Diseño muestral
Jonathan Rougier, Lorena Bazán
Diciembre 2021
Trabajo Final de Teoría y técnicas de Muestreo
Consigna
La Municipalidad de Almirante Brown, de + de 100.000 habitantes, desea realizar en su ámbito, una réplica de la EPH a ese nivel, con la finalidad de tener una estimación de la Tasa de Ocupación de la población. Para ello deben desarrollar el diseño de muestra que piensan puede servir de base para el estudio y extraer la muestra correspondiente. Para el desarrollo del diseño correspondiente, deben analizar en primera instancia qué información tienen disponible, de acuerdo al caso o tema seleccionado. No se puede asumir que se tiene cierta información que no esté realmente disponible. Se les enviará las respuestas de las encuestas para que procesen el resultado final con la finalidad de estimar el parámetro correspondiente y sus errores de muestreo. Se impone como condición, realizar la estimación con un error de muestreo del 5 % y un Nivel de Confianza del 95 %.
Propuesta
Para poder estimar la tasa de ocupación de la población de Almirante Brown se procederá a realizar un muestreo probabilístico bietápico.
1er Etapa MAE: de acuerdo con los datos obtenidos se segmentará la población total en 6 estratos. Los estratos serán construidos a través del porcentaje de hogares con nbi por radio, a partir de identificar la mínima variabilidad posible entre los estratos.
A través del cálculo del tamaño de la muestra se procederá a asignar proporcionalmente la cantidad de radios que deberían componer cada estrato de la muestra.
2da Etapa MS: seleccionados la cantidad de hogares por estratos se procederá a realizar un muestreo sistemático por radio censal. Teniendo como última unidad muestral los hogares de las viviendas seleccionadas.
En relación a este diseño se calcularán las probabilidades final de selección de las distintas unidades muestrales y el factor de expansión para cada radio censal.
A CONTINUACION SE DETALLA EL PROCESAMIENTO Y ASIGNACION DE CASOS A LA MUESTRA
En primer lugar, cargamos las librerias que vamos a necesitar:
library(tidyverse)
library(ggpubr)
library(rstatix)
library(plyr)
library(dplyr)
library(descr)
library(openxlsx)
library(sampling)
library(samplingbook)
library(readxl)
library(stratification)
library(VIM)
library(BAMMtools)
library(kableExtra)
library(knitr)
library(haven)
library(eph)
library(data.table)DATOS DE LA POBLACIÓN Según censo 2010 Almirante Brown tiene:
Radios censales = 484 Viviendas = 142.614 Hogares = 156.918 Población = 552.902
En el siguiente mapa podemos visualizar los radios censales de Almirante Brown en mapa de color de Hogares con al menos un indicador de Necesidades Basicas Insatisfechas (Censo 2010)
La información la obtuvimos de: Pablo De Grande y Agustín Salvia (2019). Indicadores del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas, 2010. Recuperado el 8 de diciembre, 2021, de https://mapa.poblaciones.org/map/3701
TAMAÑO DE LA MUESTRA Para calcular el tamaño de la muestra recurrimos a los datos de la eph. Obtenemos la tasa de ocupación para los partidos de Buenos Aires según la eph para el tercer trimestre de 2020 para la población mayor de 14 años
EPH<- get_microdata(year=2021, trimester = 3, type="individual") %>% filter(AGLOMERADO==15 & CH06 > 13)
EPH## # A tibble: 1,057 x 178
## CODUSU ANO4 TRIMESTRE NRO_HOGAR COMPONENTE H15 REGION MAS_500 AGLOMERADO
## <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <chr> <int>
## 1 TQRMNOR~ 2021 3 1 3 1 41 NO 15
## 2 TQRMNOR~ 2021 3 1 5 1 41 NO 15
## 3 TQRMNOQ~ 2021 3 1 1 1 41 NO 15
## 4 TQRMNOQ~ 2021 3 1 3 1 41 NO 15
## 5 TQRMNOQ~ 2021 3 1 4 1 41 NO 15
## 6 TQRMNOQ~ 2021 3 1 1 1 41 NO 15
## 7 TQRMNOU~ 2021 3 1 1 1 41 NO 15
## 8 TQRMNOU~ 2021 3 1 2 1 41 NO 15
## 9 TQRMNOU~ 2021 3 1 4 1 41 NO 15
## 10 TQSMNOU~ 2021 3 1 1 1 41 NO 15
## # ... with 1,047 more rows, and 169 more variables: PONDERA <int>, CH03 <int>,
## # CH04 <int>, CH05 <chr>, CH06 <int>, CH07 <int>, CH08 <int>, CH09 <int>,
## # CH10 <int>, CH11 <int>, CH12 <int>, CH13 <int>, CH14 <chr>, CH15 <int>,
## # CH15_COD <int>, CH16 <int>, CH16_COD <int>, NIVEL_ED <int>, ESTADO <int>,
## # CAT_OCUP <int>, CAT_INAC <int>, IMPUTA <int>, PP02C1 <int>, PP02C2 <int>,
## # PP02C3 <int>, PP02C4 <int>, PP02C5 <int>, PP02C6 <int>, PP02C7 <int>,
## # PP02C8 <int>, PP02E <int>, PP02H <int>, PP02I <int>, PP03C <int>,
## # PP03D <int>, PP3E_TOT <int>, PP3F_TOT <int>, PP03G <int>, PP03H <int>,
## # PP03I <int>, PP03J <int>, INTENSI <int>, PP04A <int>, PP04B_COD <chr>,
## # PP04B1 <int>, PP04B2 <int>, PP04B3_MES <int>, PP04B3_ANO <int>,
## # PP04B3_DIA <int>, PP04C <int>, PP04C99 <int>, PP04D_COD <chr>, PP04G <int>,
## # PP05B2_MES <int>, PP05B2_ANO <int>, PP05B2_DIA <int>, PP05C_1 <int>,
## # PP05C_2 <int>, PP05C_3 <int>, PP05E <int>, PP05F <int>, PP05H <int>,
## # PP06A <int>, PP06C <int>, PP06D <int>, PP06E <int>, PP06H <int>,
## # PP07A <int>, PP07C <int>, PP07D <int>, PP07E <int>, PP07F1 <int>,
## # PP07F2 <int>, PP07F3 <int>, PP07F4 <int>, PP07F5 <int>, PP07G1 <int>,
## # PP07G2 <int>, PP07G3 <int>, PP07G4 <int>, PP07G_59 <int>, PP07H <int>,
## # PP07I <int>, PP07J <int>, PP07K <int>, PP08D1 <int>, PP08D4 <int>,
## # PP08F1 <int>, PP08F2 <int>, PP08J1 <int>, PP08J2 <int>, PP08J3 <int>,
## # PP09A <int>, PP09A_ESP <chr>, PP09B <int>, PP09C <int>, PP09C_ESP <chr>,
## # PP10A <int>, PP10C <int>, PP10D <int>, ...Con la base filtrada de la EPH, preparamos la variable “Estado” como una variable factor de 3 niveles. Calculamos la frecuencia para cada uno de los estados en situación ocupacional.
EPH$ESTADO<- factor(EPH$ESTADO, levels = c(1:3), labels = c("OCUPADO","DESOCUPADO","INACTIVO"))
ResumenEStado<- count(EPH$ESTADO)
ResumenEStado## x freq
## 1 OCUPADO 443
## 2 DESOCUPADO 23
## 3 INACTIVO 587
## 4 <NA> 4Con estos datos podemos calcular la tasa de ocupación de la provincia de buenos aires para el tercer trimestre del 2020.
TasaOcupacion<- ResumenEStado[1,2]/(ResumenEStado[1,2]+ResumenEStado[2,2]+ResumenEStado[3,2])
TasaOcupacion## [1] 0.4207028Obtenemos la proporción de personas ocupadas o desocupadas, dato que usaremos para fijar la proporción de la población total y calcular el tamaño de la muestra. Para ello, vamos a importar los datos de la base total de la población de Almirante Brown:
muestrahogares<-read_xlsx("Indicadores Almirante Brown.xlsx")## New names:
## * `Total de hogares` -> `Total de hogares...2`
## * `Total de hogares` -> `Total de hogares...35`Dejamos solo las variables con las que vamos a trabajar
muestrahogares<- muestrahogares[, c(1:3)]
#Renombramos las variables
colnames(muestrahogares)[1] <- c("codigoradio")
colnames(muestrahogares)[3] <- c("CANTIDAD_NBI_HOGARES")
colnames(muestrahogares)[2] <- c("TOTAL_HOGARES_RADIO")
muestrahogares## # A tibble: 484 x 3
## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO CANTIDAD_NBI_HOGARES
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 060280615 1032 218
## 2 060280604 1165 166
## 3 060280305 406 164
## 4 060280610 1001 163
## 5 060280303 496 137
## 6 060280307 346 137
## 7 060280614 762 131
## 8 060280701 608 131
## 9 060280409 445 103
## 10 060280702 546 103
## # ... with 474 more rowsCalculamos el porcentaje de hogares con al menos una NBI por radio. Este porcentaje por radio de hogares con nbi, nos permitirá posteriormente crear los estratos por radio.
