rm(list = ls()) ############################################################################################ #Pesquisa: Perfil da população em situação de rua no Distrito Federal #Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal - IPEDF Codeplan #Diretoria de Estudos e Políticas Sociais - DIPOS #Contato - Email: politicas.sociais@ipe.df.gov.br ########################################################################################### # Pacotes #### library(tidyverse) library(survey) library(srvyr) library(readr) library(readxl) #retirar notação científica options(scipen = 999) # Abrir a base censitária ##### censitario <- read_excel("Base_Pop_rua_curto_censitário.xlsx") # Distribuição espacial das pessoas #### tab1<-cbind("Total" = table(censitario$`Região Administrativa`), "%" = prop.table(table(censitario$`Região Administrativa`))*100) tab1<- as.data.frame(tab1) tab1<- tab1[order(tab1$Total, decreasing = T),] # Local da entrevista loc_entre<-cbind("Total" = table(censitario$P1.1),"%" = prop.table(table(censitario$P1.1))*100) loc_entre<- as.data.frame(loc_entre) loc_entre<- loc_entre[order(loc_entre$Total, decreasing = T),] # Identificação da situação de rua #### # Onde você vai dormir hoje dormir_hj <- censitario%>% filter(!P.3.2 == "Não se aplica") dormir_hj <- prop.table(table(dormir_hj$P.3.2))*100 dormir_hj <- as.data.frame(dormir_hj) colnames(dormir_hj)<- c("Categorias","Porcentagem") dormir_hj <- dormir_hj[order(dormir_hj$Porcentagem, decreasing = T), ] #Nos 7 dias anteriores à sua vinda para essa Comunidade Terapeutica, onde você dormiu? dormiu_antes_CT<- censitario%>% filter(!P3.4 =="Não se aplica") dormiu_antes_CT<- prop.table(table(dormiu_antes_CT$P3.4))*100 dormiu_antes_CT<- as.data.frame(dormiu_antes_CT) #Onde você vai dormir hoje dormiu_7dias<- censitario%>% filter(!P3.3 == "Não se aplica") dormiu_7dias<- prop.table(table(dormiu_7dias$P3.3))*100 dormiu_7dias<- as.data.frame(dormiu_7dias) #Há quanto tempo você está neste serviço de acolhimento? tempo_acolhimento<-censitario%>% filter(!P3.5 == "Não se aplica") tempo_acolhimento <- prop.table(table(tempo_acolhimento$P3.5))*100 tempo_acolhimento<- as.data.frame(tempo_acolhimento) # Sexo/Identidade de gênero/Orientação sexual#### # Distribuição da população por sexo# sexo<-prop.table(table(censitario$P4.1))*100 sexo<-as.data.frame(sexo) #Sexo de nascimento por RA sexo_ra<-cbind(prop.table(table(censitario$`Região Administrativa`,censitario$P4.1), margin = 1)*100) sexo_ra<- as.data.frame(sexo_ra) #Você se identifica com o seu sexo de nascimento? sexo_nasci<-censitario%>% filter(!P4.2 == "Não se aplica") sexo_nasci <- prop.table(table(sexo_nasci$P4.2))*100 sexo_nasci <- as.data.frame(sexo_nasci) #Você é gay, lésbica ou bissexual glb<-censitario%>% filter(!P4.3 == "Não se aplica") glb <- prop.table(table(glb$P4.3))*100 glb <- as.data.frame(glb) glb <- glb[order(glb$Freq, decreasing = T), ] #Você é gay, lesbica ou bissexual por RA glb_ra<-censitario%>% filter(!P4.3 == "Não se aplica") glb_ra<-cbind(prop.table(table(glb_ra$`Região Administrativa`,glb_ra$P4.3), margin = 1)*100) glb_ra <- as.data.frame(glb_ra) # Idade#### #Pirâmide Etária pir_etaria<-censitario%>% filter(!`Faixa Etária` == "Não se aplica", !`Faixa Etária` == "Não respondeu", !`Faixa Etária` == "Não sabe", !P4.1 == "Não se aplica", !P4.1 == "Não sabe", !P4.1 == "Não respondeu", !P4.1 == "Não foi possível identificar") pir_etaria<-cbind(table(pir_etaria$`Faixa Etária`,pir_etaria$P4.1)) pir_etaria <- as.data.frame(pir_etaria) #Distribuição da população por faixa etária dist_faixa_etaria<-censitario%>% filter(!`Faixa Etária` == "Não se aplica", !`Faixa Etária` == "Não respondeu", !`Faixa Etária` == "Não sabe") dist_faixa_etaria<-cbind(prop.table(table(dist_faixa_etaria$`Faixa Etária`)))*100 dist_faixa_etaria <- as.data.frame(dist_faixa_etaria) #Estatísticas das idades em anos descri_idade<-censitario%>% filter(!`Faixa Etária` == "Não se aplica", !`Faixa Etária` == "Não respondeu", !`Faixa Etária` == "Não sabe") descri_idade$P6.1 <- as.numeric(as.character(descri_idade$P6.1)) summary(descri_idade$P6.1) sd(descri_idade$P6.1) rm(descri_idade) #Distribuição da população por faixa etária por RA dist_faixa_etaria_ra<-censitario%>% filter(!`Faixa Etária` == "Não se aplica") dist_faixa_etaria_ra<-cbind(prop.table(table(dist_faixa_etaria_ra$`Região Administrativa`,dist_faixa_etaria_ra$`Faixa Etária`), margin = 1))*100 dist_faixa_etaria_ra <- as.data.frame(dist_faixa_etaria_ra) # Raça/Cor/Etinia#### #Distribuição da população por raça/cor raça <- censitario%>% filter(!P5.1 == "Não se aplica") raça <- prop.table(table(raça$P5.1))*100 raça<- as.data.frame(raça) raça <- raça[order(raça$Freq, decreasing = T), ] #Distribuição da população por raça/cor por RA raça_ra <- censitario%>% filter(!P5.1 == "Não se aplica") raça_ra <- cbind(prop.table(table(raça_ra$`Região Administrativa`,raça_ra$P5.1), margin =1)*100) raça_ra<- as.data.frame(raça_ra) # Tempo de Permanência em situação de rua#### #Distribuição da população por tempo de Permanencia em situação de rua tempo_rua<- censitario%>% filter(!P7.1 == "Não se aplica") tempo_rua <- prop.table(table(tempo_rua$P7.1))*100 tempo_rua <- as.data.frame(tempo_rua) #Distribuição da população por tempo de Permanência em situação de rua por RA tempo_rua_ra<- censitario%>% filter(!P7.1 == "Não se aplica") tempo_rua_ra <- cbind(prop.table(table(tempo_rua_ra$`Região Administrativa`,tempo_rua_ra$P7.1),margin = 1)*100) tempo_rua_ra <- as.data.frame(tempo_rua_ra) #Há quanto tempo você voltou a viver nas ruas voltou_rua <- censitario%>% filter(!P7.3 == "Não se aplica") voltou_rua <- prop.table(table(voltou_rua$P7.3))*100 voltou_rua <- as.data.frame(voltou_rua) #Há quanto tempo você voltou a viver nas ruas por RA voltou_rua_ra <- censitario%>% filter(!P7.3 == "Não se aplica") voltou_rua_ra <- cbind(prop.table(table(voltou_rua_ra$`Região Administrativa`,voltou_rua_ra$P7.3), margin =1)*100) voltou_rua_ra <- as.data.frame(voltou_rua_ra) # Migração e Vínculo com moradia fixa#### #Você sempre morou no DF morou_df <- censitario%>% filter(!P8.1 == "Não se aplica") morou_df <- prop.table(table(morou_df$P8.1))*100 morou_df <- as.data.frame(morou_df) #Onde você morava antes de vir para o DF? morava_antes <- censitario%>% filter(!P8.3 == "Não se aplica") morava_antes <- prop.table(table(morava_antes$P8.3))*100 morava_antes <- as.data.frame(morava_antes) #Onde você morava antes de vir para o DF? - Estados morava_antes_estados <- censitario%>% filter(!P8.4 == "Não se aplica") morava_antes_estados <- cbind(table(morava_antes_estados$P8.4),prop.table(table(morava_antes_estados$P8.4))*100) morava_antes_estados <- as.data.frame(morava_antes_estados) # Por que veio para o DF? pq_veio <- censitario%>% filter(!P8.5.1 == "Não se aplica") pq_veio <- pq_veio%>% mutate(P8.5.1 = case_when(P8.5.1 == "Procurar trabalho" ~ "Selecionou", P8.5.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.2 = case_when(P8.5.2 == "Acompanhar a família" ~ "Selecionou", P8.5.2 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.3 = case_when(P8.5.3 == "Fazer tratamento de saúde" ~ "Selecionou", P8.5.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.4 = case_when(P8.5.4 == "Está de passagem pelo DF" ~ "Selecionou", P8.5.4 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.5 = case_when(P8.5.5 == "Por causa de desavença familiar" ~ "Selecionou", P8.5.5 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.6 = case_when(P8.5.6 == "Reencontrar os familiares" ~ "Selecionou", P8.5.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.7 = case_when(P8.5.7 == "Buscar ajuda do governo" ~ "Selecionou", P8.5.7 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.8 = case_when(P8.5.8 == "Conhecer a cidade" ~ "Selecionou", P8.5.8 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.9 = case_when(P8.5.9 == "Fugir da violência" ~ "Selecionou", P8.5.9 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.10 = case_when(P8.5.10 == "Egresso de sistema prisional" ~ "Selecionou", P8.5.10 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.11 = case_when(P8.5.11 == "Teve problemas com a justiça" ~ "Selecionou", P8.5.11 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou") , P8.5.12 = case_when(P8.5.12 == "Conseguir moradia" ~ "Selecionou", P8.5.12 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.13 = case_when(P8.5.13 == "Receber doações" ~ "Selecionou", P8.5.13 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.14 = case_when(P8.5.14 == "Para estudar" ~ "Selecionou", P8.5.14 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.15 = case_when(P8.5.15 == "Outro" ~ "Selecionou", P8.5.15 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.16 = case_when(P8.5.16 == "Não sabe" ~ "Selecionou", P8.5.16 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P8.5.17 = case_when(P8.5.17 == "Não respondeu" ~ "Selecionou", P8.5.17 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou")) pq_veio <- rbind("Procurar trabalho" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.1))*100, "Acompanhar a família" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.2))*100, "Fazer tratamento de saúde" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.3))*100, "Está de passagem pelo DF" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.4))*100, "Por causa de desavença familiar" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.5))*100, "Reencontrar os familiares" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.6))*100, "Buscar ajuda do governo" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.7))*100, "Conhecer a cidade" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.8))*100, "Fugir da violência" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.9))*100, "Egresso de sistema prisional" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.10))*100, "Teve problemas com a justiça" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.11))*100, "Conseguir moradia" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.12))*100, "Receber