2. Procesamiento de datos con `tidyverse`

Agenda

Base de datos de La Corporación Nuevos Rumbos
Tidyverse
Explorar los datos
Estimar un modelo
Práctica

Base de datos Corporación Nuevos Rumbos

Organización sin ánimo de lucro: Enfocada en la investigación y prevención de problemas sociales.
Áreas de Interés: Consumo de sustancias, delincuencia, y violencia.
Alcance Geográfico: Colombia y América Latina.

Fundación y Trayectoria

Establecida en Bogotá: Octubre de 2002.
Trayectoria: Más de dos décadas comprometidas con la prevención y la investigación.

Colaboraciones y Alianzas

Organizaciones Locales: Alcaldías y gobernaciones, Ministerios de Salud y de Justicia, Instituto Colombiano de Bienestar Familiar.
Organizaciones Internacionales: Organización Panamericana de la Salud, Comisión Europea, CICAD/OEA.
Instituciones Académicas: Universidades de New Jersey, Washington, y Miami.

Más información aquí

Base de datos

Factores de riesgo y de protección
- Disponibilidad percibida de drogas
- Actitudes de la comunidad frente al consumo de drogas
- Actitudes de los padres frente al consumo de drogas
- Involucramiento en actividades comunitarias
Consumo de alcohol y otras drogas
- Consumo de alcohol en la vida, 12 meses últimos 30 días
- Haber estado en una pelea
Características demográficas
- Edad
- Sexo
- Grado

Importar la base de datos

library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.4
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.4.4     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(DataWorkshopKL)
los_datos <- DataWorkshopKL::base_NR

los_datos  |> 
  glimpse()