muestrahogares<- muestrahogares%>% mutate(PORC_HOG_X_NBI_RADIO = round((CANTIDAD_NBI_HOGARES/ TOTAL_HOGARES_RADIO)*100),2)
muestrahogares## # A tibble: 484 x 4
## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO CANTIDAD_NBI_HOGARES PORC_HOG_X_NBI_RADIO
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 060280615 1032 218 21
## 2 060280604 1165 166 14
## 3 060280305 406 164 40
## 4 060280610 1001 163 16
## 5 060280303 496 137 28
## 6 060280307 346 137 40
## 7 060280614 762 131 17
## 8 060280701 608 131 22
## 9 060280409 445 103 23
## 10 060280702 546 103 19
## # ... with 474 more rows#Eliminamos casos atípicos tomamos un hogar por radio como referencia
muestrahogares<- filter(muestrahogares, TOTAL_HOGARES_RADIO >= 1 )
muestrahogares## # A tibble: 484 x 4
## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO CANTIDAD_NBI_HOGARES PORC_HOG_X_NBI_RADIO
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 060280615 1032 218 21
## 2 060280604 1165 166 14
## 3 060280305 406 164 40
## 4 060280610 1001 163 16
## 5 060280303 496 137 28
## 6 060280307 346 137 40
## 7 060280614 762 131 17
## 8 060280701 608 131 22
## 9 060280409 445 103 23
## 10 060280702 546 103 19
## # ... with 474 more rowsObtenemos la cantidad de hogares totales para el partido de Almirante Brown
hogarestotales<- muestrahogares %>% summarise(Total_hogares =sum(TOTAL_HOGARES_RADIO))
ht<- as.vector(hogarestotales)
ht## Total_hogares
## 1 156918Ahora tomando el dato de tasa de ocupación del tercer trimestre del 2021 para la prov. de Buenos Aires, calcumos el tamaño de la muestra de Almirante Brown
#A través de la fórmula:
#n0=(k2*p*q)/(d2+((k2*p*q)/N))
n0 <- ((1.96^2)*0.42*0.58)/(((0.05*0.42)^2)+(((1.96^2)*0.42*0.58)/hogarestotales))
n0 ## Total_hogares
## 1 2093.713Primera Etapa MAE
Observamos la distribución de la variable NBI de porcentaje de hogares con nbi por radio creada anteriormente
hist(x = muestrahogares$PORC_HOG_X_NBI_RADIO, main = "Histograma de Hogares con NBI por radio",
xlab = "Estrato", ylab = "Frecuencia",
col = "purple",
breaks = 100)
Calculamos los estratos a partir del método de Daleniu Hodges, fijando 6 estratos para controlar la variabilidad de la variable que estratifica la población en la muestra que seleccionaremos posteriormente
set.seed(300)
strata.cumrootf(muestrahogares$PORC_HOG_X_NBI_RADIO, CV= 0.05, Ls=6)## Warning: 'nclass' value has been chosen arbitrarily## Given arguments:
## x = muestrahogares$PORC_HOG_X_NBI_RADIO
## nclass = 40, CV = 0.05, Ls = 6
## allocation: q1 = 0.5, q2 = 0, q3 = 0.5
## model = none
##
## Strata information:
## | type rh | bh E(Y) Var(Y) Nh nh fh
## stratum 1 | take-some 1 | 2.5 0.99 0.56 106 2 0.02
## stratum 2 | take-some 1 | 7.5 4.83 2.07 103 3 0.03
## stratum 3 | take-some 1 | 12.5 10.11 1.89 125 3 0.02
## stratum 4 | take-some 1 | 17.5 14.76 1.73 80 2 0.03
## stratum 5 | take-some 1 | 27.5 21.36 5.75 50 2 0.04
## stratum 6 | take-some 1 | 101.0 42.85 409.43 20 6 0.30
## Total 484 18 0.04
##
## Total sample size: 18
## Anticipated population mean: 10.27273
## Anticipated CV: 0.04550332Asignamos a cada radio censal un estrato en función de los resultados de corte del cálculo anterior de la siguiente manera:
muestrahogares<- muestrahogares %>% mutate(ESTRATOS_NBI = case_when( PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 3 ~ 'ESTRATO 1' , PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 8 ~ 'ESTRATO 2', PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 13 ~ 'ESTRATO 3', PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 18 ~ 'ESTRATO 4', PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 28 ~ 'ESTRATO 5', PORC_HOG_X_NBI_RADIO < 101 ~ 'ESTRATO 6') )
muestrahogares## # A tibble: 484 x 5
## codigoradio TOTAL_HOGARES_RA~ CANTIDAD_NBI_HOG~ PORC_HOG_X_NBI_~ ESTRATOS_NBI
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 060280615 1032 218 21 ESTRATO 5
## 2 060280604 1165 166 14 ESTRATO 4
## 3 060280305 406 164 40 ESTRATO 6
## 4 060280610 1001 163 16 ESTRATO 4
## 5 060280303 496 137 28 ESTRATO 6
## 6 060280307 346 137 40 ESTRATO 6
## 7 060280614 762 131 17 ESTRATO 4
## 8 060280701 608 131 22 ESTRATO 5
## 9 060280409 445 103 23 ESTRATO 5
## 10 060280702 546 103 19 ESTRATO 5
## # ... with 474 more rowsObservamos cantidad de radios, desvios de porcentaje de hogares por nbi, variancia de porcentaje de hogares por nbi y totales de hogares para los estratos creados.
resumen_NBI <- muestrahogares %>% group_by(ESTRATOS_NBI) %>% dplyr::summarise(cantidad = n(), desvio= sd(PORC_HOG_X_NBI_RADIO), variancia= (desvio^2), total_nbi_hogares = sum(CANTIDAD_NBI_HOGARES),total_hogares =sum(TOTAL_HOGARES_RADIO), media_hogaresconnbi = ((total_nbi_hogares/total_hogares)*100) )
resumen_NBI## # A tibble: 6 x 7
## ESTRATOS_NBI cantidad desvio variancia total_nbi_hogares total_hogares
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 ESTRATO 1 106 0.750 0.562 326 30965
## 2 ESTRATO 2 103 1.44 2.09 1611 33409
## 3 ESTRATO 3 125 1.38 1.91 4132 40680
## 4 ESTRATO 4 80 1.32 1.75 4236 28535
## 5 ESTRATO 5 50 2.42 5.87 3663 17104
## 6 ESTRATO 6 20 20.8 431. 2455 6225
## # ... with 1 more variable: media_hogaresconnbi <dbl>Observamos que el último estrato tiene una variancia muy elevada y un número pequeño de radios censales en los que se ubica.
Importamos la base con la cantidad de viviendas totales por radio.
Viviendas_por_radio <- read_excel("Viviendas por radio.xlsx")
Viviendas_por_radio## # A tibble: 484 x 5
## codigoradio basico insuficiente satisfactoria total
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 060280101 97 80 129 306
## 2 060280102 67 97 76 240
## 3 060280103 114 71 127 312
## 4 060280104 84 23 186 293
## 5 060280105 24 2 170 196
## 6 060280106 57 28 156 241
## 7 060280107 115 64 127 306
## 8 060280108 144 77 133 354
## 9 060280109 126 51 269 446
## 10 060280110 59 20 139 218
## # ... with 474 more rowsObtenemos el total de hogares
hogarestotales<- muestrahogares %>% summarise(Total_hogares =sum(TOTAL_HOGARES_RADIO))
hogarestotales## Total_hogares
## 1 156918Obtenemos el total de viviendas de la base de viviendas por radio
ViviendaTotal<- sum(Viviendas_por_radio$total)
ViviendaTotal## [1] 142614Calculamos el promedio de hogares por vivienda
hogXviv<- hogarestotales/ViviendaTotal
hogXviv## Total_hogares
## 1 1.100299Calculamos la cantidad de viviendas que van a componer la muestra
SegSamplUn<- round((n0/hogXviv), 0)
colnames(SegSamplUn) <- "SSU"
SegSamplUn## SSU
## 1 1903Calculamos ahora la cantidad de radios a relevar con un salto sistmético de cada 25 viviendas
El tamaño de las fracciones y los radios en áreas urbanas se determina según la cantidad de viviendas.
La fracción tiene un promedio de 5000 viviendas mientras que el radio un promedio de 300.
Para bordes de localidades el radio urbano puede bajar a 200 viviendas, aproximadamente, y en localidades aisladas a 100 viviendas.
Para Almirante Brown el promedio de viviendas por radio es de 294
Para radios de 294 viviendas y un salto sistemático de 25 viviendas, nos dan (11,76) 11 viviendas a encuestar por radio. Con este dato calculamos los radios a cubrir
RadiosRelevar<- SegSamplUn/11
RadiosRelevar## SSU
## 1 173Consideramos los 173 radios que van a componer la muestra para calcular el tamaño de cada uno de los estratos para que la proporción de los estratos de la muestra sean iguales a las proporciones de los estratos de la población total.
stratasamp(n=173, Nh=c(106,103,125,80,50,20))##
## Stratum 1 2 3 4 5 6
## Size 38 37 45 29 18 7Entonces asignamos la muestra de manera proporcional a lo obtenido en el punto visto arriba
strata1v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 1") %>% sample_n( size = 38)
strata2v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 2") %>% sample_n( size = 37)
strata3v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 3") %>% sample_n( size = 45)
strata4v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 4") %>% sample_n( size = 29)
strata5v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 5") %>% sample_n( size = 18)
strata6v1<- filter(muestrahogares, ESTRATOS_NBI== "ESTRATO 6") %>% sample_n( size = 7)Nos quedamos con la muestra final de la cual extraeremos los radios censales para el recorrido de campo
muestrafinal<- bind_rows(strata1v1,strata2v1,strata3v1, strata4v1, strata5v1, strata6v1,)
muestrafinal## # A tibble: 174 x 5
## codigoradio TOTAL_HOGARES_RA~ CANTIDAD_NBI_HOG~ PORC_HOG_X_NBI_~ ESTRATOS_NBI
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 060282704 316 5 2 ESTRATO 1
## 2 060282510 376 6 2 ESTRATO 1
## 3 060283106 407 4 1 ESTRATO 1
## 4 060281704 246 5 2 ESTRATO 1
## 5 060281211 372 0 0 ESTRATO 1
## 6 060282305 241 2 1 ESTRATO 1
## 7 060282504 183 1 1 ESTRATO 1
## 8 060282713 344 3 1 ESTRATO 1
## 9 060283408 335 2 1 ESTRATO 1
## 10 060280503 11 0 0 ESTRATO 1
## # ... with 164 more rowsObservamos la cantidad y desvios obtenidos en la muestra por cada estrato:
resumen_final <- muestrafinal %>% group_by(ESTRATOS_NBI) %>% dplyr::summarise(cantidad = n(), desvio= sd(PORC_HOG_X_NBI_RADIO), variancia= (desvio^2), total_nbi_hogares = sum(CANTIDAD_NBI_HOGARES),total_hogares =sum(TOTAL_HOGARES_RADIO), media_hogaresconnbi = ((total_nbi_hogares/total_hogares)*100) )
resumen_final## # A tibble: 6 x 7
## ESTRATOS_NBI cantidad desvio variancia total_nbi_hogares total_hogares
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 ESTRATO 1 38 0.788 0.621 112 10606
## 2 ESTRATO 2 37 1.46 2.13 589 12052
## 3 ESTRATO 3 45 1.49 2.23 1427 14207
## 4 ESTRATO 4 29 1.48 2.18 1693 11242
## 5 ESTRATO 5 18 2.27 5.15 1347 6533
## 6 ESTRATO 6 7 19.2 369. 1172 2649
## # ... with 1 more variable: media_hogaresconnbi <dbl>Calculamos las probabilidades para etapa de estatificación
Prob2<- muestrafinal %>% dplyr::group_by(ESTRATOS_NBI) %>% dplyr::summarise(casos=n())
Prob2 <- join(Prob2,resumen_NBI) ## Joining by: ESTRATOS_NBIProb2 <- Prob2[,c(1:3)]
#Calculamos la probabilidad de selección W(N/n) y el factor de expansión 1/w
Prob2<- Prob2 %>% mutate("W(N/n)" = Prob2[,3]/Prob2[,2])
Prob2<- Prob2 %>% mutate("1/w"= 1/Prob2[,4])
#Asignamos las probabilidades a la muestra final
muestrafinal<- join(Prob2,muestrafinal) %>% select(codigoradio, TOTAL_HOGARES_RADIO,PORC_HOG_X_NBI_RADIO,ESTRATOS_NBI,"W(N/n)"
,"1/w")## Joining by: ESTRATOS_NBImuestrafinal## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO PORC_HOG_X_NBI_RADIO ESTRATOS_NBI W(N/n)
## 1 060282704 316 2 ESTRATO 1 2.789474
## 2 060282510 376 2 ESTRATO 1 2.789474
## 3 060283106 407 1 ESTRATO 1 2.789474
## 4 060281704 246 2 ESTRATO 1 2.789474
## 5 060281211 372 0 ESTRATO 1 2.789474
## 6 060282305 241 1 ESTRATO 1 2.789474
## 7 060282504 183 1 ESTRATO 1 2.789474
## 8 060282713 344 1 ESTRATO 1 2.789474
## 9 060283408 335 1 ESTRATO 1 2.789474
## 10 060280503 11 0 ESTRATO 1 2.789474
## 11 060282701 210 0 ESTRATO 1 2.789474
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## 139 0.3625000
## 140 0.3625000
## 141 0.3625000
## 142 0.3625000
## 143 0.3625000
## 144 0.3625000
## 145 0.3625000
## 146 0.3625000
## 147 0.3625000
## 148 0.3625000
## 149 0.3625000
## 150 0.3600000
## 151 0.3600000
## 152 0.3600000
## 153 0.3600000
## 154 0.3600000
## 155 0.3600000
## 156 0.3600000
## 157 0.3600000
## 158 0.3600000
## 159 0.3600000
## 160 0.3600000
## 161 0.3600000
## 162 0.3600000
## 163 0.3600000
## 164 0.3600000
## 165 0.3600000
## 166 0.3600000
## 167 0.3600000
## 168 0.3500000
## 169 0.3500000
## 170 0.3500000
## 171 0.3500000
## 172 0.3500000
## 173 0.3500000
## 174 0.3500000Asignamos la probabilidad de selección de la vivienda como última etapa a través de la técnica de selección sistemática.
