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995
996
997
998
999
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#_______________________________________________________________________________
# ********** ENCUESTA NACIONAL DE INCLUCION FINANCIERA (ENIF) 2018 ***********
# ************************** REPORTE DE RESULTADOS ****************************
#_______________________________________________________________________________
#####################################################################################
# LIMPIEZA Y DESCARGA DE tmodulo_2018
#####################################################################################
#-------------------------------------------------------------------------------
# Borrar tmodulo1_2018 del entorno
#-------------------------------------------------------------------------------
rm(list = ls())
#-------------------------------------------------------------------------------
# Directorio
#setwd("Desktop") # Ajusta la ubicacion segun tu sistema
#raiz <- setwd("C:\\[Tu ubicación]")
#raiz <- setwd("C:\\Users\\IDSS3168\\OneDrive - Comision Nacional Bancaria y de Valores\\Documentos")
raiz <- setwd("C:\\Users\\hp\\Documents\\PP")
## Crear folders de almacenamiento
dir.create("enif", showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
#-------------------------------------------------------------------------------
# Paqueteria
#install.packages("FactoMineR")
#install.packages("missMDA")
#-------------------------------
# Paqueteria
library(FactoMineR)
library(missMDA)
library(sjlabelled)
library(labelled)
library(labeling)
if (!require('pacman')) install.packages('pacman')
pacman::p_load(tidyverse, stringr, janitor, showtext)
font_add_google("Poppins", "pop")
showtext_auto()
#-------------------------------------------------------------------------------
# Funcion para descargar y unzip
download_and_unzip <- function(url, dir) {
# Crear directorio si no existe
if (!dir.exists(dir)) {
dir.create(dir, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)
}
# Crear el archivo destino
destfile <- file.path(dir, basename(url))
# Descarga
download.file(url, destfile)
# Unzip (para archivos .zip)
if (endsWith(destfile, ".zip")) {
unzip(destfile, exdir = dir)
}
}
#-------------------------------------------------------------------------------
# Utiliza la funcion para descargar datos
download_and_unzip("https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/enif/2018/datosabiertos/conjunto_de_datos_enif_2018_csv.zip", "enif/enif_2018")
#-------------------------------------------------------------------------------
# Eliminar archivos zip
file.remove("conjunto_de_datos_enif_2018_csv.zip")
#-------------------------------------------------------------------------------
# Leer los datos
#-------------------------------------------------------------------------------
#2018
tmodulo1_2018 <- read_csv("enif/enif_2018/conjunto_de_datos_tmodulo_enif_2018/conjunto_de_datos/tmodulo.csv") %>%
janitor::clean_names()
tmodulo2_2018 <- read_csv("enif/enif_2018/conjunto_de_datos_tmodulo2_enif_2018/conjunto_de_datos/conjunto_de_datos_tmodulo2_enif_2018.csv") %>%
janitor::clean_names()
#_______________________________________________________________________________
# BASES DE DATOS 2018
#_______________________________________________________________________________
#-------------------------------------------------------------------------------
# MODULO1 de la ENIF 2018 (archivo .csv)
#-------------------------------------------------------------------------------
tmodulo1_2018 <- read_csv("enif/enif_2018/conjunto_de_datos_tmodulo_enif_2018/conjunto_de_datos/tmodulo.csv")
# Cambiar el tipo de dato de las columnas "UPM_DIS," "viv_sel," y "HOGAR" a caracteres (strings)
columnas_string <- c("upm_dis", "viv_sel", "hogar")
tmodulo1_2018 <- tmodulo1_2018 %>% mutate(across(all_of(columnas_string), as.character))
# Ajustar la longitud de las columnas "upm_dis," "viv_sel," y "hogar"
tmodulo1_2018$upm_dis <- str_pad(tmodulo1_2018$upm_dis, width = 5, side = "left", pad = "0")
tmodulo1_2018$viv_sel <- str_pad(tmodulo1_2018$viv_sel, width = 3, side = "left", pad = "0")
tmodulo1_2018$hogar <- str_pad(tmodulo1_2018$hogar, width = 2, side = "left", pad = "0")
# Crear una nueva columna con la concatenacion de las columnas UPM_DIS, VIV_SEL y HOGAR
tmodulo1_2018 <- tmodulo1_2018 %>%
mutate(uvh = paste(upm_dis, viv_sel, hogar, sep = ""))
# Verificar
tmodulo1_2018$uvh
#-------------------------------------------------------------------------------
# MODULO2 de la ENIF 2018 (archivo .csv)
#-------------------------------------------------------------------------------
tmodulo2_2018 <- read_csv("enif/enif_2018/conjunto_de_datos_tmodulo2_enif_2018/conjunto_de_datos/conjunto_de_datos_tmodulo2_enif_2018.csv")
# Cambiar el tipo de dato de las columnas "UPM_DIS," "viv_sel," y "HOGAR" a caracteres (strings)
columnas_string <- c("upm_dis", "viv_sel", "hogar")
tmodulo2_2018 <- tmodulo2_2018 %>% mutate(across(all_of(columnas_string), as.character))
