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In caayala/desuctools: Funciones para trabajo en DESUC

desuctools

Funciones y datos auxiliares para análisis de encuestas sociales utilizados por la Dirección de Estudios Sociales UC (DESUC).

Para instalar la versión en desarrollo de desuctools desde GitHub puedes utilizar el siguiente código:

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("desuc/desuctools")

Base de datos con información sobre regiones y comunas.

# Tabla con comunas capitales regionales.
desuctools::regiones_y_comunas %>% 
  filter(region_capital) %>% 
  arrange(region_orden) %>% 
  select(region, comuna, comuna_nom) %>% 
  desuctools::kable_desuc(align = 'rrl', font_size = 9)
#> Warning in kableExtra::kable_styling(., latex_options = latex_options,
#> repeat_header_text = "(continuación)", : Please specify format in kable.
#> kableExtra can customize either HTML or LaTeX outputs. See https://
#> haozhu233.github.io/kableExtra/ for details.

| region | comuna | comuna_nom | | -----: | -----: | :----------- | | 15 | 15.101 | Arica | | 1 | 1.101 | Iquique | | 2 | 2.101 | Antofagasta | | 3 | 3.101 | Copiapó | | 4 | 4.101 | La Serena | | 5 | 5.101 | Valparaíso | | 6 | 6.101 | Rancagua | | 7 | 7.101 | Talca | | 16 | 8.401 | Chillán | | 8 | 8.101 | Concepción | | 9 | 9.101 | Temuco | | 14 | 14.101 | Valdivia | | 10 | 10.101 | Puerto Montt | | 11 | 11.101 | Coyhaique | | 12 | 12.101 | Punta Arenas |

# Cargar base de encuesta Bicentenario
file <- tempfile()
download.file(url = 'https://github.com/DESUC/30diasdegraficos/raw/master/inputs/12-lollipop-df_bicen_19_30diasdegraficos_2020.rds',
              destfile = file)

data <- readRDS(file)

head(data)
#> # A tibble: 6 x 15
#>    folio     d07   t01_1   t01_2   t01_3   t02_1   t02_2   t03_1   t03_2   t03_3
#>    <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l>
#> 1 100101 2 [Muj… 2 [Bas… 6 [No … 1 [Muc… 2 [Bas… 3 [Alg… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc…
#> 2 100102 2 [Muj… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 3 [Alg… 5 [Nad… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc…
#> 3 100103 1 [Hom… 1 [Muc… 2 [Bas… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 5 [Nad… 2 [Bas…
#> 4 100104 2 [Muj… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 4 [Poc… 4 [Poc… 4 [Poc… 4 [Poc… 3 [Alg…
#> 5 100105 2 [Muj… 1 [Muc… 2 [Bas… 1 [Muc… 5 [Nad… 3 [Alg… 4 [Poc… 1 [Muc… 2 [Bas…
#> 6 100106 2 [Muj… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 5 [Nad… 1 [Muc… 4 [Poc… 4 [Poc…
#> # … with 5 more variables: t03_4 <dbl+lbl>, t04_1 <dbl+lbl>, t04_2 <dbl+lbl>,
#> #   t04_3 <dbl+lbl>, pond_se <dbl>

La función desuctools::rec_cat_5a3 recodifica preguntas likert de 5 a 3 categorías, entregando la opción de agregar etiquetas a ellas.

data <- data %>%  
  mutate(across(c(t01_1:t01_2), 
                ~desuctools::rec_cat_5a3(., labels = c('Bastante' = 1, 
                                                       'Algo' = 2, 
                                                       'Poco' = 3, 
                                                       'NA/NR' = 9))))

