudió (incluye preparatoria o básica incompleta)"
## [5] "Educación media CH-TP (humanidades)"
## [6] "Educación universitaria"
## [7] "Educación técnica de nivel superior"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$T16PT)
unique_d_2009## [1] "No sabe/No recuerda"
## [2] "Educación Básica"
## [3] "Ninguno"
## [4] "Preparatoria"
## [5] NA
## [6] "Técnica, comercial, industrial o normalista"
## [7] "Humanidades (Sist. antiguo)"
## [8] "Universitario"
## [9] "Educ. media científico humanista"
## [10] "Instituto Profesional"
## [11] "Educ. media técnica profesional"
## [12] "Centro de formación técnica (CFT)"
## [13] "Educación Parvularia"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$r5pn)
unique_d_2011## [1] "No sabe"
## [2] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [3] "Técnica, Comercial, Industrial, Normalista (S. Antiguo)"
## [4] NA
## [5] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [6] "Nunca asistió"
## [7] "Educación Básica"
## [8] "Educación Media Científico-Humanista"
## [9] "Técnico Nivel Superior"
## [10] "Profesional"
## [11] "Educación Media Técnica Profesional"
## [12] "Postgrado"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$r4pn)
unique_d_2013## [1] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [2] "Educación Básica"
## [3] NA
## [4] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [5] "Nunca asistió"
## [6] "Educación Media Científico-Humanista"
## [7] "No sabe"
## [8] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [9] "Educación Media Técnica Profesional"
## [10] "Técnica, Comercial, Industrial, Normalista (S. Antiguo)"
## [11] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 año)"
## [12] "Postgrado"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$r10b)
unique_d_2015## [1] "Nunca asistió"
## [2] "Primaria o Preparatoria (sistema antiguo)"
## [3] NA
## [4] "Educación Básica"
## [5] "No aplica"
## [6] "Humanidades (sistema antiguo)"
## [7] "Educación Media Científico-Humanista"
## [8] "Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (sistema antiguo)"
## [9] "No sabe"
## [10] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [11] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 año)"
## [12] "Educación Media Técnica Profesional"
## [13] "Postgrado"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$r12b)
unique_d_2017## [1] "Educación Media Científico-Humanista"
## [2] NA
## [3] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [4] "No sabe"
## [5] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [6] "Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (S. Antiguo)"
## [7] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [8] "Educación Media Técnica Profesional"
## [9] "Nunca asistió"
## [10] "Educación Básica"
## [11] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 años)"
## [12] "No aplica"
## [13] "Postgrado"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
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colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind(unique_d_2006, unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
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list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))3.2 ¿Cuál fue el máximo nivel educacional que completó? Su Madre
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$T14B)
unique_d_2006## [1] "No sabe no recuerda"
## [2] NA
## [3] "Educación básica (preparatoria)"
## [4] "Educación media CH-TP (humanidades)"
## [5] "No estudió (incluye preparatoria o básica incompleta)"
## [6] "Educación universitaria"
## [7] "Educación técnica de nivel superior"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$T16MT)
unique_d_2009## [1] "No sabe/No recuerda"
## [2] "Preparatoria"
## [3] "Ninguno"
## [4] NA
## [5] "Humanidades (Sist. antiguo)"
## [6] "Educación Básica"
## [7] "Educ. media científico humanista"
## [8] "Técnica, comercial, industrial o normalista"
## [9] "Universitario"
## [10] "Centro de formación técnica (CFT)"
## [11] "Educ. media técnica profesional"
## [12] "Instituto Profesional"
## [13] "Educación Parvularia"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$r4mn)
unique_d_2011## [1] "No sabe"
## [2] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [3] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [4] NA
## [5] "Nunca asistió"
## [6] "Educación Básica"
## [7] "Educación Media Científico-Humanista"
## [8] "Técnica, Comercial, Industrial, Normalista (S. Antiguo)"
## [9] "Profesional"
## [10] "Técnico Nivel Superior"
## [11] "Educación Media Técnica Profesional"
## [12] "Postgrado"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$r4mn)
unique_d_2013## [1] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [2] "Educación Media Científico-Humanista"
## [3] NA
## [4] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [5] "No sabe"
## [6] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 año)"
## [7] "Técnica, Comercial, Industrial, Normalista (S. Antiguo)"
## [8] "Nunca asistió"
## [9] "Educación Básica"
## [10] "Educación Media Técnica Profesional"
## [11] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [12] "Postgrado"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$r10a)
unique_d_2015## [1] "Nunca asistió"
