1 Introducción
<- switch(3,"C:/Users/enamo/Desktop/Shiny-R/Casen_en_pandemia_2020/casen/","C:/Users/chris/OneDrive/Documentos/archivos_grandes/", "C:/Users/Ian/Documents/Casen/")
direccion
<<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2006_c.rds"))
dataset_06 <- mutate_if(dataset_06, is.factor, as.character)
dataset_06 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2009_c.rds"))
dataset_09 <- mutate_if(dataset_09, is.factor, as.character)
dataset_09 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2011_c.rds"))
dataset_11 <- mutate_if(dataset_11, is.factor, as.character)
dataset_11 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2013_c.rds"))
dataset_13 <- mutate_if(dataset_13, is.factor, as.character)
dataset_13 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2015_c.rds"))
dataset_15 <- mutate_if(dataset_15, is.factor, as.character)
dataset_15 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2017_c.rds"))
dataset_17 <- mutate_if(dataset_17, is.factor, as.character)
dataset_17 <<- readRDS(paste0(direccion,"casen_2020_e1.rds"))
dataset_20 <- mutate_if(dataset_20, is.factor, as.character) dataset_20
<- dataset_06
casen_2006 <- dataset_09
casen_2009 <- dataset_11
casen_2011 <- dataset_13
casen_2013 <- dataset_15
casen_2015 <- dataset_17
casen_2017 <- dataset_20 casen_2020
2 Categorías de respuesta
Obtenemos las frecuencias de respuestas ya expandidas a la población, por categoría. , include = FALSE
## # A tibble: 44 x 2
## Variable Homologacion_042
## <chr> <chr>
## 1 Consulta, centro médico, clínica u h~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 2 Servicio de Urgencia de Clínica Priv~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 3 Consulta de especialista en medicina~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 4 Consulta de un médico homeópata Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 5 Centro de salud mental privado Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 6 Servicio de urgencia de clínica priv~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 7 Consulta o centro médico privado Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 8 Clínica u hospital privado Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 9 Servicio de urgencia de clínica u ho~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## 10 Servicio de urgencia de clínica u ho~ Consulta, centro médico, clínica u hos~
## # ... with 34 more rows
<- function(df){
diccionario
#entre 2006 y 2020: 7
<- switch(i,"S8B","S14B","s25b","s22b","s19b","s19b","")
variable
names(carrera)[1] <- variable
<- merge(df, carrera, by = variable)
df
switch(i,
case = casen_2006 <<- df,
case = casen_2009 <<- df,
case = casen_2011 <<- df,
case = casen_2013 <<- df,
case = casen_2015 <<- df,
case = casen_2017 <<- df
)
}
for (i in 1:6) {
switch(i,
case = casen <- casen_2006,
case = casen <- casen_2009,
case = casen <- casen_2011,
case = casen <- casen_2013,
case = casen <- casen_2015,
case = casen <- casen_2017
)
diccionario(casen)
}
<- data.frame()
df_tablas
<- function(n){
funcion1
<-switch(n,"2006","2009","2011","2013" ,"2015","2017")
xx
<<- xx
tanio
<- switch(n, "Homologacion_042","Homologacion_042", "Homologacion_042","Homologacion_042", "Homologacion_042","Homologacion_042")
v1
if(xx==2006) {
<- casen_2006
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2006
anio
}
if(xx==2009) {
<- casen_2009
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2009
anio
}
if(xx==2011) {
<- casen_2011
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2011
anio
}
if(xx==2013) {
<- casen_2013
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2013
anio
}
if(xx==2015) {
<- casen_2015
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2015
anio
}
if(xx==2017) {
<- casen_2017
eliminated <- eliminated[,c(v1)]
c <- 2017
anio
}
################ -- frecuencia
<-switch(n, "EXPC","EXPC", "expc_full","expc", "expc_todas","expc", "expc")
expan<-xtabs(eliminated[,(expan)]~c, data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp names(tabla_matp)[1] <- "Homologación"
<<- tabla_matp
data_df1 ################
}
for (n in 1:6){
funcion1(n)
assign(paste0("tabla_",tanio),data_df1)
}
<- merge(tabla_2006, tabla_2009, by= "Homologación", all.x = T, all.y = T)
tabla_f <- merge(tabla_f, tabla_2011, by= "Homologación", all.x = T, all.y = T)
tabla_f <- merge(tabla_f, tabla_2013, by= "Homologación", all.x = T, all.y = T)
tabla_f <- merge(tabla_f, tabla_2015, by= "Homologación", all.x = T, all.y = T)
tabla_f <- merge(tabla_f, tabla_2017, by= "Homologación", all.x = T, all.y = T)
tabla_f tabla_f
## Homologación Freq.x Freq.y
## 1 Consulta, centro médico, clínica u hospital privado 906172 633792
## 2 Consultorio de Especialidades del SNSS (CRS, CDT, COSAM) 65159 35787
## 3 Consultorio General (Municipal o SNSS) 1133282 1154313
## 4 Establecimiento de las F.F.A.A. o del Orden 74594 50177
## 5 Hospital público o del SNSS 283389 182318
## 6 Mutual de Seguridad, farmacia u otro 54376 23318
## 7 No sabe o no responde 13466400 14358521
## 8 Posta rural (Municipal o SNSS) 104267 86983
## 9 SAPU (Servicio de Atención Primaria de Ugencia) 29644 27021
## 10 Servicio de Urgencia de Hospital Público (Posta) 35458 50948
## 11 Servicio Médico de alumnos del lugar en que estudia NA 3873
## Freq.x Freq.y Freq.x Freq.y
## 1 948049 927994 1089106 909771
## 2 26284 41555 42727 38129
## 3 1501172 1369638 1416558 1217334
## 4 60259 55708 60786 47155
## 5 261141 239485 303910 272035
## 6 27857 30524 28580 27450
## 7 13973857 14452578 14454018 15154986
## 8 76258 66643 80308 63713
## 9 23857 25887 24507 23480
## 10 21890 21301 11820 11608
## 11 3124 3984 3254 3505
colnames(tabla_f) <- c("variable", "2006","2009","2011","2013","2015","2017")
<- mutate_all(tabla_f, ~replace(., is.na(.), 0))
tabla_f
<- tabla_f
tabla_t $a2007 <- NA
tabla_t$a2008 <- NA
tabla_t$a2010 <- NA
tabla_t$a2012 <- NA
tabla_t$a2014 <- NA
tabla_t$a2016 <- NA
tabla_t
<- tabla_t[,c("variable","2006","a2007","a2008","2009","a2010","2011","a2012","2013","a2014","2015","a2016","2017")]
tabla_t
<- data.frame()
receptaculo for (n in 1:nrow(tabla_t)) {
<- na.approx(c(tabla_t[n,c(2:ncol(tabla_t))]))
calculado <- rbind(receptaculo,calculado)
receptaculo
}<- cbind(tabla_t$variable,receptaculo)
receptaculo colnames(receptaculo) <- c("Homologación",paste0(seq(2006,2017,1)))
# receptaculo$categorias<- as.character(receptaculo$categorias)
################
<- sapply(receptaculo, is.numeric)
is.num <- lapply(receptaculo [is.num], round, 2) receptaculo [is.num]
datatable(receptaculo, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = TRUE,
options = list(dom = 'Bfrtip',
buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
buttons = list(
list(extend='copy'),
list(extend='excel',
filename = 'tabla_genero'),
list(extend='pdf',
filename= 'tabla_genero')),
text = 'Download')), scrollX = TRUE))%>%
formatRound(columns=c(paste0(seq(2006,2017,1))) ,mark = "", digits=0)
3 Análisis