doações" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.13))*100, "Para estudar" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.14))*100, "Outro" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.15))*100, "Não sabe" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.16))*100, "Não respondeu" = prop.table(table(pq_veio$P8.5.17))*100) pq_veio<- as.data.frame(pq_veio) pq_veio<- pq_veio[order(pq_veio$Selecionou, decreasing = T), ] # Atualmente você tem casa/residência para morar? tem_casa<- censitario%>% filter(!P9.1 == "Não se aplica") tem_casa <- prop.table(table(tem_casa$P9.1))*100 tem_casa <- as.data.frame(tem_casa) # Em que cidade do DF fica a casa/residência? tem_casa_ra<- censitario%>% filter(!P9.2 == "Não se aplica") tem_casa_ra <- cbind(table(tem_casa_ra$P9.2),prop.table(table(tem_casa_ra$P9.2))*100) tem_casa_ra <- as.data.frame(tem_casa_ra) #A sua casa/residência é? casa_e<- censitario%>% filter(!P9.4 == "Não se aplica") casa_e <- table(casa_e$P9.4) casa_e <- as.data.frame(casa_e) casa_e <- casa_e[order(casa_e$Freq, decreasing = T), ] #A sua casa/residência fica em ocupação, invasão ou assentamento? casa_ocup<- censitario%>% filter(!P9.5 == "Não se aplica") casa_ocup <- table(casa_ocup$P9.5) casa_ocup <- as.data.frame(casa_ocup) casa_ocup <- casa_ocup[order(casa_ocup$Freq, decreasing = T), ] # Benefícios Governamentais #### #Você recebe algum benefício governamental recebe_beneficio <- censitario%>% filter(!P10.1 == "Não se aplica") recebe_beneficio <- prop.table(table(recebe_beneficio$P10.1))*100 recebe_beneficio <- as.data.frame(recebe_beneficio) rm(recebe_beneficio) # Qual(is) dos benefícios abaixo? qual_beneficio <- censitario%>% filter(P10.1 == "Sim") qual_beneficio <- qual_beneficio%>% mutate(P10.2.1 = case_when(P10.2.1 == "BPC (Benef. Prestação Continuada)/LOAS" ~ "Selecionou", P10.2.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.3 = case_when(P10.2.3 == "Bolsa família/Auxílio Brasil" ~ "Selecionou", P10.2.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.4 = case_when(P10.2.4 == "DF Social" ~ "Selecionou", P10.2.4 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.5 = case_when(P10.2.5 == "Prato Cheio" ~ "Selecionou", P10.2.5 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.6 = case_when(P10.2.6 == "Auxílio Calamidade" ~ "Selecionou", P10.2.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.7 = case_when(P10.2.7 == "Auxílio/Benefício Vulnerabilidade (dinheiro/pecúnia)" ~ "Selecionou", P10.2.7 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.8 = case_when(P10.2.8 == "Auxílio/Benefício Vulnerabilidade (passagem interestadual)" ~ "Selecionou", P10.2.8 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.9 = case_when(P10.2.9 == "Auxílio Excepcional / Auxílio- Aluguel" ~ "Selecionou", P10.2.9 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.10 = case_when(P10.2.10 == "Aposentadoria / auxílio-doença (INSS)" ~ "Selecionou", P10.2.10 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.11 = case_when(P10.2.11 == "Pensão por morte" ~ "Selecionou", P10.2.11 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.12 = case_when(P10.2.12 == "Outro" ~ "Selecionou", P10.2.12 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P10.2.13 = case_when(P10.2.13 == "Não sabe" ~ "Selecionou", P10.2.13 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou")) qual_beneficio <- rbind("BPC (Benef. Prestação Continuada)/LOAS" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.1))*100, "Bolsa família/Auxílio Brasil" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.3))*100, "DF Social" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.4))*100, "Prato Cheio" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.5))*100, "Auxílio calamidade" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.6))*100, "Auxílio/Benefício Vulnerabilidade (dinheiro/pecúnia)" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.7))*100, "Auxílio/Benefício Vulnerabilidade (passagem interestadual)" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.8))*100, "Auxílio Excepcional/Auxílio-Aluguel" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.9))*100, "Aposentadoria/auxílio-doença (INSS)" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.10))*100, "Pensão por morte" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.11))*100, "Outro" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.12))*100, "Não sabe" = prop.table(table(qual_beneficio$P10.2.13))*100) qual_beneficio <- as.data.frame(qual_beneficio) qual_beneficio <- qual_beneficio[order(qual_beneficio$Selecionou, decreasing = T), ] # Catação de materiais recicláveis #### #Você cata latinhas ou materiais recicláveis para vender cata_reciclaveis<- censitario%>% filter(!P11.1 == "Não se aplica") cata_reciclaveis <- prop.table(table(cata_reciclaveis$P11.1))*100 cata_reciclaveis <- as.data.frame(cata_reciclaveis) # Características do ponto ##### #Tipo de ponto tipo_ponto <- censitario%>% filter(!P13.2 == "Não se aplica") tipo_ponto <- prop.table(table(tipo_ponto$P13.2))*100 tipo_ponto <- as.data.frame(tipo_ponto) tipo_ponto <- tipo_ponto[order(tipo_ponto$Freq, decreasing = T), ] # No ponto há presença de: presença <- censitario%>% filter(P1.1 == "Rua") presença <- presença%>% mutate(P13.3.1 = case_when(P13.3.1 == "Moradias improvisadas (barracas de camping, papelão, papel, entre outros)" ~ "Selecionou", P13.3.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.2 = case_when(P13.3.2 == "Criança/adolescente acompanhada de adulto" ~ "Selecionou", P13.3.2 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.3 = case_when(P13.3.3 == "Criança/adolescente sozinha" ~ "Selecionou", P13.3.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.4 = case_when(P13.3.4 == "Outros adultos em situação de rua" ~ "Selecionou", P13.3.4 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.5 = case_when(P13.3.5 == "Famílias" ~ "Selecionou", P13.3.5 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.6 = case_when(P13.3.6 == "Crianças em situação de trabalho infantil" ~ "Selecionou", P13.3.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P13.3.7 = case_when(P13.3.7 == "Animais de estimação" ~ "Selecionou", P13.3.7 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou")) presença <- rbind("Moradias improvisadas (barracas de camping, papelão, papel, entre outros)" = prop.table(table(presença$P13.3.1))*100, "Criança/adolescente acompanhada de adulto" = prop.table(table(presença$P13.3.2))*100, "Criança/adolescente sozinha" = prop.table(table(presença$P13.3.3))*100, "Outros adultos em situação de rua" = prop.table(table(presença$P13.3.4))*100, "Famílias" = prop.table(table(presença$P13.3.5))*100, "Crianças em situação de trabalho infantil" = prop.table(table(presença$P13.3.6))*100, "Animais de estimação" = prop.table(table(presença$P13.3.7))*100) presença<- as.data.frame(presença) presença<- presença[order(presença$Selecionou, decreasing = T),] # Presença da família na rua ##### # Ao todo, quantas pessoas da família estão com a pessoa em situação de rua qnt_pessoas <- censitario%>% filter(!P12.2 ==96, !P12.2 ==98, !P12.2 ==99) qnt_pessoas <- prop.table(table(qnt_pessoas$P12.2))*100 qnt_pessoas <- as.data.frame(qnt_pessoas) # Cuida diariamente de alguém menor de 18 anos na rua cuida_menor <- censitario%>% filter(!P12.3 == "Não se aplica") cuida_menor <- prop.table(table(cuida_menor$P12.3))*100 cuida_menor <- as.data.frame(cuida_menor) # Ao todo quantas pessoas de menores de 18 estão com você em situação de rua qnt_menor <- censitario%>% filter(!P12.3.1 ==96) qnt_menor <- prop.table(table(qnt_menor$P12.3.1))*100 qnt_menor <- as.data.frame(qnt_menor) # Crianças e adolecentes em situação de rua#### cri_ado <- censitario%>% filter(P6.1 == 0|P6.1 == 1|P6.1 == 2|P6.1 == 3|P6.1 == 4|P6.1 == 5| P6.1 == 6|P6.1 == 7|P6.1 == 8|P6.1 == 9|P6.1 == 10|P6.1 == 11| P6.1 == 12|P6.1 == 13|P6.1 == 14|P6.1 == 15|P6.1 == 16|P6.1 == 17) # Qual é o parentesco dessa criança ou desse adolescente com você parentesco <- censitario%>% filter(!P12.4 == "Não se aplica") parentesco <- prop.table(table(parentesco$P12.4))*100 parentesco <- as.data.frame(parentesco) parentesco <- parentesco[order(parentesco$Freq, decreasing = T), ] # Idade da criança e/ou do adolescente idade_cri<- cbind(table(cri_ado$P6.1),prop.table(table(cri_ado$P6.1))*100) idade_cri <- as.data.frame(idade_cri) # Sexo sexo_cri <- prop.table(table(cri_ado$P4.1))*100 sexo_cri <- as.data.frame(sexo_cri) # Raça raça_cri <- cri_ado%>% filter(!P5.1 == "Não se aplica") raça_cri <- prop.table(table(raça_cri$P5.1))*100 raça_cri <- as.data.frame(raça_cri) raça_cri <- raça_cri[order(raça_cri$Freq, decreasing = T), ] # Sexo por RA sexo_cri_ra <- cbind(prop.table(table(cri_ado$`Região Administrativa`,cri_ado$P4.1), margin=1)*100) sexo_cri_ra <- as.data.frame(sexo_cri_ra) # Raça por Ra raça_cri_ra <- cri_ado%>% filter(!P5.1 == "Não se aplica") raça_cri_ra <- cbind(prop.table(table(raça_cri_ra$`Região Administrativa`,raça_cri_ra$P5.1), margin =1)*100) raça_cri_ra <- as.data.frame(raça_cri_ra) # onde a criança nasceu cri_nasceu <- censitario%>% filter(!P12.9 == "Não se aplica") cri_nasceu <- prop.table(table(cri_nasceu$P12.9))*100 cri_nasceu <- as.data.frame(cri_nasceu) cri_nasceu <- cri_nasceu[order(cri_nasceu$Freq, decreasing = T),] # Estado de origem cri_nasceu_onde <- censitario%>% filter(!P12.9.1 == "Não se aplica") cri_nasceu_onde <- cbind(table(cri_nasceu_onde$P12.9.1),prop.table(table(cri_nasceu_onde$P12.9.1))*100) cri_nasceu_onde <- as.data.frame(cri_nasceu_onde) # Qual o principal motivo que fez com que viesse para situação de rua cri_motivo <- censitario%>% filter(!P12.10 == "Não se aplica") cri_motivo <- prop.table(table(cri_motivo$P12.10))*100 cri_motivo <- as.data.frame(cri_motivo) cri_motivo <- cri_motivo[order(cri_motivo$Freq, decreasing = T),] # a criança tem alguma deficiência cri_deficiencia <- censitario%>% filter(!P12.11 == "Não se aplica", !P12.11 == "Sem informação") cri_deficiencia <- prop.table(table(cri_deficiencia$P12.11))*100 cri_deficiencia <- as.data.frame(cri_deficiencia) cri_deficiencia <- cri_deficiencia[order(cri_deficiencia$Freq, decreasing = T),] # Quais deficiencias cri_deficiencia_quais_1 <- censitario%>% filter(!P12.12.1 == "Não se aplica", !P12.12.1 == "Sem informação", !P12.12.1 == "Não selecionou") cri_deficiencia_quais_2 <- censitario%>% filter(!P12.12.2 == "Não se aplica", !P12.12.2 == "Sem informação", !P12.12.2 == "Não selecionou") cri_deficiencia_quais_5 <- censitario%>% filter(!P12.12.5 == "Não se aplica", !P12.12.5 == "Sem informação", !P12.12.5 == "Não selecionou") cri_deficiencia_quais_6 <- censitario%>% filter(!P12.12.6 == "Não se aplica", !P12.12.6 == "Sem informação", !P12.12.6 == "Não selecionou") cri_deficiencia_quais_7 <- censitario%>% filter(!P12.12.7 == "Não se aplica", !P12.12.7 == "Sem informação", !P12.12.7 == "Não selecionou") cri_deficiencia_quais<- rbind("Cegueira. (Não enxerga de jeito nenhum)" = table(cri_deficiencia_quais_1$P12.12.1), "Baixa visão (Enxerga, mas com dificuldade)" = table(cri_deficiencia_quais_2$P12.12.2), "Deficiência física" = table(cri_deficiencia_quais_5$P12.12.5), "Deficiência mental/intelectual" = table(cri_deficiencia_quais_6$P12.12.6), "Outro" = table(cri_deficiencia_quais_7$P12.12.7)) cri_deficiencia_quais <- as.data.frame(cri_deficiencia_quais) rm(cri_deficiencia_quais_1,cri_deficiencia_quais_2, cri_deficiencia_quais_5,cri_deficiencia_quais_6,cri_deficiencia_quais_7) # a criança tem algum transtorno ou síndrome cri_transtorno <- censitario%>% filter(!P12.13 == "Não se aplica", !P12.13 == "Sem informação") cri_transtorno <- prop.table(table(cri_transtorno$P12.13))*100 cri_transtorno <- as.data.frame(cri_transtorno) cri_transtorno <- cri_transtorno[order(cri_transtorno$Freq, decreasing = T),] # Quais transtornos ou síndromes da criança cri_transtorno_quais_1 <- censitario%>% filter(!P12.14.1 == "Não se aplica", !P12.14.1 == "Sem informação", !P12.14.1 == "Não selecionou") cri_transtorno_quais_3 <- censitario%>% filter(!P12.14.3 == "Não se aplica", !P12.14.3 == "Sem informação", !P12.14.3 == "Não selecionou") cri_transtorno_quais_5 <- censitario%>% filter(!P12.14.5 == "Não se aplica", !P12.14.5 == "Sem informação", !P12.14.5 == "Não selecionou") cri_transtorno_quais_9 <- censitario%>% filter(!P12.14.9 == "Não se aplica", !P12.14.9 == "Sem informação", !P12.14.9 == "Não selecionou") cri_transtorno_quais<- rbind("Ansiedade" = table(cri_transtorno_quais_1$P12.14.1), "Bipolaridade" = table(cri_transtorno_quais_3$P12.14.3), "Depressão" = table(cri_transtorno_quais_5$P12.14.5), "Outro" = table(cri_transtorno_quais_9$P12.14.9)) cri_transtorno_quais <- as.data.frame(cri_transtorno_quais) rm(cri_transtorno_quais_1,cri_transtorno_quais_3, cri_transtorno_quais_5,cri_transtorno_quais_9) # A criança tem algum problema de saúde cri_doenca <- censitario%>% filter(!P12.15 == "Não se aplica", !P12.15 == "Sem informação") cri_doenca <- prop.table(table(cri_doenca$P12.15))*100 cri_doenca <- as.data.frame(cri_doenca) cri_doenca <- cri_doenca[order(cri_doenca$Freq, decreasing = T),] # Qual problema cri_doenca_quais_2 <- censitario%>% filter(!P12.16.2 == "Não se aplica", !P12.16.2 == "Sem informação", !P12.16.2 == "Não selecionou") cri_doenca_quais_3 <- censitario%>% filter(!P12.16.3 == "Não se aplica", !P12.16.3 == "Sem informação", !P12.16.3 == "Não selecionou") cri_doenca_quais_5 <- censitario%>% filter(!P12.16.5 == "Não se aplica", !P12.16.5 == "Sem informação", !P12.16.5 == "Não selecionou") cri_doenca_quais_13 <- censitario%>% filter(!P12.16.13 == "Não se aplica", !P12.16.13 == "Sem informação", !P12.16.13 == "Não selecionou") cri_doenca_quais_14 <- censitario%>% filter(!P12.16.14 == "Não se aplica", !P12.16.14 == "Sem informação", !P12.16.14 == "Não selecionou") cri_doenca_quais<- rbind("Pressão alta/ doença no coração" = table(cri_doenca_quais_2$P12.16.2), "Asma/ Bronquite/ Pneumonia" = table(cri_doenca_quais_3$P12.16.3), "Alergia" = table(cri_doenca_quais_5$P12.16.5), "Outro" = table(cri_doenca_quais_13$P12.16.13), "Não sabe" = table(cri_doenca_quais_14$P12.16.14)) cri_doenca_quais <- as.data.frame(cri_doenca_quais) cri_doenca_quais <- cri_doenca_quais[order(cri_doenca_quais$`Pressão alta/ doença no coração`, decreasing = T),] rm(cri_doenca_quais_2,cri_doenca_quais_3, cri_doenca_quais_5,cri_doenca_quais_13, cri_doenca_quais_14) # A criança sabe escrever um bilhete simples cri_bilhete <- censitario%>% filter(!P12.17 == "Não se aplica", !P12.17 == "Sem informação") cri_bilhete<- prop.table(table(cri_bilhete$P12.17))*100 cri_bilhete <- as.data.frame(cri_bilhete) cri_bilhete <- cri_bilhete[order(cri_bilhete$Freq, decreasing = T),] # A criança frequentou ou frequenta a escola do Parque da Cidade cri_epc <- censitario%>% filter(!P12.21 == "Não se aplica", !P12.21 == "Sem informação") cri_epc <- prop.table(table(cri_epc$P12.21))*100 cri_epc <- as.data.frame(cri_epc) cri_epc <- cri_epc[order(cri_epc$Freq, decreasing = T),] # A criança frequenta escola atualmente cri_escola <- censitario%>% filter(!P12.18 == "Não se aplica", !P12.18 == "Sem informação") cri_escola <- prop.table(table(cri_escola$P12.18))*100 cri_escola <- as.data.frame(cri_escola) cri_escola <- cri_escola[order(cri_escola$Freq, decreasing = T),] # Qual é o maior ano cursado ou em que ano a criança está cri_educ <- censitario%>% filter(!C.Anos == "Não se aplica", !C.Anos == "Sem informação") cri_educ <- prop.table(table(cri_educ$C.Anos))*100 cri_educ <- as.data.frame(cri_educ) cri_educ <- cri_educ[order(cri_educ$Freq, decreasing = T),] # por que a criança está fora da ou nunca frequentou a escola#### nunca_freq_esc <- censitario%>% mutate(P12.22.1 = case_when(P12.22.1 == "A escola fica longe do ponto/local onde eu fico" ~ "Selecionou", P12.22.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.2 = case_when(P12.22.2 == "Dificuldade com transporte" ~ "Selecionou", P12.22.2 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.3 = case_when(P12.22.3 == "Falta de acesso à informação sobre como começar/retomar os estudos" ~ "Selecionou", P12.22.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.4 = case_when(P12.22.4 == "Falta de motivação para retornar e continuar a escolarização" ~ "Selecionou", P12.22.4 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.6 = case_when(P12.22.6 == "Idade avançada para retomar os estudos" ~ "Selecionou", P12.22.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.7 = case_when(P12.22.7 == "Não encontra vaga nas escolas" ~ "Selecionou", P12.22.7 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.8 = case_when(P12.22.8 == "Não quer/não vê sentido em ir à escola" ~ "Selecionou", P12.22.8 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.10 = case_when(P12.22.10 == "Não tem endereço fixo" ~ "Selecionou", P12.22.10 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.11 = case_when(P12.22.11 == "Por causa da pandemia (da Covid-19)" ~ "Selecionou", P12.22.11 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.16 = case_when(P12.22.16 == "Recém chegado(a) no DF" ~ "Selecionou", P12.22.16 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.20 = case_when(P12.22.20 == "Tem dificuldade de acompanhar o ensino" ~ "Selecionou", P12.22.20 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.21 = case_when(P12.22.21 == "Tem que cuidar do(s) irmão(s) ou outras pessoas" ~ "Selecionou", P12.22.21 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.22 = case_when(P12.22.22 == "Trabalha ou ajuda no sustento da família" ~ "Selecionou", P12.22.22 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.23 = case_when(P12.22.23 == "Uso de drogas" ~ "Selecionou", P12.22.23 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.24 = case_when(P12.22.24 == "Outros" ~ "Selecionou", P12.22.24 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.25 = case_when(P12.22.25 == "Não sabe" ~ "Selecionou", P12.22.25 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.22.26 = case_when(P12.22.26 == "Não respondeu" ~ "Selecionou", P12.22.26 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou")) nunca_freq_esc <- rbind("A escola fica longe do ponto/local onde eu fico" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.1))*100, "Dificuldade com transporte" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.2))*100, "Falta de acesso à informação sobre como começar/retomar os estudos" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.3))*100, "Falta de motivação para retornar e continuar a escolarização" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.4))*100, "Idade avançada para retomar os estudos" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.6))*100, "Não encontra vaga nas escolas" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.7))*100, "Não quer/não vê sentido em ir à escola" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.8))*100, "Não tem endereço fixo" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.10))*100, "Por causa da pandemia (da Covid-19)" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.11))*100, "Recém chegado(a) no DF" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.16))*100, "Tem dificuldade de acompanhar o ensino" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.20))*100, "Tem que cuidar do(s) irmão(s) ou outras pessoas" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.21))*100, "Trabalha ou ajuda no sustento da família" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.22))*100, "Uso de drogas" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.23))*100, "Outros" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.24))*100, "Não sabe" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.25))*100, "Não respondeu" = prop.table(table(nunca_freq_esc$P12.22.26))*100) nunca_freq_esc <- as.data.frame(nunca_freq_esc) nunca_freq_esc <- nunca_freq_esc[order(nunca_freq_esc$Selecionou, decreasing = T), ] # Qual dos documentos a criança possui (CPF, identidade, certidão de nascimento, carteirinha de vacinação) #Identidade (RG) table(censitario$P12.23.1) rg <- censitario%>% filter(!P12.23.1 == "Não se aplica", !P12.23.1 == "Sem informação") rg <- prop.table(table(rg$P12.23.1))*100 rg <- as.data.frame(rg) #CPF table(censitario$P12.23.2) cpf <- censitario%>% filter(!P12.23.2 == "Não se aplica", !P12.23.2 == "Sem informação") cpf <- prop.table(table(cpf$P12.23.2))*100 cpf <- as.data.frame(cpf) #Certidão de nascimento table(censitario$P12.23.3) certidão_nascimento <- censitario%>% filter(!P12.23.3 == "Não se aplica", !P12.23.3 == "Sem informação") certidão_nascimento <- prop.table(table(certidão_nascimento$P12.23.3))*100 certidão_nascimento <- as.data.frame(certidão_nascimento) #Carteira de vacinação table(censitario$P12.23.4) carteira_vacinação <- censitario%>% filter(!P12.23.4 == "Não se aplica", !P12.23.4 == "Sem informação") carteira_vacinação <- prop.table(table(carteira_vacinação$P12.23.4))*100 carteira_vacinação <- as.data.frame(carteira_vacinação) # A criança exerce alguma atividade para obter renda table(censitario$P12.24) cri_atividade <- censitario%>% filter(!P12.24 == "Não se aplica", !P12.24 == "Sem informação") cri_atividade <- prop.table(table(cri_atividade$P12.24))*100 cri_atividade <- as.data.frame(cri_atividade) #Qual atividade#### qual_atividade <- censitario%>% filter(!P12.25.1 == "Não se aplica") qual_atividade <- qual_atividade%>% mutate(P12.25.1 = case_when(P12.25.1 == "Catação de materiais recicláveis ou lixo" ~ "Selecionou", P12.25.