Agregamos a la base final la cantidad de viviendas por radio censal desde la tabla vivienda
muestrafinal2<- join(muestrafinal,Viviendas_por_radio) ## Joining by: codigoradiomuestrafinal2## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO PORC_HOG_X_NBI_RADIO ESTRATOS_NBI W(N/n)
## 1 060282704 316 2 ESTRATO 1 2.789474
## 2 060282510 376 2 ESTRATO 1 2.789474
## 3 060283106 407 1 ESTRATO 1 2.789474
## 4 060281704 246 2 ESTRATO 1 2.789474
## 5 060281211 372 0 ESTRATO 1 2.789474
## 6 060282305 241 1 ESTRATO 1 2.789474
## 7 060282504 183 1 ESTRATO 1 2.789474
## 8 060282713 344 1 ESTRATO 1 2.789474
## 9 060283408 335 1 ESTRATO 1 2.789474
## 10 060280503 11 0 ESTRATO 1 2.789474
## 11 060282701 210 0 ESTRATO 1 2.789474
## 12 060281106 215 0 ESTRATO 1 2.789474
## 13 060282609 280 0 ESTRATO 1 2.789474
## 14 060283311 354 2 ESTRATO 1 2.789474
## 15 060282308 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 16 060283205 225 2 ESTRATO 1 2.789474
## 17 060281109 472 1 ESTRATO 1 2.789474
## 18 060281210 429 2 ESTRATO 1 2.789474
## 19 060281602 362 1 ESTRATO 1 2.789474
## 20 060282513 307 0 ESTRATO 1 2.789474
## 21 060282106 212 0 ESTRATO 1 2.789474
## 22 060281107 208 0 ESTRATO 1 2.789474
## 23 060281801 424 2 ESTRATO 1 2.789474
## 24 060282608 171 1 ESTRATO 1 2.789474
## 25 060282304 379 2 ESTRATO 1 2.789474
## 26 060283410 355 2 ESTRATO 1 2.789474
## 27 060282602 126 0 ESTRATO 1 2.789474
## 28 060282711 238 1 ESTRATO 1 2.789474
## 29 060283310 297 1 ESTRATO 1 2.789474
## 30 060283204 296 1 ESTRATO 1 2.789474
## 31 060282705 248 2 ESTRATO 1 2.789474
## 32 060282507 218 0 ESTRATO 1 2.789474
## 33 060281703 186 0 ESTRATO 1 2.789474
## 34 060281312 290 2 ESTRATO 1 2.789474
## 35 060282312 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 36 060282511 399 0 ESTRATO 1 2.789474
## 37 060281701 247 1 ESTRATO 1 2.789474
## 38 060280105 201 1 ESTRATO 1 2.789474
## 39 060280111 395 6 ESTRATO 2 2.783784
## 40 060281113 227 4 ESTRATO 2 2.783784
## 41 060282303 265 3 ESTRATO 2 2.783784
## 42 060283110 420 5 ESTRATO 2 2.783784
## 43 060283412 368 3 ESTRATO 2 2.783784
## 44 060282211 286 7 ESTRATO 2 2.783784
## 45 060280810 490 6 ESTRATO 2 2.783784
## 46 060282902 229 4 ESTRATO 2 2.783784
## 47 060283701 352 4 ESTRATO 2 2.783784
## 48 060281302 235 4 ESTRATO 2 2.783784
## 49 060283302 428 3 ESTRATO 2 2.783784
## 50 060283807 229 7 ESTRATO 2 2.783784
## 51 060282802 266 6 ESTRATO 2 2.783784
## 52 060282218 237 7 ESTRATO 2 2.783784
## 53 060283402 389 5 ESTRATO 2 2.783784
## 54 060283005 284 7 ESTRATO 2 2.783784
## 55 060281112 254 4 ESTRATO 2 2.783784
## 56 060283508 309 5 ESTRATO 2 2.783784
## 57 060282107 307 4 ESTRATO 2 2.783784
## 58 060281507 445 5 ESTRATO 2 2.783784
## 59 060282710 158 5 ESTRATO 2 2.783784
## 60 060280710 342 5 ESTRATO 2 2.783784
## 61 060283607 438 3 ESTRATO 2 2.783784
## 62 060281708 397 4 ESTRATO 2 2.783784
## 63 060282214 246 7 ESTRATO 2 2.783784
## 64 060283805 392 3 ESTRATO 2 2.783784
## 65 060281111 526 7 ESTRATO 2 2.783784
## 66 060281910 255 4 ESTRATO 2 2.783784
## 67 060281103 276 7 ESTRATO 2 2.783784
## 68 060283806 272 3 ESTRATO 2 2.783784
## 69 060280115 426 5 ESTRATO 2 2.783784
## 70 060280601 389 7 ESTRATO 2 2.783784
## 71 060281902 334 4 ESTRATO 2 2.783784
## 72 060282913 274 7 ESTRATO 2 2.783784
## 73 060281105 238 5 ESTRATO 2 2.783784
## 74 060280905 300 3 ESTRATO 2 2.783784
## 75 060282807 374 4 ESTRATO 2 2.783784
## 76 060282210 495 8 ESTRATO 3 2.777778
## 77 060282209 385 10 ESTRATO 3 2.777778
## 78 060282108 306 10 ESTRATO 3 2.777778
## 79 060283605 420 10 ESTRATO 3 2.777778
## 80 060281004 249 8 ESTRATO 3 2.777778
## 81 060280808 337 11 ESTRATO 3 2.777778
## 82 060282113 254 8 ESTRATO 3 2.777778
## 83 060283108 215 12 ESTRATO 3 2.777778
## 84 060281502 256 8 ESTRATO 3 2.777778
## 85 060283506 373 12 ESTRATO 3 2.777778
## 86 060281805 240 8 ESTRATO 3 2.777778
## 87 060283712 394 11 ESTRATO 3 2.777778
## 88 060282906 222 12 ESTRATO 3 2.777778
## 89 060280907 316 11 ESTRATO 3 2.777778
## 90 060281408 306 8 ESTRATO 3 2.777778
## 91 060283109 279 12 ESTRATO 3 2.777778
## 92 060282008 312 12 ESTRATO 3 2.777778
## 93 060281011 302 8 ESTRATO 3 2.777778
## 94 060283404 367 10 ESTRATO 3 2.777778
## 95 060280512 36 8 ESTRATO 3 2.777778
## 96 060280301 473 11 ESTRATO 3 2.777778
## 97 060283015 295 10 ESTRATO 3 2.777778
## 98 060283610 316 12 ESTRATO 3 2.777778
## 99 060280412 474 9 ESTRATO 3 2.777778
## 100 060283001 263 10 ESTRATO 3 2.777778
## 101 060281511 220 11 ESTRATO 3 2.777778
## 102 060282805 441 12 ESTRATO 3 2.777778
## 103 060282206 406 12 ESTRATO 3 2.777778
## 104 060280704 417 9 ESTRATO 3 2.777778
## 105 060280106 266 8 ESTRATO 3 2.777778
## 106 060282901 332 11 ESTRATO 3 2.777778
## 107 060283303 250 12 ESTRATO 3 2.777778
## 108 060282203 345 9 ESTRATO 3 2.777778
## 109 060282216 544 9 ESTRATO 3 2.777778
## 110 060280501 21 10 ESTRATO 3 2.777778
## 111 060280805 324 11 ESTRATO 3 2.777778
## 112 060283012 244 8 ESTRATO 3 2.777778
## 113 060281702 341 9 ESTRATO 3 2.777778
## 114 060282806 523 9 ESTRATO 3 2.777778
## 115 060282112 292 10 ESTRATO 3 2.777778
## 116 060280803 20 10 ESTRATO 3 2.777778
## 117 060282111 330 8 ESTRATO 3 2.777778
## 118 060283016 284 11 ESTRATO 3 2.777778
## 119 060282006 382 10 ESTRATO 3 2.777778
## 120 060281309 340 12 ESTRATO 3 2.777778
## 121 060280705 411 14 ESTRATO 4 2.758621
## 122 060282207 185 16 ESTRATO 4 2.758621
## 123 060283606 404 15 ESTRATO 4 2.758621
## 124 060280310 318 13 ESTRATO 4 2.758621
## 125 060280610 1001 16 ESTRATO 4 2.758621
## 126 060280707 666 14 ESTRATO 4 2.758621
## 127 060280202 369 17 ESTRATO 4 2.758621
## 128 060283502 351 17 ESTRATO 4 2.758621
## 129 060283711 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 130 060281808 438 13 ESTRATO 4 2.758621
## 131 060281504 269 13 ESTRATO 4 2.758621
## 132 060283902 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 133 060280607 400 14 ESTRATO 4 2.758621
## 134 060282109 327 17 ESTRATO 4 2.758621
## 135 060283611 304 16 ESTRATO 4 2.758621
## 136 060281912 298 15 ESTRATO 4 2.758621
## 137 060281809 295 14 ESTRATO 4 2.758621
## 138 060282910 246 15 ESTRATO 4 2.758621
## 139 060280309 277 13 ESTRATO 4 2.758621
## 140 060280308 525 16 ESTRATO 4 2.758621
## 141 060280101 360 17 ESTRATO 4 2.758621
## 142 060280411 380 16 ESTRATO 4 2.758621
## 143 060280603 443 14 ESTRATO 4 2.758621
## 144 060280312 266 16 ESTRATO 4 2.758621
## 145 060280108 428 14 ESTRATO 4 2.758621
## 146 060283713 275 17 ESTRATO 4 2.758621
## 147 060280302 430 17 ESTRATO 4 2.758621
## 148 060282009 283 16 ESTRATO 4 2.758621
## 149 060280904 533 15 ESTRATO 4 2.758621
## 150 060282013 406 20 ESTRATO 5 2.777778
## 151 060283010 385 22 ESTRATO 5 2.777778
## 152 060280404 331 21 ESTRATO 5 2.777778
## 153 060280408 401 20 ESTRATO 5 2.777778
## 154 060282707 152 21 ESTRATO 5 2.777778
## 155 060283904 360 18 ESTRATO 5 2.777778
## 156 060282703 373 25 ESTRATO 5 2.777778
## 157 060283614 422 24 ESTRATO 5 2.777778
## 158 060281402 307 20 ESTRATO 5 2.777778
## 159 060283009 325 20 ESTRATO 5 2.777778
## 160 060283903 299 19 ESTRATO 5 2.777778
## 161 060283912 422 19 ESTRATO 5 2.777778
## 162 060280605 536 18 ESTRATO 5 2.777778
## 163 060283008 490 21 ESTRATO 5 2.777778
## 164 060280612 256 18 ESTRATO 5 2.777778
## 165 060281807 302 25 ESTRATO 5 2.777778
## 166 060282804 307 23 ESTRATO 5 2.777778
## 167 060280401 459 19 ESTRATO 5 2.777778
## 168 060283911 408 33 ESTRATO 6 2.857143
## 169 060283613 364 87 ESTRATO 6 2.857143
## 170 060283301 627 41 ESTRATO 6 2.857143
## 171 060281905 170 42 ESTRATO 6 2.857143
## 172 060280305 406 40 ESTRATO 6 2.857143
## 173 060281913 192 46 ESTRATO 6 2.857143
## 174 060283314 482 29 ESTRATO 6 2.857143
## 1/w basico insuficiente satisfactoria total
## 1 0.3584906 50 9 237 296
## 2 