## [2] "Educación Básica"
## [3] NA
## [4] "Primaria o Preparatoria (sistema antiguo)"
## [5] "No sabe"
## [6] "Educación Media Científico-Humanista"
## [7] "Humanidades (sistema antiguo)"
## [8] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [9] "Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (sistema antiguo)"
## [10] "Educación Media Técnica Profesional"
## [11] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 año)"
## [12] "No aplica"
## [13] "Postgrado"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$r12a)
unique_d_2017## [1] "Educación Media Científico-Humanista"
## [2] NA
## [3] "Humanidades (S. Antiguo)"
## [4] "No sabe"
## [5] "Nunca asistió"
## [6] "Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (S. Antiguo)"
## [7] "Educación Media Técnica Profesional"
## [8] "Profesional (carrera de 4 ó más años)"
## [9] "Primaria o Preparatoria (S. Antiguo)"
## [10] "Educación Básica"
## [11] "Técnico Nivel Superior (carrera de 1 a 3 años)"
## [12] "No aplica"
## [13] "Postgrado"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
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unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))3.3 Quintil Ingreso Autónomo Nacional
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$QAUT)
unique_d_2006## [1] "IV" "III" "I" "II" "V" NA "0"2009
ab <- dataset_09
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unique_d_2009## [1] "I" "II" "III" "V" "IV" NA2011
ab <- dataset_11
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unique_d_2011## [1] "II" "V" "IV" "I" "III" NA2013
ab <- dataset_13
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unique_d_2013## [1] "I" "V" "II" "III" "IV" NA2015
ab <- dataset_15
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unique_d_2015## [1] "IV" "III" "I" "II" "V" NA2017
ab <- dataset_17
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unique_d_2017## [1] "III" "V" "II" "IV" "I" NAunique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
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text = 'Download')), scrollX = TRUE))3.4 Decil Ingreso Autónomo Nacional
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$DAU)
unique_d_2006## [1] "VII" "VI" "I" "III" "II" "V" "IV" "VIII" "IX" "X"
## [11] NA "0"2009
ab <- dataset_09
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unique_d_2009## [1] "II" "III" "IV" "V" "VI" "IX" "VIII" "VII" "X" "I"
## [11] NAab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$daut)
unique_d_2011## [1] "III" "X" "VII" "II" "IV" "VIII" "IX" "V" "I" "VI"
## [11] NA2013
ab <- dataset_13
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unique_d_2013## [1] "I" "IX" "IV" "VI" "VII" "V" "X" "III" "VIII" "II"
## [11] NA2015
ab <- dataset_15
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unique_d_2015## [1] "VII" "V" "VI" "I" "III" "II" "IV" "VIII" "X" "IX"
## [11] NA2017
ab <- dataset_17
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unique_d_2017## [1] "VI" "IX" "IV" "VII" "VIII" "X" "I" "V" "III" "II"
## [11] NAunique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
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unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
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filename= 'diccionario')),
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4.1 Indicador de materialidad
2009
ab <- dataset_09
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unique_d_2009## [1] "Viv. Aceptable" "Viv. Recuperable" "Viv. Irrecuperable"2011
ab <- dataset_11
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unique_d_2011## [1] "Vivienda Aceptable" "Vivienda. Recuperable"
## [3] "Vivienda. Irrecuperable"2013
ab <- dataset_13
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## [4] "Vivienda Irrecuperable"2015
ab <- dataset_15
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ab <- dataset_17
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unique_d_2017## [1] "Vivienda Aceptable" "Vivienda Recuperable" "SD/NR"
## [4] "Vivienda Irrecuperable"# unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
# colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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el_total <- rbind(unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
########
el_total_final <- unique(el_total)
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text = 'Download')), scrollX = TRUE))4.2 Indicador de sanidad
2009
ab <- dataset_09
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unique_d_2009## [1] "Aceptable" "Deficitario"2011
ab <- dataset_11
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ab <- dataset_13
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ab <- dataset_15
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ab <- dataset_17
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unique_d_2017## [1] "Aceptable" "Deficitario" "Sin Dato"# unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
# colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
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unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
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colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
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colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind(unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
########
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$observation <- 1:nrow(el_total_final)
datatable(el_total_final, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
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list(extend='copy'),
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filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))4.3 Indicador de la calidad global de la vivienda
2009
ab <- dataset_09
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unique_d_2009## [1] "Aceptable" "Recuperable" "Irrecuperable"2011
ab <- dataset_11
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unique_d_2011## [1] "Aceptable" "Recuperable" "Irrecuperable"2013
ab <- dataset_13
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unique_d_2013## [1] "Aceptable" "Recuperable" "Irrecuperable" "Sin dato"2015
ab <- dataset_15
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unique_d_2015## [1] "Recuperable" "Aceptable" "Irrecuperable"2017
ab <- dataset_17
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unique_d_2017## [1] "Aceptable" "Recuperable" "Sin dato" "Irrecuperable"# unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
# colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
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colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind(unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
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filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))4.4 Indice de allegamiento externo
2009 2017
#
# 2006ab <- dataset_06
# unique_d_2006 <- unique(ab$DAU)
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$IAE)
unique_d_2009## [1] "Sin allegamiento externo" "Con allegamiento externo"
## [3] "Sin Dato"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$iae)
unique_d_2011## [1] "Sin allegamiento externo" "Con allegamiento externo"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$iae)
unique_d_2013## [1] "Sin allegamiento externo" "Con allegamiento externo"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$iae)
unique_d_2015## [1] "Sin allegamiento externo" "Con allegamiento externo"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$iae)
unique_d_2017## [1] "Sin allegamiento externo" "Con allegamiento externo"# unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
# colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
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unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind(unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
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list(extend='copy'),
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filename = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))4.5 Indice de allegamiento interno
2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$IAI)
unique_d_2009## [1] "Sin allegamiento interno" "Con allegamiento interno"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$iai)
unique_d_2011## [1] "Sin allegamiento interno" "Con allegamiento interno"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$iai)
unique_d_2013## [1] "Sin allegamiento interno" "Con allegamiento interno"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$iai)
unique_d_2015## [1] "Sin allegamiento interno" "Con allegamiento interno"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$iai)
unique_d_2017## [1] "Sin allegamiento interno" "Con allegamiento interno"# unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
# colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind(unique_d_2009, unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5 Entrga 7
5.1 La semana pasada, ¿trabajó al menos una hora, sin considerar los quehaceres del hogar?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O1)
unique_d_2006## [1] "Sí" NA "No"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O1)
unique_d_2009## [1] "No" "Sí" NA2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o1)
unique_d_2011## [1] "No" "Sí" NA2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o1)
unique_d_2013## [1] "No" "Sí" NA2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o1)
unique_d_2015## [1] "Sí" "No" NA2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o1)
unique_d_2017## [1] "Sí" "No" NA2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$o1)
unique_d_2020## [1] "No" NA "Sí"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5.2 Aunque no trabajó la semana pasada, ¿realizó alguna actividad por lo menos durante una hora?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O2)
