Nivelación Stata MPP 2013

Curso Nivelación STATA Magíster en Políticas Públicas Javiera Vásquez N.1

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Inve Invest stig igad ador ora, a, Cent Centro ro de Micr Microd odat atos os,, Depa Depart rtam amen ento to de Econ Econom omía ía,, ( jvasquez@en!uchile!cl jvasquez@en!uchile!cl"! "! Cualquier error es responsa#ilidad e$clusiva del autor!

Univ Univer ersi sida dad d

DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA – UNIVERSIDAD DE CHILE

de

Chil Chilee 1

TABLA DE CONTENIDOS

I.INTRODUCCIÓN............................ .............. ............................ ............................ ............................ ..................... ........... .... 4 II.UNA PEQUEÑA PEQ UEÑA INTRODUCCIÓN INTRO DUCCIÓN AL PROGRAMA PROGR AMA...... ... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ..... .. 5 III.COMO III.C OMO ORGANIZAR ORGANI ZAR EL TRABAJO TR ABAJO EN STATA STA TA......... .... .......... .......... ......... ......... .......... ........ ..... .. 7 IV.¿CÓMO IV.¿CÓ MO CARGAR UNA BASE DE DATOS? DA TOS? .......... ..... .......... ......... ......... .......... ......... ....... ...... ...... ..... .. 9 V.LEYENDO LOS DATOS........................... ............. ............................. ......................... ................ ............ ........... ....... 7 I..DESCRIBE..................... ............................... ..................... ..................... ..................... ..................... .........................! ...............! I.".CODEBOO# ..................... ............................... ..................... ...................................................... ..........................................."$ "$ I.%.EDIT ..................... ............................... ..................... ..................... ..................................................."" ........................................."" I.4.LIST& INSPECT& DUPLICATES & COUNT& ORDER ..........................................."% ..........................................."% I.5.SUMMARIZE .................... .............................. ..................... ..................... ..........................................."7 ................................."7 I.'.TABULATE .................... ............................... ..................... ........................................................ .............................................. %$ VI.MODI(ICAC VI.MOD I(ICACIÓN IÓN DE UNA BASE DE D E DATOS. ........ .... ........ ......... .......... ......... ....... ...... ...... ...... ... %7 I.7.MODI(ICACIÓN DE VARIABLES DE UNA BASE DE DATOS.............................%7 I.!.UNIR BASES ............................... ..........................4" ................4" NIR BASES DE DATOS) MERGE Y APPEND..................... I.9.CONDENSAR UNA ................................ ......................5 ...........5 ONDENSAR UNA BASE DE DATOS ) COLLAPSE..................... I.$.CAMBIAR LA ESTRUCTURA DE LA BASE DE DATOS) RES*APE......................5" I..ELIMINAR VARIABLES ) #EEP Y DROP.................... .............................. ..................... ......................55 ...........55 I.".CREAR VARIABLES ) GENERATE Y EGEN.................... ............................... ..................... ...................57 .........57 VII.APLICANDO LO APRENDIDO I.......................... ............ .................... ........... .......... .......... .......... ....... .. ' I.%.UN EJEMPLO APLICADO ..................... ............................... .................... ..................... ..................... .................' .......' I.4.ARC*IVOS LOG.................... .............................. ..................... ..................... ......................................'7 ............................'7 I.5.ARC*IVOS DO) PARA TRABAJAR EN (ORMA PROGRAMADA EN STATA..........'9 VIII.APLICA VIII. APLICANDO NDO LO APRENDIDO APREN DIDO II......... .... .......... ......... ......... ......... ....... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ... 7' I.'.PORCENTAJE DE MESES COTIZADOS + TRABAJADOS Y CESANTE....................77 2


I,.CREAR I,.CRE AR MATRICES MATRI CES PARA GUARDAR G UARDAR LOS LO S DATOS ........ .... ........ ....... ...... ...... ...... ...... ...... ... !% ,.CICLOS RECURSIVOS............................ .............. .......................... .................. ............ ............ ........... .......... ....... .. !' ,I.GR-(ICOS........................... ............. ............................ ......................... ................ .......... .......... ........... ............ ............ ...... !' ,II.AYUDA) *ELP............................. .............. ............................. ....................... ............... ............ ........... .......... ........ ... "

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I. Introducción Este documento pretende los introducir el uso del programa %&'&', mediante la entrega de conceptos  comandos #)sicos para el inicio en este sot*are! En una primera parte haremos una peque+a introduccin al programa, luego veremos #revemente como se carga una #ase de datos,  en una tercera parte se ver) cual es la manera m)s adecuada de tra#ajar con ella! 'dicionalmente, en una cuarta parte se ver)n los comandos que com-nmente se utilizan para inspeccionar una #ase de datos  o#tener estadísticas descriptivas de sus varia#les, especíicamente veremos comandos como sum, el cual nos entrega un set de estadísticas #)sicas de la varia#le, descri#e,  varios otros! En una quinta parte se ense+ara como se pueden modiicar las #ases de datos, especialmente, cam#iando el nom#re de las varia#les, unir #ases de datos, eliminar  agregar varia#les, cam#iar la estructura de ellas  crear nuevas varia#les a partir de las varia#les e$istentes! En una se$ta parte se aplicar) lo aprendido  a partir de ese ejercicio se introducir) la utilidad de los archivos log  do! En la s.ptima parte se mostrar) cmo podemos plasmar la inormacin que nos interesa de los datos en dierentes tipos de gr)icos! /inalmente en la octava  -ltima parte se ense+ar) la utilidad del comando help, el cual nos ser) de gran utilidad para poder avanzar  utilizar stata cuando no tenemos mu claro cual es el comando a utilizar!

Es importante aclarar que gran parte de los comandos de stata se puede hacer mediante la utilizacin directa del comando, o mediante la utilizacin de ventanas! Durante este curso veremos am#as ormas!

Un concepto importante de entender antes de comenzar a utilizar este sot*are estadístico, es el de Base de Datos, el primer paso para poder tra#ajar con %&'&' es cargar la #ase de datos! Una #ase

de datos en un conjunto (matriz" de inormacin, tenemos ilas  columnas, las que en su conjunto orman la #ase de datos! 0eneralmente se organiza de orma tal que las varia#les se representan por columnas  las o#servaciones por ilas! 1or ejemplo, si estamos estudiando las varia#les escolaridad e ingreso para las mujeres! 2uestra #ase de datos tendr) dos columnas, donde cada una de ellas representa la escolaridad e ingreso,  cada ila representa una mujer! 4


escolaridad 34 36 37 8 9 5 3: 63 6

Ingreso 54!444 364!444 334!444 59!444 :4!444 ;9!444 894!444 3!644!444 ;4!444

II. Una peue!a introducción al progra"a %&'&' es una aplicacin completa e integrada, #asada en comandos, que tiene todos los elementos necesarios para realizar an)lisis estadístico, manejo de datos estadísticos  gr)icos! mediante los comandos! El programa posee una auda en línea, es un programa )cil  r)pido de utilizar!