data %>% head()
#> # A tibble: 6 x 15
#>    folio     d07   t01_1   t01_2   t01_3   t02_1   t02_2   t03_1   t03_2   t03_3
#>    <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l>
#> 1 100101 2 [Muj… 1 [Bas… 9 [NA/… 1 [Muc… 2 [Bas… 3 [Alg… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc…
#> 2 100102 2 [Muj… 1 [Bas… 1 [Bas… 1 [Muc… 3 [Alg… 5 [Nad… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc…
#> 3 100103 1 [Hom… 1 [Bas… 1 [Bas… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 1 [Muc… 5 [Nad… 2 [Bas…
#> 4 100104 2 [Muj… 1 [Bas… 1 [Bas… 1 [Muc… 4 [Poc… 4 [Poc… 4 [Poc… 4 [Poc… 3 [Alg…
#> 5 100105 2 [Muj… 1 [Bas… 1 [Bas… 1 [Muc… 5 [Nad… 3 [Alg… 4 [Poc… 1 [Muc… 2 [Bas…
#> 6 100106 2 [Muj… 1 [Bas… 1 [Bas… 1 [Muc… 1 [Muc… 5 [Nad… 1 [Muc… 4 [Poc… 4 [Poc…
#> # … with 5 more variables: t03_4 <dbl+lbl>, t04_1 <dbl+lbl>, t04_2 <dbl+lbl>,
#> #   t04_3 <dbl+lbl>, pond_se <dbl>

Función tabla_vars_segmentos, la cual permite generar un data.frame tidy con la cantidad y proporción de respuestas para un número arbitrario de preguntas y un número arbitrario de segmentos de la población.

data_tidy <- data %>% 
  desuctools::tabla_vars_segmentos(
                  total       = TRUE, # Incluye dato total 
                  .vars       = vars(t01_1, t01_2), # Listado de variables de interés
                  .segmentos  = vars(d07), # Listado de segmentos de interés
                  .wt         = pond_se) # Ponderador

data_tidy %>% 
  glimpse()
#> Rows: 24
#> Columns: 7
#> $ segmento_var <fct> d07, d07, d07, d07, d07, d07, d07, d07, d07, d07, d07, d…
#> $ segmento_cat <fct> Hombre, Hombre, Hombre, Hombre, Mujer, Mujer, Mujer, Muj…
#> $ pregunta_var <fct> t01_1, t01_1, t01_1, t01_1, t01_1, t01_1, t01_1, t01_1, …
#> $ pregunta_lab <fct> (No tener suficiente dinero para afrontar la vejez) ¿Cuá…
#> $ pregunta_cat <fct> Bastante, Algo, Poco, NA/NR, Bastante, Algo, Poco, NA/NR…
#> $ casos        <dbl> 666.867524, 169.146704, 148.294141, 3.352725, 818.345858…
#> $ prop         <dbl> 0.675198738, 0.171259863, 0.150146788, 0.003394611, 0.77…

Extraer el texto del ítem de una pregunta en matrices de preguntas likert.

data_tidy %>% 
  mutate(pregunta_lab_short = desuctools::str_entre_parentesis(pregunta_lab),
         .keep = 'used', .before = 1) %>% 
  distinct() %>% 
  kableExtra::kable()

pregunta\_lab\_short pregunta\_lab No tener suficiente dinero para afrontar la vejez (No tener suficiente dinero para afrontar la vejez) ¿Cuánto temor le producen las siguientes situaciones? @\_@ITERNAME@\_@ Ser despedido/a de su trabajo (Ser despedido/a de su trabajo) ¿Cuánto temor le producen las siguientes situaciones? @\_@ITERNAME@\_@

data_tidy <- data_tidy %>% 
  mutate(pregunta_lab = desuctools::str_entre_parentesis(pregunta_lab))

Función desuctools::gg_bar_3_niveles_stack para crear gráfico que compare categorías positivas, negativas y neutras.

desuctools::gg_bar_3_niveles_stack(
  .df         = data_tidy,
  x           = segmento_cat, 
  facet_col   = pregunta_lab, 
  missing     = 'NA/NR', y_na = 1.1,  x_na = -2.5,
  title       = '¿Cuánto temor le producen las siguientes situaciones?',
  font_family = '')