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.25.2 = case_when(P12.25.2 == "Venda de produtos nos sinais ou como camelô ou como ambulante" ~ "Selecionou", P12.25.2 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.25.3 = case_when(P12.25.3 == "Guardar, lavar e/ou cuidar de carros (flanelinha)" ~ "Selecionou", P12.25.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.25.5 = case_when(P12.25.5 == "Outra" ~ "Selecionou", P12.25.5 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou"), P12.25.6 = case_when(P12.25.6 == "Não sabe" ~ "Selecionou", P12.25.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou")) qual_atividade<- rbind("Catação de materiais recicláveis ou lixo" = prop.table(table(qual_atividade$P12.25.1))*100, "Venda de produtos nos sinais ou como camelô ou como ambulante" = prop.table(table(qual_atividade$P12.25.2))*100, "Guardar, lavar e/ou cuidar de carros (flanelinha)" = prop.table(table(qual_atividade$P12.25.3))*100, "Outra" = prop.table(table(qual_atividade$P12.25.5))*100, "Não sabe" = prop.table(table(qual_atividade$P12.25.6))*100) qual_atividade<- as.data.frame(qual_atividade) qual_atividade<-qual_atividade[order(qual_atividade$Selecionou, decreasing = T), ] # Como a criança se ocupa no dia a dia ##### cri_dia <- censitario%>% filter(!P12.26.1 == "Não se aplica") cri_dia <- cri_dia%>% mutate(P12.26.1 = case_when(P12.26.1 == "Brincadeiras/jogos" ~ "Selecionou", P12.26.1 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.1 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.2 = case_when(P12.26.2 == "Usa drogas/bebe" ~ "Selecionou", P12.26.2 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.2 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.3 = case_when(P12.26.3 == "Pratica esporte" ~ "Selecionou", P12.26.3 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.3 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.5 = case_when(P12.26.5 == "Trabalha" ~ "Selecionou", P12.26.5 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.5 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.6 = case_when(P12.26.6 == "Namora" ~ "Selecionou", P12.26.6 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.6 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.7 = case_when(P12.26.7 == "Cuida de filho/s" ~ "Selecionou", P12.26.7 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.7 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.8 = case_when(P12.26.8 == "Cuida de outros familiares (pais, mães, irmãos, avós e outros)" ~ "Selecionou", P12.26.8 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.8 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.10 = case_when(P12.26.10 == "Ouve música/toca instrumento" ~ "Selecionou", P12.26.10 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.10 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.11 = case_when(P12.26.11 == "Estuda" ~ "Selecionou", P12.26.11 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.11 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.12 = case_when(P12.26.12 == "Passa o tempo com amigos" ~ "Selecionou", P12.26.12 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.12 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.13 = case_when(P12.26.13 == "Passa o tempo com a família" ~ "Selecionou", P12.26.13 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.13 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.15 = case_when(P12.26.15 == "Outro" ~ "Selecionou", P12.26.15 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.15 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.16 = case_when(P12.26.16 == "Não sabe" ~ "Selecionou", P12.26.16 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.16 == "Sem informação" ~ "Sem informação"), P12.26.17 = case_when(P12.26.17 == "Não respondeu" ~ "Selecionou", P12.26.17 == "Não selecionou" ~ "Não selecionou", P12.26.17 == "Sem informação" ~ "Sem informação")) cri_dia <- rbind("Brincadeiras/jogos" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.1))*100, "Usa drogas/bebe" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.2))*100, "Pratica esporte" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.3))*100, "Trabalha" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.5))*100, "Namora" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.6))*100, "Cuida de filho/s" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.7))*100, "Cuida de outros familiares (pais, mães, irmãos, avós e outros)" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.8))*100, "Ouve música/toca instrumento" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.10))*100, "Estuda" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.11))*100, "Passa o tempo com amigos" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.12))*100, "Passa o tempo com a família" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.13))*100, "Outro" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.15))*100, "Não sabe" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.16))*100, "Não respondeu" = prop.table(table(cri_dia$P12.26.17))*100) cri_dia <- as.data.frame(cri_dia) cri_dia <- cri_dia[order(cri_dia$Selecionou, decreasing = T), ] #RESULTADOS AMOSTRAIS #### # Abrir a base amostral##### amostral <- read_excel("Base_Pop_rua_longo_amostral.xlsx") # Declarar plano amostral simples #### sample.pop <- NULL sample.pop <- survey::svydesign( id=~1, weights=~Peso, data=amostral) sample.pop <- srvyr::as_survey(sample.pop) #total no Distrito Federal tab_DF <- sample.pop %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(n, n_cv) #ver tabela tab_DF #remover tabela rm(tab_DF) ##### Caracterização do local utilizado para aplicação do questionário e para pernoite do entrevistado/a #### tab_local <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P1.1, n, pct, n_cv) tab_local rm(tab_local) ##### Região administrativa utilizada para aplicação do questionário #### tab_RA <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(RA) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(RA, n, pct, n_cv) tab_RA rm(tab_RA) ##### Região administrativa utilizada para aplicação do questionário na rua #### tab_local_rua_RA <- sample.pop %>% filter(P1.1=="Na rua")%>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(RA) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(RA, n, pct, n_cv) tab_local_rua_RA rm(tab_local_rua_RA) ##### Unidade de acolhimento utilizada para aplicação do questionário#### tab_local_acol_RA <- sample.pop %>% filter(P1.1=="Na unidade de acolhimento")%>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P1.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P1.1.2, n, pct, n_cv) tab_local_acol_RA rm(tab_local_acol_RA) ##### Local utilizado para pernoite do entrevistado/a no dia da entrevista #### tab_local_pernoite <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P4.1, n, pct, n_cv) tab_local_pernoite rm(tab_local_pernoite) ##### Local utilizado pelo entrevistado/a para dormir nos últimos 7 dias#### tab_local_dormir <- sample.pop %>% filter(P4.2!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P4.2, n, pct, n_cv) tab_local_dormir rm(tab_local_dormir) ##### Tipo de ponto de coleta #### tab_ponto <- sample.pop %>% filter(P1.1=="Na rua") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P18.2, n, pct, n_cv) tab_ponto rm(tab_ponto) #### No ponto há presença de: #### ###Presença de animais de estimação tab_local_carct1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.1 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.1 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de moradias improvisadas tab_local_carct2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.2 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.2 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de animais de criança/adolescente acompanhada de adulto tab_local_carct3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.3 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.3 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de criança/adolescente sozinha tab_local_carct4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.4 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.4 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de cavalos ou outros animais de tração tab_local_carct5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.5 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.5 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de outros adultos em situação de rua tab_local_carct6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.6 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.6 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de famílias tab_local_carct7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.7 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.7 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ###Presença de crianças em situação de trabalho infantil tab_local_carct8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.8 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.8 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) ##Presença de nada tab_local_carct9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P18.3.