Devolución 2 #2
Devolución 2 #2
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informe.Rmd
Outdated
| uso_tiempo_2016_seleccv|> | ||
| filter(edad>=18)|> | ||
| group_by(sexo)|> | ||
| summarise(tiempo_max_trabajod_nopago = max(trabajo_domestico_no_pago)) | ||
| summarise(tiempo_max_trabajod_nopago = max(trabajo_domestico_no_pago)) |
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Acá podés calcular el máximo, mínimo y media que estás calculando en los siguientes bloques de código. O sea, calcular todo en un bloque y que quede una única tabla con los tres valores.
informe.Rmd
Outdated
| @@ -75,7 +80,7 @@ uso_tiempo_2016_seleccv|> | |||
| Este código indica que el promedio de horas x día que varones y mujeres mayores de 18 años de CABA dedican al trabajo doméstico no remunerado. Le desigualdad de género queda reflejada en los valores: las mujeres dedican un promedio de 3 horas aprox. y los varones poco menos de dos horas por día (1.8). | |||
|
|
|||
| ```{r} | |||
| estadistica_uso_del_tiempo <- uso_tiempo_2016_seleccv|> | |||
| uso_tiempo_2016_seleccv|> | |||
| filter(edad>=18)|> | |||
| group_by(sexo)|> | |||
| summarise(tiempo_max=max(trabajo_domestico_no_pago),tiempo_min=min(trabajo_domestico_no_pago),desvio = sd(trabajo_domestico_no_pago), na.rm = TRUE) | |||
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Ojo que acá pusiste el na.rm = TRUE como argumento de summarise(). Entonces te está creando una columna con el nombre na.rm y el valor TRUE. na.rm es un argumento de la función mean (y sd y max y otras...) así que si lo vas a usar tiene que estar dentro de esa función. En este caso parecería que no tenés valores faltantes así que no es necesario.
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| #### Prueba de hipótesis | ||
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| **1.¿Existe una relación entre las mujeres que dedican 4hs o más al trabajo doméstico no remunerado y su acceso al trabajo asalariado?** |
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Acá no estoy segure de la motivación de filtrar a mayor de 4 horas. Quizás podés explorar qué pasa con todos los datos primero y ver si hay un corte significativo en esa cantidad de horas o no.
informe.Rmd
Outdated
| mutate(media_trabajo_pago=mean(trabajo_pago,na.rm=TRUE))|> | ||
| mutate(media_trabajo_domestico_no_pago=mean(trabajo_domestico_no_pago,na.rm = TRUE))|> | ||
| mutate (media_tareas_cuidados=mean(tareas_cuidados,na.rm = TRUE)) |
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Esto te agrega nuevas columnas con valores constantes. No sé si es necesario para lo que hacés después.
Otra cosa: podés crear múltiples columnas dentro de un único mutate().
informe.Rmd
Outdated
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| ```{r} | ||
| #|fig.cap="Promedio de horas que las mujeres de 18 o más dedican al trabajo doméstico no pago según su estado ocupacional" |
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Tiene que haber un espacio luego de "#|" para que esto funcione.
informe.Rmd
Outdated
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| ``` | ||
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| Este gráfico muestra que las mujeres desocupadas de 18 años o más residentes en Caba son aquellas que dedican mayor tiempo promedio a tareas de cuidados. |
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La diferencia entre este y el gráfico anterior es curiosa. Por qué será que mujeres inactivas dedican tan pocas horas a tareas de cuidado pero tantas a trabajo doméstico?
informe.Rmd
Outdated
| ```{r} | ||
| uso_tiempo_2016|> | ||
| filter(edad>=18)|> | ||
| group_by(sexo)|> | ||
| summarise(media_tareas_cuidados=mean(tareas_cuidados,na.rm = TRUE))|> | ||
| ggplot(mapping = aes(sexo,media_tareas_cuidados,fill=sexo))+ | ||
| geom_col(colour= "black") |
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Este gráfico tiene la orientación distinta que el anterior. Estaría bueno que sean consistentes. También podés hacer un único gráfico con barras para cada sexo y cada tipo de tarea.
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