# Introducción a dosr

`dosr` provee funciones de alto nivel para calcular estimaciones sobre diseños de encuestas complejas (como la CASEN) y generar reportes estandarizados en Excel con clasificación de fiabilidad estadística.

## Instalación

Versión estable desde CRAN:

    install.packages("dosr")

Versión de desarrollo desde GitHub:

    # install.packages("remotes")
    remotes::install_github("GabrielSotomayorl/dosr")

## Datos incluidos

El paquete incluye dos subconjuntos de la Encuesta CASEN listos para usar: `casen_2022` (202 231 hogares) y `casen_2024` (218 367 hogares). Ambas contienen las variables necesarias para reproducir todos los ejemplos de esta viñeta.

    library(dosr)
    library(srvyr)
    #>
    #> Attaching package: 'srvyr'
    #> The following object is masked from 'package:stats':
    #>
    #>     filter

    design_2022 <- as_survey_design(casen_2022,
      ids     = varunit,
      strata  = varstrat,
      weights = expr
    )

    design_2024 <- as_survey_design(casen_2024,
      ids     = varunit,
      strata  = varstrat,
      weights = expr
    )

## Proporciones: `obs_prop()`

Distribución de la población según situación de pobreza, desagregada por región:

    resultado_prop <- obs_prop(
      design_2022,
      sufijo     = "2022",
      var        = "pobreza",
      des        = "region",
      porcentaje = TRUE,
      save_xlsx  = FALSE,
      verbose    = FALSE
    )
    head(resultado_prop[, c("region", "pobreza", "prop_2022", "fiabilidad_2022")])
    #> # A tibble: 6 × 4
    #>   region             pobreza             prop_2022 fiabilidad_2022
    #>   <fct>              <fct>                   <dbl> <chr>
    #> 1 <NA>               Pobreza extrema          8.48 Fiable
    #> 2 <NA>               Pobreza no extrema      12.0  Fiable
    #> 3 <NA>               Fuera de la pobreza     79.5  Fiable
    #> 4 Región de Tarapacá Pobreza extrema         12.6  Fiable
    #> 5 Región de Tarapacá Pobreza no extrema      14.1  Fiable
    #> 6 Región de Tarapacá Fuera de la pobreza     73.2  Fiable

## Medias: `obs_media()`

Ingreso total del hogar corregido (`ytotcorh`) promedio por región en 2022. Como es una variable del hogar repetida para sus integrantes, se filtra a la jefatura del hogar para contar cada hogar una sola vez:

    resultado_media <- obs_media(
      design_2022,
      sufijo    = "2022",
      var       = "ytotcorh",
      des       = "region",
      filt      = pco1 == 1,
      save_xlsx = FALSE,
      verbose   = FALSE
    )
    head(resultado_media[, c("region", "media_2022", "fiabilidad_2022")])
    #> # A tibble: 6 × 3
    #>   region                media_2022 fiabilidad_2022
    #>   <fct>                      <dbl> <chr>
    #> 1 <NA>                    1566277. Fiable
    #> 2 Región de Tarapacá      1404222. Fiable
    #> 3 Región de Antofagasta   1679243. Fiable
    #> 4 Región de Atacama       1338269. Fiable
    #> 5 Región de Coquimbo      1325239. Fiable
    #> 6 Región de Valparaíso    1356670. Fiable

## Cuantiles: `obs_cuantil()`

Mediana del ingreso del hogar por región:

    resultado_cuantil <- obs_cuantil(
      design_2022,
      sufijo    = "2022",
      var       = "ytotcorh",
      des       = "region",
      cuant     = 0.5,
      filt      = pco1 == 1,
      save_xlsx = FALSE,
      verbose   = FALSE
    )
    head(resultado_cuantil[, c("region", "cuantil_2022", "fiabilidad_2022")])
    #> # A tibble: 6 × 3
    #>   region                cuantil_2022 fiabilidad_2022
    #>   <fct>                        <dbl> <chr>
    #> 1 <NA>                       1111417 Fiable
    #> 2 Región de Tarapacá         1110000 Fiable
    #> 3 Región de Antofagasta      1250000 Fiable
    #> 4 Región de Atacama          1042750 Fiable
    #> 5 Región de Coquimbo          993713 Fiable
    #> 6 Región de Valparaíso       1031421 Fiable

## Totales: `obs_total()`

Población en situación de pobreza por ingresos (variable binaria construida desde `pobreza`):

    library(dplyr)
    #>
    #> Attaching package: 'dplyr'
    #> The following objects are masked from 'package:stats':
    #>
    #>     filter, lag
    #> The following objects are masked from 'package:base':
    #>
    #>     intersect, setdiff, setequal, union

    design_2022_pob <- design_2022
    design_2022_pob$variables <- design_2022_pob$variables %>%
      mutate(pobre = as.integer(as.numeric(pobreza) %in% c(1, 2)))

    resultado_total <- obs_total(
      design_2022_pob,
      sufijo    = "2022",
      var       = "pobre",
      des       = "region",
      save_xlsx = FALSE,
      verbose   = FALSE
    )
    head(resultado_total[, c("region", "total_2022", "fiabilidad_2022")])
    #> # A tibble: 6 × 3
    #>   region                total_2022 fiabilidad_2022
    #>   <fct>                      <dbl> <chr>
    #> 1 <NA>                     4070695 Fiable
    #> 2 Región de Tarapacá        106748 Fiable
    #> 3 Región de Antofagasta     138875 Fiable
    #> 4 Región de Atacama          67461 Fiable
    #> 5 Región de Coquimbo        209288 Fiable
    #> 6 Región de Valparaíso      419063 Fiable