0.3584906 35 8 321 364
## 3 0.3584906 47 11 336 394
## 4 0.3584906 67 1 174 242
## 5 0.3584906 35 3 320 358
## 6 0.3584906 18 3 210 231
## 7 0.3584906 3 0 175 178
## 8 0.3584906 43 8 273 324
## 9 0.3584906 117 0 206 323
## 10 0.3584906 2 6 3 11
## 11 0.3584906 27 3 176 206
## 12 0.3584906 30 5 164 199
## 13 0.3584906 11 0 269 280
## 14 0.3584906 58 11 265 334
## 15 0.3584906 26 4 165 195
## 16 0.3584906 24 3 193 220
## 17 0.3584906 52 6 385 443
## 18 0.3584906 80 16 286 382
## 19 0.3584906 0 0 359 359
## 20 0.3584906 40 0 253 293
## 21 0.3584906 28 4 170 202
## 22 0.3584906 15 0 186 201
## 23 0.3584906 115 5 260 380
## 24 0.3584906 13 2 156 171
## 25 0.3584906 65 9 278 352
## 26 0.3584906 38 7 301 346
## 27 0.3584906 4 1 121 126
## 28 0.3584906 29 6 199 234
## 29 0.3584906 46 5 238 289
## 30 0.3584906 68 10 205 283
## 31 0.3584906 62 16 163 241
## 32 0.3584906 4 1 208 213
## 33 0.3584906 22 0 139 161
## 34 0.3584906 54 10 206 270
## 35 0.3584906 40 3 157 200
## 36 0.3584906 41 4 331 376
## 37 0.3584906 94 2 148 244
## 38 0.3584906 24 2 170 196
## 39 0.3592233 70 30 278 378
## 40 0.3592233 30 3 179 212
## 41 0.3592233 51 15 168 234
## 42 0.3592233 93 62 228 383
## 43 0.3592233 65 37 249 351
## 44 0.3592233 67 16 184 267
## 45 0.3592233 107 38 318 463
## 46 0.3592233 23 16 181 220
## 47 0.3592233 58 27 258 343
## 48 0.3592233 51 13 166 230
## 49 0.3592233 82 26 303 411
## 50 0.3592233 50 41 134 225
## 51 0.3592233 58 14 141 213
## 52 0.3592233 43 31 132 206
## 53 0.3592233 104 43 214 361
## 54 0.3592233 72 36 128 236
## 55 0.3592233 32 12 194 238
## 56 0.3592233 74 40 185 299
## 57 0.3592233 82 21 186 289
## 58 0.3592233 80 35 311 426
## 59 0.3592233 24 8 118 150
## 60 0.3592233 78 23 217 318
## 61 0.3592233 79 33 319 431
## 62 0.3592233 79 9 194 282
## 63 0.3592233 51 20 159 230
## 64 0.3592233 56 16 300 372
## 65 0.3592233 87 38 362 487
## 66 0.3592233 23 7 222 252
## 67 0.3592233 35 16 176 227
## 68 0.3592233 60 26 177 263
## 69 0.3592233 116 37 239 392
## 70 0.3592233 117 33 223 373
## 71 0.3592233 101 3 227 331
## 72 0.3592233 63 51 148 262
## 73 0.3592233 27 13 181 221
## 74 0.3592233 64 6 218 288
## 75 0.3592233 88 27 245 360
## 76 0.3600000 124 48 278 450
## 77 0.3600000 99 51 194 344
## 78 0.3600000 74 37 178 289
## 79 0.3600000 86 106 198 390
## 80 0.3600000 68 34 100 202
## 81 0.3600000 79 55 194 328
## 82 0.3600000 63 22 160 245
## 83 0.3600000 54 57 80 191
## 84 0.3600000 50 40 119 209
## 85 0.3600000 96 112 133 341
## 86 0.3600000 76 42 103 221
## 87 0.3600000 83 93 183 359
## 88 0.3600000 48 53 91 192
## 89 0.3600000 69 37 150 256
## 90 0.3600000 72 61 112 245
## 91 0.3600000 53 71 104 228
## 92 0.3600000 79 97 87 263
## 93 0.3600000 72 54 143 269
## 94 0.3600000 93 79 173 345
## 95 0.3600000 11 11 7 29
## 96 0.3600000 131 53 236 420
## 97 0.3600000 78 65 112 255
## 98 0.3600000 106 77 121 304
## 99 0.3600000 124 96 198 418
## 100 0.3600000 73 29 128 230
## 101 0.3600000 53 68 73 194
## 102 0.3600000 134 88 189 411
## 103 0.3600000 115 88 171 374
## 104 0.3600000 81 46 218 345
## 105 0.3600000 57 28 156 241
## 106 0.3600000 72 71 155 298
## 107 0.3600000 19 40 167 226
## 108 0.3600000 89 51 192 332
## 109 0.3600000 121 77 273 471
## 110 0.3600000 9 3 7 19
## 111 0.3600000 69 102 93 264
## 112 0.3600000 52 75 65 192
## 113 0.3600000 128 23 159 310
## 114 0.3600000 121 81 247 449
## 115 0.3600000 64 55 145 264
## 116 0.3600000 5 5 5 15
## 117 0.3600000 61 51 192 304
## 118 0.3600000 69 108 86 263
## 119 0.3600000 79 77 189 345
## 120 0.3600000 136 57 136 329
## 121 0.3625000 88 118 138 344
## 122 0.3625000 54 39 88 181
## 123 0.3625000 102 145 139 386
## 124 0.3625000 91 51 167 309
## 125 0.3625000 230 280 316 826
## 126 0.3625000 152 108 333 593
## 127 0.3625000 83 73 124 280
## 128 0.3625000 99 153 79 331
## 129 0.3625000 115 104 144 363
## 130 0.3625000 107 160 125 392
## 131 0.3625000 75 87 69 231
## 132 0.3625000 98 124 133 355
## 133 0.3625000 95 97 135 327
## 134 0.3625000 72 117 95 284
## 135 0.3625000 81 129 86 296
## 136 0.3625000 95 113 69 277
## 137 0.3625000 68 97 113 278
## 138 0.3625000 51 51 118 220
## 139 0.3625000 82 51 113 246
## 140 0.3625000 163 123 231 517
## 141 0.3625000 97 80 129 306
## 142 0.3625000 104 119 116 339
## 143 0.3625000 99 82 165 346
## 144 0.3625000 64 69 93 226
## 145 0.3625000 144 77 133 354
## 146 0.3625000 69 66 100 235
## 147 0.3625000 111 150 132 393
## 148 0.3625000 69 113 92 274
## 149 0.3625000 134 146 210 490
## 150 0.3600000 93 211 68 372
## 151 0.3600000 113 166 83 362
## 152 0.3600000 54 177 46 277
## 153 0.3600000 148 146 80 374
## 154 0.3600000 31 67 49 147
## 155 0.3600000 91 129 113 333
## 156 0.3600000 69 132 117 318
## 157 0.3600000 86 212 107 405
## 158 0.3600000 69 107 105 281
## 159 0.3600000 65 128 63 256
## 160 0.3600000 71 87 97 255
## 161 0.3600000 128 182 108 418
## 162 0.3600000 119 146 195 460
## 163 0.3600000 126 140 96 362
## 164 0.3600000 79 97 66 242
## 165 0.3600000 73 145 63 281
## 166 0.3600000 89 93 119 301
## 167 0.3600000 129 147 81 357
## 168 0.3500000 71 274 52 397
## 169 0.3500000 1 350 3 354
## 170 0.3500000 42 139 103 284
## 171 0.3500000 36 114 16 166
## 172 0.3500000 48 195 27 270
## 173 0.3500000 22 145 10 177
## 174 0.3500000 86 274 89 449Dejamos solamente la variable “total” que corresponde al total de viviendas por radio
muestrafinal2<- muestrafinal2 %>% select(codigoradio,TOTAL_HOGARES_RADIO,PORC_HOG_X_NBI_RADIO,ESTRATOS_NBI,"W(N/n)","1/w" ,total)
muestrafinal2## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO PORC_HOG_X_NBI_RADIO ESTRATOS_NBI W(N/n)
## 1 060282704 316 2 ESTRATO 1 2.789474
## 2 060282510 376 2 ESTRATO 1 2.789474
## 3 060283106 407 1 ESTRATO 1 2.789474
## 4 060281704 246 2 ESTRATO 1 2.789474
## 5 060281211 372 0 ESTRATO 1 2.789474
## 6 060282305 241 1 ESTRATO 1 2.789474
## 7 060282504 183 1 ESTRATO 1 2.789474
## 8 060282713 344 1 ESTRATO 1 2.789474
## 9 060283408 335 1 ESTRATO 1 2.789474
## 10 060280503 11 0 ESTRATO 1 2.789474
## 11 060282701 210 0 ESTRATO 1 2.789474
## 12 060281106 215 0 ESTRATO 1 2.789474
## 13 060282609 280 0 ESTRATO 1 2.789474
## 14 060283311 354 2 ESTRATO 1 2.789474
## 15 060282308 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 16 060283205 225 2 ESTRATO 1 2.789474
## 17 060281109 472 1 ESTRATO 1 2.789474
## 18 060281210 429 2 ESTRATO 1 2.789474
## 19 060281602 362 1 ESTRATO 1 2.789474
## 20 060282513 307 0 ESTRATO 1 2.789474
## 21 060282106 212 0 ESTRATO 1 2.789474
## 22 060281107 208 0 ESTRATO 1 2.789474
## 23 060281801 424 2 ESTRATO 1 2.789474
## 24 060282608 171 1 ESTRATO 1 2.789474
## 25 060282304 379 2 ESTRATO 1 2.789474
## 26 060283410 355 2 ESTRATO 1 2.789474
## 27 060282602 126 0 ESTRATO 1 2.789474
## 28 060282711 238 1 ESTRATO 1 2.789474
## 29 060283310 297 1 ESTRATO 1 2.789474
## 30 060283204 296 1 ESTRATO 1 2.789474
## 31 060282705 248 2 ESTRATO 1 2.789474
## 32 060282507 218 0 ESTRATO 1 2.789474
## 33 060281703 186 0 ESTRATO 1 2.789474
## 34 060281312 290 2 ESTRATO 1 2.789474
## 35 060282312 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 36 060282511 399 0 ESTRATO 1 2.789474
## 37 060281701 247 1 ESTRATO 1 2.789474
## 38 060280105 201 1 ESTRATO 1 2.789474
## 39 060280111 395 6 ESTRATO 2 2.783784
## 40 060281113 227 4 ESTRATO 2 2.783784
## 41 060282303 265 3 ESTRATO 2 2.783784
## 42 060283110 420 5 ESTRATO 2 2.783784
## 43 060283412 368 3 ESTRATO 2 2.783784
## 44 060282211 286 7 ESTRATO 2 2.783784
## 45 060280810 490 6 ESTRATO 2 2.783784
## 46 060282902 229 4 ESTRATO 2 2.783784
## 47 060283701 352 4 ESTRATO 2 2.783784
## 48 060281302 235 4 ESTRATO 2 2.783784
## 49 060283302 428 3 ESTRATO 2 2.783784
## 50 060283807 229 7 ESTRATO 2 2.783784
## 51 060282802 266 6 ESTRATO 2 2.783784
## 52 060282218 237 7 ESTRATO 2 2.783784
## 53 