Rows: 23,220
Columns: 529
$ YEAR                   <fct> 2014, 2012-2013, 2012-2013, 2014, 2014, 2014, 2…
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$ AGE                    <dbl> 16, 12, 17, 11, 13, 12, 14, 16, 16, 15, 13, 14,…
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$ GETDRUG                <fct> Muy fácil, Un poco difícil, Muy difìcil, Muy di…
$ GETMAR                 <fct> Muy fácil, Fácil, Fácil, Muy difìcil, Muy fácil…
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$ SCHINT                 <fct> Un poco aburridas, Bastante interesantes, Un po…
$ SCHLRN                 <fct> Un poco interesantes, Muy interesantes y estimu…
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$ TCHNOT                 <fct> Definitivamente no, Si, No, Definitivamente si,…
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$ SCHPAR                 <fct> Definitivamente no, Si, No, Definitivamente si,…
$ TCHPRA                 <fct> Definitivamente no, No, No, No, No, No, Si, No,…
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$ ENJDAD                 <fct> Si, Definitivamente si, Definitivamente si, Def…
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$ ARGUE                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, 3, 3, 2,…
$ SERARG                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, 3, 3, 2,…
$ FAMYELL                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, 2, 2, 2,…
$ TIMESCH                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 2, 2, 5,…
$ SPORT                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ SCOUT                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ RELIG                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ ARTS                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ SERCLUB                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ SIBALC                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, NA, 1, 1…
$ SIBMAR                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBCIG                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBGUN                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBSUS                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ FAMPROB                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, NA, 5, 1…
$ AGEALCR                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10 o me…
$ AGEATT                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Nunca l…
$ AGESUS                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Nunca l…
$ AGEARST                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Nunca l…
$ NHCRIME                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ NHFIGHT                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHGARB                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHGRAFF                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHEMPTY                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ NHDARK                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHPARK                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ ADUDRUG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 2, 1, 1,…
$ ADSTEAL                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, 2, 1, 1,…
$ ADDRUNK                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, 2, 1, 1,…
$ ADSDRUG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 1, 1,…
$ AGEGUN                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, nunca l…
$ COOLMAR                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ COOLCIG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ COOLALC                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ COOLGUN                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ COOLKNF                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ AGEKNF                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Nunca l…
$ TALKNEI                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHGJOB                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ NHPROUD                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ NHENC                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ SCHDISC                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ SCHACT                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ SCHPRO                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ SCHCLUB                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ TALKTCH                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ COOLSCH                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ COOLDEF                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ COOLVOL                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, …
$ COOLCOM                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ FRCOM                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ FRCLUB                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, …
$ FRSCH                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, …
$ FRLKSCH                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, …
$ FRREL                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, …
$ SOLDDRUG               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ ARRESTED               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ ATTACKED               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ CARRYGUN               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ CARRYKNF               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ YRTAKE                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ YRCLUB                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, 2, 2, 4,…
$ YREXTRA                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, 3, 1, 2,…
$ YRVOL                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 1, 2,…
$ SAFENH                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, SÍ, NA,…
$ GETGUN                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Difícil…
$ GANG                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, 0, 0,…
$ GANGNM                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, 3, 3, 3,…
$ AGEGANG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 1, 1,…
$ AERCIG                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 2…
$ INSCH                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NO, NA, NA, NO,…
$ BFSCH                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NO, NA, NA, NO,…
$ RWSCH                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, NA, 1, 3…
$ SEELP                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ POLICE                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ FIGTH                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ HANG                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ STOLEN                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ HOMPROB                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SKIPDRI                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ BAROUT                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5, NA, NA, 1, 1…
$ BOTTLE                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ POLOLO                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ POLMARr                <dbl> 3, 4, 3, 2, 4, 3, 4, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 3, 2, 2,…
