Muestras complejas y precisión de inferencia estadística
0. Objetivo del práctico
Este práctico tiene por objetivo introducir el trabajo estadístico con muestras complejas en R, es decir, cuando se trabaja con muestras que busquen ser representativas de la población a estudiar, bajo determinados parámetros. Buscaremos calcular estimadores puntuales e intervalos de confianza, que nos permiten reportar el error asociado a la inferencia.
1. Recursos del práctico
El presente práctico será realizado con datos de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica (CASEN) en su versión 2020. Estos datos ya han sido previamente procesados para su correcta realización, recodificando y eliminando casos perdidos, y renombrando y seleccionando variables. Esto es muy importante: para trabajar correctamente con muestreos complejos, deben asegurarse de que los datos estén bien preparados para ello.
Recuerden siempre consultar el manual/libro de códigos antes de trabajar una base de datos.
Material del práctico
2. Librerías a utilizar
Utilizaremos las siguientes librerías:
-
pacman: para facilitar y agilizar la lectura de los paquetes a utilizar en R -
sjmisc: para explorar datos y hacer cálculos agrupados -
srvyr: para trabajar con objetos encuesta -
survey: para realizar estimaciones a nivel poblacional en diálogo condplyr -
dplyr: para manipular datos
Pasos del procesamiento
1. Cargar librerías
Cargamos los paquetes anteriormente señalados:
pacman::p_load(tidyverse,
sjmisc,
srvyr,
survey,
dplyr)
2. Cargar datos
Como se señaló anteriormente, trabajaremos con datos de CASEN 2020, ya procesados con anterioridad
dim(data)
## [1] 185339 7
Como podemos ver, estos datos tienen 185.339 filas (observaciones), así como 7 columnas. Inspeccionemos:
head(data)
## # A tibble: 6 x 7
## exp varunit varstrat region pobreza ing_tot_hog sexo
## <dbl> <dbl> <dbl> <fct> <fct> <dbl> <fct>
## 1 67 3 1 Tarapacá No pobres 390833 Mujer
## 2 67 3 1 Tarapacá No pobres 390833 Mujer
## 3 67 3 1 Tarapacá No pobres 947583 Mujer
## 4 67 3 1 Tarapacá No pobres 947583 Hombre
## 5 67 3 1 Tarapacá No pobres 947583 Mujer
## 6 67 3 1 Tarapacá No pobres 3004167 Hombre
Tenemos tanto variables numéricas (exp, varunit, varstrat e ing_tot_hog) como factores (region, pobreza y sexo). ¡Explorémoslas!
3. Explorar datos
Con frq() de sjmisc, exploraremos las categorías de las variables factor:
frq(data$region)
##
## x <categorical>
## # total N=185339 valid N=185339 mean=8.79 sd=4.23
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------------------
## Tarapacá | 8386 | 4.52 | 4.52 | 4.52
## Antofagasta | 7597 | 4.10 | 4.10 | 8.62
## Atacama | 7393 | 3.99 | 3.99 | 12.61
## Coquimbo | 8159 | 4.40 | 4.40 | 17.01
## Valparaíso | 18501 | 9.98 | 9.98 | 27.00
## OHiggins | 12346 | 6.66 | 6.66 | 33.66
## Maule | 12423 | 6.70 | 6.70 | 40.36
## Biobío | 17669 | 9.53 | 9.53 | 49.89
## La Araucanía | 11858 | 6.40 | 6.40 | 56.29
## Los Lagos | 10511 | 5.67 | 5.67 | 61.96
## Aysén | 4579 | 2.47 | 2.47 | 64.43
## Magallanes | 5087 | 2.74 | 2.74 | 67.18
## Metropolitana | 39266 | 21.19 | 21.19 | 88.37
## Los Ríos | 7992 | 4.31 | 4.31 | 92.68
## Arica y Parinacota | 7224 | 3.90 | 3.90 | 96.57
## Ñuble | 6348 | 3.43 | 3.43 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
frq(data$pobreza)
##
## x <categorical>
## # total N=185339 valid N=185339 mean=2.84 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ------------------------------------------------------
## Pobres extremos | 8439 | 4.55 | 4.55 | 4.55
## Pobres no extremos | 12891 | 6.96 | 6.96 | 11.51
## No pobres | 164009 | 88.49 | 88.49 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
frq(data$sexo)
##
## Sexo (x) <categorical>
## # total N=185339 valid N=185339 mean=1.54 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------
## Hombre | 86091 | 46.45 | 46.45 | 46.45
## Mujer | 99248 | 53.55 | 53.55 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
Como podemos ver, region provee información sobre la región a la que pertenecen los hogares; pobreza nos provee información respecto de la situación de pobreza por ingresos (o no) de los hogares; y sexo, información sobre el sexo de la persona que responde el cuestionario.