#Có"o se ve STATA$

Cuando a#rimos el programa, inmediatamente podemos distinguir 8 ventanas?



evie*? en esta ventana aparecen los comandos que han sido utilizados durante la

seccin en turno! 

esults? muestra los resultados de la aplicacin de los comandos, slo los resultados m)s

recientes son visi#les en esta ventana 5




Aaria#les? en esta venta se presenta el listado de varia#les que se encuentran en la #ase de

datos que se este tra#ajando 

Commands? corresponde a la ventana donde introducen los comandos para o#tener el

resultado deseado! %irve para utilizar %&'&' en orma interactiva!

'#rir una #ase de datos 0uardar una #ase de datos, una vez que ha sido modiicada en el programa Imprimir los resultados de la ventana de resultados (%&'&' esults" Comenzar o a#rir un archivo log. Estos archivos tienen un ormato de te$to  permiten ir guardando todos los resultados!

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'#rir el editor de doBile!
correr dicho do  o#tener los resultados! 6

1ermite ver  editar la ase de Datos! Es igual al EDI&, pero no permite eliminar varia#les ni o#servaciones! Es el administrador de varia#les, aquí se puede nom#rar  etiquetar las varia#les  sus categorías! Es para detener la ejecucin de un comando!

III.

Co"o organi%ar el traba&o en STATA

Cuando se a#re %&'&' es importante sa#er donde se esta tra#ajando, es decir, en que carpeta se est)n guardando los resultados o desde que carpeta vamos a llamar la #ase de datos, etc! %i no se sa#e la carpeta o directorio donde %&'&' esta u#icado podemos averiguarlo escri#iendo el comando pwd :

pwd

C?Fdata

Este resultado nos indica que estamos u#icados en el disco C del computador en la

→

carpeta data

1ara cam#iar el directorio o carpeta se de#e realizar lo siguiente? 2

7


cd C:\Nivelacion_Stata

Utilizo el comando cd  entrego la nueva ruta! En este caso le esto indicando al programa que se u#ique en la carpeta =2ivelacionH%tata> que se encuentra en el disco C del computador!

1or ejemplo, si estamos tra#ajando con inormacin de tres #ases de datos distintas,  queremos dejar la inormacin relevante para el estudio en una sola #ase datos (m)s adelante veremos como hacer esto", lo ideal es tra#ajar en una sola carpeta, =2ivelacionH%tata>,  no tener las tres #ases de datos repartidas en carpetas distintas! %i no est)n en la misma carpeta no es -til indicarle el directorio al comienzo, a que igual cuando llamemos a cada una de las #ases de datos, al estar en carpetas distintas, tendremos que cam#iar la ruta!

I"portante? los sistemas operativos m)s nuevos permiten que las carpetas tengan nom#res con

espacio en #lanco, por ejemplo, =2ivelacion %tata>! %in em#argo, %&'&' no va a reconocer una carpeta que tenga espacios en blanco en el nom#re, a no ser que se indique la u#icacin de esta carpeta entre comillas! 1or este motivo, se de#e evitar llamar a una carpeta con la que van a tra#ajar en %&'&' con nom#res que contengan espacios en #lanco! 7

%upongamos que la carpeta en que vamos a tratar se llama =2ivelacion %tata>, en la primera línea del siguiente cuadro podemos apreciar que al entregar la u#icacin de la carpeta utilizando el comando cd , el programa nos entrega un error =invalid snta$>, esto se de#e a que el nom#re de la carpeta tiene espacios en #lanco! %i agregamos comillas a la ruta no se produce el error! 3

Esto pro#lema es com-n cuando tra#ajan en el Escritorio del computador, a que la carpeta en este caso es C?FDocuments and %ettingsF!!!!, tiene espacios en #lanco!

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%i al introducir un comando no aparece un punto #lanco despu.s de ejecutado el comando, signiica que no se termino o no se ha terminado de ejecutar! 'dem)s, siempre que aparezcan letras rojas signiica que ha un error, la auda para el error la pueden encontrar pinchando r(35"! En resumen, para tra#ajar ordenadamente en %&'&' es conveniente crear una carpeta para cada tra#ajo independiente, esta carpeta de#e tener una ruta que no contenga espacios en #lanco en los nom#res!

IV. #Có"o cargar una base de datos$
'ntes de a#rir una #ase de datos se tienen que cumplir dos condiciones?

3B

El programa de#e estar limpio, sin ninguna #ase de datos a cargada! 1ara limpiar

el programa de otras #ases de datos se de#e utilizar el comando clear! %i he estado tra#ajando una #ase de datos previamente la cual se ha modiicado  no he guardado 9


estas modiicaciones, al intentar a#rir una nueva #ase de datos sin limpiar antes arrojar) el siguiente error?

noG data in memor *ould #e lost

6B

El programa de#e tener suiciente memoria! 1ara entregarle memoria a %tata se

de#e utilizar el comando set "e" ! 1or ejemplo, si la #ase de datos que deseamos cargar pesa 344 M, en la ventana Stata Command de#emos tipear?

set mem 344m

%i Ud! no agrega memoria  los 34 M que vienen asignados al a#rir el programa no son suicientes, el programa arrojar) el siguiente error?

no room to add more o#servations

Esto tam#i.n puede suceder cuando se ha tra#ajado en la #ase de datos  se han creado muchas varia#les? en un momento el programa se puede quedar sin memoria! En este caso se de#e limpiar el programa (#orrar la #ase de datos" utilizando el comando clearG entregarle m)s memoria al programa utilizando set "e"G a#rir la #ase de datos  realizar todo nuevamente! 1or esta razn es undamental que Ud!, cuando comience a tra#ajar, asigne la memoria necesaria para todas las varia#les que espera generar!

El comando general para entregar memoria a %tata es?

