Untitled
user_1300604
plain_text
a year ago
5.8 kB
13
Indexable
```{r}
#Opció A Espanya
AB_esp <- AB_esp |>
mutate(vio_a_esp = if_else(
vio_sf == 1 & (M0P8 == 1 | M0P9 == 1 | M1P11 == 1 |
M1P12_1 == 1 | M1P12_2 == 1 | M1P12_3 == 1 |
M2P11 == 1 | M2P12_1 == 1 | M2P12_2 == 1 | M2P12_3 == 1),
1, 0)) |>
mutate(vio_a_esp = ifelse(is.na(vio_a_esp), 0, vio_a_esp))
# Ponderació per a Espanya
disseny_ab_esp <- svydesign(ids = ~1, data = AB_esp, weights = ~PESO)
# Càlcul de dones per a l'opció A
vio_a_esp <- svytotal(~vio_a_esp, disseny_ab_esp)
A_esp <- (vio_a_esp / 9568) * 20736963
#Opció B Espanya
# Al revés ara, el que era 1 serà 0, per tal de treure les rows que no siguin opció A, que equivaldran a opció B
AB_esp <- AB_esp |>
mutate(vio_b_esp = if_else(vio_a_esp == 1, 0, if_else(vio_a_esp == 0, 1, vio_a_esp)))
# Càlcul de dones per a l'opció B
vio_b_esp <- svytotal(~vio_b_esp, disseny_ab_esp)
B_esp <- (vio_b_esp / 9568) * 20736963
# Demostració que A i B sumen el nombre de la fila primera en que tenim les dues opcions juntes:
A_esp + B_esp
## Comentari: aquí el que suceeix és que l'opció A i B per separat estan sobrestimades quan les calculo, però aquests valors sobrestimats sumats sí que s'aconsegueix el nombre total de dones que han patit un Acte violent VF i/o S (380264). Per tant, no acabo de veure què pot estar fallant.
# Opció C Espanya
C_ESP <- macroencuesta |>
mutate(vio_c_esp = if_else(
vio_c == 1 & (M0P8 == 1 | M0P9 == 1 | M1P11 == 1 |
M1P12_1 == 1 | M1P12_2 == 1 | M1P12_3 == 1 |
M2P11 == 1 | M2P12_1 == 1 | M2P12_2 == 1 | M2P12_3 == 1),
1, 0)) |>
mutate(vio_c_esp = ifelse(is.na(vio_c_esp), 0, vio_c_esp))
# Ponderació per a Espanya en el dataset de l'opció C
disseny_c_esp <- svydesign(ids = ~1, data = C_ESP, weights = ~PESO)
# Càlcul de dones per a l'opció C
vio_c_esp <- svytotal(~C_ESP$vio_c_esp, disseny_c_esp)
(vio_c_esp / 9568) * 20736963
```
### Opció A, B i C per a Catalunya (estat de salut afectat)
```{r}
# Fer el datasets de Catalunya per a opcions A, B i C
AB_cat <- AB_esp |> filter(CCAA == 9)
C_cat <- C_ESP |> filter(CCAA == 9)
# Ponderació de Catalunya utilitzant pes CCAA
disseny_cat_opcio_a_b <- svydesign(ids = ~1, data = AB_cat, weights = ~PESOCCAA)
# Càlcul d'A Catalunya
## Canvi de nom de la var
AB_cat <- AB_cat |>
mutate(vio_a_cat = vio_a_esp)
preval_vio_a_cat <- svytotal(~vio_a_cat, disseny_cat_opcio_a_b)
(preval_vio_a_cat / 808)* 20736963
# Càlcul de B Catalunya
## Canvi de nom de la var
AB_cat <- AB_cat |>
mutate(vio_b_cat = vio_b_esp)
preval_vio_b_cat <- svytotal(~vio_b_cat, disseny_cat_opcio_a_b)
(preval_vio_b_cat / 808)* 20736963
# Càlcul de C Catalunya
# Variable usada: "vio_c_estatafectat" per a opció C
disseny_cat_opcio_c <- svydesign(ids = ~1, data = C_cat, weights = ~PESOCCAA)
resultatprova <- svytotal(~C_cat$vio_c_estatafectat, disseny_cat_opcio_c)
(resultatprova / 808)* 20736963
```
