CoCalc -- Grupo_9_r

GitHub Repository: robertopucp/1eco35_2022_2
Path: blob/main/Trabajo_grupal/WG6/Grupo_9_r_Pregunta4.R
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1
#### Grupo 9 #### Pregunta 4 ######
2

3

4
library(haven)  # leer archivos stata: dta
5
library(dplyr)  # limpieza de datos
6
library(stringr)   # grep for regular expression
7
library(srvyr)  # libreria para declarar el diseño muestral de una encuesta
8
library(survey)
9

10

11
"Set Directorio"
12
#---------------
13
user <- Sys.getenv("USERNAME")  # username
14

15
setwd( paste0("C:/Users/",user,"/Documents/GitHub/1ECO35_2022_2/Grupo9") ) # set directorio
16

17

18
"Load dataset de ENAHO"
19
#----------------------
20

21
enaho34 = data.frame(
22
  read_dta("../../enaho/2020/737-Modulo34/737-Modulo34/sumaria-2020.dta")
23
)
24

25
enaho37 = data.frame(
26
  read_dta("../../enaho/2020/737-Modulo37/737-Modulo37/enaho01-2020-700.dta")
27
)
28

29

30
"Porcentaje de hogares a nivel departamental (o región) que se beneficia del programa 'juntos'"
31
#-----------------------------------------------------------------------------------------------
32

33
# Mantenemos variables de interés
34

35
enaho_merge_37 <- enaho37[ ,c("conglome", "vivienda", "hogar" ,"ubigeo", 
36
                               "estrato", "p710_04", "factor07")]
37

38
# Diseño muestral de su encuesta
39

40
  # Declarar el diseño de la encuesta
41
  # ids: conglomerado, strato: estrato y wieght : factor de expansión
42

43
survey_enaho_37 <- enaho_merge_37  %>% as_survey_design(ids = conglome, 
44
                                                        strata = estrato, 
45
                                                        weight = factor07)
46

47

48
# Creamos la variables 'ubigeo_dep', 'region'
49

50
enaho_merge_37['ubigeo_dep'] = substr(enaho_merge_37$ubigeo, 1, 2)
51

52
enaho_merge_37 <- enaho_merge_37 %>% 
53
  mutate(region = case_when(ubigeo_dep == "01" ~ "Amazonas",
54
                            ubigeo_dep == "02" ~ "Ancash",
55
                            ubigeo_dep == "03" ~ "Apurimac",
56
                            ubigeo_dep == "04" ~ "Arequipa",
57
                            ubigeo_dep == "05" ~ "Ayacucho",
58
                            ubigeo_dep == "06" ~ "Cajamarca",
59
                            ubigeo_dep == "07" ~ "Callao",
60
                            ubigeo_dep == "08" ~ "Cusco",
61
                            ubigeo_dep == "09" ~ "Huancavelica",
62
                            ubigeo_dep == "10" ~ "Huanuco",
63
                            ubigeo_dep == "11" ~ "Ica",
64
                            ubigeo_dep == "12" ~ "Junin",
65
                            ubigeo_dep == "13" ~ "La Libertad",
66
                            ubigeo_dep == "14" ~ "Lambayeque",
67
                            ubigeo_dep == "15" ~ "Lima",
68
                            ubigeo_dep == "16" ~ "Loreto",
69
                            ubigeo_dep == "17" ~ "Madre de Dios",
70
                            ubigeo_dep == "18" ~ "Moquegua",
71
                            ubigeo_dep == "19" ~ "Pasco",
72
                            ubigeo_dep == "20" ~ "Piura",
73
                            ubigeo_dep == "21" ~ "Puno",
74
                            ubigeo_dep == "22" ~ "San Martín",
75
                            ubigeo_dep == "23" ~ "Tacna",
76
                            ubigeo_dep == "24" ~ "Tumbes",
77
                            ubigeo_dep == "25" ~ "Ucayali",) 
78
                            )
79

80

81
survey_enaho_37 <- enaho_merge_37  %>% as_survey_design(ids = conglome, 
82
                                                        strata = estrato, 
83
                                                        weight = factor07)
84