Ahora vamos con descr() de sjmisc para las variables numéricas
descr(data$exp) #Ponderador regional
##
## ## Basic descriptive statistics
##
## var type label n NA.prc mean sd se md trimmed range
## dd numeric dd 185339 0 105.39 157.05 0.36 79 88.54 19042 (4-19046)
## iqr skew
## 78 70.57
sum(data$exp) #Total de la población
## [1] 19532480
descr(data$varstrat) #Estrato de varianza
##
## ## Basic descriptive statistics
##
## var type label n NA.prc mean sd se md trimmed range iqr
## dd numeric dd 185339 0 294.34 185.06 0.43 319 298.56 587 (1-588) 346
## skew
## -0.22
descr(data$varunit) #Conglomerado de varianza
##
## ## Basic descriptive statistics
##
## var type label n NA.prc mean sd se md trimmed range
## dd numeric dd 185339 0 739.42 439.72 1.02 744 739.27 1493 (1-1494)
## iqr skew
## 778 -0.01
descr(data$ing_tot_hog)
##
## ## Basic descriptive statistics
##
## var type label n NA.prc mean sd se md trimmed
## dd numeric dd 185339 0 1085076 1574919 3658.26 731009 835756
## range iqr skew
## 225200000 (0-225200000) 785357 27.45
ing_tot_hog presenta información respecto de los ingresos totales de los hogares; exp es el ponderador regional, cuya suma es el número total de habitantes de la población objetivo; varstrat provee información sobre el estrato de varianza; y varunit sobre el conglomerado de varianza, es decir, la unidad mínima de observación que, en este caso, son los hogares. Estas últimas tres variables serán sumamente relevantes para este práctico.
4. Cálculo con muestras complejas
Una vez explorados nuestros datos, es hora de empezar a realizar nuestros cálculos con muestras complejas. Para ello, lo primero es crear un objeto encuesta de modo que, posteriormente, podamos calcular promedios con nuestras variables cuantitativas, y proporciones para nuestras variables categóricas (entre muchos otros estimadores).
La función group_by()
Antes de empezar a trabajar con objetos encuesta, es fundamental conocer otra de las funciones de dplyr que hace posible manipular los datos: group_by(). Esta nos permitirá trabajar agrupando los valores a partir de determinadas columnas. Calculemos ahora la media de ing_tot_hog con la función mean(), agrupando por sexo:
data %>%
group_by(sexo) %>% #Espeficicamos que agruparemos por sexo
summarise(media = mean(ing_tot_hog)) #Creamos una columna llamada media, calculando la media ingresos con la función `mean`
## # A tibble: 2 x 2
## sexo media
## <fct> <dbl>
## 1 Hombre 1125264.
## 2 Mujer 1050215.
Es importante destacar que la función summarise() (o summarize()) de dplyr nos permite crear un nuevo data frame con una o más filas para cada combinación y agrupación de variables. En este caso, tenemos dos filas: una para Hombre y otra para Mujer. En caso de no agrupar variables, sólo tendremos una columna que resuma las observaciones especificadas.
