Estimativas ponderadas a partir dos microdados da PDAD-A 2024

Calcula médias, totais e proporções ponderadas pelos pesos de expansão da PDAD-A 2024 (peso_dom na base de domicílios; peso_mor na de moradores), opcionalmente desagregadas por grupos (ex.: por localidade ou setor_distrito).

Usage

estimar(
  dados,
  variavel,
  tipo = c("media", "total", "proporcao"),
  por = NULL,
  peso = NULL,
  na_rm = TRUE
)

Arguments

dados

data.frame ou tibble com microdados da PDAD-A 2024.

variavel

nome da variável de interesse (length 1).

tipo

"media" (média ponderada), "total" (soma ponderada) ou "proporcao" (participação ponderada de cada nível quando a variável é qualitativa, ou média ponderada quando é lógica ou 0/1).

por

opcional: vetor com nomes de colunas para desagregar a estimativa (ex.: c("localidade")).

peso

opcional: nome da coluna de pesos. Se omitido, usa peso_dom ou peso_mor, quando identificável.

na_rm

lógico; quando TRUE (padrão), exclui observações com NA na variável de interesse.

Value

Um `tibble`. Para tipo = "media" e "total": colunas de por, estimativa e n (número de observações válidas, sem peso). Para tipo = "proporcao" com variável qualitativa: inclui também a coluna nivel.

Details

O peso é inferido a partir das colunas presentes: peso_dom na ausência de peso_mor e peso_mor na ausência de peso_dom; quando ambos existem (ex.: resultado de juntar_bases), informe o argumento peso explicitamente.

Para rendas, prefira as variáveis com sufixo "_r", que já vêm corrigidas pela inflação (multiplicadas por infla_ipcadf, fator do IPCA-DF divulgado com os microdados). Atenção aos códigos reservados (77777 = Recusa, 88888 = Não sabe, 99999 = Não se aplica), presentes em diversas variáveis: use limpar_reservados antes de estimar.

Examples

# \donttest{
dom <- get_pdad("domicilios")
# renda domiciliar média por RA (valores corrigidos pela inflação)
estimar(dom, "renda_domiciliar_r", tipo = "media", por = "localidade")
#> # A tibble: 48 × 3
#>    localidade estimativa     n
#>         <int>      <dbl> <int>
#>  1       5330     68545.   802
#>  2       5320     89541.   402
#>  3       5315     76306.   452
#>  4       5326     89519.   570
#>  5       5314     79169.   800
#>  6       5303     80112.   423
#>  7       5311     81350.   399
#>  8       5241     73912.   400
#>  9       5313     89166.   451
#> 10       5328     80407.   401
#> # ℹ 38 more rows

# proporção ponderada de domicílios por situação (após rotular)
estimar(rotular(dom), "A01uf", tipo = "proporcao")
#> # A tibble: 2 × 3
#>   nivel            estimativa     n
#>   <chr>                 <dbl> <int>
#> 1 Distrito Federal      0.684 18130
#> 2 Goiás                 0.316  6715
# }