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set mem JK#LLmLgN K, permanentlN

con la opcin =permanentl> la cantidad de memoria ingresada se mantendr) cada vez que se inicie nuevamente el programa! E$isten distintas ormas de cargar una #ase de datos? 1- Utilizando una #ase a gra#ada con la e$tensin de %&'&', es decir, disponer de

la #ase de datos como nombre.dta En este caso podemos apretar el icono

 #uscar

la u#icacin de la #ase de datos! &am#i.n podemos hacerlo dirigi.ndonos a /ileOpen 2- tra orma es tipear en Stata Command use =Kdisco en que la guardaremosN F Kruta

de accesoN F Knom#re de archivo!dtaN>, clear! 1or ejemplo?

o simplemente

si a le hemos indicado previamente a %tata que vamos a tra#ajar en la carpeta =2ivelacion de %tata> u#icada en del disco CFPavieraFCursosHmagisterFM11!

2otar que en am#os casos el comando incorpora la opcin =, clear>, esto nos garantiza que la #ase de datos sea a#ra si es que a e$iste otra #ase de datos previa en el programa, esta opcin ahorra el paso previo de ejecutar el comando clear antes de a#rir la #ase de datos!

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ecuerde que si la carpeta en la que esta tra#ajando tiene espacios en #lanco, de#o poner comillas al llamar la #ase de datos, de lo contrario aparecer) el siguiente error?

Esto porque %tata cree que el nom#re de la carpeta es simplemente 2ivelacion! %i utilizamos comillas no se produce el error!

'hora si el nom#re de la carpeta o el nom#re de la #ase esta mal ingresado en el comando se produce el siguiente error?

3- &raspasar los datos de un archivo E$cel o similar copiando la inormacin de este

archivo al EDI& de %&'&'!

Esto se hace copiando en el archivo E$cel las columnas (varia#les" que queremos traspasar como #ase de datos a %&'&' (CtrQC"!
 pegamos la inormacin (CtrQA"! #viamente antes de

hacer esto se de#e ha#er limpiado %tata con el comando clear!

'lgunos aspectos relevantes antes de copiar los datos de E$cel a %tata?



1ara %tata, como para cualquier otro sot*are norteamericano, el separador de

miles es la coma (,",  el separador de decimales es el punto (!"G %i el computador en el que esta tra#ajando no esta conigurado de esta orma, de#e dirigirse en E$cel a ='rchivo> luego pinchar =pciones>?

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En ='vanzadas> se puede modiicar los separadores del sistema, ha que utilizar =!> para decimales  =,> para el separador de miles!



&odas las varia#les que son num.ricas, de#en estar en ormato num.rico antes de

ser e$portadas!

El siguiente cuadro muestra lo que resulta de pasar la #ase de datos #ase!$ls a %tata?

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El color rojo indica que la varia#le no es num.rica!

0eneralmente las #ases de datos mu grandes no vienen en E$cel, a que este programa es limitado en cuanto al n-mero de ilas (o#servaciones"  n-mero de columnas (varia#les"! El n-mero m)$imo de ilas es de ;9!97;,  el n-mero m)$imo de columnas es de 69;! 4- tra orma de cargar #ases de datos es mediante el comando insheet , este comando

permite cargar #ases de datos en ormato '%CII (te$to" mediante el siguiente comando?

o alternativamente?

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Cuando las #ases de datos vienen el te$to  son mu grandes no se pueden ver utilizando un #loc de notas, en estos casos se recomienda utilizar el programa &e$t1ad que puede ser descargado gratuitamente ( ***!te$tpad!com"! %iempre es recomenda#le inspeccionar la #ase de datos en te$to antes de ser traspasada a %tata! 5- %i la #ase de datos tiene otro ormato, por ejemplo, %1%% (!sav", d#ase (!d#",

'ccess (!m#d", etcG e$iste un sot*are llamado Stat Trans'er, que permite transormar #ase de datos desde  a diversos ormatos!

1- %i quiere reescri#ir la #ase de datos antigua?

Es importante escri#ir replace, sino el programa les enviara un error diciendo que la #ase de datos a e$iste! 2- %i quiere guardar la #ase de datos con un nuevo nom#re no es necesario tipear

replace?

Una vez que los datos han sido cargados, se puede optimizar el espacio que estos ocupan utilizando el comando compress, este comando comprime la #ase de datos! Es mu -til cuando tra#ajamos con #ases de datos grandes!

Rasta ahora hemos aprendido como cargar una #ase de datos en %tata, en lo que sigue se ver)n los comandos #)sicos para analizar una #ase de datos!

Entonces, con los comandos reci.n estudiados, comencemos por a#rir la #ase de datos?

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V. (e)endo los datos E$isten varios comandos que nos permiten o#tener inormacin preliminar acerca de de los datos  estadísticas acerca de ellos! Aeremos #)sicamente los comandos descri#e, codebook, edit, sum, tab, inspect, count  duplicates.

'ntes de ver detallamente cada uno de estos comandos descriptivos es necesario aclarar que cada uno de ellos puede ser utilizado para ver el comportamiento de grupos de o#servaciones mediante las opciones by e if! 1or ejemplo? by

sexo:

codebook, el cual nos mostrara la aplicacin del comando codebook separado

para cada se$o o code#oo if sexo==1, el cual nos mostrar) la aplicacin del comando code#oo para el se$o que este codiicado con el n-mero 3!

&am#i.n podemos leer los datos usando las ventanas correspondientes, tal como lo o#servamos en la siguiente igura?

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Como podemos ver, si vamos a la opcin Data  luego seguimos la opcin Describe data, veremos una serie de opciones que veremos a continuacin, tal como el comando descri#e o el code#oo! &am#i.n mediante la opcin Data podemos directamente ver el editor de stata! I.1. Descri#e

El comando describe entrega inormacin de todas las varia#les que se encuentran en la #ase de datos! Esta inormacin inclue el tipo de almacenamiento (#te, int, long, loat, dou#le, string" 8, el ormato de los datos, la varia#le que contiene el la#el (etiqueta",  la descripcin de la varia#le! 'dem)s entrega inormacin de n-mero de o#servaciones, n-mero de varia#les  tama+o de la #ase de datos!

4

Aer 'ne$o ' so#re el tipo de almacenamiento de datos


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Cuando la #ase de datos es mu grande  slo se quiere o#tener inormacin de algunas de las varia#les contenidas en ella, despu.s de describe (o simplemente d " se ingresa la lista de varia#les de las cuales Ud! desea una descripcin!

tras ormas de utilizar el comando describe?