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P18.3.9 != "Não selecionou") %>% rename( presenca = P18.3.9 ) %>% select(presenca, n, pct, n_cv) tab_local <- rbind(tab_local_carct1, tab_local_carct2, tab_local_carct3, tab_local_carct4, tab_local_carct5, tab_local_carct6, tab_local_carct7, tab_local_carct8, tab_local_carct9) tab_local rm(tab_local, tab_local_carct1, tab_local_carct2, tab_local_carct3, tab_local_carct4, tab_local_carct5, tab_local_carct6, tab_local_carct7, tab_local_carct8, tab_local_carct9) ##### Tempo de permanência no serviço de acolhimento #### tab_local_acol <- sample.pop %>% filter(P1.1=="Na unidade de acolhimento")%>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P4.3, n, pct, n_cv) tab_local_acol rm(tab_local_acol) ####Perfil da população em situação de rua do DF #### ### Sexo tab_sexo <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.2, n, pct, n_cv) tab_sexo rm(tab_sexo) ### Identidade de gênero tab_genero <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.3, n, pct, n_cv) tab_genero rm(tab_genero) ### Orientação sexual tab_orientacao <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.4, n, pct, n_cv) tab_orientacao rm(tab_orientacao) ### Raça/cor tab_racacor <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.5, n, pct, n_cv) tab_racacor rm(tab_racacor) ### Autodeclaração indígena tab_indigena <- sample.pop %>% filter(P6.5!="Indígena") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.6, n, pct, n_cv) tab_indigena rm(tab_indigena) ### Idade tab_idade <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P6.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P6.1, n, pct, n_cv) tab_idade rm(tab_idade) ### Faixa etária tab_faixaet <- sample.pop %>% mutate(faixa_etaria = factor(case_when(P6.1 %in% c(0:11)~1, P6.1 %in% c(12:29)~2, P6.1 %in% c(30:59)~3, P6.1 >= 60~4), labels = c("Adolescentes e jovens", "Adultos", "Idosos"))) %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(faixa_etaria) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(faixa_etaria, n, pct, n_cv) tab_faixaet rm(tab_faixaet) ### Estado civil tab_estcivil <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P5.5, n, pct, n_cv) tab_estcivil rm(tab_estcivil) #### Tempo de rua e intermitência #### ###Há quanto tempo está na rua tab_temporua <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P5.1, n, pct, n_cv) tab_temporua rm(tab_temporua) ###já deixou de viver em situação de rua e depois acabou voltando? tab_intermit <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P5.2, n, pct, n_cv) tab_intermit rm(tab_intermit) ###Há quanto tempo voltou a viver nas ruas tab_retorno <- sample.pop %>% filter(P5.2=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P5.3, n, pct, n_cv) tab_retorno rm(tab_retorno) #### Motivos de retorno à rua #### ###Nasceu na rua e permanece tab_motivo1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.1 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.1 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Família passou a viver na rua tab_motivo2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.2 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.2 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Conflitos familiares ou separação conjugal tab_motivo3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.3 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.3 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Falecimento de familiares tab_motivo4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.4 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.4 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Abandono pela família tab_motivo5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.5 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Alcoolismo e/ou uso de drogas tab_motivo6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.6 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Perda de casa por causas naturais/acidentes tab_motivo7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.7 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.7 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Desemprego/demissão/falta de renda tab_motivo8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.8 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Despejo tab_motivo9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.9 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Por vontade própria tab_motivo10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.10 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.10 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Para ficar perto do trabalho/não tem como voltar pra casa tab_motivo11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.11 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.11 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Migrante ou refugiado tab_motivo12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.12 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.12 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Desentendimento na comunidade ou vizinhança tab_motivo13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.13 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.13 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Problemas de saúde tab_motivo14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.14 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.14 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Problemas pessoais com a justiça tab_motivo15 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.15 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.15 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Remoção ou desapropriação tab_motivo16 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.16) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.16 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.16 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Egresso do sistema prisional tab_motivo17 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.17) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.17 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.17 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Sofria ameaças, abusos ou violência tab_motivo18 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.18) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.18 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.18 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###É catador tab_motivo19 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.19) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.19 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.19 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###É andarilho/nômade/viajante tab_motivo20 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.20) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.20 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.20 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Outro motivo, qual? tab_motivo21 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.21) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.21 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.21 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Não sabe tab_motivo22 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.22) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.22 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.22 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Não respondeu tab_motivo23 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4.23) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4.23 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P5.4.23 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) ###Qual o outro motivo tab_motivooutro <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P5.4_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P5.4_Outro != "Não se aplica") %>% rename( motivo = P5.4_Outro ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivo <- rbind(tab_motivo1, tab_motivo2, tab_motivo3, tab_motivo4, tab_motivo5, tab_motivo6, tab_motivo7, tab_motivo8, tab_motivo9, tab_motivo10, tab_motivo11, tab_motivo12, tab_motivo13, tab_motivo14, tab_motivo15, tab_motivo16, tab_motivo17, tab_motivo18, tab_motivo19, tab_motivo20, tab_motivo21, tab_motivo22, tab_motivo23, tab_motivooutro) tab_motivo rm(tab_motivo, tab_motivo1, tab_motivo2, tab_motivo3, tab_motivo4, tab_motivo5, tab_motivo6, tab_motivo7, tab_motivo8, tab_motivo9, tab_motivo10, tab_motivo11, tab_motivo12, tab_motivo13, tab_motivo14, tab_motivo15, tab_motivo16, tab_motivo17, tab_motivo18, tab_motivo19, tab_motivo20, tab_motivo21, tab_motivo22, tab_motivo23, tab_motivooutro) #### Migração #### ###Sempre morou no DF tab_morousempreDF <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P7.1, n, pct, n_cv) tab_morousempreDF rm(tab_morousempreDF) ###Ano em que veio para o DF tab_anoveioDF <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P7.2, n, pct, n_cv) tab_anoveioDF rm(tab_anoveioDF) ###Brasileiro? tab_brasileiro <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P7.7, n, pct, n_cv) tab_brasileiro rm(tab_brasileiro) ###Condição no Brasil tab_condicaoBR <- sample.pop %>% filter(P7.7!