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Cálculos (Computation)"
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library(opinAr)
El Índice de Confianza en el Gobierno (ICG) se calcula a partir de 5 dimensiones, cada una de las cuales intenta captar lo que los ciudadanos piensan respecto a aspectos esenciales del gobierno nacional. El índice tiene un valor comprendido entre un mínimo de 0 y un máximo de 5. Para obtener el ICG con la base cruda, hay que calcular el promedio de la columna icg ponderada por ponderacion_utdt.
(The ICG has 5 dimensions and each one tries to reflect what is thought about main aspects of the national government. The Index is a value between 0 and 5. The ICG is obtained calculating the mean of the icg column weighted with using the ponderacion_utdt variable:).
$$
\frac{\sum icg*ponderacion_utdt} { \sum ponderacion_utdt }
$$
El mismo cálculo aplica para cada una de las dimensiones del ICG, considerando la variable recodificada de la dimensión correspondiente (tiene valor 0 o 5). Por ejemplo, para computar el resultado de la dimensión 'evaluación general del gobierno', se debe usar 'eval_gob_rec'.
(For computing the result for each dimension of the ICG, it must be applied the same calculation as before but with the recoded variable (value 0 or 5). For example, to compute the result of 'evaluación general del gobierno (eval_gob)', it must be used 'eval_gob_rec').
$$
\frac{\sum eval_gob_rec*ponderacion_utdt} { \sum ponderacion_utdt }
$$
compute_icg()
Calcula el ICG de cada ola (una por cada mes desde noviembre del 2001\
\
(Computes the ICG for each wave one per month since november 2001).
-
El parámetro wave permite calcularlo para las distintas olas de la data\
\
( wave parameter allos wto compute icg for different waves along the period).
-
el parámetro segment_by calcularlo según distintas segmentaciones de la data tales como el sexo, edad, situación económica o nivel educativo\
\
(parameter segment_by allows computations for different segments in data such as sex, age, education level or economic condition)
Ejemplo (Example)
El cálculo se realizará con los datos previamente descargados con get_icg_raw().
La función compute_icg() tiene:
-
un parámetro wave para elegir el número de ola;
-
un parámetro segment_by para elegir la variable de segmentación
(The calculation will be done based on the downloaded data with get_icg_raw(). The compute_icg() function has a parameter to choose the wave and other to choose the segmentation variable)
Cálculo simple: icg para toda la base de datos
# donwnload data
(opinAr::get_icg_raw() -> icg_data)
#> # A tibble: 281,786 × 33
#> ola caso anio mes dia ciudad zona region sexo edad edu educacion
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+lbl>
#> 1 507 1 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
#> 2 507 2 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 3 [Ter… 7 [TercC…
#> 3 507 3 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 2 [Sec… 5 [Secun…
#> 4 507 4 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
#> 5 507 5 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 9 [UnivC…
#> 6 507 6 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC…
#> 7 507 7 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 3 [Ter… 8 [UnivI…
#> 8 507 8 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
#> 9 507 9 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 2 [Sec… 4 [Secun…
#> 10 507 10 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC…
#> # ℹ 281,776 more rows
#> # ℹ 21 more variables: sit_ec <dbl+lbl>, sit_fu <dbl+lbl>, sitec <dbl+lbl>,
#> # mejora <dbl+lbl>, eval_gob <dbl+lbl>, eval_gob_rec <dbl>, benef_gob <dbl+lbl>,
#> # benef_gob_rec <dbl>, adm_gp <dbl+lbl>, adm_gp_rec <dbl>, cor_gob <dbl+lbl>,
#> # cor_gob_rec <dbl>, resol_prob <dbl+lbl>, resol_prob_rec <dbl>, icg <dbl>,
#> # edad2 <dbl>, tipo_telef <dbl+lbl>, habitat <dbl+lbl>, region_2 <dbl+lbl>,
#> # zonacaba <dbl>, ponderacion_utdt <dbl>
# compute ICG
opinAr::compute_icg(data = icg_data)
#> # A tibble: 266 × 7
