Las tablas se hacen cruzando la variable de respuesta vs cada variable explicativa
El diseño muestral es el que se logró armar considerando los diseños de cada paÃs Finalmente se trabaja con un diseño equivalente a 2 etapas, primera donde las psu son las escuelas, el pais es la variable de estratficacióny se usan como pesos muestrales los que se consideraron en Uruguay (ver diseño de Uruguay y para POA se creó un nuevo vector de peso usando como variables de ajuste distribucion por sexo y por tipo de escuela)
Analisis solicitado
reqescovacat 7. usocreme 8. visidentcatonde 9. visiquando 10. fluorprof 11. isg45 12. isg20
library(car)
load("C:/Users/usuario/Dropbox/odontologia/maestria_anunziatta/BancoUnidoBrasUru/BRASURU.RData")
#
# load('~/Dropbox/odontologia/maestria_anunziatta/BancoUnidoBrasUru/BRASURU.RData')
library(survey)
## Attaching package: 'survey'
## The following object(s) are masked from 'package:graphics':
##
## dotchart
library(car)
## Loading required package: MASS
## Loading required package: nnet
# 28 de setiembre 2013
tabla13 <- svyby(~cpodoms, ~pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla13[, 2:4] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## Bra 1.4 0.1 4.1
## Uru 1.6 0.1 4.0
round(confint(tabla13) * 1, 2)
## 2.5 % 97.5 %
## Bra 1.22 1.57
## Uru 1.42 1.86
tabla14 <- svyby(~cpodoms, ~sexoinv + pais, disenio_urubra, svymean, keep.var = TRUE,
na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla14[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-M.Bra 1.3 0.1 3.1
## 2-F.Bra 1.5 0.1 2.1
## 1-M.Uru 1.6 0.1 3.3
## 2-F.Uru 1.7 0.2 3.5
tabla15 <- svyby(~cpodoms, ~socioecon4cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla15[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-alto.Bra 0.9 0.1 0.9
## 2-medio-alto.Bra 1.1 0.1 1.3
## 3-medio-bajo.Bra 1.5 0.1 2.5
## 4-bajo.Bra 1.8 0.2 1.3
## 1-alto.Uru 0.7 0.2 3.3
## 2-medio-alto.Uru 1.5 0.2 5.9
## 3-medio-bajo.Uru 2.2 0.3 3.7
## 4-bajo.Uru 2.1 0.1 1.6
tabla16 <- svyby(~cpodoms, ~socioecon3cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla16[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-alto.Bra 0.9 0.1 0.9
## 2-medio.Bra 1.4 0.1 3.1
## 3-bajo.Bra 1.8 0.2 1.3
## 1-alto.Uru 0.9 0.1 1.3
## 2-medio.Uru 2.0 0.1 3.0
## 3-bajo.Uru 2.1 0.1 1.6
tabla17 <- svyby(~cpodoms, ~escolmaerecat23cat + pais, disenio_urubra, svymean,
na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla17[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra 0.8 0.1 1.9
## 2-high school.Bra 1.2 0.1 1.3
## 3-elementary school.Bra 1.7 0.1 2.7
## 1-college-university.Uru 1.1 0.2 2.6
## 2-high school.Uru 1.6 0.1 1.6
## 3-elementary school.Uru 2.2 0.2 2.8
tabla17a <- svyby(~cpodoms, ~escolmae13cat + pais, disenio_urubra, svymean,
na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla17a[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra 0.8 0.1 1.6