060283402 389 5 ESTRATO 2 2.783784
## 54 060283005 284 7 ESTRATO 2 2.783784
## 55 060281112 254 4 ESTRATO 2 2.783784
## 56 060283508 309 5 ESTRATO 2 2.783784
## 57 060282107 307 4 ESTRATO 2 2.783784
## 58 060281507 445 5 ESTRATO 2 2.783784
## 59 060282710 158 5 ESTRATO 2 2.783784
## 60 060280710 342 5 ESTRATO 2 2.783784
## 61 060283607 438 3 ESTRATO 2 2.783784
## 62 060281708 397 4 ESTRATO 2 2.783784
## 63 060282214 246 7 ESTRATO 2 2.783784
## 64 060283805 392 3 ESTRATO 2 2.783784
## 65 060281111 526 7 ESTRATO 2 2.783784
## 66 060281910 255 4 ESTRATO 2 2.783784
## 67 060281103 276 7 ESTRATO 2 2.783784
## 68 060283806 272 3 ESTRATO 2 2.783784
## 69 060280115 426 5 ESTRATO 2 2.783784
## 70 060280601 389 7 ESTRATO 2 2.783784
## 71 060281902 334 4 ESTRATO 2 2.783784
## 72 060282913 274 7 ESTRATO 2 2.783784
## 73 060281105 238 5 ESTRATO 2 2.783784
## 74 060280905 300 3 ESTRATO 2 2.783784
## 75 060282807 374 4 ESTRATO 2 2.783784
## 76 060282210 495 8 ESTRATO 3 2.777778
## 77 060282209 385 10 ESTRATO 3 2.777778
## 78 060282108 306 10 ESTRATO 3 2.777778
## 79 060283605 420 10 ESTRATO 3 2.777778
## 80 060281004 249 8 ESTRATO 3 2.777778
## 81 060280808 337 11 ESTRATO 3 2.777778
## 82 060282113 254 8 ESTRATO 3 2.777778
## 83 060283108 215 12 ESTRATO 3 2.777778
## 84 060281502 256 8 ESTRATO 3 2.777778
## 85 060283506 373 12 ESTRATO 3 2.777778
## 86 060281805 240 8 ESTRATO 3 2.777778
## 87 060283712 394 11 ESTRATO 3 2.777778
## 88 060282906 222 12 ESTRATO 3 2.777778
## 89 060280907 316 11 ESTRATO 3 2.777778
## 90 060281408 306 8 ESTRATO 3 2.777778
## 91 060283109 279 12 ESTRATO 3 2.777778
## 92 060282008 312 12 ESTRATO 3 2.777778
## 93 060281011 302 8 ESTRATO 3 2.777778
## 94 060283404 367 10 ESTRATO 3 2.777778
## 95 060280512 36 8 ESTRATO 3 2.777778
## 96 060280301 473 11 ESTRATO 3 2.777778
## 97 060283015 295 10 ESTRATO 3 2.777778
## 98 060283610 316 12 ESTRATO 3 2.777778
## 99 060280412 474 9 ESTRATO 3 2.777778
## 100 060283001 263 10 ESTRATO 3 2.777778
## 101 060281511 220 11 ESTRATO 3 2.777778
## 102 060282805 441 12 ESTRATO 3 2.777778
## 103 060282206 406 12 ESTRATO 3 2.777778
## 104 060280704 417 9 ESTRATO 3 2.777778
## 105 060280106 266 8 ESTRATO 3 2.777778
## 106 060282901 332 11 ESTRATO 3 2.777778
## 107 060283303 250 12 ESTRATO 3 2.777778
## 108 060282203 345 9 ESTRATO 3 2.777778
## 109 060282216 544 9 ESTRATO 3 2.777778
## 110 060280501 21 10 ESTRATO 3 2.777778
## 111 060280805 324 11 ESTRATO 3 2.777778
## 112 060283012 244 8 ESTRATO 3 2.777778
## 113 060281702 341 9 ESTRATO 3 2.777778
## 114 060282806 523 9 ESTRATO 3 2.777778
## 115 060282112 292 10 ESTRATO 3 2.777778
## 116 060280803 20 10 ESTRATO 3 2.777778
## 117 060282111 330 8 ESTRATO 3 2.777778
## 118 060283016 284 11 ESTRATO 3 2.777778
## 119 060282006 382 10 ESTRATO 3 2.777778
## 120 060281309 340 12 ESTRATO 3 2.777778
## 121 060280705 411 14 ESTRATO 4 2.758621
## 122 060282207 185 16 ESTRATO 4 2.758621
## 123 060283606 404 15 ESTRATO 4 2.758621
## 124 060280310 318 13 ESTRATO 4 2.758621
## 125 060280610 1001 16 ESTRATO 4 2.758621
## 126 060280707 666 14 ESTRATO 4 2.758621
## 127 060280202 369 17 ESTRATO 4 2.758621
## 128 060283502 351 17 ESTRATO 4 2.758621
## 129 060283711 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 130 060281808 438 13 ESTRATO 4 2.758621
## 131 060281504 269 13 ESTRATO 4 2.758621
## 132 060283902 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 133 060280607 400 14 ESTRATO 4 2.758621
## 134 060282109 327 17 ESTRATO 4 2.758621
## 135 060283611 304 16 ESTRATO 4 2.758621
## 136 060281912 298 15 ESTRATO 4 2.758621
## 137 060281809 295 14 ESTRATO 4 2.758621
## 138 060282910 246 15 ESTRATO 4 2.758621
## 139 060280309 277 13 ESTRATO 4 2.758621
## 140 060280308 525 16 ESTRATO 4 2.758621
## 141 060280101 360 17 ESTRATO 4 2.758621
## 142 060280411 380 16 ESTRATO 4 2.758621
## 143 060280603 443 14 ESTRATO 4 2.758621
## 144 060280312 266 16 ESTRATO 4 2.758621
## 145 060280108 428 14 ESTRATO 4 2.758621
## 146 060283713 275 17 ESTRATO 4 2.758621
## 147 060280302 430 17 ESTRATO 4 2.758621
## 148 060282009 283 16 ESTRATO 4 2.758621
## 149 060280904 533 15 ESTRATO 4 2.758621
## 150 060282013 406 20 ESTRATO 5 2.777778
## 151 060283010 385 22 ESTRATO 5 2.777778
## 152 060280404 331 21 ESTRATO 5 2.777778
## 153 060280408 401 20 ESTRATO 5 2.777778
## 154 060282707 152 21 ESTRATO 5 2.777778
## 155 060283904 360 18 ESTRATO 5 2.777778
## 156 060282703 373 25 ESTRATO 5 2.777778
## 157 060283614 422 24 ESTRATO 5 2.777778
## 158 060281402 307 20 ESTRATO 5 2.777778
## 159 060283009 325 20 ESTRATO 5 2.777778
## 160 060283903 299 19 ESTRATO 5 2.777778
## 161 060283912 422 19 ESTRATO 5 2.777778
## 162 060280605 536 18 ESTRATO 5 2.777778
## 163 060283008 490 21 ESTRATO 5 2.777778
## 164 060280612 256 18 ESTRATO 5 2.777778
## 165 060281807 302 25 ESTRATO 5 2.777778
## 166 060282804 307 23 ESTRATO 5 2.777778
## 167 060280401 459 19 ESTRATO 5 2.777778
## 168 060283911 408 33 ESTRATO 6 2.857143
## 169 060283613 364 87 ESTRATO 6 2.857143
## 170 060283301 627 41 ESTRATO 6 2.857143
## 171 060281905 170 42 ESTRATO 6 2.857143
## 172 060280305 406 40 ESTRATO 6 2.857143
## 173 060281913 192 46 ESTRATO 6 2.857143
## 174 060283314 482 29 ESTRATO 6 2.857143
## 1/w total
## 1 0.3584906 296
## 2 0.3584906 364
## 3 0.3584906 394
## 4 0.3584906 242
## 5 0.3584906 358
## 6 0.3584906 231
## 7 0.3584906 178
## 8 0.3584906 324
## 9 0.3584906 323
## 10 0.3584906 11
## 11 0.3584906 206
## 12 0.3584906 199
## 13 0.3584906 280
## 14 0.3584906 334
## 15 0.3584906 195
## 16 0.3584906 220
## 17 0.3584906 443
## 18 0.3584906 382
## 19 0.3584906 359
## 20 0.3584906 293
## 21 0.3584906 202
## 22 0.3584906 201
## 23 0.3584906 380
## 24 0.3584906 171
## 25 0.3584906 352
## 26 0.3584906 346
## 27 0.3584906 126
## 28 0.3584906 234
## 29 0.3584906 289
## 30 0.3584906 283
## 31 0.3584906 241
## 32 0.3584906 213
## 33 0.3584906 161
## 34 0.3584906 270
## 35 0.3584906 200
## 36 0.3584906 376
## 37 0.3584906 244
## 38 0.3584906 196
## 39 0.3592233 378
## 40 0.3592233 212
## 41 0.3592233 234
## 42 0.3592233 383
## 43 0.3592233 351
## 44 0.3592233 267
## 45 0.3592233 463
## 46 0.3592233 220
## 47 0.3592233 343
## 48 0.3592233 230
## 49 0.3592233 411
## 50 0.3592233 225
## 51 0.3592233 213
## 52 0.3592233 206
## 53 0.3592233 361
## 54 0.3592233 236
## 55 0.3592233 238
## 56 0.3592233 299
## 57 0.3592233 289
## 58 0.3592233 426
## 59 0.3592233 150
## 60 0.3592233 318
## 61 0.3592233 431
## 62 0.3592233 282
## 63 0.3592233 230
## 64 0.3592233 372
## 65 0.3592233 487
## 66 0.3592233 252
## 67 0.3592233 227
## 68 0.3592233 263
## 69 0.3592233 392
## 70 0.3592233 373
## 71 0.3592233 331
## 72 0.3592233 262
## 73 0.3592233 221
## 74 0.3592233 288
## 75 0.3592233 360
## 76 0.3600000 450
## 77 0.3600000 344
## 78 0.3600000 289
## 79 0.3600000 390
## 80 0.3600000 202
## 81 0.3600000 328
## 82 0.3600000 245
## 83 0.3600000 191
## 84 0.3600000 209
## 85 0.3600000 341
## 86 0.3600000 221
## 87 0.3600000 359
## 88 0.3600000 192
## 89 0.3600000 256
## 90 0.3600000 245
## 91 0.3600000 228
## 92 0.3600000 263
## 93 0.3600000 269
## 94 0.3600000 345
## 95 0.3600000 29
## 96 0.3600000 420
## 97 0.3600000 255
## 98 0.3600000 304
## 99 0.3600000 418
## 100 0.3600000 230
## 101 0.3600000 194
## 102 0.3600000 411
## 103 0.3600000 374
## 104 0.3600000 345
## 105 0.3600000 241
## 106 0.3600000 298
## 107 0.3600000 226
## 108 0.3600000 332
## 109 0.3600000 471
## 110 0.3600000 19
## 111 0.3600000 264
## 112 0.3600000 192
## 113 0.3600000 310
## 114 0.3600000 449
## 115 0.3600000 264
## 116 0.3600000 15
## 117 0.3600000 304
## 118 0.3600000 263
## 119 0.3600000 345
## 120 0.3600000 329
## 121 0.3625000 344
## 122 0.3625000 181
## 123 0.3625000 386
## 124 0.3625000 309
## 125 0.3625000 826
## 126 0.3625000 593