#> ola icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 502 1.04 0.4 0.82 0.5 1.99 1.47
#> 2 503 0.76 0.19 0.66 0.36 1.46 1.12
#> 3 504 1.36 0.91 1.37 0.44 1.13 2.94
#> 4 505 0.98 0.52 0.94 0.31 1.11 2.03
#> 5 506 0.86 0.42 0.59 0.47 1.07 1.76
#> 6 507 0.78 0.23 0.58 0.33 1.09 1.7
#> 7 508 0.47 0.16 0.39 0.07 0.77 0.93
#> 8 509 0.48 0.19 0.38 0.21 0.82 0.81
#> 9 510 0.4 0.09 0.39 0.21 0.73 0.59
#> 10 511 0.43 0.09 0.37 0.24 0.69 0.74
#> # ℹ 256 more rows
Cálculo segmentado: icg con apertura por género
### ICG by gender
opinAr::compute_icg(data = icg_data , segment_by = sexo)
#> # A tibble: 532 × 8
#> # Groups: ola [266]
#> ola sexo icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec
#> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 502 0 [Mujer] 0.98 0.44 0.86 0.41 1.78 1.41
#> 2 502 1 [Hombr… 1.1 0.35 0.78 0.61 2.22 1.53
#> 3 503 0 [Mujer] 0.68 0.25 0.6 0.29 1.2 1.04
#> 4 503 1 [Hombr… 0.86 0.13 0.72 0.45 1.78 1.21
#> 5 504 0 [Mujer] 1.32 0.89 1.18 0.5 1.11 2.9
#> 6 504 1 [Hombr… 1.41 0.93 1.65 0.35 1.15 2.99
#> 7 505 0 [Mujer] 1 0.51 0.98 0.32 1.13 2.06
#> 8 505 1 [Hombr… 0.96 0.53 0.89 0.31 1.07 2
#> 9 506 0 [Mujer] 0.72 0.38 0.61 0.39 0.78 1.46
#> 10 506 1 [Hombr… 1.03 0.46 0.58 0.56 1.41 2.13
#> # ℹ 522 more rows
Cálculo segmentado II: icg por calendario
# Consultamos ID de olas de interés. Por ejemplo de los meses de diciembre durante la presidencia de Mauricio Macri
opinAr::show_waves(data = icg_data) %>%
dplyr::filter(mes == 12 & (anio >= 2015 & anio < 2019)) # filtramos para obtener número de ola de interes
#> # A tibble: 4 × 3
#> ola mes anio
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 671 12 2015
#> 2 683 12 2016
#> 3 695 12 2017
#> 4 707 12 2018
opinAr::compute_icg(data = icg_data,
wave = c(671, 683, 695, 707))
#> # A tibble: 4 × 7
#> ola icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 671 1.8 1.82 1.77 1.44 2.03 1.93
#> 2 683 2.49 2.02 2.08 2.1 3.23 3.03
#> 3 695 2.36 2.11 1.84 1.93 3.18 2.75
#> 4 707 1.92 1.43 1.58 1.53 2.89 2.2
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El Índice de Confianza en el Gobierno (ICG) se calcula a partir de 5 dimensiones, cada una de las cuales intenta captar lo que los ciudadanos piensan respecto a aspectos esenciales del gobierno nacional. El índice tiene un valor comprendido entre un mínimo de 0 y un máximo de 5. Para obtener el ICG con la base cruda, hay que calcular el promedio de la columna icg ponderada por ponderacion_utdt.
(The ICG has 5 dimensions and each one tries to reflect what is thought about main aspects of the national government. The Index is a value between 0 and 5. The ICG is obtained calculating the mean of the icg column weighted with using the ponderacion_utdt variable:).
$$ \frac{\sum icg*ponderacion_utdt} { \sum ponderacion_utdt } $$
El mismo cálculo aplica para cada una de las dimensiones del ICG, considerando la variable recodificada de la dimensión correspondiente (tiene valor 0 o 5). Por ejemplo, para computar el resultado de la dimensión 'evaluación general del gobierno', se debe usar 'eval_gob_rec'.
(For computing the result for each dimension of the ICG, it must be applied the same calculation as before but with the recoded variable (value 0 or 5). For example, to compute the result of 'evaluación general del gobierno (eval_gob)', it must be used 'eval_gob_rec').
$$ \frac{\sum eval_gob_rec*ponderacion_utdt} { \sum ponderacion_utdt } $$
compute_icg()
Calcula el ICG de cada ola (una por cada mes desde noviembre del 2001\ \ (Computes the ICG for each wave one per month since november 2001).
-
El parámetro
wavepermite calcularlo para las distintas olas de ladata\ \ ( wave parameter allos wto compute icg for different waves along the period). -
el parámetro
segment_bycalcularlo según distintas segmentaciones de ladatatales como el sexo, edad, situación económica o nivel educativo\ \ (parametersegment_byallows computations for different segments indatasuch as sex, age, education level or economic condition)
Ejemplo (Example)
El cálculo se realizará con los datos previamente descargados con get_icg_raw().
