Aplicaciones para estadística

Ahora viene lo bueno y otra vez entramos a terrenos que dominan más los matemáticos-estadísticos, aunque de hecho el cálculo pues no es más que usar otra función del paquete survey y ya. En la página del INEGI hay un artículo llamado “ Una aproximación metodológica al uso de datos de encuestas en hogares ” escrito por el ex-compañero Julio Cesar Martínez Sánchez, donde menciona de forma llana y sencilla una definición de estas mediciones. “ ... existen algunas medidas de dispersión que son útiles para evaluar la calidad de un dato que se genera a partir de una encuesta compleja. Dentro de éstas se encuentran los errores estándar y de muestreo, el intervalo de confianza y el coeficiente de variación (Carsey, 2014; EUSTAT, 1998; Steven, 1999; Naciones Unidas, 2009; Wolter, 2009). Esta última es de gran importancia, pues refleja la magnitud relativa que tiene dicho error estándar con respecto al estimador de referencia, y entre más pequeño sea este valor, mejor es la precisión. S

Vamos ahora con los porcentajes. Aunque cuando empecé a estudiar las TICs (antes informática) en un tiempo donde la programación orientada a objetos era una curiosidad, no me gusta repetir código y aunque no con métodos y polimorfismo, por medio de funciones y subrutinas tratábamos de optimizar recursos en la era de los procesadores INTEL 8086/8088 donde todo era precario. Para esta entrega tratando de evitar los ciclos para intercalar, le aplicamos ingeniería al asunto e hicimos nuestra primer función en R la cual le llamamos intercalar(). Antes de eso hablaremos de la función svyratio() que es para realizar operaciones: obtener razones o en si divisiones. Vamos al ejemplo: Para sacar los porcentajes es necesario usar otra función del paquete survey y como lo menciono arriba es la svyratio(). Para el cálculo del porcentaje de mujeres embarazadas de 15 a 49 años que deseaban embarazarse (cel1_2) es necesario dividirlo por el subuniverso que son las mujeres embarazad

En la parte 1 vimos como obtener de manera separada ciertos cálculos para armar un cuadro, ahora entra la parte del programador de la vieja escuela, resolver como se pueda – en aquellos ya muy lejanos años en el CETis 155 cuando se nos hacían observaciones a nuestro código (Basic, Pascal o Cobol) nuestra defensa era “pero jala, ¿no?”. Lo que leí de R es que ya es un lenguaje multiparadigma por lo que entiendo que se pueden hacer clases o mínimo funciones, por ahora resolví de la primera forma que intuí, de hecho no uso cruce de 3 variables pues el bendito copy - paste me permitio sacar las cifras de la parte expandida del cuadro (o como lo llaman nuestros compañeros las estimaciones puntuales). Empezamos pues, la estrategía es que los resultados parciales (o tijereteados) se guarden en arreglos de una dimensión -vectores- para después meterlos en un dataframe según ejemplo observado en la página de la Universidad de las Palmas de la Gran Canaria . Lo que sigue es lógica de