# Ajustar la longitud de las columnas "upm_dis," "viv_sel," y "hogar"
tmodulo2_2018$upm_dis <- str_pad(tmodulo2_2018$upm_dis, width = 5, side = "left", pad = "0")
tmodulo2_2018$viv_sel <- str_pad(tmodulo2_2018$viv_sel, width = 3, side = "left", pad = "0")
tmodulo2_2018$hogar <- str_pad(tmodulo2_2018$hogar, width = 2, side = "left", pad = "0")
# Crear una nueva columna con la concatenacion de las columnas UPM_DIS, VIV_SEL y HOGAR
tmodulo2_2018 <- tmodulo2_2018 %>%
mutate(uvh = paste(upm_dis, viv_sel, hogar, sep = ""))
# Verificar
tmodulo2_2018$uvh
#_______________________________________________________________________________
# VARIABLES DE INTERES
#_______________________________________________________________________________
# Edad
#_______________________________________________________________________________
# Función para asignar grupos de edad para 2018
grupos_edad_2018 <- function(age) {
if (age >= 18 & age <= 29) {
return("De 18 a 29 años")
} else if (age >= 30 & age <= 44) {
return("De 30 a 44 años")
} else if (age >= 45 & age <= 59) {
return("De 45 a 59 años")
} else if (age >= 60) {
return("Mayor a 60")
} else {
return(NULL)
}
}
tmodulo1_2018$grupo_edad <- sapply(tmodulo1_2018$edad, grupos_edad_2018)
#_______________________________________________________________________________
# Región
#_______________________________________________________________________________
# Función para asignar grupos de región
grupos_region <- function(reg) {
if (reg == 1) {
return("Noroeste")
} else if (reg == 2) {
return("Noreste")
} else if (reg == 3) {
return("Occidente y Bajgráficoo")
} else if (reg == 4) {
return("Ciudad de Mgráficoxico")
} else if (reg == 5) {
return("Centro Sur y Oriente")
} else if (reg == 6) {
return("Sur")
} else {
return("Otro")
}
}
# Crear nueva columna "region" para crear los grupos de regiones:
tmodulo1_2018$region <- sapply(tmodulo1_2018$region, grupos_region)
#_______________________________________________________________________________
# Rural-Urbana
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018 <- tmodulo1_2018 %>%
mutate(tloc = case_when(
tloc == 1 ~ 4,
tloc == 2 ~ 3,
tloc == 3 ~ 2,
tloc == 4 ~ 1
))
# Diccionario de etiquetas para TLOC
labels <- c("<2,500 habs", "2,500-14,999 habs", "15,00-99,999 habs", ">100,000 habs")
levels(tmodulo1_2018$tloc) <- labels
# Etiqueta de variable para TLOC
attr(tmodulo1_2018$tloc, "label") <- "Tamaño de localidad"
# Generamos variable de area para obtener las rurales y urbanas
tmodulo1_2018 <- tmodulo1_2018 %>%
mutate(AREA = ifelse(tloc %in% c(1, 2), 1, 0))
# Etiquetas para area
labels_area <- c("Rural", "Urbana")
levels(tmodulo1_2018$AREA) <- labels_area
# Etiqueta de variable para rural
attr(tmodulo1_2018$AREA, "label") <- "Poblacion rural y urbana 2018"
#_______________________________________________________________________________
# Sexo
#_______________________________________________________________________________
# Definir etiquetas para la variables
tmodulo1_2018$sexo<- factor(tmodulo1_2018$sexo, labels = c("Hombre", "Mujer"))
#_______________________________________________________________________________
# 1) Nivel de escolaridad de la persona elegida (P3_1_1)
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018$niv_ed_dgasf <- 0
# Generar la variable niv_ed_dgasf
tmodulo1_2018 <- tmodulo1_2018 %>%
mutate(niv_ed_dgasf = NA) %>%
mutate(niv_ed_dgasf = ifelse((niv >= 0 & niv <= 2) | niv == 99, 1, niv_ed_dgasf),
niv_ed_dgasf = ifelse(niv >= 3 & niv <= 4, 2, niv_ed_dgasf),
niv_ed_dgasf = ifelse(niv >= 5 & niv <= 7, 3, niv_ed_dgasf),
niv_ed_dgasf = ifelse(niv >= 8 & niv <= 9, 4, niv_ed_dgasf))
# Etiquetas para la nueva variable
levels(tmodulo1_2018$niv_ed_dgasf) <- c(
"Hasta primaria",
"Hasta secundaria",
"Hasta nivel medio superior",
"Licenciatura o mas"
)
# Etiquetar la variable niv_ed_dgasf
attr(tmodulo1_2018$niv_ed_dgasf, "label") <- "Nivel educativo"
#Vemos las columnasque tiene la columna niv_ed_dgasf
var_niv_ed_dgasf <- table(tmodulo1_2018$niv_ed_dgasf)
print(var_niv_ed_dgasf)
tmodulo1_2018$niv_ed_dgasf
#_______________________________________________________________________________
# 2) Estado conyugal de la persona elegida (P3_2)
#_______________________________________________________________________________
# Renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p3_2"] <- "edo_civ"
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$edo_civ, "label") <- "Estado civil"
# --------------------- Función para asignar grupos de respuestas
estado_civil <- function(e_c) {
if (e_c %in% c(1, 5)) {
return(1)#Casado / Union libre
} else if (e_c %in% c(2, 3, 4)) {
return(2)#Separado / Viudo
} else if (e_c == 6) {
return(3) #Soltero
} else {
return("Ninguno")
}
}
tmodulo1_2018$edo_civ <- sapply(tmodulo1_2018$edo_civ, estado_civil)
# Crear variable casado
tmodulo1_2018$casado <- ifelse(tmodulo1_2018$edo_civ == 1, 1, 0)
# Etiquetar variable casado
attr(tmodulo1_2018$casado, "label") <- "¿Está casado o en unión libre?"