$ POLALCr                <dbl> 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 2, 1, 4, 3, 3, 2, 3, 4, 3,…
$ POLGUNr                <dbl> 2, 2, 1, 2, 2, NA, 3, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 1…
$ POLCIGr                <dbl> 4, 4, 4, 3, 4, 1, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 2, 3, 4, 4,…
$ FAMRULEr               <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, NA, 2, 2, 1, 1, 1…
$ HMWORKr                <dbl> 3, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 2, NA, 3, 2, 1, 2, 1…
$ PARKNOWr               <dbl> 4, 1, 1, NA, 3, 1, 1, 2, 1, 2, NA, 1, 2, 1, 1, …
$ CMHOMEr                <dbl> 1, 1, 1, 4, 2, 1, 1, 3, 1, 2, NA, 2, 2, 1, 1, 1…
$ CATCHALr               <dbl> 1, 1, 1, 4, 2, 1, 3, 3, 3, 3, NA, 2, 2, 1, 1, 1…
$ CLRRULEr               <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, NA, 1, 2, 1, 1, 1…
$ CATCHGNr               <dbl> 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, NA, 1, 2, 1, 2, 1…
$ CATCHSKr               <dbl> 3, 2, 2, 2, 1, 1, 3, 3, 1, 1, NA, 2, 2, 1, 1, 2…
$ SCHIMPr                <dbl> 4, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 2, 4, 3, 3, 3, 2, 1,…
$ MISSCr                 <dbl> 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00,…
$ ENJSCHr                <dbl> 1, 3, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 1, 3, 5, 2, 3, NA, 2…
$ BWSCHr                 <dbl> 1, 5, 3, 1, 1, 2, 2, 2, NA, 1, 1, NA, NA, 2, NA…
$ HMCIGr                 <dbl> 2, 1, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, 3, NA, 2, 1, N…
$ HMMAROr                <dbl> 2, NA, 2, 1, NA, NA, 2, 3, 2, 3, NA, 3, 2, 1, N…
$ HMMARRr                <dbl> 3, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 3, NA, 3, NA, 1, 1, NA…
$ HMALCr                 <dbl> NA, 1, NA, 3, NA, NA, NA, 2, NA, 1, NA, NA, 1, …
$ FRCIGr                 <dbl> 4, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRALCr                 <dbl> 2, 0, 2, 2, 0, 0, 2, 4, 1, 4, 0, 2, 0, 4, 0, 0,…
$ FRMARr                 <dbl> 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRDRUGr                <dbl> 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRSUSr                 <dbl> 4, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0,…
$ FRGUNr                 <dbl> 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRSOLDr                <dbl> 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRSTLr                 <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRARSTr                <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ FRDROPr                <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,…
$ CATHAL                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, -9, NA, NA, NA,…
$ SAFENHr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ FAMPROBr               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ sibling                <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ SIBALCr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, …
$ SIBMARr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBCIGr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBGUNr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ SIBSUSr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, 1…
$ AGESUSr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ AGEARSTr               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ AGEGUNr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ AGEATTr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ GANGr                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, 0, 0,…
$ GANGNMr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, 0, 0,…
$ FRGANGr                <dbl> 4, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ AGEGANGr               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, 0, 0,…
$ SPORTr                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ SCOUTr                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ ARTSr                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ RELIGr                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ SERCLUBr               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ FRCLUBr                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ FRCOMr                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ FRLKSCHr               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ FRRELr                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ FRSCHR                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4, NA, …
$ OTHRYR                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, …
$ OTHER1                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, …
$ OTHER2                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ OTHER3                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, …
$ OTHRMTH                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, …
$ OTHRLF                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CRPAD                  <dbl> 4.00, 2.75, 2.25, 1.50, 4.00, 2.00, 1.50, 3.25,…
$ CRLNFD                 <dbl> 3.166667, 2.666667, 1.833333, 1.833333, 2.00000…
$ FRPFD                  <dbl> 1.000000, 1.000000, 1.666667, 1.666667, 1.00000…
$ FRPFM                  <dbl> 2.000000, 1.250000, 1.250000, 2.428571, 1.62500…
$ SRLCS                  <dbl> 2.142857, 2.428571, 2.571429, 1.714286, 1.85714…
$ PRPRD                  <dbl> 2.333333, NA, NA, 1.666667, NA, NA, NA, 2.75000…
$ PRFAD                  <dbl> 3.25, 1.00, 1.00, 2.00, 1.00, 1.00, 1.25, 3.00,…
$ PRATA                  <dbl> 2.2, 1.4, 1.2, 1.4, 1.0, 1.0, 2.4, 1.2, 2.0, NA…
$ PRFUD                  <dbl> 3.50, 0.00, 1.25, 0.50, 0.00, 0.00, 0.50, 2.00,…
$ CPOPI                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.7, NA…
$ CPRPI                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.33333…
$ SPOPI                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.2, NA…
$ PPPI                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.00000…
$ PPRPI                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.25, N…
$ PRIAP                  <dbl> 2.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0…
$ FPOPI                  <dbl> 2.333333, 3.666667, 4.000000, 4.000000, 2.66666…
$ FPRPI                  <dbl> 2.50, 3.75, 3.50, 2.75, 3.25, 3.25, 3.00, 3.75,…
$ SPRPI                  <dbl> 1.00, 2.50, 2.00, 3.25, 2.25, 2.50, 3.00, 2.75,…
$ CRCDO                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.4, NA…
$ CRPAG                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, …
$ FRFAB                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.750000, NA, N…
$ PREAB                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ PRRAI                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.00000…
$ PPIPP                  <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.2, NA…
$ FRFC                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.666667, NA, 2…
$ FRPAB                  <dbl> 1.666667, 1.000000, 1.666667, 1.000000, 1.00000…
$ PRGI                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, NA, 0, 0, 0,…
$ P16A                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ P16A1                  <chr> "                                              …
$ P16A10                 <chr> "                  ", "                  ", "  …
$ P16B                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ P16B1                  <chr> "                                              …
$ P16B10                 <chr> "                  ", "                  ", "  …