85
# Creamos el índice 'juntos' que representa el porcentaje de hogares a 
86
# nivel departamental (región) que se beneficia del programa
87

88
enaho_37 <- survey_enaho_37 %>% group_by(region) %>%
89
  summarise(juntos= survey_mean(p710_04, na.rm = T)) 
90

91
#Respuesta:
92
View(enaho_37[, c('region', 'juntos')])
93

94
"************************ 2da parte del ejercicio *********************"
95

96

97
"El promedio del porcentaje de gasto en salud realizado por los hogares a nivel de región (o departamentos)"
98
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------
99

100
# Mantenemos variables de interés
101

102
enaho_merge_34 <- enaho34[ ,c("conglome", "vivienda", "hogar" ,"ubigeo", 
103
                                     "estrato", "gru51hd", "gashog2d", "factor07")]
104

105

106
# Diseño muestral de su encuesta
107

108
# Declarar el diseño de la encuesta
109
# ids: conglomerado, strato: estrato y wieght : factor de expansión
110

111
survey_enaho_34 <- enaho_merge_34  %>% as_survey_design(ids = conglome, strata = estrato, 
112
                                                        weight = factor07)
113

114

115
# Creamos la variables 'ubigeo_dep', 'region' y la dummy 'p710_04'
116

117
enaho_merge_34['ubigeo_dep'] = substr(enaho_merge_34$ubigeo, 1, 2)
118
enaho_merge_34 <- enaho_merge_34 %>% 
119
  mutate(region = case_when(ubigeo_dep == "01" ~ "Amazonas",
120
                            ubigeo_dep == "02" ~ "Ancash",
121
                            ubigeo_dep == "03" ~ "Apurimac",
122
                            ubigeo_dep == "04" ~ "Arequipa",
123
                            ubigeo_dep == "05" ~ "Ayacucho",
124
                            ubigeo_dep == "06" ~ "Cajamarca",
125
                            ubigeo_dep == "07" ~ "Callao",
126
                            ubigeo_dep == "08" ~ "Cusco",
127
                            ubigeo_dep == "09" ~ "Huancavelica",
128
                            ubigeo_dep == "10" ~ "Huanuco",
129
                            ubigeo_dep == "11" ~ "Ica",
130
                            ubigeo_dep == "12" ~ "Junin",
131
                            ubigeo_dep == "13" ~ "La Libertad",
132
                            ubigeo_dep == "14" ~ "Lambayeque",
133
                            ubigeo_dep == "15" ~ "Lima",
134
                            ubigeo_dep == "16" ~ "Loreto",
135
                            ubigeo_dep == "17" ~ "Madre de Dios",
136
                            ubigeo_dep == "18" ~ "Moquegua",
137
                            ubigeo_dep == "19" ~ "Pasco",
138
                            ubigeo_dep == "20" ~ "Piura",
139
                            ubigeo_dep == "21" ~ "Puno",
140
                            ubigeo_dep == "22" ~ "San Martín",
141
                            ubigeo_dep == "23" ~ "Tacna",
142
                            ubigeo_dep == "24" ~ "Tumbes",
143
                            ubigeo_dep == "25" ~ "Ucayali",) )
144

145

146

147
survey_enaho_34 <- enaho_merge_34  %>% as_survey_design(ids = conglome, strata = estrato, 
148
                                                    weight = factor07)
149

150
# Creamos el índice 'promedio_gasto_salud' que representa el porcentaje de hogares a 
151
# nivel departamental (o región) que se beneficia del programa
152

153
ind2 <- survey_enaho_34 %>%  mutate(
154
    porcentaje_gasto_salud = gru51hd/gashog2d
155
  ) %>% group_by(region) %>% # indicador a nivel regional  %>% 
156
  
157
  summarise(promedio_gasto_salud= survey_mean(porcentaje_gasto_salud)) 
158

159
#Respuesta
160
View(ind2[, c('region', 'promedio_gasto_salud')])
161

162
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