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![github-classroom[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/68187?s=60&v=4){kind=small}
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| #Poblacion_activa_uso_del_tiempo <- | ||
| uso_tiempo_2016|> | ||
| filter(edad > "18" & edad < "70" ) |> | ||
| #Poblacion_activa <- | ||
| select("trabajo_pago", "recreacion", "trabajo_domestico_no_pago", "estudio_educacion") | ||
|
|
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| ``` | ||
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|
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| ```{r} | ||
| uso_tiempo_2016 |> | ||
| select(sexo,trabajo_pago,trabajo_pago2,trabajo_domestico_no_pago,trabajo_domestico_no_pago2,tareas_cuidados, tareas_cuidados2, quintil_ingreso,rango_etario) | ||
| ``` | ||
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|
||
| Conforme la consigna se seleccionaron las variables de interés y se asignó la info generada por la selección a una variable. | ||
|
|
||
| ```{r} | ||
| filter(uso_tiempo_2016, edad == "14") | ||
| ``` |
There was a problem hiding this comment.
Acá también el código devuelve tablas enteras y no guarda la selección ni el filtro. Recordá que la tabla nunca se modifica, sino que las acciones de filtrar, seleccionar, etc... devuelven un nueva tabla con el resultado de esas acciones. Para guardar ese resultado hay que asignarlo a una variable.
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| uso_tiempo_2016|> | ||
| count("Varon", sexo) | ||
|
|
There was a problem hiding this comment.
Esto devuelve lo mismo que está más arriba salvo que agrega una columna con el valor constante "Varon". No hace falta poner ese "Varon".
informe.Rmd
Outdated
| cuenta la cantidad de varones y mujeres encuestadas | ||
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| ```{r} | ||
| summarize(uso_tiempo_2016, proporción_media = mean ("estudio_educacion", na.rm = TRUE)) |
There was a problem hiding this comment.
Esto te está dando NA porque estás calculando la media del texto "estudio_educacion" que, como es un texto, no tiene media. Tenés que sacarle las comillas.
informe.Rmd
Outdated
| uso_tiempo_2016|> | ||
| filter(edad >"18") |> | ||
| group_by(sexo) |> | ||
| summarize( tiempo_Max = max(trabajo_pago), tiempo_Mim = min(trabajo_pago), desvio = sd(trabajo_pago), na.rm = TRUE) |
There was a problem hiding this comment.
El na.rm = TRUE tiene que ir dentro de las funciones max, sd, etc. Acá está como un argumento a summarize() y lo que hace es agregar una columna con el nombre na.rm y valor TRUE. En estos casos no hay valores faltantes, así que no hace falta que lo pongas.
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| uso_tiempo_2016|> | ||
| filter(edad > "18" & edad < "70", ) |> | ||
| select( "trabajo_pago", "recreacion", "trabajo_domestico_no_pago", "tareas_cuidados") | ||
|
|
There was a problem hiding this comment.
Esto también devuelve un montón de datos.
informe.Rmd
Outdated
| select( "edad","trabajo_pago", "trabajo_domestico_no_pago", "tareas_cuidados") | ||
| ``` | ||
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||
| Agrupamos por sexo, para seleccionar solo los varones y luego filtramos por edad lavorable |
There was a problem hiding this comment.
En el código la agrupación está comentada así que no corre. El grupo no selecciona únicamente a los varones. Quizás este texto te quedó de una versión anterior del código?
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| ggplot()+ | ||
| geom_line(data=vargrap,aes(y=mediadelhogar,x= edad,colour="mediadelhogar"),size=1 )+ | ||
| geom_line(data=vargrap,aes(y=trabajopago,x= edad,colour="trabajopago"),size=1) + | ||
| scale_color_manual(name = "Promedios", values = c("mediadelhogar" = "darkblue", "trabajopago" = "red")) + | ||
| labs(title='Tiempo ocupado en tareas hogareneas VS trabajo pago', y = "Tiempo empleado") | ||
|
|
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Para hacer este gráfico lo que te conviene es usar pivot_longer() para alargar la tabla y luego usar un solo geom_line(). Algo así:
vargrap |>
pivot_longer(cols = -edad) |> # alarga todas las columnas menos edad
ggplot(aes(edad, value)) +
geom_line(aes(color = name))
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| vargrap2 <- rbind ( | ||
| vargrap2 |> filter(edad < 23) |> | ||
| summarise(edad = "grupo 1",prom =mean(Promedio_Aplicaciones), dev = mean(DesvStandard)), | ||
|
|
||
| vargrap2 |> filter(edad >= 23 & edad < 35 ) |> | ||
| summarise(edad = "grupo 2",prom =mean(Promedio_Aplicaciones), dev = mean(DesvStandard)), | ||
|
|
||
| vargrap2 |> filter(edad >= 35 & edad < 45 ) |> | ||
| summarise(edad = "grupo 3",prom =mean(Promedio_Aplicaciones), dev = mean(DesvStandard)), | ||
|
|
||
| vargrap2 |> filter(edad >= 45 & edad < 55 ) |> | ||
| summarise(edad = "grupo 4",prom =mean(Promedio_Aplicaciones), dev = mean(DesvStandard)), | ||
|
|
||
| vargrap2 |> filter(edad >= 55 & edad < 70 ) |> | ||
| summarise(edad = "grupo 5",prom =mean(Promedio_Aplicaciones), dev = mean(DesvStandard)) | ||
| ) | ||
|
|
||
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|
||
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|
||
| ``` |
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Ojo que en los datos ya hay una variable llamada rango_etario que tiene la edad categorizada por rango. Si querés hacer un recorte con otras edades, podés usar la función cut() para crear una nueva variable edad_categorica (o como quieras llamarla) con la edad por rangos y luego agrupar por esa variable.
informe.Rmd
Outdated
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| ```{r} | ||
| vargrap3 <- uso_tiempo_2016 |> | ||
| filter(edad >= 14 & edad < 25 ) |> |
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Acá podrías no filtrar por edad para ver toda la curva.
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