## ----setup, include = FALSE--------------------------------------------------- knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>" ) ## ----diagrama, echo = FALSE, out.width = "85%", fig.align = "center", fig.cap = "Árbol de decisión para clasificar la fiabilidad de cada estimación."---- knitr::include_graphics("criterios-calidad.png") ## ----criterios, eval = FALSE-------------------------------------------------- # obs_media( # design_2022, # var = "ytotcorh", # filt = pco1 == 1, # una observación por hogar # cv_umbral_alto = 0.30, # umbral para "No Fiable (CV)" # cv_umbral_medio = 0.20, # umbral para "Poco Fiable (CV)" # n_minimo = 30L, # tamaño muestral mínimo # nivel_confianza = 0.95, # nivel de confianza para intervalos # save_xlsx = FALSE # ) ## ----ejemplo------------------------------------------------------------------ library(dosr) library(srvyr) design_2022 <- as_survey_design(casen_2022, ids = varunit, strata = varstrat, weights = expr, nest = TRUE) # Pobreza extrema por sexo, CASEN 2022 resultado <- obs_prop( design_2022, sufijo = "2022", var = "pobreza", des = "sexo", porcentaje = TRUE, categoria = "Pobreza extrema", save_xlsx = FALSE, verbose = FALSE ) cols <- c("sexo", "prop_2022", "se_2022", "n_mues_2022", "fiabilidad_2022") resultado[resultado$nivel != "Nacional", cols] ## ----serie, eval = FALSE------------------------------------------------------ # design_2024 <- as_survey_design(casen_2024, ids = varunit, # strata = varstrat, weights = expr, nest = TRUE) # # # Ingreso medio del hogar por área urbano/rural, 2022 vs. 2024 # serie <- obs_media( # designs = list(design_2022, design_2024), # sufijo = c("2022", "2024"), # var = "ytotcorh", # des = "area", # filt = pco1 == 1, # sig = TRUE, # save_xlsx = FALSE, # verbose = FALSE # ) # # cols_serie <- c("area", "media_2022", "media_2024", # "fiabilidad_2022", "fiabilidad_2024") # serie[serie$nivel != "Nacional", cols_serie]