Commit 719a6d3c authored by Bakaniko's avatar Bakaniko

variables quantitatives

parent 3835ef1a
......@@ -132,25 +132,6 @@ VIV_vars[['COMBUSTIBLE']][['etiquettes']] <- c('leña o carbón?',
VIV_vars[['COMBUSTIBLE']][['libelle']] <- c("Type de combustible utilisé au sein du logement")
pre_remp_diag_bars(data,"COMBUSTIBLE","FACTOR_VIV")
## TOTCUART
VIV_vars[['TOTCUART']][['etiquettes']] <- c(
'Número de cuartos en la vivienda'
,'No especificado'
)
VIV_vars[['TOTCUART']][['libelle']] <- c("Nombre de pièces dans l'habitation")
#pre_remp_diag_bars(data,"TOTCUART","FACTOR_VIV")
##CUADORM
VIV_vars[['CUADORM']][['etiquettes']] <- c(
'Número de cuartos dormitorio'
, 'No especificado'
)
VIV_vars[['CUADORM']][['libelle']] <- c("Nombre de chambres dans l'habitation")
#pre_remp_diag_bars(data,"CUADORM","FACTOR_VIV")
## ELECTRICIDAD
VIV_vars[['ELECTRICIDAD']][['etiquettes']] <- c(
......@@ -399,6 +380,7 @@ VIV_vars[['TIPOHOG']][['libelle']] <- c("Type de ménage")
pre_remp_diag_bars(data,"TIPOHOG","FACTOR_VIV")
```
```{r}
## PERTE_INDIGENA
VIV_vars[['PERTE_INDIGENA']][['etiquettes']] <- c(
......@@ -431,6 +413,82 @@ VIV_vars[['HESPANOL']][['etiquettes']] <- c(
VIV_vars[['HESPANOL']][['libelle']] <- c("Niveau d'espagnol correct")
pre_remp_diag_bars(data,"HESPANOL","FACTOR_PERS")
## ALFABET
VIV_vars[['ALFABET']][['etiquettes']] <- c(
'Sí'
, 'Sí, en parte'
, 'No'
, 'No sabe'
, 'No especificado'
)
VIV_vars[['ALFABET']][['libelle']] <- c("¿(NOMBRE) sabe leer y escribir un recado?")
pre_remp_diag_bars(data,"ALFABET","FACTOR_PERS")
```
```{r variable_quantitatives}
diag_histo <- function(df,variable,poids,repertoire, labels){
## fonction permettant de créer un diagramme en barre de la variable passée en argument
## nécessite ggplot2, scales packages
#variable <- which(names(df) == variable)
figure <- ggplot(df, aes(x = df[[variable]], fill = df[[variable]])) +
geom_histogram()+#aes(weight = df[[poids]])) +
geom_vline(aes(xintercept=mean(df[[variable]])), color='blue', size= 0.5)+
labs(title = paste(labels[[variable]][['libelle']],variable, sep =' - '),
subtitle = "Zone Urbaine de Mexico 2015",
x = variable,
y = "Nombre d'habitations",
caption = "(données pondérées INEGI Encuesta Intercensal 2015)") +
scale_y_continuous(labels = comma) +
theme(plot.title = element_text(family = 'Helvetica',
color = '#666666',
face = 'bold',
size = 14),
legend.position="bottom") +
scale_fill_manual(values=alpha(rainbow(10),.75),
name=labels[[variable]][['libelle']],
labels= labels[[variable]][['etiquettes']])
#figure
#figure
ggsave(filename = paste(repertoire,variable,".png", sep = ""), plot = figure, width = 400, height = 200, units = "m")
}
#VIV_vars <- list() # création d'un liste contenant les étiquettes
# Pré-remplissage de la variable avec les éléments récurrents
pre_remp_diag_histo <- partial(diag_histo, repertoire = "../images/distri_variables/", labels=VIV_vars)
## TOTCUART
VIV_vars[['TOTCUART']][['etiquettes']] <- c(
'Número de cuartos en la vivienda'
,'No especificado'
)
VIV_vars[['TOTCUART']][['libelle']] <- c("Nombre de pièces dans l'habitation")
pre_remp_diag_histo(data,"TOTCUART","FACTOR_VIV")
##CUADORM
VIV_vars[['CUADORM']][['etiquettes']] <- c(
'Número de cuartos dormitorio'
, 'No especificado'
)
VIV_vars[['CUADORM']][['libelle']] <- c("Nombre de chambres dans l'habitation")
pre_remp_diag_histo(data,"CUADORM","FACTOR_VIV")
## NUMPERS
VIV_vars[['NUMPERS']][['etiquettes']] <- c(
'Número de cuartos dormitorio'
, 'No especificado'
)
VIV_vars[['NUMPERS']][['libelle']] <- c("Nombre de personnes résidants dans l'habitation")
pre_remp_diag_histo(data,"NUMPERS","FACTOR_VIV")
```
```{r}
## Erreur : Insufficient values in manual scale. 16 needed but only 10 provided.
## NIVACAD
VIV_vars[['NIVACAD']][['etiquettes']] <- c(
'Ninguno'
......@@ -454,16 +512,26 @@ VIV_vars[['NIVACAD']][['etiquettes']] <- c(
VIV_vars[['NIVACAD']][['libelle']] <- c("Niveau d'études")
pre_remp_diag_bars(data,"NIVACAD","FACTOR_PERS")
## ALFABET
VIV_vars[['ALFABET']][['etiquettes']] <- c(
'Sí'
, 'Sí, en parte'
, 'No'
, 'No sabe'
## CONACT
VIV_vars[['CONACT']][['etiquettes']] <- c(
'trabajó?'
, 'hizo o vendió algún producto?'
, 'ayudó en algún negocio? (familiar o de otra persona)'
, 'crio animales o cultivó algo? (en el terreno o en casa, para autoconsumo o venta)'
, 'ofreció algún servicio por un pago? (cargó bolsas, lavó autos, cuidó niñas(os), etcétera'
, 'atendió su propio negocio?'
, 'tenía trabajo, pero no trabajó? (por licencia, incapacidad o vacaciones)'
, 'buscó trabajo?'
, '¿Es estudiante?'
, '¿Es jubilada(o) o pensionada(o)?'
, '¿Se dedica a los quehaceres de su hogar?'
, '¿Tiene alguna limitación física o mental que le impide trabajar?'
, '¿No trabajó?'
, 'No especificado'
, 'Blanco por pase'
)
VIV_vars[['ALFABET']][['libelle']] <- c("¿(NOMBRE) sabe leer y escribir un recado?")
pre_remp_diag_bars(data,"ALFABET","FACTOR_PERS")
VIV_vars[['CONACT']][['libelle']] <- c("Entonces, ¿la semana pasada:")
pre_remp_diag_bars(data,"CONACT","FACTOR_PERS")
```
[1] "ID_PERSONA" "ID_VIV" "ENT" "NOM_ENT" "MUN" "NOM_MUN" "LOC50K" "NOM_LOC"
[9] "FACTOR_PERS" "FACTOR_VIV" "CLAVIVP" "PISOS" "TOTCUART" "CUADORM" "COMBUSTIBLE" "ELECTRICIDAD"
......
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