La función compute_icg() tiene:
-
un parámetro
wavepara elegir el número de ola; -
un parámetro
segment_bypara elegir la variable de segmentación
(The calculation will be done based on the downloaded data with get_icg_raw(). The compute_icg() function has a parameter to choose the wave and other to choose the segmentation variable)
Cálculo simple: icg para toda la base de datos
# donwnload data (opinAr::get_icg_raw() -> icg_data) #> # A tibble: 281,786 × 33 #> ola caso anio mes dia ciudad zona region sexo edad edu educacion #> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+lbl> #> 1 507 1 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 2 507 2 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 3 [Ter… 7 [TercC… #> 3 507 3 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 2 [Sec… 5 [Secun… #> 4 507 4 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 5 507 5 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 9 [UnivC… #> 6 507 6 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC… #> 7 507 7 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 3 [Ter… 8 [UnivI… #> 8 507 8 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 9 507 9 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 2 [Sec… 4 [Secun… #> 10 507 10 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC… #> # ℹ 281,776 more rows #> # ℹ 21 more variables: sit_ec <dbl+lbl>, sit_fu <dbl+lbl>, sitec <dbl+lbl>, #> # mejora <dbl+lbl>, eval_gob <dbl+lbl>, eval_gob_rec <dbl>, benef_gob <dbl+lbl>, #> # benef_gob_rec <dbl>, adm_gp <dbl+lbl>, adm_gp_rec <dbl>, cor_gob <dbl+lbl>, #> # cor_gob_rec <dbl>, resol_prob <dbl+lbl>, resol_prob_rec <dbl>, icg <dbl>, #> # edad2 <dbl>, tipo_telef <dbl+lbl>, habitat <dbl+lbl>, region_2 <dbl+lbl>, #> # zonacaba <dbl>, ponderacion_utdt <dbl> # compute ICG opinAr::compute_icg(data = icg_data) #> # A tibble: 266 × 7 #> ola icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec #> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 502 1.04 0.4 0.82 0.5 1.99 1.47 #> 2 503 0.76 0.19 0.66 0.36 1.46 1.12 #> 3 504 1.36 0.91 1.37 0.44 1.13 2.94 #> 4 505 0.98 0.52 0.94 0.31 1.11 2.03 #> 5 506 0.86 0.42 0.59 0.47 1.07 1.76 #> 6 507 0.78 0.23 0.58 0.33 1.09 1.7 #> 7 508 0.47 0.16 0.39 0.07 0.77 0.93 #> 8 509 0.48 0.19 0.38 0.21 0.82 0.81 #> 9 510 0.4 0.09 0.39 0.21 0.73 0.59 #> 10 511 0.43 0.09 0.37 0.24 0.69 0.74 #> # ℹ 256 more rows
Cálculo segmentado: icg con apertura por género
### ICG by gender opinAr::compute_icg(data = icg_data , segment_by = sexo) #> # A tibble: 532 × 8 #> # Groups: ola [266] #> ola sexo icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec #> <dbl> <dbl+lbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 502 0 [Mujer] 0.98 0.44 0.86 0.41 1.78 1.41 #> 2 502 1 [Hombr… 1.1 0.35 0.78 0.61 2.22 1.53 #> 3 503 0 [Mujer] 0.68 0.25 0.6 0.29 1.2 1.04 #> 4 503 1 [Hombr… 0.86 0.13 0.72 0.45 1.78 1.21 #> 5 504 0 [Mujer] 1.32 0.89 1.18 0.5 1.11 2.9 #> 6 504 1 [Hombr… 1.41 0.93 1.65 0.35 1.15 2.99 #> 7 505 0 [Mujer] 1 0.51 0.98 0.32 1.13 2.06 #> 8 505 1 [Hombr… 0.96 0.53 0.89 0.31 1.07 2 #> 9 506 0 [Mujer] 0.72 0.38 0.61 0.39 0.78 1.46 #> 10 506 1 [Hombr… 1.03 0.46 0.58 0.56 1.41 2.13 #> # ℹ 522 more rows
Cálculo segmentado II: icg por calendario
# Consultamos ID de olas de interés. Por ejemplo de los meses de diciembre durante la presidencia de Mauricio Macri opinAr::show_waves(data = icg_data) %>% dplyr::filter(mes == 12 & (anio >= 2015 & anio < 2019)) # filtramos para obtener número de ola de interes #> # A tibble: 4 × 3 #> ola mes anio #> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 671 12 2015 #> 2 683 12 2016 #> 3 695 12 2017 #> 4 707 12 2018 opinAr::compute_icg(data = icg_data, wave = c(671, 683, 695, 707)) #> # A tibble: 4 × 7 #> ola icg eval_gob_rec benef_gob_rec adm_gp_rec cor_gob_rec resol_prob_rec #> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 671 1.8 1.82 1.77 1.44 2.03 1.93 #> 2 683 2.49 2.02 2.08 2.1 3.23 3.03 #> 3 695 2.36 2.11 1.84 1.93 3.18 2.75 #> 4 707 1.92 1.43 1.58 1.53 2.89 2.2
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