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title: "Introducción a R para Ciencias Sociales. Aplicación práctica en la EPH"
subtitle: "Clase 3 - Practica Guiada"
date: "20/08/2019"
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> Reiniciar R


# Ejercicios de práctica  en clase
- Levantar todas las bases individuales de EPH que se encuentran en la carpeta *FUENTES*
```{r}
library(tidyverse)
library(openxlsx)

Individual_t117 <-
  read.table("../Fuentes/usu_individual_t117.txt",
             sep = ";",
             dec = ",",
             header = TRUE,
             fill = TRUE )

Individual_t119 <-
  read.table("../Fuentes/usu_individual_t119.txt",
             sep = ";",
             dec = ",",
             header = TRUE,
             fill = TRUE )

Individual_t216 <-
  read.table("../Fuentes/usu_individual_t216.txt",
             sep = ";",
             dec = ",",
             header = TRUE,
             fill = TRUE )

Individual_t316 <-
  read.table("../Fuentes/usu_individual_t316.txt",
             sep = ";",
             dec = ",",
             header = TRUE,
             fill = TRUE )

Individual_t416 <-
  read.table("../Fuentes/usu_individual_t416.txt",
             sep = ";",
             dec = ",",
             header = TRUE,
             fill = TRUE )

```

Crear un vector llamado __Variables__ que contenga los nombres de las variables de interés que refieren a las siguientes características:
      - Edad, Sexo, Ingreso de la ocupación principal, Categoría ocupacional, ESTADO, PONDERA y PONDIH

```{r}
variables <- c("CH06","CH04","P21","CAT_OCUP","ESTADO","PONDERA","PONDIH")

```

Acotar la Base únicamente a las variables de interés, utilizando el vector __Variables__ 
```{r}
Individual_t117 <- Individual_t117[,variables]
Individual_t119 <- Individual_t119[,variables]
Individual_t216 <- Individual_t216[,variables]
Individual_t316 <- Individual_t316[,variables]
Individual_t416 <- Individual_t416[,variables]

```

Calcular, al mismo tiempo para los cuatro trimestres, el total de población, de ocupados y desocupados.

```{r}
Tabla1_t117 <- Individual_t117 %>% 
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]))

Tabla1_t119 <- Individual_t119 %>% 
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]))

Tabla1_t216 <- Individual_t216 %>% 
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]))

Tabla1_t316 <- Individual_t316 %>% 
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]))

Tabla1_t416 <- Individual_t416 %>% 
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]))


```


Calcular, al mismo tiempo para los cuatro trimestres, las tasas de actividad, empleo y desempleo según sexo, para la población de edad entre 18 y 35 años

```{r}
Tabla2_t117 <- Individual_t117 %>%   
  filter(CH06 %in%  18:35) %>% 
  group_by(CH04) %>%
  summarise(Poblacion         = sum(PONDERA),
            Ocupados          = sum(PONDERA[ESTADO == 1]),
            Desocupados       = sum(PONDERA[ESTADO == 2]),
            PEA               = Ocupados + Desocupados,
            'Tasa Actividad'                  = PEA/Poblacion,
            'Tasa Empleo'                     = Ocupados/Poblacion,
            'Tasa Desocupacion'               = Desocupados/PEA)


```

Calcular el salario promedio por sexo, para dos grupos de edad: 18 a 35 años y 36 a 70 años. (Recordatorio: La base debe filtrarse para contener únicamente OCUPADOS ASALARIADOS)
```{r}
Tabla3_t117 <- Individual_t117 %>%   
  filter(ESTADO==1) %>% 
  filter(CAT_OCUP==3) %>% 
  mutate(Grupo_Etario = case_when(CH06 %in%  18:35~"Jovenes",
                                  CH06 %in%  36:70~"Adultos")) %>% 
  group_by(CH04,Grupo_Etario) %>%
  summarise(Salario_Promedio = weighted.mean(P21,PONDIH)) %>% 
  filter(!is.na(Grupo_Etario))

Tabla4_t117 <- Individual_t117 %>%   
  filter(ESTADO==1) %>% 
  filter(CAT_OCUP==3) %>%   
  filter(CH06 %in%  36:70) %>% 
  group_by(CH04) %>%
  summarise(Salario_Promedio = weighted.mean(P21,PONDIH))

```

Exportar el resultado de los ejercicios a un excel en la carpeta *RESULTADOS*
```{r}
Lista_a_exportar <- list("Tasa de Ocupado t117"  = Tabla1_t117,
                         "Tasa de empleo t117"   = Tabla2_t117,
                         "Salario Promedio"      = Tabla3_t117)

write.xlsx(Lista_a_exportar,"../Resultados/Resultados Practica Indiv.xlsx")
```