## 127 0.3625000 280
## 128 0.3625000 331
## 129 0.3625000 363
## 130 0.3625000 392
## 131 0.3625000 231
## 132 0.3625000 355
## 133 0.3625000 327
## 134 0.3625000 284
## 135 0.3625000 296
## 136 0.3625000 277
## 137 0.3625000 278
## 138 0.3625000 220
## 139 0.3625000 246
## 140 0.3625000 517
## 141 0.3625000 306
## 142 0.3625000 339
## 143 0.3625000 346
## 144 0.3625000 226
## 145 0.3625000 354
## 146 0.3625000 235
## 147 0.3625000 393
## 148 0.3625000 274
## 149 0.3625000 490
## 150 0.3600000 372
## 151 0.3600000 362
## 152 0.3600000 277
## 153 0.3600000 374
## 154 0.3600000 147
## 155 0.3600000 333
## 156 0.3600000 318
## 157 0.3600000 405
## 158 0.3600000 281
## 159 0.3600000 256
## 160 0.3600000 255
## 161 0.3600000 418
## 162 0.3600000 460
## 163 0.3600000 362
## 164 0.3600000 242
## 165 0.3600000 281
## 166 0.3600000 301
## 167 0.3600000 357
## 168 0.3500000 397
## 169 0.3500000 354
## 170 0.3500000 284
## 171 0.3500000 166
## 172 0.3500000 270
## 173 0.3500000 177
## 174 0.3500000 449Tomando el salto de 25 vivienda como establecimos mas arriba, calcularemos la probabilidad de selección para cada vivienda por radio censal
Prob3<- muestrafinal2 %>% mutate("Wi(Mi/mi)"= muestrafinal2[,7]/25)
Prob3 <-muestrafinal2 %>% mutate("1/Wi"=1/Prob3[,8])
Prob3## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO PORC_HOG_X_NBI_RADIO ESTRATOS_NBI W(N/n)
## 1 060282704 316 2 ESTRATO 1 2.789474
## 2 060282510 376 2 ESTRATO 1 2.789474
## 3 060283106 407 1 ESTRATO 1 2.789474
## 4 060281704 246 2 ESTRATO 1 2.789474
## 5 060281211 372 0 ESTRATO 1 2.789474
## 6 060282305 241 1 ESTRATO 1 2.789474
## 7 060282504 183 1 ESTRATO 1 2.789474
## 8 060282713 344 1 ESTRATO 1 2.789474
## 9 060283408 335 1 ESTRATO 1 2.789474
## 10 060280503 11 0 ESTRATO 1 2.789474
## 11 060282701 210 0 ESTRATO 1 2.789474
## 12 060281106 215 0 ESTRATO 1 2.789474
## 13 060282609 280 0 ESTRATO 1 2.789474
## 14 060283311 354 2 ESTRATO 1 2.789474
## 15 060282308 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 16 060283205 225 2 ESTRATO 1 2.789474
## 17 060281109 472 1 ESTRATO 1 2.789474
## 18 060281210 429 2 ESTRATO 1 2.789474
## 19 060281602 362 1 ESTRATO 1 2.789474
## 20 060282513 307 0 ESTRATO 1 2.789474
## 21 060282106 212 0 ESTRATO 1 2.789474
## 22 060281107 208 0 ESTRATO 1 2.789474
## 23 060281801 424 2 ESTRATO 1 2.789474
## 24 060282608 171 1 ESTRATO 1 2.789474
## 25 060282304 379 2 ESTRATO 1 2.789474
## 26 060283410 355 2 ESTRATO 1 2.789474
## 27 060282602 126 0 ESTRATO 1 2.789474
## 28 060282711 238 1 ESTRATO 1 2.789474
## 29 060283310 297 1 ESTRATO 1 2.789474
## 30 060283204 296 1 ESTRATO 1 2.789474
## 31 060282705 248 2 ESTRATO 1 2.789474
## 32 060282507 218 0 ESTRATO 1 2.789474
## 33 060281703 186 0 ESTRATO 1 2.789474
## 34 060281312 290 2 ESTRATO 1 2.789474
## 35 060282312 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 36 060282511 399 0 ESTRATO 1 2.789474
## 37 060281701 247 1 ESTRATO 1 2.789474
## 38 060280105 201 1 ESTRATO 1 2.789474
## 39 060280111 395 6 ESTRATO 2 2.783784
## 40 060281113 227 4 ESTRATO 2 2.783784
## 41 060282303 265 3 ESTRATO 2 2.783784
## 42 060283110 420 5 ESTRATO 2 2.783784
## 43 060283412 368 3 ESTRATO 2 2.783784
## 44 060282211 286 7 ESTRATO 2 2.783784
## 45 060280810 490 6 ESTRATO 2 2.783784
## 46 060282902 229 4 ESTRATO 2 2.783784
## 47 060283701 352 4 ESTRATO 2 2.783784
## 48 060281302 235 4 ESTRATO 2 2.783784
## 49 060283302 428 3 ESTRATO 2 2.783784
## 50 060283807 229 7 ESTRATO 2 2.783784
## 51 060282802 266 6 ESTRATO 2 2.783784
## 52 060282218 237 7 ESTRATO 2 2.783784
## 53 060283402 389 5 ESTRATO 2 2.783784
## 54 060283005 284 7 ESTRATO 2 2.783784
## 55 060281112 254 4 ESTRATO 2 2.783784
## 56 060283508 309 5 ESTRATO 2 2.783784
## 57 060282107 307 4 ESTRATO 2 2.783784
## 58 060281507 445 5 ESTRATO 2 2.783784
## 59 060282710 158 5 ESTRATO 2 2.783784
## 60 060280710 342 5 ESTRATO 2 2.783784
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## 126 0.3625000 593 0.04215852
## 127 0.3625000 280 0.08928571
## 128 0.3625000 331 0.07552870
## 129 0.3625000 363 0.06887052
## 130 0.3625000 392 0.06377551
## 131 0.3625000 231 0.10822511
## 132 0.3625000 355 0.07042254
## 133 0.3625000 327 0.07645260
## 134 0.3625000 284 0.08802817
## 135 0.3625000 296 0.08445946
## 136 0.3625000 277 0.09025271
## 137 0.3625000 278 0.08992806
## 138 0.3625000 220 0.11363636
## 139 0.3625000 246 0.10162602
## 140 0.3625000 517 0.04835590
## 141 0.3625000 306 0.08169935
## 142 0.3625000 339 0.07374631
## 143 0.3625000 346 0.07225434
## 144 0.3625000 226 0.11061947
## 145 0.3625000 354 0.07062147
## 146 0.3625000 235 0.10638298
## 147 0.3625000 393 0.06361323
## 148 0.3625000 274 0.09124088
## 149 0.3625000 490 0.05102041
## 150 0.3600000 372 0.06720430
## 151 0.3600000 362 0.06906077
## 152 0.3600000 277 0.09025271
## 153 0.3600000 374 0.06684492
## 154 0.3600000 147 0.17006803
## 155 0.3600000 333 0.07507508
## 156 0.3600000 318 0.07861635
## 157 0.3600000 405 0.06172840
## 158 0.3600000 281 0.08896797
## 159 0.3600000 256 0.09765625
## 160 0.3600000 255 0.09803922
## 161 0.3600000 418 0.05980861
## 162 0.3600000 460 0.05434783
## 163 0.3600000 362 0.06906077
## 164 0.3600000 242 0.10330579
## 165 0.3600000 281 0.08896797
## 166 0.3600000 301 0.08305648
## 167 0.3600000 357 0.07002801
## 168 0.3500000 397 0.06297229
## 169 0.3500000 354 0.07062147
## 170 0.3500000 284 0.08802817
## 171 0.3500000 166 0.15060241
## 172 0.3500000 270 0.09259259
## 173 0.3500000 177 0.14124294
## 174 0.3500000 449 0.05567929Calculamos la probabilidad final y el factor de expansión
MuestraFactorExp<- Prob3 %>% mutate("Prob_final"= `1/w` *`1/Wi`, "Factor_expansion"= 1/(`1/w` *`1/Wi`))Entonces nuestra muestra a seleccionar será:
MuestraFactorExp## codigoradio TOTAL_HOGARES_RADIO PORC_HOG_X_NBI_RADIO ESTRATOS_NBI W(N/n)
## 1 060282704 316 2 ESTRATO 1 2.789474
## 2 060282510 376 2 ESTRATO 1 2.789474
## 3 060283106 407 1 ESTRATO 1 2.789474
## 4 060281704 246 2 ESTRATO 1 2.789474
## 5 060281211 372 0 ESTRATO 1 2.789474
## 6 060282305 241 1 ESTRATO 1 2.789474
## 7 060282504 183 1 ESTRATO 1 2.789474
## 8 060282713 344 1 ESTRATO 1 2.789474
## 9 060283408 335 1 ESTRATO 1 2.789474
## 10 060280503 11 0 ESTRATO 1 2.789474
## 11 060282701 210 0 ESTRATO 1 2.789474
## 12 060281106 215 0 ESTRATO 1 2.789474
## 13 060282609 280 0 ESTRATO 1 2.789474
## 14 060283311 354 2 ESTRATO 1 2.789474
## 15 060282308 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 16 060283205 225 2 ESTRATO 1 2.789474
## 17 060281109 472 1 ESTRATO 1 2.789474
## 18 060281210 429 2 ESTRATO 1 2.789474
## 19 060281602 362 1 ESTRATO 1 2.789474
## 20 060282513 307 0 ESTRATO 1 2.789474
## 21 060282106 212 0 ESTRATO 1 2.789474
## 22 060281107 208 0 ESTRATO 1 2.789474
## 23 060281801 424 2 ESTRATO 1 2.789474
## 24 060282608 171 1 ESTRATO 1 2.789474
## 25 060282304 379 2 ESTRATO 1 2.789474
## 26 060283410 355 2 ESTRATO 1 2.789474
## 27 060282602 126 0 ESTRATO 1 2.789474
## 28 060282711 238 1 ESTRATO 1 2.789474
## 29 060283310 297 1 ESTRATO 1 2.789474
## 30 060283204 296 1 ESTRATO 1 2.789474
## 31 060282705 248 2 ESTRATO 1 2.789474
## 32 060282507 218 0 ESTRATO 1 2.789474
## 33 060281703 186 0 ESTRATO 1 2.789474
## 34 060281312 290 2 ESTRATO 1 2.789474
## 35 060282312 213 1 ESTRATO 1 2.789474
## 36 060282511 399 0 ESTRATO 1 2.789474
## 37 060281701 247 1 ESTRATO 1 2.789474
## 38 060280105 201 1 ESTRATO 1 2.789474
## 39 060280111 395 6 ESTRATO 2 2.783784
## 40 060281113 227 4 ESTRATO 2 2.783784
## 41 060282303 265 3 ESTRATO 2 2.783784
## 42 060283110 420 5 ESTRATO 2 2.783784
## 43 060283412 368 3 ESTRATO 2 2.783784
## 44 060282211 286 7 ESTRATO 2 2.783784
## 45 060280810 490 6 ESTRATO 2 2.783784
## 46 060282902 229 4 ESTRATO 2 2.783784
## 47 060283701 352 4 ESTRATO 2 2.783784
## 48 