Nothing
Data
In opinAr: Argentina's Public Opinion Toolbox
DATOS (Data)
El ICG se obtiene de una encuesta mensual y se compone de 5 dimensiones basadas en las siguientes preguntas (ICG is calculated based on a monthly survey. Its 5 dimensions come from the following questions ):
-
eval_gob: ¿Cómo evalúa usted al gobierno nacional en términos de muy bien, bien, regular, mal, o muy mal?: 1 Muy bien; 2 Bien; 3 Regular; 4 Mal; 5 Muy mal; 6 Ns/ nc\
\
(How do you evaluate to the national government in terms of very good, good, regular, bad, very bad? : 1; Very good; 2 Good; 3 Regular; 4 Bad; 5 Very bad; 6 Ns/ nc)
-
benef_gob: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional actúa pensando en el beneficio de algunos pocos sectores o pensando en el beneficio de la mayoría de la gente?: 1 Sectores; 2 Gente; 3 Otro; 4 Ns nc\
\
(In general terms, the government acts for the benefit of some sectors or for the benefit of most of the people? : 1 Sectors; 2 People; 3 Another; 4 Ns/ nc)
-
adm_gp: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional administra el gasto público con eficiencia, con cierta eficiencia, con un poco de ineficiencia o muy ineficientemente?: 1 Eficiencia; 2 Cierta eficiencia; 3 Un poco de ineficiencia; 4 Muy ineficientemente; 5 Ns nc.\
\
(In general, the national government administers the public spending efficiently, quite efficiently, quite inefficiently, very inefficiently? : 1 efficiently; 2 quite efficiently; 3 quite inefficiently; 4 very inefficiently; 5 Ns/nc)
-
cor_gob: ¿Usted diría que de las personas que forman el gobierno nacional la mayoría son corruptas, que unos pocos son corruptos, o que casi ninguno es corrupto?: 1 La mayoría son corruptas; 2 Unos pocos son corruptos; 3 Casi ninguno es corrupto; 4 Ns nc\
\
(Do you think that people in charge of the national government are mostly corrupt, a few are corrupt or that almost no one is corrupt? : 1 Most of them are corrupt; 2 A few of them are corrupt; 3 Almost no one of them are corrupt; 4 Ns/nc)
-
resol_prob: ¿Cuál de las siguientes frases se acerca más a lo que usted piensa?: 1 Este gobierno está resolviendo los problemas del país; 2 Este gobierno sabe cómo resolver los problemas del país pero necesita tiempo; 3 Este gobierno no sabe cómo resolver los problemas del país; 4 Ns nc\
\
(Which of the following sentences is closer to your opinion?: 1 This government is solving the country's problems; 2 This government knows how to solve the country's problems but needs time; 3 This government doesn't know how to solve the country's problems; 4 Ns/nc)
Segmentos (segemnts)
El ICG puede calcularse segmentado por las variables zona, edad, sexo, edu, sit_ec basadas en las siguientes preguntas (ICG can be segmented by the variables zona, edad, sexo, edu, sit_ec that come from the following questions ):
-
zona: ¿Podría decirme en qué provincia o ciudad vive usted?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior (Could you tell me in which district or city do you live?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior)
-
edad: ¿Podría decirme su edad?: 1 18 a 29 2 30 a 49 3 50 o más (Could you tell me your age? : 1 18-29 2 30-49 3 50 or more)
-
sexo: ¿De qué sexo es?: 0 Femenino 1 Masculino (Which is your sex?: 0 female 1 male)
-
edu: Variable que indica el máximo nivel educativo alcanzado en tres niveles. Los valores de la variable son: 1 Primario 2 Secundario 3 Terciario/Universitario (Highest educational level achieved. Possible values are: 1. Elementary School 2. High School 3. College)
-
sit_ec: ¿Cómo cree que será la situación económica del país dentro de un año: mejor, igual o peor que la actual?: 1 Mejor 2 Igual 3 Peor 4 Ns (How do you think the economic situation of the country will be within a year: 1 Better 2 The same 3 Worse 4 DN)
Libro de Códigos (codebook)
show_codebook(): Libro de código de variables para calcular el ICG y variables para segmentarlo. El parámetro viewer = TRUE habilita una tabla en el Viewer de RStudio\
\
(Codebook of variables to calculate ICG and variables to segment it. The viewer = TRUE parameter enables a table in the Viewer of RStudio).
Explorar Olas (explore waves)
show_waves(): Imprime en número de ola y el mes y año correspondiente. El parámetro viewer = TRUE habilita una tabla en el Viewer de RStudio\
\
(Prints the number of wave and the corresponding month and year. The viewer = TRUE parameter enables a table in the Viewer ofRStudio).
Obtener datos crudos (get raw data)
get_icg_raw(): Descarga la base de datos cruda (Download the raw database).
EJEMPLOS (Examples)
Obtener datos con get_icg_raw() (get data)
get_icg_raw() es la función principal para hacernos de los datos disponibles.