Algo interesante es que podemos combinar group_by() con algunas funciones de sjmisc. Probemos calculando la frecuencia de las diferentes categorías de pobreza, agrupando por sexo:
data %>%
group_by(sexo) %>%
frq(pobreza)
##
## pobreza <categorical>
## # grouped by: Hombre
## # total N=86091 valid N=86091 mean=2.84 sd=0.47
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------------------
## Pobres extremos | 3805 | 4.42 | 4.42 | 4.42
## Pobres no extremos | 5807 | 6.75 | 6.75 | 11.16
## No pobres | 76479 | 88.84 | 88.84 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
##
##
## pobreza <categorical>
## # grouped by: Mujer
## # total N=99248 valid N=99248 mean=2.84 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## -----------------------------------------------------
## Pobres extremos | 4634 | 4.67 | 4.67 | 4.67
## Pobres no extremos | 7084 | 7.14 | 7.14 | 11.81
## No pobres | 87530 | 88.19 | 88.19 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>
Obtendremos una tabla por cada una de las categorías de la variable por la cual agrupamos (en este caso, una por cada sexp), que señala las frecuencias absolutas y relativas de cada nivel de pobreza. Por supuesto, también podemos hacer el mismo ejercicio con descr(). Probemos haciendo un análisis descriptivos de ingresos para cada sexo:
data %>%
group_by(sexo) %>%
descr(ing_tot_hog)
##
## ## Basic descriptive statistics
##
##
## Grouped by: Hombre
##
## var type label n NA.prc mean sd se md
## ing_tot_hog numeric ing_tot_hog 86091 0 1125264 1718674 5857.53 755156
## trimmed range iqr skew
## 864763.9 225200000 (0-225200000) 817406.5 35.86
##
##
## Grouped by: Mujer
##
## var type label n NA.prc mean sd se md
## ing_tot_hog numeric ing_tot_hog 99248 0 1050215 1437734 4563.71 710153
## trimmed range iqr skew
## 811101 92666667 (0-92666667) 762500 14.2
En este caso, obtenemos dos tablas: una por cada sexo, cada una indicando las estadísticas de resumen para la variable ing_tot
a) Creación de objeto encuesta (srvyr)
Como ya se señaló, lo primero es crear un objeto encuesta (survey). Este corresponde a una lista (List) que nos permitirá realizar los cálculos que deseemos, considerando las varables de diseño (en este caso, varunit, varstrat y exp). Para ello, utilizaremos la función as_survey_design() de la librería srvyr. Sin embargo, primero crearemos la variable stratn, para obtener la cantidad de personas por estrato a nivel poblacional
data <- data %>%
group_by(varstrat) %>% #Agrupando por varstrat
mutate(stratn = sum(exp)) %>% #Calculamos el total de personas por estrato
ungroup() #desagrupamos
¡Precaución! no siempre tendremos la posibilidad de corregir por población finita, por lo cual este paso no es obligatorio. Es fundamental que, antes de trabajar con objetos encuesta, revisen exhaustivamente la documentación metodológica asociada a sus datos.
Construimos el objeto encuesta:
casen_regional <- data %>% #Creamos un nuevo objeto llamado casen_regional con la información de data
as_survey_design(ids = varunit, #Aplicamos diseño muestral, especificando los ids a partir de varunit,
strata = varstrat,#los estratos a partir de varstrat,
fpc = stratn, #especificando que la estimación es con una población finita
weights = exp) #y los ponderadores con exp
Fijándonos en nuestro entorno, nos daremos cuenta de que se creó una lista con 9 elementos llamada casen_regional. Si bien la información que nos entrega por sí sólo nos resulta algo críptica, este objeto nos permitirá realizar cálculos aplicando las variables de diseño muestral complejo. Algo interesante de los objetos encuesta creados con srvyr, es que podemos interactuar con las funciones de dplyr, como group_by() o summarise(). Es decir, nos permite trabajar con listas como si fueran un data frame (datos tabulados) incluyendo, por ejemplo, el uso de metadata.
cluster nos presenta información sobre los conglomerados de varianza, o la unidad mínima de inferencia. strata, sobre los estratos de varianza, unidades que integran a los conglomerados de varianza. prob y allprob proveen información sobre la probabilidad de cada sujeto de ser seleccionado en una muestra al azar. variables nos presenta todas las variables incluidas en la lista. Por último, fpc provee información sobre los tamaños de la población y la muestra.
b) Cálculo de medias para variables numéricas
Una vez creado nuestro objeto encuesta, podemos realizar diversos tipos de cálculos. Calculemos, por ejemplo, la media de ingresos a nivel poblacional, con la función survey_mean() de srvyr
casen_regional %>% #Con casen_regional
summarise(ing_medio = survey_mean(ing_tot_hog, na.rm=T)) #Calculamos el ingreso medio poblacional
## # A tibble: 1 x 2
## ing_medio ing_medio_se
## <dbl> <dbl>
## 1 1156457. 17960.
Comparemos con la media calculada a nivel muestral:
data %>% #Con data
summarise(ing_medio = mean(ing_tot_hog, na.rm=T)) #Calculamos el ingreso medio poblacional
## # A tibble: 1 x 1
## ing_medio
## <dbl>
## 1 1085076.
Efectivamente, la estimación a nivel poblacional (o parámetro) es superior a la estimación muestral. Sin embargo, trabajar con muestras complejas siempre significará considerar un posible error de medición. El trabajar con muestras representativas (aunque no sean aleatorias) nos permitirá realizar nuestros cálculos, conociendo la probabilidad de equivocarnos en nuestra estimación. Es decir, podemos conocer el nivel de confianza (o el nivel de error) de nuestras estimaciones, a partir de ciertas características de la muestra.
