Nothing
#' @keywords internal
"_PACKAGE"
#' Poblacion por Nivel Educacional en la Region del Bio Bio
#'
#' @name nivel_educacional_biobio
#' @docType data
#' @author Elaboracion propia con base en datos desagregados del Censo
#' @format Un tibble con 860 observaciones en las siguientes 4 variables.
#' \describe{
#' \item{\code{comuna}}{codigo de comuna (15 regiones)}
#' \item{\code{nivel_educ}}{maximo nivel educacional alcanzado (ver la vinieta
#' con los links a la descripcion de codigos)}
#' \item{\code{cuenta}}{cantidad de personas censadas en la comuna}
#' \item{\code{proporcion}}{porcentaje que representan las personas censadas en
#' la comuna}
#' }
#' @description Proporciona la cuenta y porcentaje por comuna de las personas de
#' la Region del Bio Bio de acuerdo al maximo nivel educacional que reportan
#' (e.g. primaria, secundaria, universitaria, etc.)
#' @examples
#' nivel_educacional_biobio
#'
#' \dontrun{
#' # replicar el resultado usando dplyr directamente con SQL
#' # es ligeramente distinto a las vinietas que explican esta misma tabla
#' nivel_educacional_biobio <- tbl(censo_conectar(), "zonas") %>%
#' mutate(
#' region = substr(as.character(geocodigo), 1, 2),
#' comuna = substr(as.character(geocodigo), 1, 5)
#' ) %>%
#' filter(region == "08") %>%
#' select(comuna, geocodigo, zonaloc_ref_id) %>%
#' inner_join(select(tbl(censo_conectar(), "viviendas"),
#' zonaloc_ref_id, vivienda_ref_id), by = "zonaloc_ref_id") %>%
#' inner_join(select(tbl(censo_conectar(), "hogares"),
#' vivienda_ref_id, hogar_ref_id), by = "vivienda_ref_id") %>%
#' inner_join(select(tbl(censo_conectar(), "personas"),
#' hogar_ref_id, nivel_educ = p15), by = "hogar_ref_id") %>%
#' group_by(comuna, nivel_educ) %>%
#' summarise(cuenta = n()) %>%
#' group_by(comuna) %>%
#' mutate(proporcion = cuenta * (1 / sum(cuenta))) %>%
#' arrange(comuna, nivel_educ)}
#' @keywords data
NULL
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