(get_icg_raw() is the main function to get the available data).
library(opinAr)
datos <- get_icg_raw()
datos
#> # 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>
Explorar el libro de códigos show_codebook() (explore Codebook)
La función show_codebook() muestra el libro de códigos. Por defecto el parámetro viewer = FALSE imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos viewer = TRUE los datos se presentan en el Viewer de RStudio.
(show_codebook() function displays the codebook. By default the parameter viewer = FALSE prints the result in console. If instead we write viewer = TRUE data is presented in the RStudio Viewer).
show_codebook()
#> # A tibble: 9 × 3
#> variable_name description tidy_variable_name
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 eval_gob_rec Evaluación del gobierno Evaluación del gobierno
#> 2 benef_gob_rec Beneficio a pocos o a la mayoría Beneficios del gobierno
#> 3 adm_gp_rec Administración del gasto público Administración del gasto …
#> 4 cor_gob_rec Corrupción del gobierno Corrupción del gobierno
#> 5 resol_prob_rec Solución de problemas del país Resolución de problemas
#> 6 zona Zona en la que se realizó la encuesta Zona
#> 7 sexo Sexo Sexo
#> 8 edad Rango de edad Edad
#> 9 edu Máximo nivel educativo alcanzado en 3 niveles Máximo Nivel Educativo
Explorar las olas show_waves() (explore waves)
La función show_waves() muestra las olas y el mes y año correspondientes. Por defecto el parámetro viewer = FALSE imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos viewer = TRUE los datos se presentan en el Viewer de RStudio.
(show_waves() function displays the number of waves and the corresponding year and month. By default the parameter viewer = FALSE prints the result in console. If instead we write viewer = TRUE data is presented in the RStudio Viewer).
show_waves(datos)
#> # A tibble: 266 × 3
#> ola mes anio
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 502 11 2001
#> 2 503 12 2001
#> 3 504 1 2002
#> 4 505 2 2002
#> 5 506 3 2002
#> 6 507 4 2002
#> 7 508 5 2002
#> 8 509 6 2002
#> 9 510 7 2002
#> 10 511 8 2002
#> # ℹ 256 more rows
FUENTES (Sources)
Índice de Confianza en el Gobierno. Escuela de Gobierno. Universidad Torcuato Di Tella
- Los datos provienen de la las bases en formato
.dta descargadas de la página de la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg\
\
(Access to raw data comes from databases in .dta files of the Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg.
Para consultas sobre el índice, dirigirse a los profesores Darío Judzik (djudzik@utdt.edu) o Guadalupe Dorna (gdorna@utdt.edu).
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DATOS (Data)
El ICG se obtiene de una encuesta mensual y se compone de 5 dimensiones basadas en las siguientes preguntas (ICG is calculated based on a monthly survey. Its 5 dimensions come from the following questions ):
-
eval_gob: ¿Cómo evalúa usted al gobierno nacional en términos de muy bien, bien, regular, mal, o muy mal?: 1 Muy bien; 2 Bien; 3 Regular; 4 Mal; 5 Muy mal; 6 Ns/ nc\ \ (How do you evaluate to the national government in terms of very good, good, regular, bad, very bad? : 1; Very good; 2 Good; 3 Regular; 4 Bad; 5 Very bad; 6 Ns/ nc) -
benef_gob: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional actúa pensando en el beneficio de algunos pocos sectores o pensando en el beneficio de la mayoría de la gente?: 1 Sectores; 2 Gente; 3 Otro; 4 Ns nc\ \ (In general terms, the government acts for the benefit of some sectors or for the benefit of most of the people? : 1 Sectors; 2 People; 3 Another; 4 Ns/ nc) -
adm_gp: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional administra el gasto público con eficiencia, con cierta eficiencia, con un poco de ineficiencia o muy ineficientemente?: 1 Eficiencia; 2 Cierta eficiencia; 3 Un poco de ineficiencia; 4 Muy ineficientemente; 5 Ns nc.\ \ (In general, the national government administers the public spending efficiently, quite efficiently, quite inefficiently, very inefficiently? : 1 efficiently; 2 quite efficiently; 3 quite inefficiently; 4 very inefficiently; 5 Ns/nc) -
cor_gob: ¿Usted diría que de las personas que forman el gobierno nacional la mayoría son corruptas, que unos pocos son corruptos, o que casi ninguno es corrupto?: 1 La mayoría son corruptas; 2 Unos pocos son corruptos; 3 Casi ninguno es corrupto; 4 Ns nc\ \ (Do you think that people in charge of the national government are mostly corrupt, a few are corrupt or that almost no one is corrupt? : 1 Most of them are corrupt; 2 A few of them are corrupt; 3 Almost no one of them are corrupt; 4 Ns/nc) -
resol_prob: ¿Cuál de las siguientes frases se acerca más a lo que usted piensa?: 1 Este gobierno está resolviendo los problemas del país; 2 Este gobierno sabe cómo resolver los problemas del país pero necesita tiempo; 3 Este gobierno no sabe cómo resolver los problemas del país; 4 Ns nc\ \ (Which of the following sentences is closer to your opinion?: 1 This government is solving the country's problems; 2 This government knows how to solve the country's problems but needs time; 3 This government doesn't know how to solve the country's problems; 4 Ns/nc)