En virtud de ello, survey_mean() también nos permite incorporar los intervalos de confianza, especificando vartype = "ci":
casen_regional %>%#Con casen_regional
summarise(ing_medio = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", na.rm=T)) #Calculamos el
## # A tibble: 1 x 3
## ing_medio ing_medio_low ing_medio_upp
## <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1156457. 1121220. 1191694.
#ingreso medio poblacional,
#y sus intervalos de confianza
El argumento level = nos permite especificar el nivel de confianza que estamos dispuestas/os a aceptar. Comparemos el cálculo de la media de ingresos a un 95% y a un 99% de confianza
casen_regional %>% #Con casen_regional
summarise(ing_medio95 = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", level = .95, na.rm=T), #Al 95%
ing_medio99 = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", level = .99, na.rm=T)) #Al 99%
## # A tibble: 1 x 6
## ing_medio95 ing_medio95_low ing_medio95_upp ing_medio99 ing_medio99_low
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1156457. 1121220. 1191694. 1156457. 1110121.
## # ... with 1 more variable: ing_medio99_upp <dbl>
Trabajar con un mayor nivel de confianza nos permitirá estar más seguras/os de que nuestra estimación incluirá al parámetro poblacional. Sin embargo, esto no es gratis: un mayor nivel de confianza implica una pérdida de precisión en nuestros cálculos; y viceversa. Es decir, un mayor nivel de confianza ampliará los límites inferior y superior de nuestros intervalos de confianza, lo cual hace la estimación menos precisa, mientras que un menor nivel de confianza estrechará tales límites, haciendo la estimación más precisa. Sin embargo, en el primer caso, la probabilidad de contener al parámetro poblacional es mayor que en el segundo. La decisión del nivel de confianza con el cual trabajaremos dependerá de qué es lo que queramos calcular, y no es objeto de este curso.
También es posible utilizar group_by() para calcular la media de ingresos (y sus intervalos de confianza) según sexo:
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(sexo) %>% #Agrupamos por sexo
summarise(ing_medio = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", na.rm=T)) #Calculamos el ingreso medio
## # A tibble: 2 x 4
## sexo ing_medio ing_medio_low ing_medio_upp
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Hombre 1199636. 1165434. 1233837.
## 2 Mujer 1119514. 1081919. 1157110.
#poblacional, y sus intervalos de
#confianza
Asimismo, es posible calcular la media de ingresos agrupando por región:
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(region) %>% #Agrupamos por region
summarise(ing_medio = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", na.rm=T)) #Calculamos el ingreso medio
## # A tibble: 16 x 4
## region ing_medio ing_medio_low ing_medio_upp
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Tarapacá 1141383. 1035448. 1247318.
