# Data

## DATOS (Data)

El ICG se obtiene de una encuesta mensual y se compone de 5 dimensiones basadas en las siguientes preguntas (ICG is calculated based on a monthly survey. Its 5 dimensions come from the following questions ):

- `eval_gob`: ¿Cómo evalúa usted al gobierno nacional en términos de muy bien, bien, regular, mal, o muy mal?: 1 Muy bien; 2 Bien; 3 Regular; 4 Mal; 5 Muy mal; 6 Ns/ nc
  (How do you evaluate to the national government in terms of very good, good, regular, bad, very bad? : 1; Very good; 2 Good; 3 Regular; 4 Bad; 5 Very bad; 6 Ns/ nc)

- `benef_gob`: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional actúa pensando en el beneficio de algunos pocos sectores o pensando en el beneficio de la mayoría de la gente?: 1 Sectores; 2 Gente; 3 Otro; 4 Ns nc
  (In general terms, the government acts for the benefit of some sectors or for the benefit of most of the people? : 1 Sectors; 2 People; 3 Another; 4 Ns/ nc)

- `adm_gp`: ¿Usted diría que en general, el gobierno nacional administra el gasto público con eficiencia, con cierta eficiencia, con un poco de ineficiencia o muy ineficientemente?: 1 Eficiencia; 2 Cierta eficiencia; 3 Un poco de ineficiencia; 4 Muy ineficientemente; 5 Ns nc.
  (In general, the national government administers the public spending efficiently, quite efficiently, quite inefficiently, very inefficiently? : 1 efficiently; 2 quite efficiently; 3 quite inefficiently; 4 very inefficiently; 5 Ns/nc)

- `cor_gob`: ¿Usted diría que de las personas que forman el gobierno nacional la mayoría son corruptas, que unos pocos son corruptos, o que casi ninguno es corrupto?: 1 La mayoría son corruptas; 2 Unos pocos son corruptos; 3 Casi ninguno es corrupto; 4 Ns nc
  (Do you think that people in charge of the national government are mostly corrupt, a few are corrupt or that almost no one is corrupt? : 1 Most of them are corrupt; 2 A few of them are corrupt; 3 Almost no one of them are corrupt; 4 Ns/nc)

- `resol_prob`: ¿Cuál de las siguientes frases se acerca más a lo que usted piensa?: 1 Este gobierno está resolviendo los problemas del país; 2 Este gobierno sabe cómo resolver los problemas del país pero necesita tiempo; 3 Este gobierno no sabe cómo resolver los problemas del país; 4 Ns nc
  (Which of the following sentences is closer to your opinion?: 1 This government is solving the country’s problems; 2 This government knows how to solve the country’s problems but needs time; 3 This government doesn’t know how to solve the country’s problems; 4 Ns/nc)

### Segmentos (segemnts)

El ICG puede calcularse segmentado por las variables `zona`, `edad`, `sexo`, `edu`, `sit_ec` basadas en las siguientes preguntas (ICG can be segmented by the variables `zona`, `edad`, `sexo`, `edu`, `sit_ec` that come from the following questions ):

- `zona`: ¿Podría decirme en qué provincia o ciudad vive usted?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior (Could you tell me in which district or city do you live?: 1 Ciudad de Buenos Aires 2 Provincia de Buenos Aires 3 Interior)

- `edad`: ¿Podría decirme su edad?: 1 18 a 29 2 30 a 49 3 50 o más (Could you tell me your age? : 1 18-29 2 30-49 3 50 or more)

- `sexo`: ¿De qué sexo es?: 0 Femenino 1 Masculino (Which is your sex?: 0 female 1 male)

- `edu`: Variable que indica el máximo nivel educativo alcanzado en tres niveles. Los valores de la variable son: 1 Primario 2 Secundario 3 Terciario/Universitario (Highest educational level achieved. Possible values are: 1. Elementary School 2. High School 3. College)

- `sit_ec`: ¿Cómo cree que será la situación económica del país dentro de un año: mejor, igual o peor que la actual?: 1 Mejor 2 Igual 3 Peor 4 Ns (How do you think the economic situation of the country will be within a year: 1 Better 2 The same 3 Worse 4 DN)

### Libro de Códigos (codebook)

- `show_codebook()`: Libro de código de variables para calcular el ICG y variables para segmentarlo. El parámetro `viewer = TRUE` habilita una tabla en el Viewer de `RStudio`
  (Codebook of variables to calculate ICG and variables to segment it. The `viewer = TRUE` parameter enables a table in the Viewer of `RStudio`).

### Explorar Olas (explore waves)

- `show_waves()`: Imprime en número de ola y el mes y año correspondiente. El parámetro `viewer = TRUE` habilita una tabla en el Viewer de `RStudio`
  (Prints the number of wave and the corresponding month and year. The `viewer = TRUE` parameter enables a table in the Viewer of`RStudio`).

### Obtener datos crudos (get raw data)

- `get_icg_raw()`: Descarga la base de datos cruda (Download the raw database).