060281302 235 4 ESTRATO 2 2.783784
## 49 060283302 428 3 ESTRATO 2 2.783784
## 50 060283807 229 7 ESTRATO 2 2.783784
## 51 060282802 266 6 ESTRATO 2 2.783784
## 52 060282218 237 7 ESTRATO 2 2.783784
## 53 060283402 389 5 ESTRATO 2 2.783784
## 54 060283005 284 7 ESTRATO 2 2.783784
## 55 060281112 254 4 ESTRATO 2 2.783784
## 56 060283508 309 5 ESTRATO 2 2.783784
## 57 060282107 307 4 ESTRATO 2 2.783784
## 58 060281507 445 5 ESTRATO 2 2.783784
## 59 060282710 158 5 ESTRATO 2 2.783784
## 60 060280710 342 5 ESTRATO 2 2.783784
## 61 060283607 438 3 ESTRATO 2 2.783784
## 62 060281708 397 4 ESTRATO 2 2.783784
## 63 060282214 246 7 ESTRATO 2 2.783784
## 64 060283805 392 3 ESTRATO 2 2.783784
## 65 060281111 526 7 ESTRATO 2 2.783784
## 66 060281910 255 4 ESTRATO 2 2.783784
## 67 060281103 276 7 ESTRATO 2 2.783784
## 68 060283806 272 3 ESTRATO 2 2.783784
## 69 060280115 426 5 ESTRATO 2 2.783784
## 70 060280601 389 7 ESTRATO 2 2.783784
## 71 060281902 334 4 ESTRATO 2 2.783784
## 72 060282913 274 7 ESTRATO 2 2.783784
## 73 060281105 238 5 ESTRATO 2 2.783784
## 74 060280905 300 3 ESTRATO 2 2.783784
## 75 060282807 374 4 ESTRATO 2 2.783784
## 76 060282210 495 8 ESTRATO 3 2.777778
## 77 060282209 385 10 ESTRATO 3 2.777778
## 78 060282108 306 10 ESTRATO 3 2.777778
## 79 060283605 420 10 ESTRATO 3 2.777778
## 80 060281004 249 8 ESTRATO 3 2.777778
## 81 060280808 337 11 ESTRATO 3 2.777778
## 82 060282113 254 8 ESTRATO 3 2.777778
## 83 060283108 215 12 ESTRATO 3 2.777778
## 84 060281502 256 8 ESTRATO 3 2.777778
## 85 060283506 373 12 ESTRATO 3 2.777778
## 86 060281805 240 8 ESTRATO 3 2.777778
## 87 060283712 394 11 ESTRATO 3 2.777778
## 88 060282906 222 12 ESTRATO 3 2.777778
## 89 060280907 316 11 ESTRATO 3 2.777778
## 90 060281408 306 8 ESTRATO 3 2.777778
## 91 060283109 279 12 ESTRATO 3 2.777778
## 92 060282008 312 12 ESTRATO 3 2.777778
## 93 060281011 302 8 ESTRATO 3 2.777778
## 94 060283404 367 10 ESTRATO 3 2.777778
## 95 060280512 36 8 ESTRATO 3 2.777778
## 96 060280301 473 11 ESTRATO 3 2.777778
## 97 060283015 295 10 ESTRATO 3 2.777778
## 98 060283610 316 12 ESTRATO 3 2.777778
## 99 060280412 474 9 ESTRATO 3 2.777778
## 100 060283001 263 10 ESTRATO 3 2.777778
## 101 060281511 220 11 ESTRATO 3 2.777778
## 102 060282805 441 12 ESTRATO 3 2.777778
## 103 060282206 406 12 ESTRATO 3 2.777778
## 104 060280704 417 9 ESTRATO 3 2.777778
## 105 060280106 266 8 ESTRATO 3 2.777778
## 106 060282901 332 11 ESTRATO 3 2.777778
## 107 060283303 250 12 ESTRATO 3 2.777778
## 108 060282203 345 9 ESTRATO 3 2.777778
## 109 060282216 544 9 ESTRATO 3 2.777778
## 110 060280501 21 10 ESTRATO 3 2.777778
## 111 060280805 324 11 ESTRATO 3 2.777778
## 112 060283012 244 8 ESTRATO 3 2.777778
## 113 060281702 341 9 ESTRATO 3 2.777778
## 114 060282806 523 9 ESTRATO 3 2.777778
## 115 060282112 292 10 ESTRATO 3 2.777778
## 116 060280803 20 10 ESTRATO 3 2.777778
## 117 060282111 330 8 ESTRATO 3 2.777778
## 118 060283016 284 11 ESTRATO 3 2.777778
## 119 060282006 382 10 ESTRATO 3 2.777778
## 120 060281309 340 12 ESTRATO 3 2.777778
## 121 060280705 411 14 ESTRATO 4 2.758621
## 122 060282207 185 16 ESTRATO 4 2.758621
## 123 060283606 404 15 ESTRATO 4 2.758621
## 124 060280310 318 13 ESTRATO 4 2.758621
## 125 060280610 1001 16 ESTRATO 4 2.758621
## 126 060280707 666 14 ESTRATO 4 2.758621
## 127 060280202 369 17 ESTRATO 4 2.758621
## 128 060283502 351 17 ESTRATO 4 2.758621
## 129 060283711 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 130 060281808 438 13 ESTRATO 4 2.758621
## 131 060281504 269 13 ESTRATO 4 2.758621
## 132 060283902 380 13 ESTRATO 4 2.758621
## 133 060280607 400 14 ESTRATO 4 2.758621
## 134 060282109 327 17 ESTRATO 4 2.758621
## 135 060283611 304 16 ESTRATO 4 2.758621
## 136 060281912 298 15 ESTRATO 4 2.758621
## 137 060281809 295 14 ESTRATO 4 2.758621
## 138 060282910 246 15 ESTRATO 4 2.758621
## 139 060280309 277 13 ESTRATO 4 2.758621
## 140 060280308 525 16 ESTRATO 4 2.758621
## 141 060280101 360 17 ESTRATO 4 2.758621
## 142 060280411 380 16 ESTRATO 4 2.758621
## 143 060280603 443 14 ESTRATO 4 2.758621
## 144 060280312 266 16 ESTRATO 4 2.758621
## 145 060280108 428 14 ESTRATO 4 2.758621
## 146 060283713 275 17 ESTRATO 4 2.758621
## 147 060280302 430 17 ESTRATO 4 2.758621
## 148 060282009 283 16 ESTRATO 4 2.758621
## 149 060280904 533 15 ESTRATO 4 2.758621
## 150 060282013 406 20 ESTRATO 5 2.777778
## 151 060283010 385 22 ESTRATO 5 2.777778
## 152 060280404 331 21 ESTRATO 5 2.777778
## 153 060280408 401 20 ESTRATO 5 2.777778
## 154 060282707 152 21 ESTRATO 5 2.777778
## 155 060283904 360 18 ESTRATO 5 2.777778
## 156 060282703 373 25 ESTRATO 5 2.777778
## 157 060283614 422 24 ESTRATO 5 2.777778
## 158 060281402 307 20 ESTRATO 5 2.777778
## 159 060283009 325 20 ESTRATO 5 2.777778
## 160 060283903 299 19 ESTRATO 5 2.777778
## 161 060283912 422 19 ESTRATO 5 2.777778
## 162 060280605 536 18 ESTRATO 5 2.777778
## 163 060283008 490 21 ESTRATO 5 2.777778
## 164 060280612 256 18 ESTRATO 5 2.777778
## 165 060281807 302 25 ESTRATO 5 2.777778
## 166 060282804 307 23 ESTRATO 5 2.777778
## 167 060280401 459 19 ESTRATO 5 2.777778
## 168 060283911 408 33 ESTRATO 6 2.857143
## 169 060283613 364 87 ESTRATO 6 2.857143
## 170 060283301 627 41 ESTRATO 6 2.857143
## 171 060281905 170 42 ESTRATO 6 2.857143
## 172 060280305 406 40 ESTRATO 6 2.857143
## 173 060281913 192 46 ESTRATO 6 2.857143
## 174 060283314 482 29 ESTRATO 6 2.857143
## 1/w total 1/Wi Prob_final Factor_expansion
## 1 0.3584906 296 0.08445946 0.03027792 33.027368
## 2 0.3584906 364 0.06868132 0.02462160 40.614737
## 3 0.3584906 394 0.06345178 0.02274686 43.962105
## 4 0.3584906 242 0.10330579 0.03703415 27.002105
## 5 0.3584906 358 0.06983240 0.02503426 39.945263
## 6 0.3584906 231 0.10822511 0.03879768 25.774737
## 7 0.3584906 178 0.14044944 0.05034980 19.861053
## 8 0.3584906 324 0.07716049 0.02766131 36.151579
## 9 0.3584906 323 0.07739938 0.02774695 36.040000
## 10 0.3584906 11 2.27272727 0.81475129 1.227368
## 11 0.3584906 206 0.12135922 0.04350614 22.985263
## 12 0.3584906 199 0.12562814 0.04503650 22.204211
## 13 0.3584906 280 0.08928571 0.03200809 31.242105
## 14 0.3584906 334 0.07485030 0.02683313 37.267368
## 15 0.3584906 195 0.12820513 0.04596033 21.757895
## 16 0.3584906 220 0.11363636 0.04073756 24.547368
## 17 0.3584906 443 0.05643341 0.02023084 49.429474
## 18 0.3584906 382 0.06544503 0.02346142 42.623158
## 19 0.3584906 359 0.06963788 0.02496452 40.056842
## 20 0.3584906 293 0.08532423 0.03058793 32.692632
## 21 0.3584906 202 0.12376238 0.04436764 22.538947
## 22 0.3584906 201 0.12437811 0.04458838 22.427368
## 23 0.3584906 380 0.06578947 0.02358491 42.400000
## 24 0.3584906 171 0.14619883 0.05241090 19.080000
## 25 0.3584906 352 0.07102273 0.02546098 39.275789
## 26 0.3584906 346 0.07225434 0.02590250 38.606316
## 27 0.3584906 126 0.19841270 0.07112908 14.058947
## 28 0.3584906 234 0.10683761 0.03830027 26.109474
## 29 0.3584906 289 0.08650519 0.03101129 32.246316
## 30 0.3584906 283 0.08833922 0.03166878 31.576842
## 31 0.3584906 241 0.10373444 0.03718782 26.890526
## 32 0.3584906 213 0.11737089 0.04207636 23.766316
## 33 0.3584906 161 0.15527950 0.05566624 17.964211
## 34 0.3584906 270 0.09259259 0.03319357 30.126316
## 35 0.3584906 200 0.12500000 0.04481132 22.315789
## 36 0.3584906 376 0.06648936 0.02383581 41.953684
## 37 0.3584906 244 0.10245902 0.03673059 27.225263
## 38 0.3584906 196 0.12755102 0.04572584 21.869474
## 39 0.3592233 378 0.06613757 0.02375815 42.090811
## 40 0.3592233 212 0.11792453 0.04236124 23.606486
## 41 0.3592233 234 0.10683761 0.03837856 26.056216
## 42 0.3592233 383 0.06527415 0.02344800 42.647568
## 43 0.3592233 351 0.07122507 0.02558571 39.084324
## 44 0.3592233 267 0.09363296 0.03363514 29.730811
## 45 0.3592233 463 0.05399568 0.01939651 