## 2 Antofagasta 1307063. 1187223. 1426903.
## 3 Atacama 1077501. 995455. 1159547.
## 4 Coquimbo 921887. 858537. 985238.
## 5 Valparaíso 1014265. 952490. 1076040.
## 6 OHiggins 951390. 882157. 1020624.
## 7 Maule 863768. 801938. 925598.
## 8 Biobío 945557. 892262. 998852.
## 9 La Araucanía 836515. 782771. 890260.
## 10 Los Lagos 967411. 902996. 1031826.
## 11 Aysén 1252366. 1152001. 1352732.
## 12 Magallanes 1458963. 1317465. 1600461.
## 13 Metropolitana 1408060. 1330071. 1486049.
## 14 Los Ríos 926921. 841025. 1012816.
## 15 Arica y Parinacota 952832. 897814. 1007851.
## 16 Ñuble 788551. 716981. 860122.
#poblacional, y sus intervalos de
#confianza
¿Y si quisiéramos crear una tabla con una columna por nivel de pobreza, cuyas observaciones nos indiquen la media de ingreso para cada una de ellas? Probemos con el siguiente código
ing_pobreza <- casen_regional %>%
group_by(pobreza) %>%
summarise(ing_medio = survey_mean(ing_tot_hog, vartype = "ci", na.rm = T)) %>%
ungroup()
ing_pobreza_p <- ing_pobreza %>%
mutate('Pobres extremos' = c(.$ing_medio[1], .$ing_medio_low[1], .$ing_medio_upp[1]), # Extraemos los valores correspondientes a la primera fila en cada una de nuestras variables
'Pobres no extremos' = c(.$ing_medio[2], .$ing_medio_low[2], .$ing_medio_upp[2]), # Extraemos los valores correspondientes a la segunda fila en cada una de nuestras variables
'No pobres' = c(.$ing_medio[3], .$ing_medio_low[3], .$ing_medio_upp[3])) %>% # Extraemos los valores correspondientes a la tercera fila en cada una de nuestras variables
select('Pobres extremos', 'Pobres no extremos', 'No pobres')
head(ing_pobreza_p) #Visualizamos
## # A tibble: 3 x 3
## `Pobres extremos` `Pobres no extremos` `No pobres`
## <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 163743. 344812. 1263508.
## 2 155589. 337494. 1224884.
## 3 171896. 352130. 1302132.
c) Cálculo de proporciones para variables categóricas
También podemos utilizar la función survey_prop() de srvyr para calcular proporciones. Sin embargo, el código para calcular proporciones de variables categóricas no se construye de la misma manera que el código para calcular medias de variables continuas:
casen_regional %>% #Con casen_regional
summarise(prop = survey_prop(pobreza, na.rm = T)) #Y calculamos las proporciones
Debemos recurrir a group_by() para especificar nuestra variable categórica, y luego realizar el cálculo en summarise()
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(na.rm = T)) #Y calculamos las proporciones
## # A tibble: 3 x 3
## pobreza prop prop_se
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 0.0426 0.00125
## 2 Pobres no extremos 0.0656 0.00162
## 3 No pobres 0.892 0.00215
De todos modos, hay que considerar que survey_prop() y survey_mean() son (hasta cierto punto) intercambiables:
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_mean(na.rm = T)) #Y calculamos las proporciones
## # A tibble: 3 x 3
## pobreza prop prop_se
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 0.0426 0.00125
## 2 Pobres no extremos 0.0656 0.00162
## 3 No pobres 0.892 0.00215
Muchas veces nos interesa más trabajar con porcentajes que con proporciones. Con mutate() podemos multiplicar por 100 nuestras proporciones, y así obtener los porcentajes deseados
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(na.rm = T))%>% #Calculamos las proporciones
mutate(per = prop*100) #Creamos una nueva columna multiplicando las proporciones *100 para obtener porcentajes
## # A tibble: 3 x 4
## pobreza prop prop_se per
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 0.0426 0.00125 4.26
## 2 Pobres no extremos 0.0656 0.00162 6.56
## 3 No pobres 0.892 0.00215 89.2
La función survey_total() de srvyr nos permite calcular el total de personas en cada categoría a nivel poblacional.
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(na.rm = T), #Calculamos las proporciones
total = survey_total(na.rm=T))%>% #Y el total por categorías
mutate(per = prop*100) #Creamos una nueva columna multiplicando las proporciones *100 para obtener porcentajes
## # A tibble: 3 x 6
## pobreza prop prop_se total total_se per
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 0.0426 0.00125 831232 24534. 4.26
## 2 Pobres no extremos 0.0656 0.00162 1280953 31988. 6.56
## 3 No pobres 0.892 0.00215 17420295 231034. 89.2
Por supuesto, también es posible incorporar intervalos de confianza, tal como cuando calculamos medias
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(vartype = "ci", na.rm = T)) #Incorporamos intervalos de confianza
## # A tibble: 3 x 4
## pobreza prop prop_low prop_upp
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 0.0426 0.0401 0.0450
## 2 Pobres no extremos 0.0656 0.0624 0.0688
## 3 No pobres 0.892 0.888 0.896
Y, además, podemos convertir en porcentajes nuestros intervalos de confianza, tal como lo hicimos con la estimación puntual
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(vartype = "ci", na.rm = T)) %>% #Incorporamos intervalos de confianza
mutate(prop = prop*100, #Multiplicamos las proporciones *100,
prop_low = prop_low*100, #así como el límite inferior
prop_upp = prop_upp*100) #y superior, para obtener porcentajes
## # A tibble: 3 x 4
## pobreza prop prop_low prop_upp
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 4.26 4.01 4.50
## 2 Pobres no extremos 6.56 6.24 6.88
## 3 No pobres 89.2 88.8 89.6
Incluimos el total
casen_regional %>% #Con casen_regional
group_by(pobreza) %>% #Agrupamos por pobreza
summarise(prop = survey_prop(vartype = "ci", na.rm = T), #Calculamos las proporciones con intervalos de confianza
total = survey_total(vartype = "ci", na.rm=T)) %>% #Así como el total por categoría
mutate(prop = prop*100, #Multiplicamos las proporciones *100,
prop_low = prop_low*100, #así como el límite inferior
prop_upp = prop_upp*100) #y superior, para obtener porcentajes
## # A tibble: 3 x 7
## pobreza prop prop_low prop_upp total total_low total_upp
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos 4.26 4.01 4.50 831232 783097. 879367.
