# Visualización de la información

### Práctica independiente

## Ejercicios EPH

1. Calcular el promedio del ingreso por ocupación principal (Variable P21) para asalariados con y sin descuento jubilatorio (Variable PP07H). Luego realizar un gráfico de barras donde se comparen ambos valores (para el 1er trimestre de 2017).

Pistas: Se deben filtrar previamente los ingresos mayores a 0 (P21>0).Chequear que ponderador corresponde utilizar

1. Graficar la distribución del ingreso por ocupación principal para Asalariados, Cuentapropistas y Patrones, con el tipo de gráfico Kernel
   Pista: Usar la función facet_wrap para separar a cada una de las categorías ocupacionales)
   Sugerencia: incorporar la línea `scale_x_continuous(limits = c(0,50000))` entre las capas del gráfico. ¿Qué cambió?

2. Hacer un gráfico boxplot de la distribución de edades de los asalariados con descuento jubilatorio, y de los asalariados sin descuento jubilatorio.

3. Uniendo las bases de los distintos trimestres, calcular el procentaje de asalariados sin descuento jubilatorio como \(\frac{Asal. s/ desc jubil}{Asal. c/ desc jubil+ Asal.s/ desc jubil}\). Luego realizar un gráfico de linea con la evolución de este indicador

## Trabajo doméstico no remunerado

En la carpeta `Fuentes` se encuentran dos archivos:

- _prom_t_simul_dom_16_sexo__annio_n_instruc_limpio.csv Con las horas de trabajo no remunerado según nivel de instrucción.
- _prom_t_simul_dom_16_sexo__annio_quin_ingr_fliar_limpio.csv Con las horas de trabajo no remunerado según el quintil de ingreso.

Elegir el que les resulte más interesante y reproducir algunos de los gráficos vistos para analizar los datos

## Uso del tiempo

Siguiendo con la temática de uso del tiempo. Tenémos los siguientes datasets:

- _tas_part_lad_sexo__annio_g_g_activ_limpio.csv: Participación en diversas actividades año 2005
- _tas_part_lad_16_sexo__annio_g_g_activ_limpio.csv: Participación en diversas actividades año 2016
- _prom_t_simul_part_16_sexo__annio_g_g_activ_limpio.csv: Horas diarias dedicadas a cada grupo de actividad

A partir de estos datos, se busca:

1. Analizar la evolución del uso del tiempo entre 2005 y 2016
2. Ver las diferencias que presentan Muejeres y Hombres

Para ello, deberán elegir qué gráficos son más apropiados, y realizar las transformaciónes necesarias en la información.

    library(tidyverse)
    df16 <- read_csv('../Fuentes/tas_part_lad_16_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv')
    df05 <- read_csv('../Fuentes/tas_part_lad_sexo__annio__g_g_activ_limpio.csv')

    df <- bind_rows(df05,df16)

## Gap Minder

    library(gapminder)

    glimpse(gapminder)

    Observations: 1,704
    Variables: 6
    $ country   <fct> Afghanistan, Afghanistan, Afghanistan, Afghanistan, Afghanistan, Afghanistan, Afghanista...
    $ continent <fct> Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Asia, Europe, Europe, ...
    $ year      <int> 1952, 1957, 1962, 1967, 1972, 1977, 1982, 1987, 1992, 1997, 2002, 2007, 1952, 1957, 1962...
    $ lifeExp   <dbl> 28.801, 30.332, 31.997, 34.020, 36.088, 38.438, 39.854, 40.822, 41.674, 41.763, 42.129, ...
    $ pop       <int> 8425333, 9240934, 10267083, 11537966, 13079460, 14880372, 12881816, 13867957, 16317921, ...
    $ gdpPercap <dbl> 779.4453, 820.8530, 853.1007, 836.1971, 739.9811, 786.1134, 978.0114, 852.3959, 649.3414...

> Con esta info a mi se me ocurre este gráfico. Propongan otra forma de visualizar esta información.

    library(ggridges)

    Attaching package: 㤼㸱ggridges㤼㸲

    The following object is masked from 㤼㸱package:ggplot2㤼㸲:

        scale_discrete_manual

    library(viridis)

    Loading required package: viridisLite

    ggplot(gapminder, aes(x = lifeExp, y = factor(year), fill = ..x..)) +
      geom_density_ridges_gradient()+
      scale_y_discrete(expand = c(0.01, 0)) +
      scale_fill_viridis(name = "Esperanza de vida", option = "C")+
      theme_ridges()+
      theme(legend.position = 'bottom')

[encoded data, 4796 characters]