# Vamos a trabajar con datos Casen 2020 (en pandemia, revisada en Septiembre de 2020, en .sav).
library(haven)
Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209 <- read_sav("Downloads/Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.sav")
View(Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209)
data.frame(Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209$esc, Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209$yaut, Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209$sexo)->estudio_cor
# Podemos realizar los primeros cálculos de descriptivos con esta base de datos:
summary(estudio_cor)
# Notemos que no todos/as lo/as encuestados/as tienen escolaridad (NA's:36.551), ni tampoco ingreso autónomo (NA's:90.038)...
na.omit(estudio_cor)->estudio_cor
# Luego podremos calcular la covarianza (Observar signo, valor y unidad de medida).
cov(estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.esc, estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.yaut)
# Finalmente el coeficiente de correlación (Observar signo y valor).
cor(estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.esc, estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.yaut)
# ----> Ahora agregamos una prueba o test de hipótesis, para evaluar si esta correlación 
#       en la población correspondiente:
cor.test(estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.esc, estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.yaut)
# Y finalmente, graficar:
plot(estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.esc, estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.yaut, type='p')
# Podemos reiterar el estudio, separando por sexo, generando dos bases separadas, para hombres y para mujeres:
estudio_cor[estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.sexo==1, ]->estudio_corh
estudio_cor[estudio_cor$Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.sexo==2, ]->estudio_corm
# Podemos a su vez, revisar las correlaciones entre todas las variables de la base:
cor(estudio_cor)
# A partir de lo cual, podríamos realizar nuestro primer modelo de regresión lineal simple:
regresion<-lm(Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.esc~Casen_en_Pandemia_2020_revisada202209.yaut, data = estudio_corm)
summary(regresion)
# ----> Ahora podemos también interpretar las pruebas asociadas.