$ POC                    <dbl> NA, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ P16C                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CSID                   <chr> "                                          ", "…
$ ENCUES02               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, …
$ ENCUESTA               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 31, NA, 212207,…
$ base                   <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, lanziano, NA, N…
$ ETNIA                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CUESTION               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, NA, B, 3, 3,…
$ ELIMINAR               <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ crhdo_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ crpag_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ frfab_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, …
$ preip_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ prrai_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ cpopi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Below c…
$ cprpi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Below c…
$ spopi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Below c…
$ pppi_ps                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Below c…
$ pprpi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Above c…
$ frfcn_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, NA, N…
$ frpab_rs               <dbl> 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ prgan_rs               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 0, NA, N…
$ crpad_NRs              <dbl> 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, NA, NA, NA, 1, NA…
$ crlnfd_NRs             <dbl> 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, NA, NA, 0, NA,…
$ FRPFM_NRs              <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, NA, NA, NA, 0, NA…
$ srlcs_NRs              <dbl> 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, NA, NA, 0, NA,…
$ FRPFD_NRs              <dbl> 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, NA, NA, 0, NA,…
$ PRPRD_NRs              <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, NA, NA, NA, 0, NA…
$ prata_nrs              <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, NA, 0, NA, NA, 1, NA…
$ PRFAD_NRS              <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, NA, NA, 0, NA,…
$ prfud_nrs              <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ priap_nrs              <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ FRPAB_NRS              <dbl> 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ FPOPI_NRS              <dbl> 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, NA, NA, NA, 1, NA…
$ SPRPI_NRS              <dbl> 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ FPRPI_NRS              <dbl> 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, NA, NA, 1, NA,…
$ crlnfd_rs              <dbl> 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, NA, NA, 0, NA,…
$ crpad_rs               <dbl> 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, NA, NA, NA, 1, NA…
$ frpfm_rs               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, NA, NA, NA, 0, NA…
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$ prata_rs               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, NA, 0, NA, NA, 1, NA…
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$ prprd_rs               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, NA, NA, NA, 0, NA…
$ priap_rs               <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, NA, NA, 1, NA,…
$ prfud_rs               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, NA, NA, 0, NA,…
$ PPRPI_NRs2             <dbl> NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, 1, NA, NA…
$ PRRAI_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ INSTITUCION            <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FREQALC30DY            <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2, …
$ FREQSM30DY             <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, …
$ FREQMAR30DY            <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, …
$ CLARRULE               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ SCHLRM                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ WRPACIG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FSOLD                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ ADSSTEAL               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ COLLCIG                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ SAVESCH                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ AGEGUM                 <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CARRYIGU               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ JORNADA                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ ENJSCHI                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ WAPASTL                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ TRVOL                  <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ HONESTIDAD2            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ HONESTIDADedad         <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ CONTROLEDADBRRA        <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ HONESTIDADEMBORRACHADO <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ HONESTIDADficty        <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ Honestidad             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3, …
$ HONESTIDAD3            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ HONESTIDAD4            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ NOHONS                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, …
$ actmean                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CRLNFD_NRs2            <dbl> 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0,…
$ PRFAD_NRs2             <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,…
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$ CRPAG_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
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$ FRFC_NRs2              <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 1, 0,…
$ PREAB_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ CPOPI_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FPOPI_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FPRPI_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
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$ PPPI_NRs2              <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ SPRPI_NRs2             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ GRUPO1                 <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ DROGA                  <dbl> 6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0…
$ DROGMES                <dbl> 4, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 3, 2, 0, 2, 0,…
$ DROGMESI               <dbl> 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 2, 0,…
$ DROGY                  <dbl> NA, 0, 1, 1, NA, 1, NA, 3, 2, 1, 1, 1, 0, NA, 0…
$ ANYANTISO              <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FRGUNrD                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FRSOLDrD               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FRSTLrD                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FRARSTrD               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FRDROPrD               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ JUICIO67               <dbl> NA, NA, NA, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, …