Segmentos (segemnts)
El ICG puede calcularse segmentado por las variables zona, edad, sexo, edu, sit_ec basadas en las siguientes preguntas (ICG can be segmented by the variables zona, edad, sexo, edu, sit_ec that come from the following questions ):
-
zona: ¿Podría decirme en qué provincia o ciudad vive usted?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior (Could you tell me in which district or city do you live?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior) -
edad: ¿Podría decirme su edad?: 1 18 a 29 2 30 a 49 3 50 o más (Could you tell me your age? : 1 18-29 2 30-49 3 50 or more) -
sexo: ¿De qué sexo es?: 0 Femenino 1 Masculino (Which is your sex?: 0 female 1 male) -
edu: Variable que indica el máximo nivel educativo alcanzado en tres niveles. Los valores de la variable son: 1 Primario 2 Secundario 3 Terciario/Universitario (Highest educational level achieved. Possible values are: 1. Elementary School 2. High School 3. College) -
sit_ec: ¿Cómo cree que será la situación económica del país dentro de un año: mejor, igual o peor que la actual?: 1 Mejor 2 Igual 3 Peor 4 Ns (How do you think the economic situation of the country will be within a year: 1 Better 2 The same 3 Worse 4 DN)
Libro de Códigos (codebook)
show_codebook(): Libro de código de variables para calcular el ICG y variables para segmentarlo. El parámetroviewer = TRUEhabilita una tabla en el Viewer deRStudio\ \ (Codebook of variables to calculate ICG and variables to segment it. Theviewer = TRUEparameter enables a table in the Viewer ofRStudio).
Explorar Olas (explore waves)
show_waves(): Imprime en número de ola y el mes y año correspondiente. El parámetroviewer = TRUEhabilita una tabla en el Viewer deRStudio\ \ (Prints the number of wave and the corresponding month and year. Theviewer = TRUEparameter enables a table in the Viewer ofRStudio).
Obtener datos crudos (get raw data)
get_icg_raw(): Descarga la base de datos cruda (Download the raw database).
EJEMPLOS (Examples)
Obtener datos con get_icg_raw() (get data)
get_icg_raw() es la función principal para hacernos de los datos disponibles.
(get_icg_raw() is the main function to get the available data).
library(opinAr) datos <- get_icg_raw() datos #> # 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>
Explorar el libro de códigos show_codebook() (explore Codebook)
La función show_codebook() muestra el libro de códigos. Por defecto el parámetro viewer = FALSE imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos viewer = TRUE los datos se presentan en el Viewer de RStudio.
(show_codebook() function displays the codebook. By default the parameter viewer = FALSE prints the result in console. If instead we write viewer = TRUE data is presented in the RStudio Viewer).
show_codebook() #> # A tibble: 9 × 3 #> variable_name description tidy_variable_name #> <chr> <chr> <chr> #> 1 eval_gob_rec Evaluación del gobierno Evaluación del gobierno #> 2 benef_gob_rec Beneficio a pocos o a la mayoría Beneficios del gobierno #> 3 adm_gp_rec Administración del gasto público Administración del gasto … #> 4 cor_gob_rec Corrupción del gobierno Corrupción del gobierno #> 5 resol_prob_rec Solución de problemas del país Resolución de problemas #> 6 zona Zona en la que se realizó la encuesta Zona #> 7 sexo Sexo Sexo #> 8 edad Rango de edad Edad #> 9 edu Máximo nivel educativo alcanzado en 3 niveles Máximo Nivel Educativo
Explorar las olas show_waves() (explore waves)
La función show_waves() muestra las olas y el mes y año correspondientes. Por defecto el parámetro viewer = FALSE imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos viewer = TRUE los datos se presentan en el Viewer de RStudio.
(show_waves() function displays the number of waves and the corresponding year and month. By default the parameter viewer = FALSE prints the result in console. If instead we write viewer = TRUE data is presented in the RStudio Viewer).
show_waves(datos) #> # A tibble: 266 × 3 #> ola mes anio #> <dbl> <dbl> <dbl> #> 1 502 11 2001 #> 2 503 12 2001 #> 3 504 1 2002 #> 4 505 2 2002 #> 5 506 3 2002 #> 6 507 4 2002 #> 7 508 5 2002 #> 8 509 6 2002 #> 9 510 7 2002 #> 10 511 8 2002 #> # ℹ 256 more rows
FUENTES (Sources)
Índice de Confianza en el Gobierno. Escuela de Gobierno. Universidad Torcuato Di Tella
- Los datos provienen de la las bases en formato
.dtadescargadas de la página de la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg\ \ (Access to raw data comes from databases in.dtafiles of the Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg.
Para consultas sobre el índice, dirigirse a los profesores Darío Judzik (djudzik@utdt.edu) o Guadalupe Dorna (gdorna@utdt.edu).
Try the opinAr package in your browser
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