levels(tmodulo1_2018$casado) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$edo_civ
tmodulo1_2018$casado
#_______________________________________________________________________________
# 3) Lengua indigena y apoyos gobierno
# No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 4) Situacion laboral
#_______________________________________________________________________________
# Condición de actividad de la persona elegida (P3_5)
# Verificación de actividad (P3_6)
# Posición en la ocupación de la persona elegida (P3_7)
#-------------------------------------------------------------------------------
tmodulo1_2018$ocup <- 0
# Condiciones
tmodulo1_2018$ocup <- ifelse(tmodulo1_2018$p3_5 == 1 | tmodulo1_2018$p3_5 == 2, 1, ifelse(tmodulo1_2018$p3_5 == 3, 0, NA))
tmodulo1_2018$ocup[tmodulo1_2018$p3_6 >= 1 & tmodulo1_2018$p3_6 < 6] <- 1
tmodulo1_2018$ocup[tmodulo1_2018$p3_7 == 1] <- 0
# Etiquetas para la variable 'ocup'
levels(tmodulo1_2018$ocup) <- c("Desocupado", "Ocupado")
#-------------------------------------------------------------------------------
# Crear una variable 'trab'
tmodulo1_2018$trab <- tmodulo1_2018$ocup == 1
# Etiqueta para la variable 'trab'
levels(tmodulo1_2018$trab) <- c("No", "Sí")
#-------------------------------------------------------------------------------
# Crear una variable 'pea'
tmodulo1_2018$pea <- tmodulo1_2018$p3_5 == 1 | tmodulo1_2018$p3_5 == 2 | tmodulo1_2018$p3_5 == 3
# Etiquetas para la variable 'pea'
levels(tmodulo1_2018$pea) <- c("PNEA", "PEA")
#-------------------------------------------------------------------------------
#Vemos las variables
var_ocup <- table(tmodulo1_2018$ocup)
var_trab <- table(tmodulo1_2018$trab)
var_pea <- table(tmodulo1_2018$pea)
# Etiquetar variables
attr(tmodulo1_2018$ocup, "label") <- "Situacion laboral"
attr(tmodulo1_2018$trab, "label") <- "Encuestado trabajo remunerado"
attr(tmodulo1_2018$pea, "label") <- "Poblacion economicamente activa"
var_ocup
var_trab
var_pea
tmodulo1_2018$ocup
tmodulo1_2018$trab
tmodulo1_2018$pea
#_______________________________________________________________________________
# 5) Posicion laboral
#_______________________________________________________________________________
# Monto total de ingresos por trabajo de la persona elegida (p3_8a)
# Periodo de ingreso por trabajo de la persona elegida (p3_8b)
var_p3_8a <- table(tmodulo1_2018$p3_8a)
# Crear la variable 'Ingmen' en el tmodulo1_2018frame tmodulo1_2018
tmodulo1_2018$Ingmen <- with(tmodulo1_2018, ifelse(p3_8a == 0, 0,
ifelse(p3_8b == 1 & p3_8a != 99888, p3_8a * 4,
ifelse(p3_8b == 2 & p3_8a != 99888, p3_8a * 2,
ifelse(p3_8b == 3 & p3_8a != 99888, p3_8a,
ifelse(p3_8b == 4 & p3_8a != 99888, p3_8a / 12, NA))))))
# Etiquetas para la variable 'pos_ocu'
attr(tmodulo1_2018$Ingmen, "label") <- "Ingreso mensual, pesos"
tmodulo1_2018$Ingmen
#_______________________________________________________________________________
# 6) Ingreso fijo o variable
#_______________________________________________________________________________
# Crear la variable 'ing_fijo'
tmodulo1_2018$ing_fijo <- ifelse(tmodulo1_2018$p3_9 == 1, 1,
ifelse(tmodulo1_2018$p3_9 == 2, 0, NA))
# Etiqueta para la variable 'ing_fijo'
attr(tmodulo1_2018$ing_fijo, "label") <- "Ingreso fijo o variable"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$ing_fijo) <- c("Ingreso variable", "Ingreso fijo")
#Vemos las variables
var_ing_fijo <- table(tmodulo1_2018$ing_fijo)
tmodulo1_2018$ing_fijo
#_______________________________________________________________________________
# 7) Acceso a servicios medicos
#_______________________________________________________________________________
# Derechohabiencia de la persona elegida (p3_12)
# Crear la variable 'Serv_med'
tmodulo1_2018$Serv_med <- ifelse(tmodulo1_2018$p3_11 >= 1 & tmodulo1_2018$p3_11 < 6, TRUE, FALSE)
# Etiqueta para la variable 'ing_fijo'
attr(tmodulo1_2018$Serv_med, "label") <- "Tiene acceso a servicios médicos"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$Serv_med) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$Serv_med
#_______________________________________________________________________________
# 8) Trabajador formal
#_______________________________________________________________________________
# Crear la variable 'formal'
tmodulo1_2018$formal <- ifelse(tmodulo1_2018$trab == TRUE, 1,
ifelse(!is.na(tmodulo1_2018$formal) & tmodulo1_2018$Serv_med == TRUE, 1, 0))
# Etiqueta para la variable 'formal'
attr(tmodulo1_2018$formal, "label") <- "Trabajador formal"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$formal) <- c("Informal", "Formal")
tmodulo1_2018$formal
#Vemos las variables
var_formal <- table(tmodulo1_2018$formal)
var_formal
#_______________________________________________________________________________
# 9) Tiene telefono inteligente
#_______________________________________________________________________________
# Tenencia de celular (p3_12)
# Crear la variable 'celular'
tmodulo1_2018$celular <- ifelse(tmodulo1_2018$p3_12 == 2, 0, tmodulo1_2018$p3_12)
# Etiqueta para la variable 'celular'
attr(tmodulo1_2018$celular, "label") <- "Tiene celular inteligente"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$celular) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$celular
#Vemos las variables
var_celular <- table(tmodulo1_2018$celular)
var_celular
#####################################################################################
# ACTITUDES Y COMPORTAMIENTOS FINANCIEROS
#####################################################################################
#_______________________________________________________________________________
# 10) Lleva presupuesto
#_______________________________________________________________________________
# Crear la variable 'presup'
tmodulo1_2018$presup <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_1 == 2, 0, tmodulo1_2018$p4_1)