## 2 Pobres no extremos 6.56 6.24 6.88 1280953 1218194. 1343712.
## 3 No pobres 89.2 88.8 89.6 17420295 16967009. 17873581.
También podemos cruzar dos variables. Veamos, por ejemplo, cómo se distribuye la pobreza según sexo
casen_regional %>% #Creamos un objeto llamado pobreza_reg con datos de casen_regional
group_by(pobreza, sexo) %>% #Agrupamos por pobreza y sexo
summarise(prop = survey_prop(vartype = "ci", na.rm = T), #Calculamos las proporciones con intervalos de confianza
total = survey_total(vartype = "ci", na.rm=T)) %>% #Así como el total por categoría
mutate(prop = prop*100)
## # A tibble: 6 x 8
## # Groups: pobreza [3]
## pobreza sexo prop prop_low prop_upp total total_low total_upp
## <fct> <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Pobres extremos Hombre 45.4 0.442 0.466 377149 353131. 401167.
## 2 Pobres extremos Mujer 54.6 0.534 0.558 454083 425853. 482313.
## 3 Pobres no extremos Hombre 44.7 0.438 0.457 573200 543298. 603102.
## 4 Pobres no extremos Mujer 55.3 0.543 0.562 707753 670391. 745115.
## 5 No pobres Hombre 46.2 0.459 0.466 8055786 7856474. 8255098.
## 6 No pobres Mujer 53.8 0.534 0.541 9364509 9094186. 9634832.
¡Presentemos sólo lo que nos interesa! Las frecuencias de cada categoría de pobreza agrupando por sexo
pobreza_sexo <- casen_regional %>% #Creamos un objeto llamado pobreza_reg con datos de casen_regional
group_by(sexo, pobreza) %>% #Agrupamos por region y pobreza
summarise(prop = survey_prop(vartype = "ci", na.rm = T), #Calculamos las proporciones con intervalos de confianza
total = survey_total(vartype = "ci", na.rm=T)) %>% #Así como el total por categoría
mutate(per = prop*100) %>% #Multiplicamos las proporciones *100 para obtener porcentajes
ungroup() #desagrupamos
# ¡Extraigamos los valores que nos interesan!
pobreza_sexo_p <- pobreza_sexo %>%
mutate(sexo = c('Hombre', 'Mujer', 0, 0, 0, 0), #Dejamos en el orden deseado y rellenamos con 0
'Pobres extremos' = c(.$per[1], .$per[4], 0, 0, 0, 0), # Seleccionamos los valores que nos interesan y rellenamos con 0
'Pobres no extremos' = c(.$per[2], .$per[5], 0, 0, 0, 0), # Seleccionamos los valores que nos interesan y rellenamos con 0
'No pobres' = c(.$per[3], .$per[6], 0, 0, 0, 0)) %>% # Seleccionamos los valores que nos interesan y rellenamos con 0
select(-c(pobreza, starts_with('prop'), starts_with('total'), per)) %>% #Seleccionamos sólo las variables que nos interesan
filter(sexo != 0) # Filtramos todas las filas con 0 de relleno
head(pobreza_sexo_p)
## # A tibble: 2 x 4
## sexo `Pobres extremos` `Pobres no extremos` `No pobres`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Hombre 4.19 6.36 89.4
## 2 Mujer 4.31 6.72 89.0
5. Resumen
¡Y eso es todo! En este práctico aprendimos a:
- Crear un objeto encuesta
- Realizar cálculos de medias a nivel poblacional para variables continuas
- Realizar cálculos de proporciones y cantidades a nivel poblacional para variables categóricas
- Crear una tabla ancha (wide) para presentar nuestros cálculos.
6. Reporte de progreso
¡Recuerda rellenar tu reporte de progreso. En tu correo electrónico está disponible el código mediante al cuál debes acceder para actualizar tu estado de avance del curso.