="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P7.9, n, pct, n_cv) tab_condicaoBR rm(tab_condicaoBR) ###Estado de origem tab_estdeorigem <- sample.pop %>% filter(P7.3=="Outro estado/cidade do Brasil") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P7.4, n, pct, n_cv) tab_estdeorigem rm(tab_estdeorigem) ###Porque veio para o DF tab_motivoDF1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.1 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.1 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.2 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.2 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.3 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.3 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.4 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.4 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.5 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.5 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.6 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.6 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.7 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.7 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.8 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.8 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.9 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.9 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.10 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.10 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.11 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.11 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.12 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.12 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.13 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.13 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.14 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.14 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF15 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.15 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.15 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF16 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.16) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.16 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.16 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF17 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.5.17) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.5.17 != "Não selecionou") %>% rename( motivo = P7.5.17 ) %>% select(motivo, n, pct, n_cv) tab_motivoDF <- rbind(tab_motivoDF1, tab_motivoDF2, tab_motivoDF3, tab_motivoDF4, tab_motivoDF5, tab_motivoDF6, tab_motivoDF7, tab_motivoDF8, tab_motivoDF9, tab_motivoDF10, tab_motivoDF11, tab_motivoDF12, tab_motivoDF13, tab_motivoDF14, tab_motivoDF15, tab_motivoDF16, tab_motivoDF17) tab_motivoDF rm(tab_motivoDF, tab_motivoDF1, tab_motivoDF2, tab_motivoDF3, tab_motivoDF4, tab_motivoDF5, tab_motivoDF6, tab_motivoDF7, tab_motivoDF8, tab_motivoDF9, tab_motivoDF10, tab_motivoDF11, tab_motivoDF12, tab_motivoDF13, tab_motivoDF14, tab_motivoDF15, tab_motivoDF16, tab_motivoDF17) ###Onde dormia antes de vir para o DF: tab_dormia_antesDF1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.1 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.1 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.2 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.2 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.3 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.3 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.4 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.4 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.5 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.5 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.6 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.6 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.7 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.7 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.8 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.8 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.9 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.9 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.10 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.10 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.11 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.11 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P7.6.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P7.6.12 != "Não selecionou") %>% rename( dormia_antes = P7.6.12 ) %>% select(dormia_antes, n, pct, n_cv) tab_dormia_antesDF <- rbind(tab_dormia_antesDF1, tab_dormia_antesDF2, tab_dormia_antesDF3, tab_dormia_antesDF4, tab_dormia_antesDF5, tab_dormia_antesDF6, tab_dormia_antesDF7, tab_dormia_antesDF8, tab_dormia_antesDF9, tab_dormia_antesDF10, tab_dormia_antesDF11, tab_dormia_antesDF12) tab_dormia_antesDF rm(tab_dormia_antesDF, tab_dormia_antesDF1, tab_dormia_antesDF2, tab_dormia_antesDF3, tab_dormia_antesDF4, tab_dormia_antesDF5, tab_dormia_antesDF6, tab_dormia_antesDF7, tab_dormia_antesDF8, tab_dormia_antesDF9, tab_dormia_antesDF10, tab_dormia_antesDF11, tab_dormia_antesDF12) #### Vínculo com moradia fixa #### ###Tem uma casa/residência para morar tab_temmoradia <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P8.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P8.1, n, pct, n_cv) tab_temmoradia rm(tab_temmoradia) ###Tipo de moradia tab_tipomoradia <- sample.pop %>% filter(P8.1!="Não") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P8.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P8.4, n, pct, n_cv) tab_tipomoradia rm(tab_tipomoradia) #### Situação educacional #### ###Sabe ler e escrever tab_sabelerescrever <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.1, n, pct, n_cv) tab_sabelerescrever rm(tab_sabelerescrever) ###Já frequentou/frequenta a escola tab_frequentaescola <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.2, n, pct, n_cv) tab_frequentaescola rm(tab_frequentaescola) ###Frequencia escolar por sexo tab_frequentaescola_sexo <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.2,P6.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.2,P6.2, n, pct, n_cv) tab_frequentaescola_sexo rm(tab_frequentaescola_sexo) ###Quantidadede vezes que vai a escola por semana tab_frequencia <- sample.pop %>% filter(P9.2=="Sim, está frequentando atualmente") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.3, n, pct, n_cv) tab_frequencia rm(tab_frequencia) ###Nível escolar atual ou último frequentado tab_nivelescolar <- sample.pop %>% filter(P9.2=="Sim, está frequentando atualmente"| P9.2=="Não, mas já frequentou") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.5, n, pct, n_cv) tab_nivelescolar rm(tab_nivelescolar) ###Cursos de formação profissional tab_cursoprof1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.1 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.1 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.2 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.2 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.3 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.3 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.4 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.4 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.5 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.5 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.6 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.6 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.7 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.7 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.8 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.8 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.9 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.9 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.10 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.10 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.11 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.11 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.12 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.12 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.13 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.13 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.14 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.14 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof15 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.15 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.15 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof16 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.16) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.16 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.16 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof17 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.17) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.17 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.17 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof18 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7.18) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7.18 != "Não selecionou") %>% rename( curso = P9.7.18 ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprofout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.7_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P9.7_Outro != "Não se aplica") %>% rename( curso = P9.7_Outro ) %>% select(curso, n, pct, n_cv) tab_cursoprof <- rbind(tab_cursoprof1, tab_cursoprof2, tab_cursoprof3, tab_cursoprof4, tab_cursoprof5, tab_cursoprof6, tab_cursoprof7, tab_cursoprof8, tab_cursoprof9, tab_cursoprof10, tab_cursoprof11, tab_cursoprof12, tab_cursoprof13, tab_cursoprof14, tab_cursoprof15, tab_cursoprof16, tab_cursoprof17, tab_cursoprof18, tab_cursoprofout) tab_cursoprof rm(tab_cursoprof, tab_cursoprof1, tab_cursoprof2, tab_cursoprof3, tab_cursoprof4, tab_cursoprof5, tab_cursoprof6, tab_cursoprof7, tab_cursoprof8, tab_cursoprof9, tab_cursoprof10, tab_cursoprof11, tab_cursoprof12, tab_cursoprof13, tab_cursoprof14, tab_cursoprof15, tab_cursoprof16, tab_cursoprof17, tab_cursoprof18, tab_cursoprofout) ###Interesse em voltar/começar a estudar tab_interesseest <- sample.pop %>% filter(P9.2=="Não, mas já frequentou"| P9.2=="Não, nunca frequentou" ) %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P9.