Projeto
cassiofpa
2021-07-05
Last updated: 2021-07-05
Checks: 7 0
Knit directory: e_pnadc/
This reproducible R Markdown analysis was created with workflowr (version 1.6.2). The Checks tab describes the reproducibility checks that were applied when the results were created. The Past versions tab lists the development history.
Great! Since the R Markdown file has been committed to the Git repository, you know the exact version of the code that produced these results.
Great job! The global environment was empty. Objects defined in the global environment can affect the analysis in your R Markdown file in unknown ways. For reproduciblity it’s best to always run the code in an empty environment.
The command set.seed(20210705) was run prior to running the code in the R Markdown file. Setting a seed ensures that any results that rely on randomness, e.g. subsampling or permutations, are reproducible.
Great job! Recording the operating system, R version, and package versions is critical for reproducibility.
Nice! There were no cached chunks for this analysis, so you can be confident that you successfully produced the results during this run.
Great job! Using relative paths to the files within your workflowr project makes it easier to run your code on other machines.
Great! You are using Git for version control. Tracking code development and connecting the code version to the results is critical for reproducibility.
The results in this page were generated with repository version 8d91a68. See the Past versions tab to see a history of the changes made to the R Markdown and HTML files.
Note that you need to be careful to ensure that all relevant files for the analysis have been committed to Git prior to generating the results (you can use wflow_publish or wflow_git_commit). workflowr only checks the R Markdown file, but you know if there are other scripts or data files that it depends on. Below is the status of the Git repository when the results were generated:
Ignored files:
Ignored: .Rhistory
Ignored: .Rproj.user/
Untracked files:
Untracked: analysis/bf.png
Untracked: analysis/tabela1.png
Untracked: bf.png
Untracked: data/bf.png
Unstaged changes:
Modified: analysis/Projeto.Rmd
Deleted: analysis/projeto.Rmd
Note that any generated files, e.g. HTML, png, CSS, etc., are not included in this status report because it is ok for generated content to have uncommitted changes.
These are the previous versions of the repository in which changes were made to the R Markdown (analysis/Projeto_completo.Rmd) and HTML (docs/Projeto_completo.html) files. If you’ve configured a remote Git repository (see ?wflow_git_remote), click on the hyperlinks in the table below to view the files as they were in that past version.
| File | Version | Author | Date | Message |
|---|---|---|---|---|
| html | 8d91a68 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | 256a112 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | 925b480 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | 9d852aa | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | 50b6761 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | 30c1128 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| html | ac4fb99 | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| Rmd | 02251b9 | cassiofpa | 2021-07-05 | Add my first analysis |
| html | 569afbb | cassiofpa | 2021-07-05 | Build site. |
| Rmd | 9f26b8d | cassiofpa | 2021-07-05 | Add my first analysis |
Introdução
É incontestável o papel das estatísticas públicas para a formulação e avaliação de políticas públicas. Considerando as dimensões do Brasil, manter o sistema estatístico nacional em funcionamento é uma tarefa complexa. O IBGE tem cumprido o seu papel disponibilizando informações estatísticas de qualidade com boa cobertura e periodicidade. Em um território tão grande, os levantamentos amostrais são necessários para reduzir custos e atender as necessidades de periodização mantendo a boa qualidade. Para atender as necessidades destas pesquisas, os desenhos amostrais são sofisticados (complexos) e as análises a partir destas pesquisas amostrais devem levar em consideração o desenho amostral nos cálculos das estatísticas. Atualmente, mesmo com a grande disseminação de informação pela internet e com as facilidades dos recursos computacionais, o usuário comum, um analista, que utiliza estatísticas das pesquisas amostrais enfrenta dificuldades para proceder os cálculos corretamente. Temos que considerar que grande parte dos usuários ou possíveis usuários destas pesquisas não tem interesse no cálculo das estatísticas, mas sim na utilização destas nas suas análises. Atualmente o IBGE disponibiliza todos os microdados das pesquisas e sua documentação, mas para o usuário interessado nas tabulações, há algumas publicações e o SIDRA que disponibiliza uma grande coleção de tabulações onde o usuário pode fazer alguns recortes e obter os dados. Não há um sistema para tabulação online e nem um software que faça isso de forma simples que atenda o usuário analista.