1ara usar el comando mediante el uso de ventanas #asta con seguir el mismo esquema reci.n mostrado  hacer do#le clic so#re describe variables in "e"or)! 19


I.2. Code#oo

E$isten otras ormas de o#tener una descripcin de las varia#les en la #ase de datos, una de las mejores es usar el comando codebook! 'l igual que con el comando describe, al tipear 20


simplemente codebook se va a descri#ir cada varia#le! El siguiente cuadro muestra la dierencia entre am#os comandos?

Claramente el comando codebook es m)s completo, presenta la etiqueta de la varia#le, el ormato, el rango de los datos, si esta codiicada en n-meros enteros (units? 3", cuantas o#servaciones no tienen dato de esta varia#le, el promedio, la desviacin est)ndar,  los percentiles!

&anto el comando describe como el comando codebook nos permite distinguir dos tipos de varia#les, las num.ricas  las no num.ricas! %lo se pueden o#tener estadísticas de los datos cuando las varia#les son num.ricas, aunque muchas veces es m)s )cil visualizar la #ase de datos cuando las varia#les tienen nom#res en vez de n-meros o cdigos!

&am#i.n podemos aplicar el comando vía la utilizacin de ventanas, lo que es similar al caso de descri#e, con la salvedad de que el do#le clic se hace so#re =Descri#e data contents (code#oo">! 'hí se pone el nom#re de la varia#le que queremos inspeccionar?

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tra uncin que podemos aplicar so#re la misma ventana es condicionarla a algo, como, por ejemplo, que la inspeccin sea slo para lo hom#res?

I.3. Edit

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tra orma de conocer o tener una visin m)s amplia de la #ase de datos es mediante el comando editG el que nos mostrar) una planilla donde podremos ver la #ase de datos completaG sus

varia#les  todas sus o#servaciones! &am#i.n lo podemos hacer vía ventanas mediante la opcin =Data>  luego =Data editor>

'l igual que en los casos anteriores tam#i.n se puede realizar la misma operacin vía el comando edit  tam#i.n podemos editar una matriz mas peque+a especiicando las varia#les que queramos incluir utilizando la encuesta casen 6447, por ejemplo =edit se$o4 edad4 esc4 numper total>

I.4. listG inspectG duplicatesG countG order 23


Un comando #astante -til, similar al editG es el listG el c-al despliega los datos en la ventana de resultados (%tata esults"G en vez de enviarnos al editor!

tro comandoG el cual asegura que una varia#le es una codiicacin -nica dentro de una #ase de datos, es el comando duplicates report! Este comando se usa generalmente para chequear que no e$istan o#servaciones duplicadas (olios duplicados" dentro de una #ase de datos! %i tenemos la siguiente #ase de datos?

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El resultado que entrega aplicar este comando a la varia#le =id> es el siguiente?

/inalmente, e$isten otros dos comandos interesantes para inspeccionar la #ase de datos? inspect  count!

El comando inspect muestra la distri#ucin de la varia#le, la cantidad de o#servaciones con valor cero, con valores maores a cero  sin dato, así como la cantidad de n-mero enteros  no enteros en la varia#le! 1or ejemplo?unit

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El comando count, lo que hace es contar tal como lo dice su nom#re! 1or ejemplo?

El comando display (di" unciona como calculadora! Un comando adicionalG que si #ien no sirve para inspeccionar la #ase de datos, si no auda a inspeccionarlaG a que nos permite ordenar las varia#les de la manera que m)s nos acomode! Este comando es order el cual se utiliza de la siguiente manera?

 nos entregar) la #ase de datos de tal orma que al aplicar el comando edit la primera varia#le que veremos ser) olio, luego edad, luego a+os de escolaridad, etc! 26


I.5. %ummarize

El comando summarize, el que se a#revia sum, entrega estadísticas #)sicas? n-mero de o#servaciones, promedio, desviacin est)ndar, mínimo  m)$imo, de las varia#les que se especiiquen! %i slo se escri#e sum en %tata Command, se muestran las estadísticas de todas las varia#les en la #ase de datos!

%i nos interesan las estadísticas de una sola varia#le, por ejemplo, escolaridad?

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%i requerimos las estadísticas de escolaridad, pero separado para hom#res  mujeres, primero se de#e ordenar la #ase de datos por g.nero ( sort dhombre"  luego hacer un sum utilizando el comando by?

Esto mismo se podría hacer alternativamente utilizando i' ?

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%i al comando sum le agregamos detail despu.s de una =,>G %&'&' entrega una cantidad m)s amplia de estadísticas so#re la varia#les! 'dem)s de las a descritas entrega los percentiles, la varianza, la asimetría  la urtosis!

&odo lo anterior se puede hacer tam#i.n mediante ventanas, especiicaremos slo un caso, donde se pide un sum de la varia#le esc  se pide una descripcin detallada, lo que se o#tiene mediante la opcin =Displa additional statistics>

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I.6. &a#ulate

El comando tabulate (o tab" permite hacer ta#las con las varia#les de inter.s!
Esta ta#la indica el n-mero de o#servaciones total  de cada una de las categorías de la varia#le, el porcentaje que cada uno representa so#re el total  el porcentaje acumulado!

El comando tab1 permite hacer esto mismo pero para varias varia#les simult)neamente? 30


'dem)s, con este comando, se pueden realizar cruces entre varia#les, por ejemplo?

%i en vez de las recuencias uno quiere ver el porcentaje, que sume 344S en orma horizontal (ilas", se de#e agregar a lo anterior una coma  la pala#ra row  poner adem)s nofreq (para que no se muestre las recuencias"?

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%i se quiere que los porcentajes sumen 344S en orma vertical (columnas" de#emos hacer lo siguiente?

%i deseamos que se muestren am#os porcentajes?

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&am#i.n se pueden hacer ta#las utilizando el comando by, primero ordenando de acuerdo a la varia#le que vo a realizar las ta#las, por ejemplo?

Este cdigo entrega dos ta#las de la varia#le escolaridad, una para los hom#res  otra para las mujeres!
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&am#i.n se puede utilizar el comando tabulate para generar varia#les dicotmicas! 1or ejemplo, si se quiere generar varia#les dicotmicas para cada situacin la#oral?

 3 si la persona trabaja DEstatus H 3 =   4 si no  3 si la persona esta cesante DEstatus H 6 =   4 si no  %e puede hacer de la siguiente orma?

Como esta varia#le tiene cuatro categorías dierentes, se crean cuatro varia#les #inarias o dicotmicas!

