--- title: "Data" output: rmarkdown::html_vignette vignette: > %\VignetteIndexEntry{Data} %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown} %\VignetteEncoding{UTF-8} --- ## DATOS (*Data*) El ICG se obtiene de una encuesta mensual y se compone de 5 dimensiones basadas en las siguientes preguntas (*ICG is calculated based on a monthly survey. Its 5 dimensions come from the following questions* ): - **`eval_gob`**: ¿Cómo evalúa usted al gobierno nacional en términos de muy bien, bien, regular, mal, o muy mal?: **1** Muy bien; **2** Bien; **3** Regular; **4** Mal; **5** Muy mal; **6** Ns/ nc\ \ (*How do you evaluate to the national government in terms of very good, good, regular, bad, very bad? : **1**; Very good; **2** Good; **3** Regular; **4** Bad; **5** Very bad; **6** Ns/ nc*) - **`benef_gob`**: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional actúa pensando en el beneficio de algunos pocos sectores o pensando en el beneficio de la mayoría de la gente?: **1** Sectores; **2** Gente; **3** Otro; **4** Ns nc\ \ (*In general terms, the government acts for the benefit of some sectors or for the benefit of most of the people? : **1** Sectors; **2** People; **3** Another; **4** Ns/ nc*) - **`adm_gp`**: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional administra el gasto público con eficiencia, con cierta eficiencia, con un poco de ineficiencia o muy ineficientemente?: **1** Eficiencia; **2** Cierta eficiencia; **3** Un poco de ineficiencia; **4** Muy ineficientemente; **5** Ns nc.\ \ (*In general, the national government administers the public spending efficiently, quite efficiently, quite inefficiently, very inefficiently? : **1** efficiently; **2** quite efficiently; **3** quite inefficiently; **4** very inefficiently; **5** Ns/nc*) - **`cor_gob`**: ¿Usted diría que de las personas que forman el gobierno nacional la mayoría son corruptas, que unos pocos son corruptos, o que casi ninguno es corrupto?: **1** La mayoría son corruptas; **2** Unos pocos son corruptos; **3** Casi ninguno es corrupto; **4** Ns nc\ \ (*Do you think that people in charge of the national government are mostly corrupt, a few are corrupt or that almost no one is corrupt? : **1** Most of them are corrupt; **2** A few of them are corrupt; **3** Almost no one of them are corrupt; **4** Ns/nc*) - **`resol_prob`**: ¿Cuál de las siguientes frases se acerca más a lo que usted piensa?: **1** Este gobierno está resolviendo los problemas del país; **2** Este gobierno sabe cómo resolver los problemas del país pero necesita tiempo; **3** Este gobierno no sabe cómo resolver los problemas del país; **4** Ns nc\ \ (*Which of the following sentences is closer to your opinion?: **1** This government is solving the country's problems; **2** This government knows how to solve the country's problems but needs time; **3** This government doesn't know how to solve the country's problems; **4** Ns/nc*) ### Segmentos (*segemnts*) El ICG puede calcularse segmentado por las variables `zona`, `edad`, `sexo`, `edu`, `sit_ec` basadas en las siguientes preguntas (*ICG can be segmented by the variables `zona`, `edad`, `sexo`, `edu`, `sit_ec` that come from the following questions* ): - **`zona`**: ¿Podría decirme en qué provincia o ciudad vive usted?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior (*Could you tell me in which district or city do you live?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior*) - **`edad`**: ¿Podría decirme su edad?: 1 18 a 29 2 30 a 49 3 50 o más (*Could you tell me your age? : 1 18-29 2 30-49 3 50 or more*) - **`sexo`**: ¿De qué sexo es?: 0 Femenino 1 Masculino (*Which is your sex?: 0 female 1 male*) - **`edu`**: Variable que indica el máximo nivel educativo alcanzado en tres niveles. Los valores de la variable son: 1 Primario 2 Secundario 3 Terciario/Universitario (*Highest educational level achieved. Possible values are: 1. Elementary School 2. High School 3. College*) - **`sit_ec`**: ¿Cómo cree que será la situación económica del país dentro de un año: mejor, igual o peor que la actual?: 1 Mejor 2 Igual 3 Peor 4 Ns (*How do you think the economic situation of the country will be within a year: 1 Better 2 The same 3 Worse 4 DN*) ### Libro de Códigos *(codebook*) - **`show_codebook()`**: Libro de código de variables para calcular el ICG y variables para segmentarlo. El parámetro `viewer = TRUE` habilita una tabla en el *Viewer* de `RStudio`\ \ (*Codebook of variables to calculate ICG and variables to segment it. The `viewer = TRUE` parameter enables a table