# Etiqueta para la columna presup en tmodulo1_2018
attr(tmodulo1_2018$presup, "label") <- "Lleva un presupuesto"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$presup) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$presup
#_______________________________________________________________________________
# 11) Control de gastos
#_______________________________________________________________________________
#Formas de registro (P4_2) de gastos
#Renombrar variables de la columna
tmodulo1_2018$contr_comput <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_2 == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$contr_anogas <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_2 == 2, 1, 0)
tmodulo1_2018$contr_mental <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_2 == 3, 1, 0)
tmodulo1_2018$contr_aplcel <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_2 == 4, 1, 0)
# Etiquetas para las columnas
attr(tmodulo1_2018$contr_comput, "label") <- "Anota sus gastos en computadora"
attr(tmodulo1_2018$contr_anogas, "label") <- "Anota sus gastos en papel"
attr(tmodulo1_2018$contr_mental, "label") <- "registro de gastos mentalmente"
attr(tmodulo1_2018$contr_aplcel, "label") <- "registro de gastos en aplicación móvil"
#_______________________________________________________________________________
# 12) Sobregasto__
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018$sobregas <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_5 == 1, 0,
ifelse(tmodulo1_2018$p4_5 == 2, 1, NA))
# Definir etiquetas específicas con set_label
levels(tmodulo1_2018$sobregas) <- c("No", "Sí")
# Etiqueta para la variable sobregas en tmodulo1_2018
attr(tmodulo1_2018$sobregas, "label") <- "Ingreso insuficiente para cubrir gastos en algún mes"
#_______________________________________________________________________________
# 13) Accion despues de no cubrir gastos
#_______________________________________________________________________________
# Crear columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_1"] <- "sobregas_pfa"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_2"] <- "sobregas_aho"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_3"] <- "sobregas_bie"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_4"] <- "sobregas_ade"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_5"] <- "sobregas_cre"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_6_6"] <- "sobregas_atr"
#Renombrar variables de la columna
tmodulo1_2018$sobregas_pfa <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_pfa == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$sobregas_aho <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_aho == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$sobregas_bie <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_bie == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$sobregas_ade <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_ade == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$sobregas_cre <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_cre == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$sobregas_atr <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_atr == 1, 1, 0)
# Etiquetas para las columnas
attr(tmodulo1_2018$sobregas_pfa, "label") <- "Pidió préstamo a familiares o conocidos para cubrir gastos"
attr(tmodulo1_2018$sobregas_aho, "label") <- "Utilizó ahorros para cubrir gastos"
attr(tmodulo1_2018$sobregas_bie, "label") <- "Empeñó o vendió bienes para cubrir gastos"
attr(tmodulo1_2018$sobregas_ade, "label") <- "Solicitó adelanto de salario para cubrir gastos"
attr(tmodulo1_2018$sobregas_cre, "label") <- "Solicitó crédito o utilizó tarjeta para cubrir gastos"
attr(tmodulo1_2018$sobregas_atr, "label") <- "Se atrasó en crédito para afrontar sobregasto"
#-----------------------------------------------------------------------------
# Crear la variable sobregas_aho18
tmodulo1_2018$sobregas_aho18 <- ifelse(tmodulo1_2018$sobregas_aho == 1, 1, 0)
# Reemplazar valores NA
tmodulo1_2018$sobregas_aho18[is.na(tmodulo1_2018$sobregas_aho18) & tmodulo1_2018$sobregas == 0] <- 0
# Etiqueta para la variable
attr(tmodulo1_2018$sobregas_aho18, "label") <- "Redujo gastos o utilizó ahorro para afrontar sobregasto"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$sobregas_aho18) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$sobregas_aho18
#_______________________________________________________________________________
# 14) Cursos sobre temas financieros
#_______________________________________________________________________________
# Variable curso_fin
tmodulo1_2018$curso_fin <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_7 == 2, 0, tmodulo1_2018$p4_7)
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$curso_fin) <- c("No", "Sí")
# Etiqueta para la variable curso_fin en tmodulo1_2018
attr(tmodulo1_2018$curso_fin, "label") <- "Tomó curso de educación financiera"
tmodulo1_2018$curso_fin
#_______________________________________________________________________________
# 15) Comportamiento financiero
#_______________________________________________________________________________
# variable
codificar_comp_pga <- function(valor) {
if (valor == 1) {
return(2)
} else if (valor %in% c(2, 8, 9)) {
return(1)
} else if (valor == 3) {
return(0)
} else {
return(NA)
}
}
# Crear una nueva variable comp_pga2
tmodulo1_2018$comp_pga2 <- sapply(tmodulo1_2018$p4_8_3, codificar_comp_pga)
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$comp_pga2) <- c("Nunca / No sabe", "Algunas veces", "Siempre")
tmodulo1_2018$comp_pga2
#-----------------------------------------------------------------------------
# renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_8_1"] <- "comp_ant"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_8_2"] <- "comp_pat"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_8_3"] <- "comp_pga"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p4_8_4"] <- "comp_mlp"
# Función para recodificar las variables de las columnas
Comportamiento_financiero <- function(valor) {