%upngase ahora que se requiere hacer un cuadro con los a+os de escolaridad, pero en vez de entregar la recuencia o porcentaje de o#servaciones en cada categoría, se requiere que muestre una estadística de otra varia#le, por ejemplo, el promedio de ingreso! 1ara realizar este tipo de ta#las se 34


de#e usar el comando tab agreg)ndole despu.s de una coma la pala#ra summarize! 1ara el ejemplo citado de#ería utilizar el siguiente cdigo?

1or -ltimo, el comando tabstat permite realizar ta#las con las siguientes estadísticas?

-------------------------------------------------mean promedio count cuenta el número de observaciones que tiene valor n igual que count sum suma max mximo min m!nimo range rango"max-min sd desviaci#n estndar var varian$a cv coe%iciente de variacion &sd'mean( semean error estndar de la media " sd'sqrt&n( s)ewness asimetr!a )urtosis )urtosis median mediana &lo mismo que p*+( p, ,st percentile p* *th percentile p,+ ,+th percentile p* *th percentile p*+ *+th percentile &igual que la mediana( 35


p* *th percentile p/+ /+th percentile p/* /*th percentile p// //th percentile iqr rango interquantil " p* - p* q equivalente a especi%icar 0p* p*+ p*0 --------------------------------------------------

'l poner by(nombre) especiica que las estadísticas de#en ser entregadas separadamente para cada valor de la varia#le =nom#re>!

1or ejemplo, si se quiere o#tener el promedio, la mediana, el m)$imo  el mínimo de ingreso por g.nero, se puede realizar de la siguiente orma?

Como hemos visto en los casos anteriores tam#i.n podemos ta#ular usando las ventanas?

%i quisi.ramos graicar escolaridad contra se$o hacemos do#le clic so#re =&a#le o summar statistics> o#servamos el di#ujo que viene  ponemos =esc> en =o* varia#le>  =se$o> so#re =Column varia#le>! 36


VI. Modi'icación de una base de datos* En esta seccin veremos como se pueden modiicar las #ases de datos, desde los nom#res de sus varia#les  la generacin de nuevas varia#les hasta la orma se como se pueden unir dos #ases de datos I.7. Modiicacin de Aaria#les de una #ase de datos

1ara lograr que una #ase de datos sea m)s amiga#le  sea entendida por cualquier usuario, es recomenda#le incorporar etiquetas a los n-meros o cdigos de las varia#les! Esto se hace mediante la utilizacin de varia#les secundarias llamadas value labels! %i una varia#le tiene una varia#le secundaria que entregue etiqueta a los cdigos que contiene, de#ería aparecer en el resultado del comando descri#e!

1or ejemplo, la varia#le se$o4? 37


2o tiene asociada una varia#le secundaria que nos indique que signiica el n-mero 3  el n-mero 6 en esta varia#le!

Entonces para etiquetar los cdigos de una varia#le se de#en realizar dos pasos?

3B Crear la varia#le secundaria (value la#el" que realice el ne$o entre los cdigos  sus etiquetas?

6B Indicar que la relacin entre la varia#le  su varia#le secundaria con las etiquetas?

'l hacer un describe de la varia#le =se$o4>, este indica que e$iste una varia#le que contiene la etiqueta de los n-meros o cdigos de esta varia#le?

38


%i es que la #ase de datos que uno tiene a viene con las varia#les secundarias de etiquetas (value la#els",  queremos sa#er que cdigo esta relacionado a que etiqueta, se de#e utilizar el comando label list+

39


1or otro lado si queremos en ese instante cam#iar el nom#re de alguna varia#le  su respectiva descripcin, podemos utilizar el administrador de varia#les (varia#les manager"

En Name escri#imos el nom#re de la varia#le  en Label su descripcin! &am#i.n es posi#le cam#iar el nom#re de la varia#le con el comando rename:

 cam#iar la descripcin de la varia#le con el comando label variable?

Cuando una varia#le est) en ormato string (no num.rico" no se pueden o#tener estadísticas de ella!
40


encode variable1 generate&nueva_variable(

Mediante este cdigo generamos una nueva varia#le que le asigna un cdigo a cada pala#ra distinta en la varia#le  deja como etiqueta la pala#ra!

'hora cuando la varia#le que no tiene ormato num.rico, pero en realidad es un n-mero slo que al traspasarlo a la #ase de datos quedo en ormato string, lo recomenda#le es utilizar el siguiente comando?

generate nueva_variable"real&variable(

1or ejemplo, disponemos de la siguiente #ase de datos (ejstring!dta"?

41


I.8. Unir #ases de datos? merge  append

Muchas veces es necesario com#inar dos o m)s #ases de datos para ormar una sola! 1ara ello se pueden utilizar los comandos merge  append ! El primero une dos #ases de datos utilizando una varia#le en com-n (generalmente es un olio o cdigo que identiica las o#servaciones en la #ase de datos"!

acuerdo a la varia#le que se va a pegar! El o#jetivo del comando merge es agregar varia#les (columnas" no o#servaciones (ilas"! %upongamos que tenemos dos #ases de datos, la primera llamada uno!dta contiene la siguiente inormacin?

id

esc

se$o

edad

3 6 7 8 9 ; : 5 

5  33 37 39 6 4 34 

3 6 6 6 3 6 3 3 3

64 99 89 8: 76 73 65 6; 79

T supongamos que tenemos otra #ase de datos (dos!dta" con la siguiente inormacin? id

ingreso

3 7 8 ; 5  34 33

54444 444 334444 374444 394444 644444 339444 5444

Entonces si queremos pegar (matchBmerge" la inormacin de am#as #ases de datos, para ormar una slo #ase de datos que contenga las varia#les? id, esc, se$o, edad e ingreso, de#emos realizar el siguiente procedimiento?

3B rdenar la #ase de datos dos!dta (using data set" de acuerdo a las varia#les que vamos a hacer el pegado (id"  guardar esta #ase de datos?

sort id save dos.dta1 replace 43


6B '#rir la #ase de datos uno!dta (master data set", ordenarla de acuerdo a id  pegar la inormacin de la #ase dos!dta?

use uno.dta sort id merge id using dos.dta

id

esc

se$o

edad

ingreso

Hmerge

3 6 7 8 9 ; : 5  34 33

5  33 37 39 6 4 34   

3 6 6 6 3 6 3 3 3  

64 99 89 8: 76 73 65 6; 79  

54444  444 334444  374444  394444 644444 339444 5444

7 3 7 7 3 7 3 7 7 6 6

'l realizar este pegue de datos, el programa generar) una varia#le, si Ud! no le asigna un nom#re se crear) con el nom#re Hmerge, pero Ud! puede darle el nom#re que desee de la siguiente orma?

merge id using dos.dta1 _merge&nombre(

Esta varia#le puede tomar tres valores?

