Untitled

 avatar
user_1300604
plain_text
a month ago
5.8 kB
2
Indexable
Never
```{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 

```
Leave a Comment