in the Viewer* of `RStudio`). ### Explorar Olas (*explore waves*) - **`show_waves()`**: Imprime en número de ola y el mes y año correspondiente. El parámetro `viewer = TRUE` habilita una tabla en el *Viewer* de `RStudio`\ \ (*Prints the number of wave and the corresponding month and year. The `viewer = TRUE` parameter enables a table in the Viewer* of`RStudio`). ### Obtener datos crudos (*get raw data*) - **`get_icg_raw()`**: Descarga la base de datos cruda (*Download the raw database*). ## EJEMPLOS (*Examples*) #### Obtener datos con `get_icg_raw()` (*get data*) `get_icg_raw()` es la función principal para hacernos de los datos disponibles. (*`get_icg_raw()` is the main function to get the available data*). ```r library(opinAr) datos <- get_icg_raw() datos #> # A tibble: 281,786 × 33 #> ola caso anio mes dia ciudad zona region sexo edad edu educacion #> #> 1 507 1 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 2 507 2 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 3 [Ter… 7 [TercC… #> 3 507 3 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 2 [Sec… 5 [Secun… #> 4 507 4 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 5 507 5 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 9 [UnivC… #> 6 507 6 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC… #> 7 507 7 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 3 [Ter… 8 [UnivI… #> 8 507 8 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC… #> 9 507 9 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 1 [Hom… 1 [18a… 2 [Sec… 4 [Secun… #> 10 507 10 2002 4 NA 0 [GBA] 2 [BsA… NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC… #> # ℹ 281,776 more rows #> # ℹ 21 more variables: sit_ec , sit_fu , sitec , #> # mejora , eval_gob , eval_gob_rec , benef_gob , #> # benef_gob_rec , adm_gp , adm_gp_rec , cor_gob , #> # cor_gob_rec , resol_prob , resol_prob_rec , icg , #> # edad2 , tipo_telef , habitat , region_2 , #> # zonacaba , ponderacion_utdt ``` #### Explorar el libro de códigos `show_codebook()` (*explore Codebook*) La función `show_codebook()` muestra el libro de códigos. Por defecto el parámetro `viewer = FALSE` imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos `viewer = TRUE` los datos se presentan en el *Viewer* de `RStudio`. (*`show_codebook()` function displays the codebook. By default the parameter `viewer = FALSE` prints the result in console. If instead we write `viewer = TRUE` data is presented in the `RStudio` Viewer*). ```r show_codebook() #> # A tibble: 9 × 3 #> variable_name description tidy_variable_name #> #> 1 eval_gob_rec Evaluación del gobierno Evaluación del gobierno #> 2 benef_gob_rec Beneficio a pocos o a la mayoría Beneficios del gobierno #> 3 adm_gp_rec Administración del gasto público Administración del gasto … #> 4 cor_gob_rec Corrupción del gobierno Corrupción del gobierno #> 5 resol_prob_rec Solución de problemas del país Resolución de problemas #> 6 zona Zona en la que se realizó la encuesta Zona #> 7 sexo Sexo Sexo #> 8 edad Rango de edad Edad #> 9 edu Máximo nivel educativo alcanzado en 3 niveles Máximo Nivel Educativo ``` #### Explorar las olas `show_waves()` (*explore waves*) La función `show_waves()` muestra las olas y el mes y año correspondientes. Por defecto el parámetro `viewer = FALSE` imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos `viewer = TRUE` los datos se presentan en el *Viewer* de `RStudio`. (*`show_waves()` function displays the number of waves and the corresponding year and month. By default the parameter `viewer = FALSE` prints the result in console. If instead we write `viewer = TRUE` data is presented in the `RStudio` Viewer*). ```r show_waves(datos) #> # A tibble: 266 × 3 #> ola mes anio #> #> 1 502 11 2001 #> 2 503 12 2001 #> 3 504 1 2002 #> 4 505 2 2002 #> 5 506 3 2002 #> 6 507 4 2002 #> 7 508 5 2002 #> 8 509 6 2002 #> 9 510 7 2002 #> 10 511 8 2002 #> # ℹ 256 more rows ``` ## FUENTES (*Sources*) **Índice de Confianza en el Gobierno. Escuela de Gobierno. Universidad Torcuato Di Tella** - Los datos provienen de la las bases en formato `.dta` descargadas de la página de la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella [utdt.edu/icg](https://www.utdt.edu/icg)\ \ (*Access to raw data comes from databases in `.dta` files of the Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella* [utdt.edu/icg](https://www.utdt.edu/icg). **Para consultas sobre el índice, dirigirse a los profesores Darío Judzik ([djudzik@utdt.edu](mailto:djudzik@utdt.edu)) o Guadalupe Dorna ([gdorna@utdt.edu](mailto:gdorna@utdt.edu))**.