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title: "Data"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
%\VignetteIndexEntry{Data}
%\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
%\VignetteEncoding{UTF-8}
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## 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
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+lbl>
#> 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 <dbl+lbl>, sit_fu <dbl+lbl>, sitec <dbl+lbl>,
#> # mejora <dbl+lbl>, eval_gob <dbl+lbl>, eval_gob_rec <dbl>, benef_gob <dbl+lbl>,
#> # benef_gob_rec <dbl>, adm_gp <dbl+lbl>, adm_gp_rec <dbl>, cor_gob <dbl+lbl>,
#> # cor_gob_rec <dbl>, resol_prob <dbl+lbl>, resol_prob_rec <dbl>, icg <dbl>,
#> # edad2 <dbl>, tipo_telef <dbl+lbl>, habitat <dbl+lbl>, region_2 <dbl+lbl>,
#> # zonacaba <dbl>, ponderacion_utdt <dbl>
```
#### 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
#> <chr> <chr> <chr>
#> 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
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 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)\
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(*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))**.