Untitled
user_1300604
plain_text
a year ago
5.8 kB
7
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