## Razones: `obs_ratio()`

Razón de feminidad (mujeres / hombres) por región:

    design_2022_sex <- design_2022
    design_2022_sex$variables <- design_2022_sex$variables %>%
      mutate(
        mujer  = as.integer(as.numeric(sexo) == 2),
        hombre = as.integer(as.numeric(sexo) == 1)
      )

    resultado_ratio <- obs_ratio(
      design_2022_sex,
      sufijo    = "2022",
      num       = "mujer",
      den       = "hombre",
      des       = "region",
      save_xlsx = FALSE,
      verbose   = FALSE
    )
    head(resultado_ratio[, c("region", "ratio_2022", "fiabilidad_2022")])
    #> # A tibble: 6 × 3
    #>   region                ratio_2022 fiabilidad_2022
    #>   <fct>                      <dbl> <chr>
    #> 1 <NA>                       1.03  Fiable
    #> 2 Región de Tarapacá         0.984 Fiable
    #> 3 Región de Antofagasta      0.989 Fiable
    #> 4 Región de Atacama          0.983 Fiable
    #> 5 Región de Coquimbo         1.04  Fiable
    #> 6 Región de Valparaíso       1.05  Fiable

## Trabajo con múltiples diseños

Pasando una lista de diseños con el argumento `sufijo`, se comparan múltiples rondas en una sola llamada. El ejemplo compara la tasa de pobreza por región entre 2022 y 2024:

    resultado_serie <- obs_prop(
      designs    = list(design_2022, design_2024),
      sufijo     = c("2022", "2024"),
      var        = "pobreza",
      des        = "region",
      porcentaje = TRUE,
      save_xlsx  = FALSE,
      verbose    = FALSE
    )
    cols <- c("region", "pobreza", "prop_2022", "prop_2024",
              "fiabilidad_2022", "fiabilidad_2024")
    head(resultado_serie[, cols])
    #> # A tibble: 6 × 6
    #>   region             pobreza prop_2022 prop_2024 fiabilidad_2022 fiabilidad_2024
    #>   <fct>              <fct>       <dbl>     <dbl> <chr>           <chr>
    #> 1 <NA>               Pobrez…      8.48      6.87 Fiable          Fiable
    #> 2 <NA>               Pobrez…     12.0      10.4  Fiable          Fiable
    #> 3 <NA>               Fuera …     79.5      82.7  Fiable          Fiable
    #> 4 Región de Tarapacá Pobrez…     12.6       8.97 Fiable          Fiable
    #> 5 Región de Tarapacá Pobrez…     14.1      11.8  Fiable          Fiable
    #> 6 Región de Tarapacá Fuera …     73.2      79.2  Fiable          Fiable

## Múltiples variables binarias: `multi_bin()`

Prevalencia de los ocho indicadores de inseguridad alimentaria (FIES) de la CASEN 2024, desagregada por área urbana/rural:

    resultado_bin <- multi_bin(
      design_2024,
      vars_binarias = paste0("r8", letters[1:8]),
      des           = "area",
      dir           = tempdir(),
      verbose       = FALSE
    )
    nac <- resultado_bin$desagregacion_tipo == "Nacional"
    resultado_bin[nac, c("etiqueta", "estimacion", "fiabilidad")]
    #> # A tibble: 8 × 3
    #>   etiqueta estimacion fiabilidad
    #>   <chr>         <dbl> <chr>
    #> 1 r8a           31.2  Fiable
    #> 2 r8b           22.7  Fiable
    #> 3 r8c           23.8  Fiable
    #> 4 r8d           11.3  Fiable
    #> 5 r8e           16.1  Fiable
    #> 6 r8f            9.28 Fiable
    #> 7 r8g            8.93 Fiable
    #> 8 r8h            5.14 Fiable

## Clasificación de fiabilidad

Todos los resultados incluyen una columna `fiabilidad` (o `fiabilidad_{sufijo}` en series de tiempo):

Valor | Significado
--- | ---
Fiable | Estimación publicable
Poco Fiable | Publicar con advertencia
No Fiable | No publicar
Sin casos | Subgrupo vacío

Los umbrales son configurables con `cv_umbral_alto`, `cv_umbral_medio` y `n_minimo`.

## Reportes Excel

Cuando `save_xlsx = TRUE` (valor por defecto), cada función genera un `.xlsx` en el directorio `dir` — que debe especificarse explícitamente, p. ej. `dir = tempdir()` o una carpeta del proyecto — con:

- 1_Consolidado: tabla completa con todas las métricas de calidad
- 2_nac: hoja de formato para el nivel nacional
- 2_{variable}: una hoja de formato por cada variable de desagregación

Con `sig = TRUE` y múltiples diseños, las hojas de formato incluyen adicionalmente tablas de p-valores para comparaciones intra-año, contra el año anterior y contra el total nacional.