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

### Clase 3 - Practica Guiada

#### 20/08/2019

> Reiniciar R

# Ejercicios de práctica en clase

- Levantar todas las bases individuales de EPH que se encuentran en la carpeta FUENTES

    library(tidyverse)

    -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
    v ggplot2 3.0.0       v purrr   0.3.0
    v tibble  2.0.1       v dplyr   0.8.0.1
    v tidyr   0.8.1       v stringr 1.3.1
    v readr   1.1.1       v forcats 0.3.0
    package 㤼㸱tibble㤼㸲 was built under R version 3.5.2package 㤼㸱purrr㤼㸲 was built under R version 3.5.2package 㤼㸱dplyr㤼㸲 was built under R version 3.5.3-- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
    x dplyr::filter() masks stats::filter()
    x dplyr::lag()    masks stats::lag()

    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

    variables <- c("CH06","CH04","P21","CAT_OCUP","ESTADO","PONDERA","PONDIH")

Acotar la Base únicamente a las variables de interés, utilizando el vector Variables

    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.

    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

    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)

    Tabla3_t117 <- Individual_t117 %>%
      filter(ESTADO==1) %>%
      filter(CAT_OCUP==3) %>%
      filter(CH06 %in%  18:35) %>%
      group_by(CH04) %>%
      summarise(Salario_Promedio = weighted.mean(P21,PONDIH))
    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

    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")

[encoded data, 6712 characters]