HmergeV3 cuando la o#servacin esta sólo en Master Dataset HmergeV6 cuando la o#servacin esta sólo en Using Dataset HmergeV7 cuando las o#servaciones est)n en a"bas #ases de datos

44


Aeamos un ejemplo con la #ase de datos e$peps4!dta, en su carpeta posee otra #ase de datos llamada e$peps4;!dta que corresponde a la misma encuesta pero realizada en el 644; para los mismos entrevistados (parte de ellos"

%i quiero construir entonces una sola #ase de datos que contenga todas estas varia#les en orma conjunta, de#ería realizar los siguientes pasos?

,  guardemos los cam#ios realizados (esta #ase de datos se denomina using dataset"!
%i alguna de las #ases de datos no esta ordenada les arrojara un mensaje de error?

using data not sorted 45


master data not sorted

El resultado de pegar am#as #ases de datos se puede revisar con la varia#le Hmerge que se genera de manera autom)tica?

1or otro lado, el comando append , ane$a o#servaciones para el mismo conjunto de varia#les, es decir, agrega ilas a la #ase de datos! %upongamos que adem)s de uno!dta tenemos otra #ase de datos (tres!dta" que contiene las mismas varia#les que la primera pero para otros 34 individuos distintos?

id

esc

se$o

edad

34 33 36 37

5  33 37

3 6 6 6

64 99 89 8: 46


38 39 3; 3: 35 3

39 6 4 34  8

3 6 3 3 3 6

76 73 65 6; 79 64

Entonces podemos juntar estas 3 o#servaciones en una sola #ase de datos mediante el comando append , de la siguiente orma?

use dos.dta append using tres.dta

47


El resultado es el siguiente?

id

esc

se$o

edad

3 6 7 8 9 ; : 5  34 33 36 37 38 39 3; 3: 35 3

5  33 37 39 6 4 34  5  33 37 39 6 4 34  8

3 6 6 6 3 6 3 3 3 3 6 6 6 3 6 3 3 3 6

64 99 89 8: 76 73 65 6; 79 64 99 89 8: 76 73 65 6; 79 64

%upongamos ahora que tenemos inormacin la#oral mensual recolectada en la encuesta E1% 644?

48


T lo mismo proveniente de la encuesta E1% 644;?

49


1odemos juntar la inormacin de am#as #ases en una sola de la siguiente orma?

1odemos juntar #ases de datos usando las ventanas tam#i.nG en la opcin =Data> e$iste la opcin =Com#ine datasets> luego se hace do#le clic en =Merge> o ='ppend>  nos sale una ventana que nos permite juntar dos o m-ltiples #ases de datos?

, luego en =We varia#les> ponemos el nom#re de la varia#le mediante el cual queremos unir las dos #ases de datos!

50


I.9. Condensar una #ase de datos? collapse

En algunas ocasiones las #ases de datos disponen de m)s de una o#servacin por individuo, país, empresa, etc! %i nos interesa tra#ajar slo con una o#servacin por individuo podemos condesar la #ase de datos mediante el comando collapse!

%uponga que tiene una #ase de datos de hogares  que cada hogar tiene una o#servacin para cada miem#ro del hogar que lo integra! %i cada hogar dispone de un identiicador -nico, entonces se puede ormar una #ase de datos alternativa que contenga una sola o#servacin por hogar (en lugar de una o#servacin por individuo" para cada una de las varia#les deseadas! Esta o#servacin puede

51


contener la media, desviacin est)ndar, suma, u otro estadístico por hogar (sino se especiica calcula la media"! 1or ejemplo?

collapse &mean( edad &max( educacion &p*+( ingreso1 b2&hogar(

El cdigo anterior crea una #ase de datos con cuatro varia#les (hogar, edad, educacin e ingreso" con una o#servacin por hogar, la cual contiene el promedio de la edad por hogar, el m)$imo de la educacin por hogar  la mediana del ingreso por hogar! I.10. Cam#iar la estructura de la #ase de datos? reshape

1ara e$plicar como se utiliza este comando primero vamos a deinir dos representaciones de las #ases de datos? wide form (orma horizontal"  long form (orma vertical"!

(ong 'or"+

,ide 'or"+ 52


En la #ase de datos en orma vertical (long orm" podemos ver que e$iste una varia#le que es constante al interior de un =grupo>, en este caso, al interior de una empresa, tenemos una varia#le que varía al interior de este grupo, el precio,  una varia#le que me sirve para identiicar las distintas o#servaciones al interior de un grupo, que es la varia#le =a+o>! En la #ase de datos en orma horizontal (*ide orm", tengo una sola o#servacin por empresa pero tengo m)s de una varia#le precio, una para cada a+o!

El comando resape me permite intercam#iar las #ases de datos entre estos dos tipos de ormatos, de la siguiente orma?

reshape long precio1 i&3mpresa( 4&a5o( &6ide reshape wide precio1 i&3mpresa( 4&a5o( &7ong

(ong

7ong( →6ide( →

,ide

53


,ide

(ong 54


I.11. Eliminar varia#les? eep  drop

55


'hora, si se tiene una #ase de datos que contiene muchas varia#les  slo se va a tra#ajar con algunas de ellas, se puede utilizar el comando -eep para mantener en la #ase de datos slo las varia#les que interesan! 1or ejemplo? )eep esc ingreso

&am#i.n podríamos requerir mantener todas las varia#les pero slo un su#conjunto de las o#servaciones, como por ejemplo, las de los hom#res?

)eep i% dhombre"",

o las de las personas con menos de 36 a+os de escolaridad )eep i% esc8",

o las de las personas con 644!444 pesos o m)s de ingreso

)eep i% ingreso9"+++++

El comando drop cumple el mismo rol que el comando keep, sin em#argo, .ste #orra o#servaciones o varia#les, en vez de mantenerlas! 1ara realizar lo mismo que hicimos con el comando eep pero utilizando drop, se de#ería hacer lo siguiente?

drop expr dhombre %olio drop i% dhombre""+ drop i% esc9, drop i% ingreso8+++++

Usando ventanas tam#i.n podemos aplicar el comando eep  drop a trav.s de la ventada de administracin de varia#les! 56


I.12. Crear varia#les? generate  egen

Uno de los comandos m)s relevantes en %&'&' es generate ./gen0 o /g01! Este comando genera una nueva varia#le deinida en #ase a una e$presin num.rica, la cual puede contener otras varia#les!