if (valor == 1) {
return(2)
} else if (valor == 2) {
return(1)
} else if (valor %in% c(3, 8, 9)) {
return(0)
} else {
return(valor)
}
}
# Aplicar la función a las columnas
tmodulo1_2018$comp_ant <- sapply(tmodulo1_2018$comp_ant, Comportamiento_financiero)
tmodulo1_2018$comp_pat <- sapply(tmodulo1_2018$comp_pat, Comportamiento_financiero)
tmodulo1_2018$comp_pga <- sapply(tmodulo1_2018$comp_pga, Comportamiento_financiero)
tmodulo1_2018$comp_mlp <- sapply(tmodulo1_2018$comp_mlp, Comportamiento_financiero)
# Etiquetas para las variables
attr(tmodulo1_2018$comp_ant, "label") <- "Piensa si puede pagar antes de comprar"
attr(tmodulo1_2018$comp_pat, "label") <- "Paga cuentas a tiempo"
attr(tmodulo1_2018$comp_pga, "label") <- "Prefiere gastar antes de ahorrar"
attr(tmodulo1_2018$comp_mlp, "label") <- "Se pone metas económicas de largo plazo"
# Etiquetas para las variables
levels(tmodulo1_2018$comp_ant) <- c("Nunca / No sabe", "Algunas veces", "Siempre")
levels(tmodulo1_2018$comp_pat) <- c("Nunca / No sabe", "Algunas veces", "Siempre")
levels(tmodulo1_2018$comp_pga) <- c("Nunca / No sabe", "Algunas veces", "Siempre")
levels(tmodulo1_2018$comp_mlp) <- c("Nunca / No sabe", "Algunas veces", "Siempre")
#_______________________________________________________________________________
# 16) Riesgos y diversificacion
#_______________________________________________________________________________
# Crear nuevas columnas
tmodulo1_2018$cono_inf <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_9_1 == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$cono_rie <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_9_2 == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$cono_div <- ifelse(tmodulo1_2018$p4_9_3 == 1, 1, 0)
# Etiquetas para las nuevas variables
attr(tmodulo1_2018$cono_inf, "label") <- "Conoce concepto de inflación"
attr(tmodulo1_2018$cono_rie, "label") <- "Conoce concepto de riesgo inversión"
attr(tmodulo1_2018$cono_div, "label") <- "Conoce concepto de diversificación de riesgo"
# Definir etiquetas específicas
levels(tmodulo1_2018$cono_inf) <- c("No", "Sí")
levels(tmodulo1_2018$cono_rie) <- c("No", "Sí")
levels(tmodulo1_2018$cono_div) <- c("No", "Sí")
tmodulo1_2018$cono_inf
tmodulo1_2018$cono_rie
tmodulo1_2018$cono_div
#_______________________________________________________________________________
# 17) Otros comportamientos
# No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 18) Aprovechar oportunidades
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 19) Vulnerabilidad financiera
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
#####################################################################################
# Ahorro formal e informal
#####################################################################################
#_______________________________________________________________________________
# 20) Tiene ahorro informal
#_______________________________________________________________________________
# Crear variable aho_inf e inicializarla con 0
tmodulo1_2018$aho_inf <- 0
# Actualizar aho_inf a 1 si se cumple alguna de las condiciones
tmodulo1_2018$aho_inf[tmodulo1_2018$p5_1_1 == 1 | tmodulo1_2018$p5_1_2 == 1 | tmodulo1_2018$p5_1_3 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_1_4 == 1 | tmodulo1_2018$p5_1_5 == 1 | tmodulo1_2018$p5_1_6 == 1] <- 1
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$aho_inf, "label") <- "Tiene ahorro informal (tandas, familiares, cajas de ahorro)"
#_______________________________________________________________________________
# 21) Tipo de ahorro informal
#_______________________________________________________________________________
# renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_1"] <- "aho_inf_pre"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_2"] <- "aho_inf_bie"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_3"] <- "aho_inf_caj"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_4"] <- "aho_inf_fam"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_5"] <- "aho_inf_tan"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_1_6"] <- "aho_inf_cas"
#Renombrar variables de la columna
tmodulo1_2018$aho_inf_pre <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_pre == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_inf_bie <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_bie == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_inf_caj <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_caj == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_inf_fam <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_fam == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_inf_tan <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_tan == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_inf_cas <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_inf_cas == 1, 1, 0)
# Etiquetas para las nuevas variables
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_pre, "label") <- "Ahorro prestando dinero"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_bie, "label") <- "Ahorro comprando animales o bienes"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_caj, "label") <- "Ahorro en caja del trabajo o conocidos"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_fam, "label") <- "Ahorro guardando con familiares o conocidos"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_tan, "label") <- "Ahorro participando en tanda"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_cas, "label") <- "Ahorro dinero en su casa"
#_______________________________________________________________________________
# 22) Destino del ahorro informal
#_______________________________________________________________________________
# renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_1"] <- "aho_inf_u_gas"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_2"] <- "aho_inf_u_eme"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_3"] <- "aho_inf_u_cas"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_4"] <- "aho_inf_u_sal"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_5"] <- "aho_inf_u_edu"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_6"] <- "aho_inf_u_vac"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_7"] <- "aho_inf_u_neg"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_8"] <- "aho_inf_u_ret"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_2_9"] <- "aho_inf_u_otr"
# Etiquetas para las variables
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_gas, "label") <- "Uso en gastos personales"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_eme, "label") <- "Uso en emergencias"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_cas, "label") <- "Uso en compra casa, terreno, remod"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_sal, "label") <- "Uso en gastos salud"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_edu, "label") <- "Uso en gastos educacion"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_vac, "label") <- "Uso en vacaciones y fiestas"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_neg, "label") <- "Uso en negocio"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_ret, "label") <- "Uso en vejez o retiro"
attr(tmodulo1_2018$aho_inf_u_otr, "label") <- "Uso en otro"
#_______________________________________________________________________________
# 23) Equivalencia del ahorro informal
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 24) Tiene cuenta bancaria o con institución financiera
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018$cuenta <- ifelse(
tmodulo1_2018$p5_9_1 == 1 | tmodulo1_2018$p5_9_2 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_9_3 == 1 | tmodulo1_2018$p5_9_4 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_9_5 == 1 | tmodulo1_2018$p5_9_6 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_9_7 == 1 | tmodulo1_2018$p5_9_8 == 1, 1, 0)
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$cuenta, "label") <- "Tiene alguna cuenta"
#_______________________________________________________________________________
# 24) Tipos de cuentas
#_______________________________________________________________________________
# Renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_1"] <- "cuenta_nom"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_2"] <- "cuenta_pen"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_3"] <- "cuenta_gob"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_4"] <- "cuenta_aho"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_5"] <- "cuenta_che"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_6"] <- "cuenta_pla"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_7"] <- "cuenta_inv"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_9_8"] <- "cuenta_otr"
# Etiquetas para las variables
attr(tmodulo1_2018$cuenta_nom, "label") <- "Tiene cuenta de nómina"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_pen, "label") <- "Tiene cuenta de pensión"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_gob, "label") <- "Tiene cuenta de apoyos de gobierno"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_aho, "label") <- "Tiene cuenta de ahorro"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_che, "label") <- "Tiene cuenta de cheques"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_pla, "label") <- "Tiene depósito a plazo fijo"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_inv, "label") <- "Tiene cuenta de inversión"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_otr, "label") <- "Tiene cuenta de otro tipo"
# Crear variables
tmodulo1_2018$cuenta_invpla <- ifelse(tmodulo1_2018$cuenta_inv == 1 | tmodulo1_2018$cuenta_pla == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$cuenta_ahoche <- ifelse(tmodulo1_2018$cuenta_aho == 1 | tmodulo1_2018$cuenta_che == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$cuenta_otrgob <- ifelse(tmodulo1_2018$cuenta_pen == 1 | tmodulo1_2018$cuenta_gob == 1 | tmodulo1_2018$cuenta_otr == 1, 1, 0)
# Etiquetas para las variables
attr(tmodulo1_2018$cuenta_invpla, "label") <- "Tiene cuenta de inversión o a plazos"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_ahoche, "label") <- "Tiene cuenta de ahorro o de cheques"
attr(tmodulo1_2018$cuenta_otrgob, "label") <- "Tiene otro tipo de cuenta (pensión, gobierno, otros)"
#_______________________________________________________________________________
# 25) Tarjeta de debito
#_______________________________________________________________________________
# Crear variable tarj_deb e inicializarla con 0
tmodulo1_2018$tarj_deb <- 0
# Actualizar tarj_deb a 1 si se cumple alguna de las condiciones
tmodulo1_2018$tarj_deb[tmodulo1_2018$p5_12_1 == 1 | tmodulo1_2018$p5_12_2 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_12_3 == 1 | tmodulo1_2018$p5_12_4 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_12_5 == 1] <- 1
# Etiqueta para la variable tarj_deb en tmodulo1_2018
attr(tmodulo1_2018$tarj_deb, "label") <- "Tiene tarjeta de débito"
#_______________________________________________________________________________
# 26) Ahorro formal efectivo
#_______________________________________________________________________________
# Crear variable aho_for e inicializarla con 0
tmodulo1_2018$aho_for <- 0
# Actualizar aho_for a 1 si se cumple alguna de las condiciones
tmodulo1_2018$aho_for[tmodulo1_2018$p5_13_1 == 1 | tmodulo1_2018$p5_13_2 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_13_3 == 1 | tmodulo1_2018$p5_13_4 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_13_5 == 1 | tmodulo1_2018$p5_13_6 == 1 |
tmodulo1_2018$p5_13_7 == 1 | tmodulo1_2018$p5_13_8 == 1 ] <- 1