## EJEMPLOS (Examples)

#### Obtener datos con `get_icg_raw()` (get data)

`get_icg_raw()` es la función principal para hacernos de los datos disponibles.

(`get_icg_raw()` is the main function to get the available data).

    library(opinAr)

    datos <- get_icg_raw()

    datos
    #> # A tibble: 281,786 × 33
    #>      ola  caso  anio   mes   dia ciudad  zona    region sexo    edad    edu     educacion
    #>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl+l> <dbl+l>  <dbl> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+l> <dbl+lbl>
    #>  1   507     1  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
    #>  2   507     2  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 3 [más… 3 [Ter… 7 [TercC…
    #>  3   507     3  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 2 [30a… 2 [Sec… 5 [Secun…
    #>  4   507     4  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
    #>  5   507     5  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 9 [UnivC…
    #>  6   507     6  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC…
    #>  7   507     7  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 1 [Hom… 1 [18a… 3 [Ter… 8 [UnivI…
    #>  8   507     8  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 1 [Hom… 3 [más… 1 [Pri… 3 [PrimC…
    #>  9   507     9  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 1 [Hom… 1 [18a… 2 [Sec… 4 [Secun…
    #> 10   507    10  2002     4    NA 0 [GBA] 2 [BsA…     NA 0 [Muj… 2 [30a… 3 [Ter… 7 [TercC…
    #> # ℹ 281,776 more rows
    #> # ℹ 21 more variables: sit_ec <dbl+lbl>, sit_fu <dbl+lbl>, sitec <dbl+lbl>,
    #> #   mejora <dbl+lbl>, eval_gob <dbl+lbl>, eval_gob_rec <dbl>, benef_gob <dbl+lbl>,
    #> #   benef_gob_rec <dbl>, adm_gp <dbl+lbl>, adm_gp_rec <dbl>, cor_gob <dbl+lbl>,
    #> #   cor_gob_rec <dbl>, resol_prob <dbl+lbl>, resol_prob_rec <dbl>, icg <dbl>,
    #> #   edad2 <dbl>, tipo_telef <dbl+lbl>, habitat <dbl+lbl>, region_2 <dbl+lbl>,
    #> #   zonacaba <dbl>, ponderacion_utdt <dbl>

#### Explorar el libro de códigos `show_codebook()` (explore Codebook)

La función `show_codebook()` muestra el libro de códigos. Por defecto el parámetro `viewer = FALSE` imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos `viewer = TRUE` los datos se presentan en el Viewer de `RStudio`.

(`show_codebook()` function displays the codebook. By default the parameter `viewer = FALSE` prints the result in console. If instead we write `viewer = TRUE` data is presented in the `RStudio` Viewer).

    show_codebook()
    #> # A tibble: 9 × 3
    #>   variable_name  description                                   tidy_variable_name
    #>   <chr>          <chr>                                         <chr>
    #> 1 eval_gob_rec   Evaluación del gobierno                       Evaluación del gobierno
    #> 2 benef_gob_rec  Beneficio a pocos o a la mayoría              Beneficios del gobierno
    #> 3 adm_gp_rec     Administración del gasto público              Administración del gasto …
    #> 4 cor_gob_rec    Corrupción del gobierno                       Corrupción del gobierno
    #> 5 resol_prob_rec Solución de problemas del país                Resolución de problemas
    #> 6 zona           Zona en la que se realizó la encuesta         Zona
    #> 7 sexo           Sexo                                          Sexo
    #> 8 edad           Rango de edad                                 Edad
    #> 9 edu            Máximo nivel educativo alcanzado en 3 niveles Máximo Nivel Educativo

#### Explorar las olas `show_waves()` (explore waves)

La función `show_waves()` muestra las olas y el mes y año correspondientes. Por defecto el parámetro `viewer = FALSE` imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos `viewer = TRUE` los datos se presentan en el Viewer de `RStudio`.

(`show_waves()` function displays the number of waves and the corresponding year and month. By default the parameter `viewer = FALSE` prints the result in console. If instead we write `viewer = TRUE` data is presented in the `RStudio` Viewer).

    show_waves(datos)
    #> # A tibble: 266 × 3
    #>      ola   mes  anio
    #>    <dbl> <dbl> <dbl>
    #>  1   502    11  2001
    #>  2   503    12  2001
    #>  3   504     1  2002
    #>  4   505     2  2002
    #>  5   506     3  2002
    #>  6   507     4  2002
    #>  7   508     5  2002
    #>  8   509     6  2002
    #>  9   510     7  2002
    #> 10   511     8  2002
    #> # ℹ 256 more rows

## FUENTES (Sources)

Índice de Confianza en el Gobierno. Escuela de Gobierno. Universidad Torcuato Di Tella

- Los datos provienen de la las bases en formato `.dta` descargadas de la página de la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg
  (Access to raw data comes from databases in `.dta` files of the Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella utdt.edu/icg.

Para consultas sobre el índice, dirigirse a los profesores Darío Judzik (djudzik@utdt.edu) o Guadalupe Dorna (gdorna@utdt.edu).