# Introducción a R para Ciencias Sociales. Aplicación práctica en la EPH

### Clase 3 - Practica Guiada

#### 20/08/2019

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## Ejercicio 1: Calcular el conjunto de tasas básicas

El ejercicio consiste en calcular las tasas de actividad, empleo y desempleo, y presentarlas como figuran en el Cuadro 1.1 del Informe técnico elaborado por EPH-INDEC. Luego calcular las mismas tasas, desagregando por sexo.

    # Paso 1 levantar las bases de EPH y seleccionar las variables de interés
    Individual_t117 <-
      read.table("../Fuentes/usu_individual_t117.txt",
      sep = ";",
      dec = ",",
      header = TRUE,
      fill = TRUE )
    Variables_interes <- c("ANO4","TRIMESTRE","ESTADO","PONDERA",
                           "REGION","AGLOMERADO","PP03J","INTENSI")
    Base_Ind_chica <- Individual_t117 %>%
      select(Variables_interes)
    head(Base_Ind_chica)

    #Paso 2 Tasas Básicas Total País
    Tasas <- Base_Ind_chica %>%
      summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
                Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
                Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]),
                PEA               = Ocupados + Desocupados,
                Ocupados_demand   = sum(PONDERA[ESTADO == 1 & PP03J == 1]),
                Suboc_demandante  = sum(PONDERA[ESTADO == 1 & INTENSI == 1 & PP03J == 1]),
                Suboc_no_demand   = sum(PONDERA[ESTADO == 1 & INTENSI == 1 & PP03J %in% c(2, 9)]),
                Subocupados       = Suboc_demandante + Suboc_no_demand,
                'Tasa Actividad'                  = PEA/Poblacion,
                'Tasa Empleo'                     = Ocupados/Poblacion,
                'Tasa Desocupacion'               = Desocupados/PEA,
                'Tasa ocupados demandantes'       = Ocupados_demand/PEA,
                'Tasa Subocupación'               = Subocupados/PEA,
                'Tasa Subocupación demandante'    = Suboc_demandante/PEA,
                'Tasa Subocupación no demandante' = Suboc_no_demand/PEA) %>%
      select(-(1:8)) %>%
      gather(.,key = Tasa, value = Valor, 1:ncol(.))
    Tasas

    # Tasas Básicas desagregadas por sexo

## Ejercicio 2: Calcular el conjunto de tasas básicas, para cada uno de los aglomerados EPH

    # Tasas Básicas Aglomerados

## Ejercicio 2: Extender realizados cálculos hacia 2 de los trimestres para los cuales se cuenta con la base de la EPH

Pista: Explorar la función bind_rows del paquete tidyverse, ejecutando el siguiente chunk de código

    library(tidyverse)
    ?bind_rows

    # Tasas Básicas Multiples trimestres

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