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$aho_for, "label") <- "Tiene ahorro formal"
#_______________________________________________________________________________
# 27) Tipo de ahorro formal
#_______________________________________________________________________________
# Renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_1"] <- "aho_for_nom"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_2"] <- "aho_for_pen"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_3"] <- "aho_for_gob"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_4"] <- "aho_for_aho"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_5"] <- "aho_for_che"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_6"] <- "aho_for_pla"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_7"] <- "aho_for_inv"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_13_8"] <- "aho_for_otr"
# Etiquetas
attr(tmodulo1_2018$aho_for_nom, "label") <- "Ahorro en cuenta de nómina"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_pen, "label") <- "Ahorro en cuenta de pensión"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_gob, "label") <- "Ahorro en cuenta de apoyos de gobierno"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_aho, "label") <- "Ahorro en cuenta de ahorro"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_che, "label") <- "Ahorro en cuenta de cheques"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_pla, "label") <- "Ahorro en depósito a plazo fijo"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_inv, "label") <- "Ahorro en cuenta de inversión"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_otr, "label") <- "Ahorro en cuenta de otro tipo"
# Crear variables adicionales
tmodulo1_2018$aho_for_invpla <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_for_inv == 1 | tmodulo1_2018$aho_for_pla == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_for_ahoche <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_for_aho == 1 | tmodulo1_2018$aho_for_che == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$aho_for_otrgob <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_for_pen == 1 | tmodulo1_2018$aho_for_gob == 1 | tmodulo1_2018$aho_for_otr == 1, 1, 0)
# Etiquetas
attr(tmodulo1_2018$aho_for_invpla, "label") <- "Tiene cuenta de inversión o a plazos"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_ahoche, "label") <- "Tiene cuenta de ahorro o de cheques"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_otrgob, "label") <- "Tiene otro tipo de cuenta (pensión, gobierno, otros)"
# Crear variable ahorro
tmodulo1_2018$ahorro <- ifelse(tmodulo1_2018$aho_for == 1 | tmodulo1_2018$aho_inf == 1, 1, 0)
# Etiqueta para la variable ahorro en tmodulo1_2018
attr(tmodulo1_2018$ahorro, "label") <- "Tiene algún tipo de ahorro (formal o informal)"
#_______________________________________________________________________________
# 28) Razones para adquirir cuenta
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 29) Destino del ahorro formal
#_______________________________________________________________________________
# Renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_1"] <- "aho_for_u_eme"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_2"] <- "aho_for_u_gas"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_3"] <- "aho_for_u_cas"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_4"] <- "aho_for_u_edu"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_5"] <- "aho_for_u_vac"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_6"] <- "aho_for_u_sal"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_7"] <- "aho_for_u_neg"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_8"] <- "aho_for_u_ret"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_14_9"] <- "aho_for_u_otr"
# Etiquetas para las variables
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_eme, "label") <- "Uso en emergencias"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_gas, "label") <- "Uso en gastos personales"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_cas, "label") <- "Uso en compra casa, terreno, remodelación"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_edu, "label") <- "Uso en gastos educación"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_vac, "label") <- "Uso en vacaciones y fiestas"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_sal, "label") <- "Uso en gastos salud"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_neg, "label") <- "Uso en negocio"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_ret, "label") <- "Uso en vejez o retiro"
attr(tmodulo1_2018$aho_for_u_otr, "label") <- "Uso en otro"
#_______________________________________________________________________________
# 30) Equivalencia del ahorro formal
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 31) Sobre cuentas de nomina gratuita
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018$cuenta_nom_gra <- ifelse(tmodulo1_2018$p5_15 == 1, 1, 0)
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$cuenta_nom_gra, "label") <- "Sabe que puede cambiar por cuenta de nómina gratuita"
#_______________________________________________________________________________
# 32) Frecuencia de uso de tarjeta de debito
#_______________________________________________________________________________
# Frecuencia de uso de tarjeta de débito
tmodulo1_2018$tarj_deb_frec <- tmodulo1_2018$p5_18
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$tarj_deb_frec, "label") <- "Frecuencia uso mensual de tarjeta de débito"
tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg <- NA
tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg[tmodulo1_2018$tarj_deb_frec == 0] <- 1
tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg[tmodulo1_2018$tarj_deb_frec >= 1 & tmodulo1_2018$tarj_deb_frec < 10 | tmodulo1_2018$tarj_deb_frec == 88] <- 2
tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg[tmodulo1_2018$tarj_deb_frec >= 10 & tmodulo1_2018$tarj_deb_frec != 88 & !is.na(tmodulo1_2018$tarj_deb_frec)] <- 3
# Cambiar nombres de niveles para tarj_deb_frecg
set_label(tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg, c("1" = "No la utiliza", "2" = "Menos de 10 veces al mes", "3" = "10 veces al mes o más"))
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$tarj_deb_frecg, "label") <- "Frecuencia uso mensual de tarjeta de débito"
#_______________________________________________________________________________
# 33) Razones de no uso de tarjetas de debito
#_______________________________________________________________________________
tmodulo1_2018$tarj_deb_raznu <- tmodulo1_2018$p5_19
# Etiqueta de variables de la columna
set_label(tmodulo1_2018$tarj_deb_raznu, c(
"1" = "Prefiere pagar efectivo",
"2" = "Desconfianza",
"3" = "No lo aceptan",
"4" = "Prefiere tarjeta de crédito",
"5" = "Montos bajos",
"6" = "No lleva control gastos",
"7" = "No sabe que puede usar",
"8" = "Establecimiento cobra comisiones",
"9" = "Otro",
"10" = "No puede comprar con la tarjeta"
))
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$tarj_deb_raznu, "label") <- "Razon principal para no usar tarjeta de débito"
#_______________________________________________________________________________
# 34) Preferencia efectivo
#_______________________________________________________________________________
# Preferencia efectivo
tmodulo1_2018$pref_efec <- tmodulo1_2018$p5_20
# Etiqueta para la variable 'pref_efec' con set_label y set_names
set_label(tmodulo1_2018$pref_efec, c(
"1" = "Solo aceptan efectivo en establecimientos",
"2" = "Montos bajos",
"3" = "Permite llevar control gastos",
"4" = "Desconfianza en débito",
"5" = "Por costumbre",
"6" = "Establecimiento cobra comisiones",
"7" = "Otro"
))
# Etiquetza
attr(tmodulo1_2018$pref_efec, "label") <- "Razon principal preferir efectivo"
#_______________________________________________________________________________
# 35) Solo recibe apoyo gobierno
#_______________________________________________________________________________
# Crear la variable cuenta_gob_unica
tmodulo1_2018$cuenta_gob_unica <- ifelse(tmodulo1_2018$cuenta_gob == 1, 1, 0)
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$cuenta_gob_unica, "label") <- "Solo tiene cuenta gobierno"
#_______________________________________________________________________________
# 36) Comparacion de productos ahorro
#_______________________________________________________________________________
# Recodificar la columna
tmodulo1_2018$compara_cuenta <- ifelse(tmodulo1_2018$p5_21 == 1, 1, 0)
# Etiqueta
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta, "label") <- "Compara productos de ahorro antes de contratar"
#_______________________________________________________________________________
# 37) Medios e comparacion de cuentas
#_______________________________________________________________________________
# renombrar columnas
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_22_1"] <- "compara_cuenta_ins"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_22_2"] <- "compara_cuenta_ami"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_22_3"] <- "compara_cuenta_con"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_22_4"] <- "compara_cuenta_anu"
names(tmodulo1_2018)[names(tmodulo1_2018) == "p5_22_5"] <- "compara_cuenta_esp"
#Renombrar variables de la columna
tmodulo1_2018$compara_cuenta_ins <- ifelse(tmodulo1_2018$compara_cuenta_ins == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$compara_cuenta_ami <- ifelse(tmodulo1_2018$compara_cuenta_ami == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$compara_cuenta_con <- ifelse(tmodulo1_2018$compara_cuenta_con == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$compara_cuenta_anu <- ifelse(tmodulo1_2018$compara_cuenta_anu == 1, 1, 0)
tmodulo1_2018$compara_cuenta_esp <- ifelse(tmodulo1_2018$compara_cuenta_esp == 1, 1, 0)
# Etiquetas para las nuevas variables
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta_ins, "label") <- "Compara con info dada por banco"
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta_ami, "label") <- "Compara con recomendacion amistades"
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta_con, "label") <- "Compara con paginas Condusef o Banxico"
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta_anu, "label") <- "Compara con anuncios comerciales"
attr(tmodulo1_2018$compara_cuenta_esp, "label") <- "Compara con recomendacion de especialistas"
# Crear la variable compara_cuenta_cfo
tmodulo1_2018$compara_cuenta_cfo <- NA
tmodulo1_2018$compara_cuenta_cfo[tmodulo1_2018$compara_cuenta_con == 1 | tmodulo1_2018$compara_cuenta_esp == 1] <- 1
tmodulo1_2018$compara_cuenta_cfo[tmodulo1_2018$compara_cuenta == 1 & is.na(tmodulo1_2018$compara_cuenta_cfo)] <- 0
#_______________________________________________________________________________
# 38) Donde contrato cuenta
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 39) Medios para hacer movimientos en cuentas o checar saldos
#No estan estas variables en la encuesta de este año
#_______________________________________________________________________________
# 40) Poblacion ex-usuaria de cuentas
#_______________________________________________________________________________
# Poblacion ex-usuaria de cuentas
tmodulo1_2018$cuenta_ex <- ifelse(tmodulo1_2018$p5_6 == 1, 1, 0)
# Etiqueta para la variable 'cuenta_ex'
attr(tmodulo1_2018$cuenta_ex, "label") <- "Habia tenido cuenta, tarjeta de banco o de apoyo de gob"
#_______________________________________________________________________________
# 41) Razon para no tener cuenta
#_______________________________________________________________________________
# Crear la variable cuenta_nt_raz
tmodulo1_2018$cuenta_nt_raz <- tmodulo1_2018$p5_7
# Reemplazar los valores 99 con missing
tmodulo1_2018$cuenta_nt_raz[tmodulo1_2018$cuenta_nt_raz == 99] <- 0