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title: "Data"
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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)\
    \
    (*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))**.