unique_d_2006## [1] NA "No" "Sí"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O2)
unique_d_2009## [1] "No" NA "Sí"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o2)
unique_d_2011## [1] "No" NA "Sí"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o2)
unique_d_2013## [1] "No" NA "Sí"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o2)
unique_d_2015## [1] NA "No" "Sí"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o2)
unique_d_2017## [1] NA "No" "Sí"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$o2)
unique_d_2020## [1] "Sí" NA "No"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5.3 Aunque no trabajó la semana pasada,
¿tenía algún empleo, negocio u otra actividad del cual estuvo ausente temporalmente por licencia, permiso postnatal parental, huelga, enfermedad, vacaciones, suspensión temporal u otra razon? 2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O3)
unique_d_2006## [1] NA "No" "Sí"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O3)
unique_d_2009## [1] "No" NA "Sí"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o3)
unique_d_2011## [1] "No" NA "Sí"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o3)
unique_d_2013## [1] "No" NA "Sí"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o3)
unique_d_2015## [1] NA "No" "Sí"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o3)
unique_d_2017## [1] NA "No" "Sí"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$o3)
unique_d_2020## [1] NA "No" "Sí"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5.4 ¿Ha trabajado alguna vez?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O8)
unique_d_2006## [1] NA "Sí" "No" "Sin dato"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O8)
unique_d_2009## [1] NA "Sí" "No"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o4)
unique_d_2011## [1] "Sí" "No" NA2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o4)
unique_d_2013## [1] "Sí" NA "No" "NS/NR"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o4)
unique_d_2015## [1] NA "No" "Sí" "Sin dato"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o4)
unique_d_2017## [1] NA "Sí" "No"
## [4] "No sabe/no responde"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$o4)
unique_d_2020## [1] NA "No" "Sí"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5.5 ¿Buscó trabajo remunerado o realizó alguna gestión para iniciar una actividad
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O4)
unique_d_2006## [1] NA "No" "Sí"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O4)
unique_d_2009## [1] "No" NA "Sí"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o6)
unique_d_2011## [1] "No" NA "Sí"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o6)
unique_d_2013## [1] "No" NA "Sí"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o6)
unique_d_2015## [1] NA "No" "Sí"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o6)
unique_d_2017## [1] NA "No" "Sí"2020
ab <- dataset_20
unique_d_2020 <- unique(ab$o6)
unique_d_2020## [1] NA "No" "Sí"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
unique_d_2020 <- as.data.frame(unique_d_2020)
colnames(unique_d_2020)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017, unique_d_2020)
el_total_final <- unique(el_total)
el_total_final$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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))5.6 Si le ofrecieran un trabajo, ¿estaría disponible para comenzar a trabajar?
2006
ab <- dataset_06
unique_d_2006 <- unique(ab$O5)
unique_d_2006## [1] NA "Sí, en otra época del año"
## [3] "No" "Si, ahora mismo"2009
ab <- dataset_09
unique_d_2009 <- unique(ab$O5)
unique_d_2009## [1] "No" NA
## [3] "Sí, ahora mismo" "Sí, en otra época del año"2011
ab <- dataset_11
unique_d_2011 <- unique(ab$o5)
unique_d_2011## [1] "No" NA
## [3] "Sí, ahora mismo" "Sí, en otra época del año"2013
ab <- dataset_13
unique_d_2013 <- unique(ab$o5)
unique_d_2013## [1] "No" NA
## [3] "Sí, en otra época del año" "Sí, ahora mismo"
## [5] "NS/NR"2015
ab <- dataset_15
unique_d_2015 <- unique(ab$o5)
unique_d_2015## [1] NA "No"
## [3] "Sí, ahora mismo" "Sí, en otra época del año"
## [5] "Sin dato"2017
ab <- dataset_17
unique_d_2017 <- unique(ab$o5)
unique_d_2017## [1] NA "No"
## [3] "Si, ahora mismo" "Sí, en otra época del año"
## [5] "No sabe/no responde"unique_d_2006 <- as.data.frame(unique_d_2006)
colnames(unique_d_2006)[1] <- "superduper"
unique_d_2009 <- as.data.frame(unique_d_2009)
colnames(unique_d_2009)[1] <- "superduper"
unique_d_2011 <- as.data.frame(unique_d_2011)
colnames(unique_d_2011)[1] <- "superduper"
unique_d_2013 <- as.data.frame(unique_d_2013)
colnames(unique_d_2013)[1] <- "superduper"
unique_d_2015 <- as.data.frame(unique_d_2015)
colnames(unique_d_2015)[1] <- "superduper"
unique_d_2017 <- as.data.frame(unique_d_2017)
colnames(unique_d_2017)[1] <- "superduper"
el_total <- rbind( unique_d_2006,unique_d_2009,unique_d_2011, unique_d_2013, unique_d_2015, unique_d_2017)
el_total_final <- unique(el_total)
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 = 'diccionario'),
list(extend='pdf',
filename= 'diccionario')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))