El siguiente cuadro resume las e$presiones m)s utilizadas?

Q B Z O VV Ejemplos?

suma resta multiplicacin divisin igual

generate age " ageage

XV X [V [ \V

Maor o igual Maor estricto que Menor o igual que Menor estricto que Distinto que

Y  L o e$p(" e$ponencial log(" logarítmo sum(" suma

&genera variable edad al cuadrado(

gen unitpr " cost'quantit2 gen xlag " x;_n-,< 57


tro ejemplo! En la #ase ingreso!dta se tienen los a+os de escolaridad (esc"G a partir de esta varia#le se podría generar una nueva (tesc" con el nivel de educacin alcanzado por cada individuo ()sica Incompleta, )sica Completa, Media Incompleta, etc!!"! Esto se hace con el siguiente cdigo?

g tesc". replace tesc", replace tesc" replace tesc"> replace tesc"@ replace tesc"*

i% i% i% i% i%

esc8= esc""= esc9= ? esc8, esc"", esc9,

El comando replace, reemplaza o#servaciones que cumplen con cierta condicin con el valor que uno especiica!

tro comando -til, similar a generate, es el comando egen! Este contiene una gran cantidad de unciones preBesta#lecidas con las que se pueden generar nuevas varia#les!
'lgunos ejemplos de estas unciones son?



count($"? crea una varia#le que contiene el numero de o#servaciones (distintas de " en $!



concat($   z"? concatena las varia#les entre par.ntesis, genera una varia#le con ormato string (no num.rico"



group($   z"? genera una varia#le que tomas los valores 3,6, para los grupos ormados por las varia#les entre par.ntesis! El orden de los grupos va a depender de cmo est.n ordenadas las varia#les entre par.ntesis!



ma$($"? genera una varia#le que contiene el m)$imo valor de $ 58




mean($"? genera una varia#le que contiene el promedio de $



median($"? genera una varia#le que contiene la mediana de $



min($"? genera una varia#le que contiene el mínimo valor de $



rma$($   z"? entrega el m)$imo valor entre $, , , z para cada o#servacin (ila"



rmean($   z"? entrega el promedio de $, , , z para cada o#servacin (ila"



rmin($   z"? entrega el mínimo valor entre $, , , z para cada o#servacin (ila"



rmiss($   z"? entrega el n-mero de missing values (sin o#servacin" en $, , , z para cada o#servacin (ila"



rsum($   z"? entrega la suma de $, , , z para cada o#servacin (ila"



seq(", rom(a" to(#" #loc(c"? genera una secuencia de n-meros de a hasta # en #loques de c!



sum($"? genera una varia#le que contiene la suma de $!

egen promexpr"mean&expr(1 b2&esc( b2 esc: egen promexpr"mean&expr(

sort esc

En esta parte veremos de manera m)s aplicada los comandos utilizados en las clases anterioresG para ello ser) necesario ense+ar a usar los archivos do  los archivos log, que como veremos ser)n de gran utilidad, a que nos permitir)n ir guardando inormacin! /inalmente veremos el comando 59


helpG el cual es un comando au$iliar que nos permite encontrar los comandos necesarios para realizar un gama de unciones en stata!

Como con casi todos los comandos tam#i.n se pueden o#tener los mismos resultados, mediante el uso de ventanas?

podemos ver que es trivial la orma de generar otra varia#le!

60


VII.

Aplicando lo aprendido I

En esta seccin veremos de manera aplicada lo que hemos aprendido hasta ahora  en los dos siguiente mostraremos a partir de est) seccin la utilidad de los archivos do  log! El archivo log es el archivo donde se va guardando todo lo que aparece en la ventana de resultados, mientras que el do es un archivo que nos permite programar todo el tra#ajo que queremos realizar en stata! I.13. Un ejemplo aplicado

%upongamos que, utilizando la encuesta casen 644, queremos o#tener la tasa de po#reza  la tasa de indigenciaG adem)s el n-mero de personas que caen en .sta categoría!

El primer paso es esta#lecer memoria (si no esta preesta#lecida en el programa"  luego a#rir la #ase de datos? 61


set mem ++m use Casen++/.dta

62


En la ta#la anterior podemos ver que ha:3,8;4 hogares  68;,68 individuosG adem)s podemos ver que el n-mero de individuos por hogar varía!
'hora, sa#iendo el n-mero de personas que viven en el hogar, generaremos el ingreso per c)pita del hogar para lo cual tenemos que dividir el ingreso total del hogar por el n-mero de personas que viven en .l! Aeamos los dierentes tipos de personas (relacin de parentesco con el jee de hogar" que viven en el hogar? 63


Como vemos en algunas casas ocurre que ha personas que prestan servicios dom.sticos puertas adentro  generalmente para calcular el ingreso per c)pita del hogar de#emos e$cluir a esas personas! 1ara ello generaremos una varia#le llamada sG la cual tomar) el valor 3 si la personas pertenece al hogar  no presta servicios dentro de .lG  toma el valor de 4 si la personas presta servicios dentro del hogar! Despu.s generaremos el n-mero de personas que pertenecen al hogar  no prestan servicios dentro de .l! /inalmente #otamos la varia#le s, a que la creamos slo como una varia#le moment)nea para e$cluir a las personas que prestan servicios dom.sticos puertas adentro  o#tendremos la varia#le nps, que es la que nos se+ala el n-mero de personas que realmente son parte del hogar!

1rimero para sa#er que cdigo de la varia#le pco3 corresponde a servicio dom.stico?

64


'hora, que tenemos el n-mero de personas que pertenecen al hogar, estamos listos para crear la varia#le que nos indica el nivel de ingreso individual de los ha#itantes del país  poder separarlo de acuerdo al nivel de po#reza!

En el a+o 644, se deine a una persona como po#re si est) reci#e ingresos menores a ];8,378  vive en zona ur#ana  ]87,686  est) vive en zona rural! Una persona ser) indigente si reci#e ingresos menores a ]76,4;:  vive en zona ur#anaG  ]68,:34 si esta vive en zona rural! Como se est) pidiendo el n-mero  le porcentaje de po#res e indigentes, necesitamos clasiicar a los individuos en alguna de las tres categorías posi#leG no po#resG po#res no indigentes e indigentes!

65


Una vez generada la varia#le podemos etiquetarla con una descripcin que nos aude a recordar que inormacin contiene esta varia#le, como tam#i.n podemos etiquetar las categorías de la varia#le!