51.555676
## 46 0.3592233 220 0.11363636 0.04082083 24.497297
## 47 0.3592233 343 0.07288630 0.02618246 38.193514
## 48 0.3592233 230 0.10869565 0.03904601 25.610811
## 49 0.3592233 411 0.06082725 0.02185057 45.765405
## 50 0.3592233 225 0.11111111 0.03991370 25.054054
## 51 0.3592233 213 0.11737089 0.04216236 23.717838
## 52 0.3592233 206 0.12135922 0.04359506 22.938378
## 53 0.3592233 361 0.06925208 0.02487696 40.197838
## 54 0.3592233 236 0.10593220 0.03805332 26.278919
## 55 0.3592233 238 0.10504202 0.03773354 26.501622
## 56 0.3592233 299 0.08361204 0.03003539 33.294054
## 57 0.3592233 289 0.08650519 0.03107468 32.180541
## 58 0.3592233 426 0.05868545 0.02108118 47.435676
## 59 0.3592233 150 0.16666667 0.05987055 16.702703
## 60 0.3592233 318 0.07861635 0.02824083 35.409730
## 61 0.3592233 431 0.05800464 0.02083662 47.992432
## 62 0.3592233 282 0.08865248 0.03184604 31.401081
## 63 0.3592233 230 0.10869565 0.03904601 25.610811
## 64 0.3592233 372 0.06720430 0.02414135 41.422703
## 65 0.3592233 487 0.05133470 0.01844062 54.228108
## 66 0.3592233 252 0.09920635 0.03563723 28.060541
## 67 0.3592233 227 0.11013216 0.03956204 25.276757
## 68 0.3592233 263 0.09505703 0.03414670 29.285405
## 69 0.3592233 392 0.06377551 0.02290965 43.649730
## 70 0.3592233 373 0.06702413 0.02407663 41.534054
## 71 0.3592233 331 0.07552870 0.02713167 36.857297
## 72 0.3592233 262 0.09541985 0.03427703 29.174054
## 73 0.3592233 221 0.11312217 0.04063612 24.608649
## 74 0.3592233 288 0.08680556 0.03118258 32.069189
## 75 0.3592233 360 0.06944444 0.02494606 40.086486
## 76 0.3600000 450 0.05555556 0.02000000 50.000000
## 77 0.3600000 344 0.07267442 0.02616279 38.222222
## 78 0.3600000 289 0.08650519 0.03114187 32.111111
## 79 0.3600000 390 0.06410256 0.02307692 43.333333
## 80 0.3600000 202 0.12376238 0.04455446 22.444444
## 81 0.3600000 328 0.07621951 0.02743902 36.444444
## 82 0.3600000 245 0.10204082 0.03673469 27.222222
## 83 0.3600000 191 0.13089005 0.04712042 21.222222
## 84 0.3600000 209 0.11961722 0.04306220 23.222222
## 85 0.3600000 341 0.07331378 0.02639296 37.888889
## 86 0.3600000 221 0.11312217 0.04072398 24.555556
## 87 0.3600000 359 0.06963788 0.02506964 39.888889
## 88 0.3600000 192 0.13020833 0.04687500 21.333333
## 89 0.3600000 256 0.09765625 0.03515625 28.444444
## 90 0.3600000 245 0.10204082 0.03673469 27.222222
## 91 0.3600000 228 0.10964912 0.03947368 25.333333
## 92 0.3600000 263 0.09505703 0.03422053 29.222222
## 93 0.3600000 269 0.09293680 0.03345725 29.888889
## 94 0.3600000 345 0.07246377 0.02608696 38.333333
## 95 0.3600000 29 0.86206897 0.31034483 3.222222
## 96 0.3600000 420 0.05952381 0.02142857 46.666667
## 97 0.3600000 255 0.09803922 0.03529412 28.333333
## 98 0.3600000 304 0.08223684 0.02960526 33.777778
## 99 0.3600000 418 0.05980861 0.02153110 46.444444
## 100 0.3600000 230 0.10869565 0.03913043 25.555556
## 101 0.3600000 194 0.12886598 0.04639175 21.555556
## 102 0.3600000 411 0.06082725 0.02189781 45.666667
## 103 0.3600000 374 0.06684492 0.02406417 41.555556
## 104 0.3600000 345 0.07246377 0.02608696 38.333333
## 105 0.3600000 241 0.10373444 0.03734440 26.777778
## 106 0.3600000 298 0.08389262 0.03020134 33.111111
## 107 0.3600000 226 0.11061947 0.03982301 25.111111
## 108 0.3600000 332 0.07530120 0.02710843 36.888889
## 109 0.3600000 471 0.05307856 0.01910828 52.333333
## 110 0.3600000 19 1.31578947 0.47368421 2.111111
## 111 0.3600000 264 0.09469697 0.03409091 29.333333
## 112 0.3600000 192 0.13020833 0.04687500 21.333333
## 113 0.3600000 310 0.08064516 0.02903226 34.444444
## 114 0.3600000 449 0.05567929 0.02004454 49.888889
## 115 0.3600000 264 0.09469697 0.03409091 29.333333
## 116 0.3600000 15 1.66666667 0.60000000 1.666667
## 117 0.3600000 304 0.08223684 0.02960526 33.777778
## 118 0.3600000 263 0.09505703 0.03422053 29.222222
## 119 0.3600000 345 0.07246377 0.02608696 38.333333
## 120 0.3600000 329 0.07598784 0.02735562 36.555556
## 121 0.3625000 344 0.07267442 0.02634448 37.958621
## 122 0.3625000 181 0.13812155 0.05006906 19.972414
## 123 0.3625000 386 0.06476684 0.02347798 42.593103
## 124 0.3625000 309 0.08090615 0.02932848 34.096552
## 125 0.3625000 826 0.03026634 0.01097155 91.144828
## 126 0.3625000 593 0.04215852 0.01528246 65.434483
## 127 0.3625000 280 0.08928571 0.03236607 30.896552
## 128 0.3625000 331 0.07552870 0.02737915 36.524138
## 129 0.3625000 363 0.06887052 0.02496556 40.055172
## 130 0.3625000 392 0.06377551 0.02311862 43.255172
## 131 0.3625000 231 0.10822511 0.03923160 25.489655
## 132 0.3625000 355 0.07042254 0.02552817 39.172414
## 133 0.3625000 327 0.07645260 0.02771407 36.082759
## 134 0.3625000 284 0.08802817 0.03191021 31.337931
## 135 0.3625000 296 0.08445946 0.03061655 32.662069
## 136 0.3625000 277 0.09025271 0.03271661 30.565517
## 137 0.3625000 278 0.08992806 0.03259892 30.675862
## 138 0.3625000 220 0.11363636 0.04119318 24.275862
## 139 0.3625000 246 0.10162602 0.03683943 27.144828
## 140 0.3625000 517 0.04835590 0.01752901 57.048276
## 141 0.3625000 306 0.08169935 0.02961601 33.765517
## 142 0.3625000 339 0.07374631 0.02673304 37.406897
## 143 0.3625000 346 0.07225434 0.02619220 38.179310
## 144 0.3625000 226 0.11061947 0.04009956 24.937931
## 145 0.3625000 354 0.07062147 0.02560028 39.062069
## 146 0.3625000 235 0.10638298 0.03856383 25.931034
## 147 0.3625000 393 0.06361323 0.02305980 43.365517
## 148 0.3625000 274 0.09124088 0.03307482 30.234483
## 149 0.3625000 490 0.05102041 0.01849490 54.068966
## 150 0.3600000 372 0.06720430 0.02419355 41.333333
## 151 0.3600000 362 0.06906077 0.02486188 40.222222
## 152 0.3600000 277 0.09025271 0.03249097 30.777778
## 153 0.3600000 374 0.06684492 0.02406417 41.555556
## 154 0.3600000 147 0.17006803 0.06122449 16.333333
## 155 0.3600000 333 0.07507508 0.02702703 37.000000
## 156 0.3600000 318 0.07861635 0.02830189 35.333333
## 157 0.3600000 405 0.06172840 0.02222222 45.000000
## 158 0.3600000 281 0.08896797 0.03202847 31.222222
## 159 0.3600000 256 0.09765625 0.03515625 28.444444
## 160 0.3600000 255 0.09803922 0.03529412 28.333333
## 161 0.3600000 418 0.05980861 0.02153110 46.444444
## 162 0.3600000 460 0.05434783 0.01956522 51.111111
## 163 0.3600000 362 0.06906077 0.02486188 40.222222
## 164 0.3600000 242 0.10330579 0.03719008 26.888889
## 165 0.3600000 281 0.08896797 0.03202847 31.222222
## 166 0.3600000 301 0.08305648 0.02990033 33.444444
## 167 0.3600000 357 0.07002801 0.02521008 39.666667
## 168 0.3500000 397 0.06297229 0.02204030 45.371429
## 169 0.3500000 354 0.07062147 0.02471751 40.457143
## 170 0.3500000 284 0.08802817 0.03080986 32.457143
## 171 0.3500000 166 0.15060241 0.05271084 18.971429
## 172 0.3500000 270 0.09259259 0.03240741 30.857143
## 173 0.3500000 177 0.14124294 0.04943503 20.228571
## 174 0.3500000 449 0.05567929 0.01948775 51.314286Exportamos la base final con las probabilidades de selección y ponderación de cada radio a un archivo en formato excel
write.xlsx(MuestraFactorExp,"MuestraFactorExp.xlsx")"Una muestra probabilística tiene las siguientes propiedades matemáticas:
1- Podemos definir un conjunto de muestras distintas. Esto significa que podemos decir con precisión cuáles son las unidades de muestreo que pertenecen a las distinas muestras.
2- Cada muestra posible tiene asignada una probabilidad de selección
3- Se selecciona una de las muestras mediante un proceso aleatorio, en el que cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de ser elegida
4- El método para calcular la estimación a partir de la muestra debe ser definido y debe conducir a una estimación única para cualquier muestra específica. Podemos decir, que la estimación es el promedio de las mediciones correspondientes a las unidades individuales de la muestra." (Técnicas de muestreo W. Cochran pag. 30)