# Diplomatura en Ciencias Sociales Computacionales y Humanidades Digitales - UNSAM

### Clase 1 - Practica EPH

# Ejercicios para practicar

> Primero: reiniciar R (`Session --> Restart R`)

## Ejercicio 1 - Metodos de Acceso:

- Cargar la base Individual del 1er trimestre de 2017 de la EPH. Con el paquete “eph” pueden hacerlo así de sencillo

    library(eph)
    baset117 <- get_microdata(year = 2017,trimester = 1)

- Crear un VECTOR llamado “mis variables” (o el nombre que deseen) que contenga los nombres de 4 variables de la EPH

- Utilizando el métodos de acceso `[]`, crear un objeto llamado basesita que tome la base original de la EPH pero que conserve solo las variables del vector que crearon

- Para realizar una primera exploración sobre la base de datos, se les solicita que a partir de basesita creen un objeto que conserve sólo los primeros 100 casos.

- Para hacer otras pruebas un poquito más “serias”, se solicita crear un nuevo objeto que sea una muestra aleatoria de 10000 casos de la base de la EPH. La función `sample()` permite a través de sus argumentos principales especificar como `x` un número entero y como `size` un tamaño de muestra. A partir de ello, la función devuelve un vector de dimensión `size` con números enteros aleatoriamente seleccionados entre 1 y el `x` especificado. Utilicen dicha función para lograr el cometido.

Pueden inspeccionar en más detalle su descripción ejecutando `?sample`. Por ejemplo, ahí pueden ver que por default el muestreo se realiza sin reposición.

- Para automatizar a futuro este proceso con otras bases de la eph, se solicita que utilicen la función `nrow()` para medir la longitud de la base en cuestión, y que el número especificado como `x` para seleccionar los casos responda a la dimensión de la base de que se trate.

- Ejemplo más avanzado del ejercicio (para revisar a futuro, no para esta instancia): Crear una función propia para hacer un muestreo simple, que requiera como parámetros una base a procesar y el tamaño de muestra deseado

## Ejercicio 2 - Repasando algunos funciones útiles de RBase:

Supongamos que tenemos que realizar un trabajo únicamente para estudiar los ingresos laborales de la población menor a 30 años. Queremos agilizar el procesamiento de la base de datos, por lo cual vamos a aplicar la función `subset()` de Rbase, que permite al mismo tiempo seleccionar ciertas variables, y aplicar un filtro a partir de alguna condición lógica.

- Creemos una base sólo con la población menor o igual a 30 años, y sólo conservemos las siguientes variables: “CODUSU”,“NRO_HOGAR”,“COMPONENTE”,“AGLOMERADO”,“CH04”,“CH06”,“P21”,“PONDIIO”

- Utilicemos la función dir.create() para crear dentro de nuestra carpeta de trabajo del curso, una carpeta que se denomine “Bases Procesadas”

- Guardemos la base de datos de menores de 30 años en formato .RDS (formato propio de R) en la carpeta creada

- ¿Cual es el máximo ingreso de la ocupación principal, para algún individuo de los de nuestra base de menores de 30 años?

- Apliquemos la función summary() a la variable P21 para tener distintos momentos de la distribución del ingreso de la ocupación principal

- Utilicemos la función weigthed.mean() para calcular el ingreso promedio de la ocupación principal, utilizando el ponderador correspondiente

- ¿Qué valores únicos toma la variable AGLOMERADO?