prop_pob: Estimacion de proporci<c3><b3>n.

In jboscomendoza/ineeR: Funciones para realizar estimaciones con datos de Excale y Planea

Description

Estima proporciónes de variables, expresado como porcentaje, y su error estándar asociado con límites inferior y superior del intervalos de confianza al 95%.

Usage

prop_pob(x, variable, w_final, w_rep, grupo = NULL)

Arguments

x	Data frame. Una tabla de datos de Excale o Planea.
variable	Cadena de texto. Nombre de la variable para la que se estimará la proporción. La variable debe ser de tipo cadena de texto o factor.
w_final	Cadena de texto. Nombre del peso muestral final.
w_rep	Cadena de texto. Prefijo que identifica a los pesos muestrales replicados.
grupo	Cadena de texto o vector de texto. Variable o variables de agrupación. Por defecto, ninguna.

Details

La variable para la que se desea estimar una proporción debe ser de tipo cadena de texto o factor. Si se intenta estimar una proporción con una variable numérica, se mostrara una advertencia.

El peso muestral final (w_final) es un valor único que siempre inicia con "W" y nunca es seguido por números.

Los pesos muestrales replicados (w_rep) siempre se encuentran seguidos por numeros, del 1 hasta el total de pesos. Por ejemplo, Planea 2018 se tuvieron cien pesos replicados, desde "W_FSTR1" hasta "W_FSTR100". El argumento w_rep requiere los primeros caracteres, sin los números.

El argumento grupo puede ser cualquier variable de tipo cadena de texto o factor para funcionar correctamente. Si se desean mas de dos niveles de agrupación, se debe proporciónar un vector de texto, por ejemplo c("SERV", "SEXO").

Value

Un data frame con las siguientes columnas:

• Variable: Variable para la que se hizo la estimación.

• Grupo: Variable de agrupación. "Poblacion" si no se especificó ninguna.

• Porcentaje: proporción estimada.

• EE: Error estándar estimado.

• Lim_inf y Lim_sup: límites inferior y superior del intervalo de confianza estimado al 95%.

Author(s)

Juan Bosco Mendoza Vega

References

OECD (2009) PISA Data Analysis Manual: SPSS and SAS, Second Edition. OECD.

Examples

# Data frame con resultados de Planea 2018 de Nayarit.
# (Las estimaciones pueden ser imprecisas por ser un fragmento de todos los
# datos, se presentan unicamente con fines demostrativos.)

p18_nay

# Proporción de estudiantes por Sexo.
prop_pob(x = p18_nay, variable = "SEXO", w_final = "W_FSTUWT",
w_rep = "W_FSTR")

# Proporción de estudiantes por Sexo y por Servicio.
prop_pob(x = p18_nay, variable = "SEXO", w_final = "W_FSTUWT",
w_rep = "W_FSTR", grupo = "SERV")

# Es posible obtener resultados para mas de un nivel de agrupación, pero se
# incrementa el error de estimación.
# Porporción de estudiantes por Sexo, por Servicio y Nivel de Marginación.
prop_pob(x = p18_nay, variable = "SEXO", w_final = "W_FSTUWT",
w_rep = "W_FSTR", grupo = c("SERV", "MARGINC"))

jboscomendoza/ineeR documentation built on May 18, 2019, 7 p.m.