$ JUICIO89               <dbl> 0, 1, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, 1, NA, 1, NA, …
$ PROBLEMA89             <dbl> 1, 0, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, 0, NA, 0, NA, …
$ JUICIO11               <dbl> NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, NA, N…
$ PROBLEMA11             <dbl> NA, NA, 0, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, N…
$ GRUPO67                <dbl> NA, NA, NA, 0, 0, 0, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, …
$ GRUPO89                <dbl> 1, 0, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, 0, NA, 0, NA, …
$ GRUPO11                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ fpopi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Bel…
$ fprpi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Bel…
$ sprpi_ps               <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Bel…
$ protect                <fct> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, Low…
$ PROBLEMA67             <dbl> NA, NA, NA, 0, 0, 0, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, …
$ OTRO67                 <dbl> NA, NA, NA, 0, 0, 0, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 0, …
$ GRUPO1011              <dbl> NA, NA, 0, NA, NA, NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, N…
$ PRRAI_BH               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ SRLCS_BH               <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, NA, 0…
$ CRLNFD_BH              <dbl> 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0,…
$ PRATA_BH               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, NA, 0, 0, 0, 1, 0, 0…
$ PRFAD_BH               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1,…
$ FRPFD_BH               <dbl> 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ CRPAD_BH               <dbl> 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, NA, 0, 0, 1, 0, 0…
$ FRPAB_BH               <dbl> 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1,…
$ FRPFM_BH               <dbl> 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, NA, 0, 1, 0, 0, 0…
$ CRPAG_BH               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ FRFAB_BH               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, 0, 0…
$ FRFC_BH                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 1, 1, 0,…
$ PRPRD_BH               <dbl> 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, NA, 1, 1, 0, 1, 0…
$ PRFUD_BH               <dbl> 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,…
$ PRGI_BH                <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 0, 0, 0,…
$ CRCDO_BH               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ PREAB_BH               <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, …
$ PRIAP_BH               <dbl> 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0,…
$ SRLCS_MAD6             <dbl> NA, NA, NA, 0.2857286, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ SRLCS_MAD7             <dbl> NA, NA, NA, NA, 4.285714e-05, 1.429000e-01, NA,…
$ SRLCS_MAD8             <dbl> NA, 0.1428571, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.14…
$ SRLCS_MAD9             <dbl> 0.4285714, NA, NA, NA, NA, NA, 0.2857143, NA, N…
$ SRLCS_MAD10            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.1429000, 0.635433…
$ SRLCS_MAD11            <dbl> NA, NA, 0.2857143, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ SRLCS_G6N              <dbl> NA, NA, NA, 1.8254, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ SRLCS_NRs3             <dbl> 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 0…
$ SRLCS_G7N              <dbl> NA, NA, NA, NA, 1.971025, 1.971025, NA, NA, NA,…
$ SRLCS_G8N              <dbl> NA, 2.1179, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.1179,…
$ SRLCS_G9N              <dbl> 2.1137, NA, NA, NA, NA, NA, 2.1137, NA, NA, NA,…
$ SRLCS_G10N             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.2557, 2.2557, NA,…
$ SRLCS_G11N             <dbl> NA, NA, 2.108425, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
$ CPOPI_MAD6             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CPOPI_MAD7             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.2, NA…
$ CPOPI_MAD8             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CPOPI_MAD9             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CPOPI_MAD10            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CPOPI_MAD11            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ CPOPI_G6N              <dbl> NA, NA, NA, 2.628175, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
$ CPOPI_G7N              <dbl> NA, NA, NA, NA, 2.62305, 2.62305, NA, NA, NA, N…
$ CPOPI_G8N              <dbl> NA, 2.61985, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.6198…
$ CPOPI_G9N              <dbl> 2.61255, NA, NA, NA, NA, NA, 2.61255, NA, NA, N…
$ CPOPI_G10N             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.61495, 2.61495, N…
$ CPOPI_G11N             <dbl> NA, NA, 2.712075, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
$ CPOPI_NRs3             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA, …
$ FPOPI_MAD6             <dbl> NA, NA, NA, 0.6667000, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ FPOPI_MAD7             <dbl> NA, NA, NA, NA, 0.6666333, 0.6667000, NA, NA, N…
$ FPOPI_MAD8             <dbl> NA, 0.6666667, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.66…
$ FPOPI_MAD9             <dbl> 0.6666667, NA, NA, NA, NA, NA, 0.3333333, NA, N…
$ FPOPI_MAD10            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.0000000, 0.333333…
$ FPOPI_MAD11            <dbl> NA, NA, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, …
$ FPOPI_G6N              <dbl> NA, NA, NA, 3.4741, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FPOPI_G7N              <dbl> NA, NA, NA, NA, 3.473625, 3.473625, NA, NA, NA,…
$ FPOPI_G8N              <dbl> NA, 3.143225, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.143…
$ FPOPI_G9N              <dbl> 3.141725, NA, NA, NA, NA, NA, 3.141725, NA, NA,…
$ FPOPI_G10N             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.146325, 3.146325,…
$ FPOPI_G11N             <dbl> NA, NA, 3.1413, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FPOPI_NRs3             <dbl> 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, NA, 0, 0, 1, 0, 1…
$ FPRPI_MAD6             <dbl> NA, NA, NA, 0.5, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…
$ FPRPI_MAD7             <dbl> NA, NA, NA, NA, 0.00, 0.00, NA, NA, NA, NA, 1.2…
$ FPRPI_MAD8             <dbl> NA, 0.75, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.00, NA,…
$ FPRPI_MAD9             <dbl> 0.50, NA, NA, NA, NA, NA, 0.00, NA, NA, NA, NA,…
$ FPRPI_MAD10            <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.75, 0.00, NA, NA,…
$ FPRPI_MAD11            <dbl> NA, NA, 0.5, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA…
$ FPRPI_G6N              <dbl> NA, NA, NA, 3.385175, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
$ FPRPI_G7N              <dbl> NA, NA, NA, NA, 3.383675, 3.383675, NA, NA, NA,…
$ FPRPI_G8N              <dbl> NA, 3.1356, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.1356,…
$ FPRPI_G9N              <dbl> 3.132525, NA, NA, NA, NA, NA, 3.132525, NA, NA,…
$ FPRPI_G10N             <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.1307, 3.1307, NA,…
$ FPRPI_G11N             <dbl> NA, NA, 3.1307, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…
$ FPRPI_NRs3             <dbl> 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1,…
$ CRPAG_NRs              <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…