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P9.6, n, pct, n_cv) tab_interesseest rm(tab_interesseest) #### Catadores de material reciclável #### ###Cata latinhas ou materiais recicláveis para vender tab_cata <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.1, n, pct, n_cv) tab_cata rm(tab_cata) ###Frequência que cata materiais recicláveis tab_freqcata <- sample.pop %>% filter(P10.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.2, n, pct, n_cv) tab_freqcata rm(tab_freqcata) ###Para quem vende os materiais que recolhe tab_vendemat <- sample.pop %>% filter(P10.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.3, n, pct, n_cv) tab_vendemat rm(tab_vendemat) ###Tipo de veículo utilizado tab_veiculo <- sample.pop %>% filter(P10.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.4, n, pct, n_cv) tab_veiculo rm(tab_veiculo) ###Vínculo com cooperativa de recicláveis tab_vinculo <- sample.pop %>% filter(P10.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.5, n, pct, n_cv) tab_vinculo rm(tab_vinculo) #### Trabalho e renda #### ###Prncipal atividade feita nos últimos 7 dias pára ganhar dinheiro tab_princatividade <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.6, n, pct, n_cv) tab_princatividade rm(tab_princatividade) ###Quantidade de dias por semana se ocupa com essa atividade tab_diasatividade <- sample.pop %>% # filter((P10.6!= "Recebeu benefícios do governo"| # P10.6!="É aposentado/ pensionista / BPC (LOAS)") | # P6.6 !="Nada") %>% filter(P10.7!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.7, n, pct, n_cv) tab_diasatividade rm(tab_diasatividade) ###Tipo de vínculo de trabalho tab_vinculotrab <- sample.pop %>% filter(P10.8!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.8, n, pct, n_cv) tab_vinculotrab rm(tab_vinculotrab) ###Última vez qye trabalhou com registro em carteira tab_ultimovincformal <- sample.pop %>% filter(P10.9!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.9, n, pct, n_cv) tab_ultimovincformal rm(tab_ultimovincformal) ###Renda mensal total tab_renda <- sample.pop %>% filter(P10.11!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.11, n, pct, n_cv) tab_renda rm(tab_renda) #### Benefícios #### ###Recebe algum benefício do governo tab_recebebenef <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P10.10, n, pct, n_cv) tab_recebebenef rm(tab_recebebenef) ###Qual(is) dos benefícios: tab_benef1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.1 != "Não selecionou" & P10.10.1.1 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.1 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.2 != "Não selecionou" & P10.10.1.2 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.2 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.3 != "Não selecionou" & P10.10.1.3 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.3 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.4 != "Não selecionou" & P10.10.1.4 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.4 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.5 != "Não selecionou" & P10.10.1.5 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.5 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.6 != "Não selecionou" & P10.10.1.6 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.6 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.7 != "Não selecionou" & P10.10.1.7 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.7 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.8 != "Não selecionou" & P10.10.1.8 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.8 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.9 != "Não selecionou" & P10.10.1.9 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.9 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P10.10.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P10.10.1.10 != "Não selecionou" & P10.10.1.10 !="Não se aplica") %>% rename( beneficio = P10.10.1.10 ) %>% select(beneficio, n, pct, n_cv) tab_benef <- rbind(tab_benef1, tab_benef2, tab_benef3, tab_benef4, tab_benef5, tab_benef6, tab_benef7, tab_benef8, tab_benef9, tab_benef10) tab_benef rm(tab_benef, tab_benef1, tab_benef2, tab_benef3, tab_benef4, tab_benef5, tab_benef6, tab_benef7, tab_benef8, tab_benef9, tab_benef10) #### Vínculos familiares no espaço da rua #### tab_vinculo1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.1 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.1 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.2 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.2 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.3 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.3 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.4 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.4 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.5 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.5) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.6 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.6 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.7 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.7 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.8 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.8 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.9 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.9 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.1.10 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo = P11.1.10 ) %>% select(vinculo, n, pct, n_cv) tab_vinculo <- rbind(tab_vinculo1, tab_vinculo2, tab_vinculo3, tab_vinculo4, tab_vinculo5, tab_vinculo6, tab_vinculo7, tab_vinculo8, tab_vinculo9, tab_vinculo10) tab_vinculo rm(tab_vinculo, tab_vinculo1, tab_vinculo2, tab_vinculo3, tab_vinculo4, tab_vinculo5, tab_vinculo6, tab_vinculo7, tab_vinculo8, tab_vinculo9, tab_vinculo10) ###Ao todo, quantas pessoas da família estão com a pessoa em situação de rua tab_qtdd <- sample.pop %>% filter(P11.1.2=="Com marido/esposa ou companheiro/a"| P11.1.3=="Com filhos"| P11.1.4=="Com pai e/ou mãe, padrasto e madrasta"| P11.1.5=="Outros parentes") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P11.2, n, pct, n_cv) tab_qtdd rm(tab_qtdd) ###Cuida diariamente de alguém menor de 18 anos na rua tab_cuidamenor18 <- sample.pop %>% filter(P11.3!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P11.3, n, pct, n_cv) tab_cuidamenor18 rm(tab_cuidamenor18) ###Quantidade de menores de 18 sob a responsabilidade tab_qtddmenor18 <- sample.pop %>% filter(P11.3=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.3.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P11.3.1, n, pct, n_cv) tab_qtddmenor18 rm(tab_qtddmenor18) #### Vinculos familiares anteriores à situação de rua #### tab_vincuanterior1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.1 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.1 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.2 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.2 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.3 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.3 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.4 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.4 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.5) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.6 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.7 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.7 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.8 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( vinculo_ant = P11.4.9 ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanteriorout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.4_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.4_Outro != "Não se aplica") %>% rename( vinculo_ant = P11.4_Outro ) %>% select(vinculo_ant, n, pct, n_cv) tab_vincuanterior <- rbind(tab_vincuanterior1, tab_vincuanterior2, tab_vincuanterior3, tab_vincuanterior4, tab_vincuanterior5, tab_vincuanterior6, tab_vincuanterior7, tab_vincuanterior8, tab_vincuanterior9, tab_vincuanteriorout) tab_vincuanterior rm(tab_vincuanterior, tab_vincuanterior1, tab_vincuanterior2, tab_vincuanterior3, tab_vincuanterior4, tab_vincuanterior5, tab_vincuanterior6, tab_vincuanterior7, tab_vincuanterior8, tab_vincuanterior9, tab_vincuanteriorout) ###Frequência que mantém contato com familiares que não estão na rua tab_contatofam <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P11.5, n, pct, n_cv) tab_contatofam rm(tab_contatofam) ###Motivos para não fazer contato com a família tab_motivocontato1 <- sample.pop %>% filter(P11.6.1!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.1 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.1 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato2 <- sample.pop %>% filter(P11.6.2!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.2 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.2 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato3 <- sample.pop %>% filter(P11.6.3!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.3 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.3 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato4 <- sample.pop %>% filter(P11.6.4!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.4 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.4 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato5 <- sample.pop %>% filter(P11.6.5!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.5 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.5 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato6 <- sample.pop %>% filter(P11.6.6!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.6 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.6 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato7 <- sample.pop %>% filter(P11.6.7!