/inalmente de#emos realizar la ta#ulacin de tal orma de captar no slo el n-mero de personas po#res e indigentes, sino que tam#i.n su porcentaje! Es importante notar que ha que usar actor de e$pansinG a que ello nos entregar) el valor po#lacional de los n-meros que #uscamos?

66


I.14. 'rchivos log

E$isten dos ormas de tra#ajar en %tata? interactiva  programada! Cuando se tra#aja en orma programada se escri#e en un archivo do todos los comandos que se quieren ejecutar  luego se corre el programa de una vez para o#tener los resultados, esto ser) visto en la otra seccin! Cuando se tra#aja en orma interactiva, se ejecutan los comandos directamente en la ventana !ommand , viendo los resultados en la ventana "esults! Cuando se tra#aja de esta orma es importante ir registrando todos los pasos realizados, en caso que se quiera repetir algo en una siguiente ocasin o simplemente para tener un respaldo de todo lo realizado! 1ara esto se utilizan los archivos log , estos no son m)s que un archivo de te$to que contiene todo los comandos ejecutados  sus respectivos resultados!

El archivo log del ejercicio visto anteriormente?

67


%iempre es recomenda#le a#rir un archivo log al inicio de cualquier tra#ajo?

log using clase,.log

%i el archivo log que estamos tratando de a#rir a e$istía, el programa nos entregar) el siguiente error?

%ile C:\Nivelacion_Stata\clase,.log alread2 exists

/rente a esto tenemos dos opciones, cual de ellas se tome depende de los o#jetivos? reemplazar el archivo a e$istente, o seguir escri#iendo en el archivo e$istente a continuacin de lo -ltimo ingresado!

1ara reemplazar el archivo e$istente?

68


log using clase,.log1 replace

1ara seguir a continuacin del archivo e$istente?

log using clase,.log1 append

I.15. 'rchivos do? para tra#ajar en orma programada en %&'&'

Como se ha mencionado en clases anteriores, e$isten dos ormas de tra#ajar en %&'&', en orma interactiva  en orma programada!

El archivo do no es mas que un archivo de te$to que permite escri#ir las instrucciones para la ejecucin de comandos en %tata! 1ara a#rir el archivo do de#emos pinchar el icono

,  se a#rir) la siguiente ventana?

69


Este icono es para correr el do

1or ejemplo, la orma típica de comenzar un do sería la siguiente?

'l poner Z antes de cualquier rase, no se lee como comando! %irve para ir haciendo anotaciones!

70


Con esto a he a#ierto la #ase de datos! ' continuacin puedo empezar a escri#ir los comandos para transormar la #ase de datos, para o#tener estadísticas, etc! E$actamente de la misma orma que lo haría en la ventana de comandos pero ahora en orma m)s ordenada!

Es importante constantemente ir corriendo el do para detectar los errores que se est)n cometiendo!

En el cuadro siguiente o#servamos el archivo do ile correspondiente al ejemplo visto en la seccin 3G

' continuacin reportaremos las tasas de indigencia  po#reza para dierentes categorías? 71


a* Por se2o del &e'e de 3ogar

En primer lugar ser) necesario crear una varia#le llamada se$ojh, el cual tomar) el valor de 3 si .ste es hom#re  6 si .ste es mujer!
'hora se generar) una varia#le que tomar) el valor de 3 para todos los miem#ros del hogar cuando est. es hom#re  6 para todos los miem#ros del hogar cuando este es mujer! Esto se hace generando una varia#le con el comando egen el cual genera una varia#le que toma el n-mero maor ^ asociado a la varia#le se$ojhB por hogarG  como en los hogares donde el jee de hogar es hom#re el n-mero maor de la varia#le se$ojh es 3 ^lo otros son missingsB  en los hogares donde el jee es mujer ese n-mero es 6!

72


73


1odemos decir que las personas que viven en hogares con jees de hogar hom#res tienen una tasa de indigencia es un 6!8S,  un porcentaje de po#res no indigentes igual a 34S, con lo cual la tasa de po#reza es un 36!S! 1or su parte las personas que viven en hogares con jees de hogar mujer tienen una tasa de indigencia de 9!:S,  un porcentaje de po#res no indigentes un 38!:S, de esta orma la tasa de po#reza es 64!8S!

b* Nú"ero de personas del 3ogar

%e generar) una varia#le llamada categ_np la cual divide a los hogares en 5 dierentes categorías, la cuales dependen del n-mero de personas que tenga el hogar!
74


En esta ta#la se puede apreciar como las tasas de po#reza e indigencia aumentan a medida que aumenta el tama+o del hogar! En hogares de una persona el porcentaje de indigentes es 7!7S,  el porcentaje de po#res no indigentes es 6!;8S! 1or el contrario, en hogares con 5 personas o m)s, el porcentaje de indigentes de :!;3S  de po#res no indigentes 64!;!

c* Por educación del 4e'e de 3ogar

En primer lugar ser) necesario crear una varia#le que determine el nivel de educacin (a+os de educacin" de las personas encuestadas  luego etiquetar aquellas varia#les! El nivel de educacin viene determinado en la #ase de datos, sin em#argo por ejercicio aquí se vuelve a generar una varia#le que determine el nivel educativo que la persona a alcanzado? g neduc", i% esc""+ replace neduc" i% esc9+ ? esc8= replace neduc"> i% esc""= replace neduc"@ i% esc9= ? esc8, replace neduc"* i% esc"", replace neduc"A i% esc9, 75


replace neduc". i% esc"". label de%ine neduclbl , 0Sin educaci#n0  0Bsica ncompleta0 > 0Bsica Completa0 @ 0Dedia ncompleta0 * 0Dedia Completa0 A 0Superior0 label values neduc neduclbl

En la ta#la anterior se puede apreciar claramente como la tasa de po#reza e indigencia disminuen con el nivel educacional!

VIII. Aplicando lo aprendido II 76


En esta seccin utilizaremos la encuesta de proteccin social del a+o 644 (E1%644", esta encuesta la pueden solicitar en el sitio *e# ***!proteccionsocial!cl! Esta encuesta es del tipo longitudinal donde las mismas personas han sido entrevistadas en los a+os 6446, 6448, 644;  644!

1ara esta seccin utilizaremos la #ase de historia la#oral  la #ase entrevistado de esta encuesta! I.16. 1orcentaje de meses cotizados, tra#ajados  cesante

En esta #ase de datos e$iste m)s de un registro (ila" por olio, donde cada o#servacin representa el reporte de una condicin la#oral para un olio en particular!
77


Nivelación Stata MPP 2013

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