Tip

|>: se puede leer como “siguiente”. Este operador se utiliza para encadenar varias operaciones juntas en una sola línea de código. En este caso, se utiliza para encadenar los datos los_datos a la función glimpse().
glimpse(): imprimir una vista previa de los datos, incluyendo el tipo de datos de cada columna y algunos valores. En este caso, se utiliza para explorar los datos almacenados en el objeto “los_datos”.

Funciones en `Tidyverse` para procesar datos

`select()`

Esta función selecciona columnas de una base de datos.

En este ejemplo, quiero una nueva base de datos que tenga la variable NHPROUD (“Hay gente en mi barrio que se siente orgullosa de mí cuando hago algo bien”)

los_datos |> 
  select(NHPROUD) |>
  distinct()

# A tibble: 5 × 1
  NHPROUD
  <fct>  
1 <NA>   
2 1      
3 2      
4 3      
5 4

Tip

select(): seleccionar columnas específicas de un data frame. En este caso, se utiliza para seleccionar la columna “NHPROUD” del objeto “los_datos”.
distinct(): eliminar filas duplicadas de un data frame. En este caso, se utiliza para eliminar filas duplicadas de la columna “NHPROUD” del objeto “los_datos”.

`select()`

Seleccionar las variables GENDER, AWRMAR, AWRALC, AWRCIG

GENDER: Sexo

“Qué tan mal ven la mayoría de los adultos de tu barrio (aquellos más cercanos a ti) el que los jóvenes de tu edad…”

AWRMAR = fumen marihuana
AWRALC = Consuman alcohol
AWRCIG = fumen cigarrillo

los_datos |> 
  select(GENDER, AWRMAR, AWRALC, AWRCIG)

# A tibble: 23,220 × 4
   GENDER    AWRMAR     AWRALC     AWRCIG       
   <fct>     <fct>      <fct>      <fct>        
 1 Femenino  No tan mal No tan mal Para nada mal
 2 Masculino Muy mal    No tan mal Mal          
 3 Femenino  Muy mal    Mal        Muy mal      
 4 Femenino  Muy mal    Muy mal    Muy mal      
 5 Masculino Muy mal    Muy mal    Muy mal      
 6 Femenino  Muy mal    Muy mal    Muy mal      
 7 Femenino  Mal        No tan mal Para nada mal
 8 Femenino  Muy mal    Mal        Muy mal      
 9 Masculino Muy mal    No tan mal <NA>         
10 Masculino Muy mal    No tan mal Muy mal      
# ℹ 23,210 more rows

`mutate()`

Esta función crea una nueva variable -añade una nueva columna a la base de datos- o tranforma una variable que esté presente en la base de datos.

Por ejemplo, si quiero transformar las tres variables del ejemplo anterior para asignar un puntaje de las percepciones de los estudiantes sobre las creencias de los adultos…

¿Qué debo hacer?

Transformar el valor que hay en la base por los valores: 1, 2, 3 y 4.
Crear una nueva variable que calcule la media de los puntajes.

`mutate()`

Las funciones en R son sus mejores amigas y pueden hacer mucho por usted. En este caso, la función transformar_respuesta toma un argumento x y devuelve un valor numérico en función de la comparación de x con los valores de mi diccionario.

transformar_respuesta <- function(x) {
  case_when(
    x == "Muy mal" ~ 1,
    x == "Mal" ~ 2,
    x == "Notan mal" ~ 3,
    x == "Para nada mal" ~ 4,
    TRUE ~ NA_real_
  )
}

`mutate()`

Calcular el promedio de las tres variables

los_datos |> 
  select(AWRMAR, AWRALC, AWRCIG) |> 
  mutate(across(everything(), transformar_respuesta)) |> 
  mutate(TOTAL = (AWRMAR + AWRALC + AWRCIG)/3)

# A tibble: 23,220 × 4
   AWRMAR AWRALC AWRCIG TOTAL
    <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>
 1     NA     NA      4 NA   
 2      1     NA      2 NA   
 3      1      2      1  1.33
 4      1      1      1  1   
 5      1      1      1  1   
 6      1      1      1  1   
 7      2     NA      4 NA   
 8      1      2      1  1.33
 9      1     NA     NA NA   
10      1     NA      1 NA   
# ℹ 23,210 more rows

Tip

case_when(): realizar una serie de comparaciones y asignar valores en función de las comparaciones. En este caso, se utiliza para asignar un valor numérico a la columna “AWRMAR” del objeto “los_datos” en función de los valores del diccionario.
across(): aplicar una función a varias columnas de un data frame. En este caso, se utiliza para aplicar la función transformar_respuesta() a todas las columnas del objeto “los_datos”.
everything(): seleccionar todas las columnas de un data frame o tibble. En este caso, se utiliza para aplicar la función transformar_respuesta() a todas las columnas del objeto “los_datos”.

`filter()`

Permite seleccionar filas de la base de datos según una condición.

Voy a utilizar un filtro para seleccionar solamente las filas en las que los adultos respondieron “No tan mal” cuando preguntaron por sus actitudes frente al consumo de marihuana (AWRMAR).

los_datos |> 
  select(GENDER, AWRMAR, AWRALC, AWRCIG) |> 
  filter(AWRMAR == "No tan mal")

# A tibble: 1,501 × 4
   GENDER    AWRMAR     AWRALC        AWRCIG       
   <fct>     <fct>      <fct>         <fct>        
 1 Femenino  No tan mal No tan mal    Para nada mal
 2 Femenino  No tan mal No tan mal    No tan mal   
 3 Femenino  No tan mal No tan mal    Mal          
 4 Masculino No tan mal No tan mal    No tan mal   
 5 Femenino  No tan mal No tan mal    No tan mal   
 6 Femenino  No tan mal No tan mal    No tan mal   
 7 Femenino  No tan mal No tan mal    No tan mal   
 8 Masculino No tan mal No tan mal    Para nada mal
 9 Masculino No tan mal No tan mal    <NA>         
10 Masculino No tan mal Para nada mal No tan mal   
# ℹ 1,491 more rows

Con este filtro puedo ver que en los primeros 10 casos, cuando un adulto seleccionó que no está tan mal fumar marihuana, sus respuestas sobre el consumo de alcohol y cigarrillo parecen seguir un patrón similar.