## 2-high school.Bra 1.1 0.1 1.7
## 3-Elementary School.Bra 1.7 0.1 2.4
## 1-college-university.Uru 0.8 0.1 1.5
## 2-high school.Uru 1.5 0.3 4.2
## 3-Elementary School.Uru 2.0 0.1 2.5
tabla18 <- svyby(~cpodoms, ~freqescovacat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla18[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-menos de 1 vez al día.Bra 1.7 0.1 1.0
## 2-veces al día.Bra 1.4 0.1 2.6
## 3-veces al día.Bra 1.2 0.1 2.2
## 1-menos de 1 vez al día.Uru 2.0 0.1 1.3
## 2-veces al día.Uru 1.7 0.2 4.4
## 3-veces al día.Uru 1.4 0.1 3.0
tabla19 <- svyby(~cpodoms, ~usocreme + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla19[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-Si.Bra 1.4 0.1 3.9
## 2-No.Bra 2.0 0.4 1.4
## 1-Si.Uru 1.6 0.1 4.0
## 2-No.Uru 1.7 0.5 1.6
tabla20 <- svyby(~cpodoms, ~visidentcatonde + pais, disenio_urubra, svymean,
na.rm = TRUE, deff = TRUE)
round(tabla20[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-Convenio particular.Bra 1.2 0.1 2.5
## 2-Publico.Bra 1.7 0.1 2.0
## 3-Nunca fue al dentista.Bra 1.4 0.1 2.3
## 1.Uru 4.1 1.2 0.9
## 1-Convenio particular.Uru 1.3 0.1 2.9
## 2.Uru 3.0 0.9 0.7
## 2-Publico.Uru 2.2 0.1 1.5
## 3-Nunca fue al dentista.Uru 1.9 0.2 2.5
tabla21 <- svyby(~cpodoms, ~visiquando + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla21[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1- menos de 1 año.Bra 1.4 0.1 3.3
## 2- más de 2 años.Bra 1.3 0.1 1.5
## 3- nunca fue.Bra 1.4 0.1 2.3
## 1- menos de 1 año.Uru 1.6 0.1 3.6
## 1- nunca fue.Uru 4.1 1.2 0.9
## 2- más de 2 años.Uru 1.7 0.4 6.9
## 2- menos de 1 año.Uru 2.1 0.2 0.3
## 3- más de 2 años.Uru 2.0 1.8 0.8
## 3- nunca fue.Uru 1.9 0.2 2.3
tabla22 <- svyby(~cpodoms, ~fluorprof + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla22[, 3:5] * 1, 2)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-Si.Bra 1.33 0.09 2.86
## 2-No.Bra 1.52 0.12 2.38
## 1-Si.Uru 1.69 0.14 3.22
## 2-No.Uru 1.50 0.14 2.77
tabla23 <- svyby(~cpodoms, ~isg20 + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla23[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1- <=20.Bra 1.1 0.3 1.3
## 2- 20 a 60.Bra 1.2 0.1 3.2
## 3- >=60.Bra 1.9 0.1 1.6
## 1- <=20.Uru 1.6 0.2 4.8
## 2- 20 a 60.Uru 1.7 0.1 1.5
## 3- >=60.Uru 1.9 0.2 1.4
tabla24 <- svyby(~cpodoms, ~isg45 + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla24[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1- <=45.Bra 1.0 0.1 2.0
## 2- 45 a 60.Bra 1.3 0.1 2.3
## 3- >=60.Bra 1.9 0.1 1.6
## 1- <=45.Uru 1.6 0.1 4.1
## 2- 45 a 60.Uru 1.9 0.2 0.9
## 3- >=60.Uru 1.9 0.2 1.4
tabla25 <- svyby(~cpodoms, ~escolmae13cat + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla25[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-college-university.Bra 0.8 0.1 1.6
## 2-high school.Bra 1.1 0.1 1.7
## 3-Elementary School.Bra 1.7 0.1 2.4
## 1-college-university.Uru 0.8 0.1 1.5
## 2-high school.Uru 1.5 0.3 4.2
## 3-Elementary School.Uru 2.0 0.1 2.5
tabla26 <- svyby(~cpodoms, ~tipoesc + pais, disenio_urubra, svymean, na.rm = TRUE,
deff = TRUE)
round(tabla26[, 3:5] * 1, 1)
## cpodoms se DEff.cpodoms
## 1-Particular.Bra 0.7 0.1 1.8
## 2-Publica.Bra 1.6 0.1 2.5
## 1-Particular.Uru 1.0 0.1 0.7
## 2-Publica.Uru 1.9 0.1 2.9
#10 de octubre