Calcula los años de escolaridad utilizando la Encuesta Nacional de Fuerza de Trabajo

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La siguiente entrada muestra como estimar la variable de años de escolaridad de la población según utilizando la Encuesta Tradicional de Fuerza de Trabajo.

/*
Diccionario de variables de educación:
"eft_ult_nivel_alcanzado"
1 "pre_escolar"
2 "primaria"
3 "secundaria"
4 "vocacional"
5 "universitaria"
6 "post_universitaria"
7 "ninguno"
*/

generate anos_escolaridad=.
*personas sin años en la escuela
replace anos_escolaridad= eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==7

* Educación inicial
replace anos_escolaridad= eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==1

* Educación básica
replace anos_escolaridad= eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==2  

* Educación media
replace anos_escolaridad= 8 + eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==3

* Vocacional
replace anos_escolaridad= 8 + eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==4

* Educación universitaria
replace anos_escolaridad= 12+ eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==5

* Educación post-universitaria
replace anos_escolaridad= 16+ eft_ult_ano_aprobado if eft_ult_nivel_alcanzado==6  


A continuación se muestra un ejemplo de cómo generar una tabla especial en Stata, donde se muestra la escolaridad promedio por zona, según sexo:



table zona eft_sexo [fweight = eft_factor_exp] if eft_edad>=15 , contents(mean anos_escolaridad ) row col 

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Missing Values (NA) in R.  En la siguiente entrada se muestran algunas operaciones básicas para la identificación y tratamiento de valores perdidos en R. Dado el siguiente vector de valores, se verifica que los valores NA son utilizados en R para señalar valore perdidos: x<-c(24, 14, 17, 25, 12, NA, 11, NA) Aunque en este ejemplo es fácil de identificar donde se encuentran los NA, en la mayoría de los casos prácticos el volumen de datos no permitirá se identifique con facilidad la presencia de algún valor perdido en el vector de datos. Sin embargo, en R la función is.na permite obtener un vector lógico con TRUE en los casos de valores perdidos. Al anidar la función any con la función is.na se verifica si un vector determinado tiene algún valor perdido, la función which permite identificar la posición de estos valores, mean el porcentaje de NA y sum la cantidad de NA : > is.na(x)        # Vector lógico con T==NA [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE 
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Métodos y técnicas de Investigación Económica

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Imagen
La siguiente entrada corresponde a los materiales impartidos de la asignatura de " Métodos y Técnicas de Investigación Económica " (2do. semestre) y " Seminario de Investigación Económica " (7mo. semestre), respectivamente, impartidas en la Universidad Autónoma de Santo Domingo . El objetivo secuencial de las asignaturas es exponer las principales peculiaridades de la investigación económica, para posteriormente explicar cómo los economistas han utilizado las herramientas estadísticas y matemáticas para enfrentarse a las peculiaridades identificadas. El carácter aplicado de la materia lleva a utilizar R y Stata como herramientas informáticas para desarrollar este conjunto de herramientas y  aplicaciones, específicamente, el estudio de bases de datos. La redacción de los informes se realiza en Word y Latex respectivamente. ________________________________________________________________________________ Métodos y técnicas de Investigación Económica (ECN-3150 02, N
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