`filter()`

Ahora, miremos qué pasa si filtro por la opción “Muy mal”

los_datos |> 
  select(GENDER, AWRMAR, AWRALC, AWRCIG) |> 
  filter(AWRMAR == "Muy mal")

# A tibble: 15,480 × 4
   GENDER    AWRMAR  AWRALC     AWRCIG 
   <fct>     <fct>   <fct>      <fct>  
 1 Masculino Muy mal No tan mal Mal    
 2 Femenino  Muy mal Mal        Muy mal
 3 Femenino  Muy mal Muy mal    Muy mal
 4 Masculino Muy mal Muy mal    Muy mal
 5 Femenino  Muy mal Muy mal    Muy mal
 6 Femenino  Muy mal Mal        Muy mal
 7 Masculino Muy mal No tan mal <NA>   
 8 Masculino Muy mal No tan mal Muy mal
 9 Femenino  Muy mal Muy mal    <NA>   
10 <NA>      Muy mal Muy mal    Muy mal
# ℹ 15,470 more rows

Como en el ejemplo anterior, se observa que el patrón de respuestas es más o menos consistente.

Tip

filter(): seleccionar filas específicas de un data frame en función de una o varias condiciones. En este caso, se utiliza para seleccionar las filas del objeto “los_datos” en las que la columna “AWRMAR” es igual a “No tan mal”.

`summarize()`

Esta función permiten obtener medidas de resumen de la base de datos, como por ejemplo, la media, moda, frecuencias, desviación estándar, etc.

# Para marihuana

los_datos |> 
  select(GENDER, AWRMAR, AWRALC, AWRCIG) |> 
  mutate(across(starts_with("A"),transformar_respuesta)) |> 
  summarise(mean_AWRMAR = mean(AWRMAR, na.rm = TRUE),
            sd_AWRMAR = sd(AWRMAR, na.rm = TRUE), 
            max_AWRMAR = max(AWRMAR, na.rm = TRUE), 
            min_AWRMAR = min(AWRMAR, na.rm = TRUE))

# A tibble: 1 × 4
  mean_AWRMAR sd_AWRMAR max_AWRMAR min_AWRMAR
        <dbl>     <dbl>      <dbl>      <dbl>
1        1.39     0.792          4          1

Tip

summarise(): calcular medidas de resumen de un data frame. En este caso, se utiliza para obtener la media, la desviación estándar, el valor máximo y el valor mínimo de la columna “AWRMAR” del objeto “los_datos”.
starts_with(): seleccionar columnas que comienzan con un determinado prefijo. En este caso, se utiliza para seleccionar las columnas que comienzan con “A” del objeto “los_datos”.

Práctica

Cuál es la prevalencia de consumo de las siguientes drogas en los últimos 30 días.

Alcohol: ALC30DY
Cigarrillo: CIG30DY
Marihuana: MAR30DY

La prevalencia de consumo de una droga se define como el porcentaje de personas que consumieron la droga.

Explorar los datos

Explorar los datos 1

Crear un subset con las variables de interés

factores_de_riesgo <- c("CRPAD", "CRLNFD", "FRPFD", "FRPFM", "SRLCS", "PRFAD", "PRATA", "PRFUD", "PRIAP", "FPOPI", "FPRPI", "SPRPI")
demograficas <- c("YEAR", "GRADE", "GENDER", "AGE")
consumo_alcohol <- c("PYALC")

Observar las variables de interés

los_datos  |> 
  select(all_of(factores_de_riesgo), 
         all_of(demograficas), 
         all_of(consumo_alcohol))  |> 
  glimpse()