Justificativa para escolha do tema
Considerando a relevância das estatísticas públicas e a dificuldade dos usuários para fazer tabulações e interpretar os dados de pesquisas amostrais complexas é relevante a iniciativa de propor instrumentos que facilitem o acesso e proporcionem uma interpretação adequada destas estatísticas.
Objetivo geral e objetivos específicos
Este projeto tem por objetivo gerar um método simplificado para tabulações da PNAD-contínua e explorar os resultados dando ênfase às medidas e incertezas em tabelas e gráficos. Para alcançar este objetivo geral, a presente proposta de projeto terá os seguintes objetivos específicos: 1. Entender o que é uma pesquisa amostral;
Compreender o que é plano amostral de uma pesquisa; Conhecer a Pesquisa Nacional por amostra de domicílios (PNAD Contínua): O que é a PNAD Contínua? Qual o objetivo da pesquisa? Qual a abrangência territorial? Aprender a programar em R Explorar a base de dados da PNAD contínua; Selecionar formas gráficas para analisar e interpretar os resultados; Construir uma biblioteca em R para gerar tabulações e gráficos com dados da PNAD-contínua.
Metodologia e estratégia de ação
O aluno deverá entender e compreender o que é uma pesquisa amostral e o plano amostral. Será incentivado a buscar as informações das pesquisas amostrais divulgadas pelo IBGE como CENSO e PNAD. Após esta etapa de entendimento dos conceitos fundamentais o aluno deverá aprofundar o conhecimento sobre a PNAD contínua respondendo as perguntas: “O que é a PNAD Contínua? Qual o objetivo da pesquisa? Qual a abrangência territorial?”. Conhecendo a pesquisa, o aluno deverá conhecer seu o desenho amostral e como proceder a tabulação dos dados. Utilizando a linguagem R, deverá explorar as bases da PNAD-contínua aplicando métodos para criação de tabelas e gráficos. Pretende-se fazer uma exploração ampla de todas as variáveis a fim de entender as limitações e incertezas associadas. Ao final do projeto o mesmo deverá construir uma biblioteca no R para facilitar a tabulação de dados da PNAD-contínua.
Será utilizada a linguagem R em todo o projeto, desde a obtenção dos dados, tabulações, geração de gráficos, produção de textos e relatórios, até a criação da biblioteca. Como estratégia de ação a equipe é formada por dois professores com formação na área da Estatística atuando na Graduação, sendo que um deles tem doutorado em Informática e possui um alto conhecimento de programação em R e um aluno de graduação em Estatística.
Resultados e impactos esperados
Uma biblioteca em R que facilite o acesso aos dados da PNADc, fazer tabulações e gráficos. Possibilitar que qualquer usuário com conhecimento básico de R possa acessar a PNADc, gerar tabulações e gráficos sem se preocupar com aspectos técnicos do desenho amostral.
Plano de trabalho
O projeto será desenvolvido de acordo com as atividades apresentadas no cronograma abaixo:
sessionInfo()R version 4.1.0 (2021-05-18)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 20.04.2 LTS
Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libblas.so.3
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/liblapack.so.3
locale:
[1] LC_CTYPE=pt_BR.UTF-8 LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=pt_BR.UTF-8 LC_COLLATE=pt_BR.UTF-8
[5] LC_MONETARY=pt_BR.UTF-8 LC_MESSAGES=pt_BR.UTF-8
[7] LC_PAPER=pt_BR.UTF-8 LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=pt_BR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] workflowr_1.6.2
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_1.0.6 whisker_0.4 knitr_1.33 magrittr_2.0.1
[5] R6_2.5.0 rlang_0.4.11 fansi_0.5.0 highr_0.9
[9] stringr_1.4.0 tools_4.1.0 xfun_0.23 utf8_1.2.1
[13] git2r_0.28.0 htmltools_0.5.1.1 ellipsis_0.3.2 rprojroot_2.0.2
[17] yaml_2.2.1 digest_0.6.27 tibble_3.1.2 lifecycle_1.0.0
[21] crayon_1.4.1 later_1.2.0 vctrs_0.3.8 promises_1.2.0.1
[25] fs_1.5.0 glue_1.4.2 evaluate_0.14 rmarkdown_2.8.4
[29] stringi_1.6.2 compiler_4.1.0 pillar_1.6.1 httpuv_1.6.1
[33] pkgconfig_2.0.3