#### Opció A, Opció B i Opció C: activitat remunerada (Espanya)
```{r}
#Opció A Espanya si realitza act. remunerada
AB_esp <- AB_esp |>
mutate(vio_a_esp_tact_remu = if_else(vio_a_esp == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_a_esp_tact_remu = ifelse(is.na(vio_a_esp_tact_remu), 0, vio_a_esp_tact_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció A per a total d'Espanya
vio_a_esp_tact_remu <- svytotal(~vio_a_esp_tact_remu, disseny_ab_esp)
(vio_a_esp_tact_remu / 9568) * 20736963
#Opció B Espanya si realitza act. remunerada
AB_esp <- AB_esp |>
mutate(vio_b_esp_tact_remu = if_else(vio_b_esp == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_b_esp_tact_remu = ifelse(is.na(vio_b_esp_tact_remu), 0, vio_b_esp_tact_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció B per a total d'Espanya
vio_b_esp_tact_remu <- svytotal(~AB_esp$vio_b_esp_tact_remu, disseny_ab_esp)
(vio_b_esp_tact_remu / 9568) * 20736963
#Opció C Espanya si realitza act. remunerada
C_ESP <- C_ESP |>
mutate(vio_c_esp_tact_remu = if_else(vio_c_esp == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_c_esp_tact_remu = ifelse(is.na(vio_c_esp_tact_remu), 0, vio_c_esp_tact_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció C per a total d'Espanya
vio_c_esp_tact_remu <- svytotal(~C_ESP$vio_c_esp_tact_remu, disseny_c_esp)
(vio_c_esp_tact_remu / 9568) * 20736963
# Els results estan sobrestimats respecte els nombres que surten a la taula (Opció A, B i C per a la fila realitza activitat remunerada)
```
#### Opció A, Opció B i Opció C: activitat remunerada (Catalunya)
```{r}
#Opció A Catalunya si realitza act. remunerada
AB_cat <- AB_cat |>
mutate(vio_a_cat_act_remu = if_else(vio_a_cat == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_a_cat_act_remu = ifelse(is.na(vio_a_cat_act_remu), 0, vio_a_cat_act_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció A per a total de Catalunya
vio_a_cat_act_remu <- svytotal(~AB_cat$vio_a_cat_act_remu, disseny_cat_opcio_a_b)
(vio_a_cat_act_remu / 808) * 3358100
#Opció B Catalunya si realitza act. remunerada
AB_cat <- AB_cat |>
mutate(vio_b_cat_act_remu = if_else(vio_b_cat == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_b_cat_act_remu = ifelse(is.na(vio_b_cat_act_remu), 0, vio_b_cat_act_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció B per a total de Catalunya
vio_b_cat_act_remu <- svytotal(~AB_cat$vio_b_cat_act_remu, disseny_cat_opcio_a_b)
(vio_b_cat_act_remu / 808) * 3358100
#Opció C Catalunya si realitza act. remunerada
C_cat <- C_cat |>
mutate(vio_c_cat_tact_remu = if_else(vio_c_estatafectat == 1 & (M0P0 == 1 | M0P0 == 2), 1, 0)) |>
mutate(vio_c_cat_tact_remu = ifelse(is.na(vio_c_cat_tact_remu), 0, vio_c_cat_tact_remu))
# Càlcul de dones per a l'opció C per a total de Catalunya
vio_c_cat_tact_remu <- svytotal(~C_cat$vio_c_cat_tact_remu, disseny_cat_opcio_c)
(vio_c_cat_tact_remu / 808) * 3358100
```
Editor is loading...
Leave a Comment