Rows: 23,220
Columns: 17
$ CRPAD  <dbl> 4.00, 2.75, 2.25, 1.50, 4.00, 2.00, 1.50, 3.25, 2.50, 2.00, NA,…
$ CRLNFD <dbl> 3.166667, 2.666667, 1.833333, 1.833333, 2.000000, 2.000000, 3.3…
$ FRPFD  <dbl> 1.000000, 1.000000, 1.666667, 1.666667, 1.000000, 1.000000, 1.3…
$ FRPFM  <dbl> 2.000000, 1.250000, 1.250000, 2.428571, 1.625000, 1.000000, 1.8…
$ SRLCS  <dbl> 2.142857, 2.428571, 2.571429, 1.714286, 1.857143, 1.714286, 1.7…
$ PRFAD  <dbl> 3.25, 1.00, 1.00, 2.00, 1.00, 1.00, 1.25, 3.00, 1.75, 1.50, 1.7…
$ PRATA  <dbl> 2.2, 1.4, 1.2, 1.4, 1.0, 1.0, 2.4, 1.2, 2.0, NA, 1.0, 1.2, 1.2,…
$ PRFUD  <dbl> 3.50, 0.00, 1.25, 0.50, 0.00, 0.00, 0.50, 2.00, 0.25, 1.00, 0.0…
$ PRIAP  <dbl> 2.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 1.000000…
$ FPOPI  <dbl> 2.333333, 3.666667, 4.000000, 4.000000, 2.666667, 4.000000, 2.6…
$ FPRPI  <dbl> 2.50, 3.75, 3.50, 2.75, 3.25, 3.25, 3.00, 3.75, 3.00, 4.00, 2.0…
$ SPRPI  <dbl> 1.00, 2.50, 2.00, 3.25, 2.25, 2.50, 3.00, 2.75, 2.50, 3.25, 2.0…
$ YEAR   <fct> 2014, 2012-2013, 2012-2013, 2014, 2014, 2014, 2012-2013, 2012-2…
$ GRADE  <dbl> 9, 8, 11, 6, 7, 7, 9, 10, 10, 8, 7, 9, 7, 9, 6, 9, 8, 8, 7, 6, …
$ GENDER <fct> Femenino, Masculino, Femenino, Femenino, Masculino, Femenino, F…
$ AGE    <dbl> 16, 12, 17, 11, 13, 12, 14, 16, 16, 15, 13, 14, 15, 14, 12, 13,…
$ PYALC  <fct> Sí ha consumido, No ha consumido, Sí ha consumido, Sí ha consum…

Explorar los datos 1

Guardo las variables de interés en un nuevo objeto

mini_datos <- los_datos %>% 
  select(all_of(factores_de_riesgo), 
         all_of(demograficas), 
         all_of(consumo_alcohol))

Doy una mirada más general de los datos

mini_datos |> 
  skimr::skim()

Data summary
Name	mini_datos
Number of rows	23220
Number of columns	17
_______________________
Column type frequency:
factor	3
numeric	14
________________________
Group variables	None

Variable type: factor

skim_variable	n_missing	complete_rate	ordered	n_unique	top_counts
YEAR	0	1.00	FALSE	5	201: 7136, 201: 5842, 201: 4241, 201: 3237
GENDER	471	0.98	FALSE	2	Fem: 11739, Mas: 11010
PYALC	548	0.98	FALSE	2	Sí : 15615, No : 7057

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
CRPAD	5054	0.78	2.09	0.85	1.0	1.25	2.00	2.75	4.00	▇▃▅▃▂
CRLNFD	400	0.98	2.19	0.54	1.0	1.83	2.17	2.50	4.00	▃▇▆▂▁
FRPFD	1817	0.92	1.36	0.49	1.0	1.00	1.00	1.67	4.00	▇▃▁▁▁
FRPFM	3972	0.83	1.73	0.55	0.0	1.25	1.71	2.00	4.00	▁▇▇▁▁
SRLCS	514	0.98	2.18	0.44	1.0	1.86	2.14	2.43	4.86	▂▇▂▁▁
PRFAD	294	0.99	1.70	0.67	1.0	1.00	1.50	2.00	4.00	▇▅▂▁▁
PRATA	4130	0.82	1.52	0.59	1.0	1.00	1.40	1.80	4.00	▇▂▁▁▁
PRFUD	4135	0.82	0.95	0.97	0.0	0.00	0.75	1.50	4.00	▇▃▂▁▁
PRIAP	1220	0.95	0.30	0.53	-0.2	0.00	0.17	0.40	4.00	▇▁▁▁▁
FPOPI	5430	0.77	3.17	0.72	1.0	2.67	3.33	3.67	4.00	▁▁▃▇▇
FPRPI	6169	0.73	3.05	0.67	1.0	2.50	3.00	3.50	4.00	▁▂▆▆▇
SPRPI	6647	0.71	2.78	0.65	1.0	2.50	2.75	3.25	4.00	▁▂▇▆▃
GRADE	715	0.97	8.24	1.68	6.0	7.00	8.00	10.00	11.00	▇▃▃▃▂
AGE	506	0.98	15.00	8.63	10.0	13.00	14.00	16.00	99.00	▇▁▁▁▁

2. Procesamiento de datos con tidyverse

Agenda

Base de datos Corporación Nuevos Rumbos

Fundación y Trayectoria

Colaboraciones y Alianzas

Base de datos

Importar la base de datos

Funciones en Tidyverse para procesar datos

select()

select()

mutate()

mutate()

mutate()

filter()

filter()

summarize()

Práctica

Explorar los datos

Explorar los datos 1

Explorar los datos 1

2. Procesamiento de datos con `tidyverse`

Funciones en `Tidyverse` para procesar datos

`select()`

`select()`

`mutate()`

`mutate()`

`mutate()`

`filter()`

`filter()`

`summarize()`