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.7 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.7 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato8 <- sample.pop %>% filter(P11.6.8!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.8 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.8 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato9 <- sample.pop %>% filter(P11.6.9!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.9 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.9 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato10 <- sample.pop %>% filter(P11.6.10!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.10 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.10 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato11 <- sample.pop %>% filter(P11.6.11!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.11 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.11 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato12 <- sample.pop %>% filter(P11.6.12!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.12 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.12 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato13 <- sample.pop %>% filter(P11.6.13!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.13 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.13) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato14 <- sample.pop %>% filter(P11.6.14!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6.14 != "Não selecionou" ) %>% rename( motivocontato = P11.6.14 ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontatoout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P11.6_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P11.6_Outro!= "Não se aplica") %>% rename( motivocontato = P11.6_Outro ) %>% select(motivocontato, n, pct, n_cv) tab_motivocontato <- rbind(tab_motivocontato1, tab_motivocontato2, tab_motivocontato3, tab_motivocontato4, tab_motivocontato5, tab_motivocontato6, tab_motivocontato7, tab_motivocontato8, tab_motivocontato9, tab_motivocontato10, tab_motivocontato11, tab_motivocontato12, tab_motivocontato13, tab_motivocontato14, tab_motivocontatoout) tab_motivocontato rm(tab_motivocontato, tab_motivocontato1, tab_motivocontato2, tab_motivocontato3, tab_motivocontato4, tab_motivocontato5, tab_motivocontato6, tab_motivocontato7, tab_motivocontato8, tab_motivocontato9, tab_motivocontato10, tab_motivocontato11, tab_motivocontato12, tab_motivocontato13, tab_motivocontato14, tab_motivocontatoout) #### Saúde #### ###Teve alguma dessas doenças nos últimos 12 meses #COVID-19 tab_doencacovid <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.1, n, pct, n_cv) tab_doencacovid rm(tab_doencacovid) #Tuberculose tab_doencatuberc <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.2, n, pct, n_cv) tab_doencatuberc rm(tab_doencatuberc) #Diabetes tab_doencadiabetes <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.3, n, pct, n_cv) tab_doencadiabetes rm(tab_doencadiabetes) #Hipertensão arterial tab_doencahipert <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.4, n, pct, n_cv) tab_doencahipert rm(tab_doencahipert) #Doença cardíaca tab_doencacardiaca <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.5, n, pct, n_cv) tab_doencacardiaca rm(tab_doencacardiaca) #IST tab_doencaist <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.6, n, pct, n_cv) tab_doencaist rm(tab_doencaist) #Dores crônicas tab_doencacronica <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.7, n, pct, n_cv) tab_doencacronica rm(tab_doencacronica) #Depressão/ Doença dos nervos / Transtornos mentais tab_doencadepressao <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.8, n, pct, n_cv) tab_doencadepressao rm(tab_doencadepressao) #Doenças respiratórias tab_doencarespriratoria <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.9, n, pct, n_cv) tab_doencarespriratoria rm(tab_doencarespriratoria) #Hanseníase ou outras doenças de pele tab_doencahanseniase <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.10, n, pct, n_cv) tab_doencahanseniase rm(tab_doencahanseniase) #Hepatite tab_doencahepatite <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.11, n, pct, n_cv) tab_doencahepatite rm(tab_doencahepatite) #Problemas de saúde bucal tab_doencabucal <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.12, n, pct, n_cv) tab_doencabucal rm(tab_doencabucal) #Traumas causados por acidente tab_doencatraumasacid <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1.13, n, pct, n_cv) tab_doencatraumasacid rm(tab_doencatraumasacid) tab_doencaoutra <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.1_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.1_Outro, n, pct, n_cv) tab_doencaoutra rm(tab_doencaoutra) ###Pessoas com deficiência #Caminhar ou subir degraus tab_pcd1 <- sample.pop %>% filter(P12.2.5!="Não possui nenhuma deficiência") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.1 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.1 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd2 <- sample.pop %>% filter(P12.2.5!="Não possui nenhuma deficiência") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.2 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.2 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd3 <- sample.pop %>% filter(P12.2.5!="Não possui nenhuma deficiência") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.3 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.3 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd4 <- sample.pop %>% filter(P12.2.5!="Não possui nenhuma deficiência") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.4 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.4 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.5 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.5 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.6 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.6 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.2.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.2.7 != "Não selecionou" ) %>% rename( def = P12.2.7 ) %>% select(def, n, pct, n_cv) tab_pcd <- rbind(tab_pcd1, tab_pcd2, tab_pcd3, tab_pcd4, tab_pcd5, tab_pcd6, tab_pcd7) tab_pcd rm(tab_pcd, tab_pcd1, tab_pcd2, tab_pcd3, tab_pcd4, tab_pcd5, tab_pcd6, tab_pcd7) ###Local que costuma procurar quando precisa de atendimento de saúde tab_atendimento1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.1 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.1 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.2 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.2) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.3 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.3 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.4 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.4 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.5 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.5 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.6 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.6 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.7 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.7 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.8 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.8 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.9 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.9 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.10 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.10 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.11 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.11 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.12 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.12 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3.13 != "Não selecionou" ) %>% rename( local_atend = P12.3.13 ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimentoout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.3_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.3_Outro != "Não se aplica" ) %>% rename( local_atend = P12.3_Outro ) %>% select(local_atend, n, pct, n_cv) tab_atendimento <- rbind(tab_atendimento1, tab_atendimento2, tab_atendimento3, tab_atendimento4, tab_atendimento5, tab_atendimento6, tab_atendimento7, tab_atendimento8, tab_atendimento9, tab_atendimento10, tab_atendimento11, tab_atendimento12, tab_atendimento13, tab_atendimentoout) tab_atendimento rm(tab_atendimento, tab_atendimento1, tab_atendimento2, tab_atendimento3, tab_atendimento4, tab_atendimento5, tab_atendimento6, tab_atendimento7, tab_atendimento8, tab_atendimento9, tab_atendimento10, tab_atendimento11, tab_atendimento12, tab_atendimento13, tab_atendimentoout ) #Motivos para não procurar um serviço de saúde tab_motivos5 <- sample.pop %>% filter( P12.4.5 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( motivo_natend = P12.4.5 ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivos6 <- sample.pop %>% filter( P12.4.6 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( motivo_natend = P12.4.6 ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivos8 <- sample.pop %>% filter( P12.4.8 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( motivo_natend = P12.4.8 ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivos9 <- sample.pop %>% filter( P12.4.9 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( motivo_natend = P12.4.9 ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivos15 <- sample.pop %>% filter( P12.4.15 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.4.15 != "Não selecionou") %>% rename( motivo_natend = P12.4.15 ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivosout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.4_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter( P12.4_Outro != "Não se aplica") %>% rename( motivo_natend = P12.4_Outro ) %>% select(motivo_natend, n, pct, n_cv) tab_motivos <- rbind(tab_motivos5, tab_motivos6, tab_motivos8, tab_motivos9, tab_motivos15, tab_motivosout) tab_motivos rm(tab_motivos,tab_motivos5, tab_motivos6, tab_motivos8, tab_motivos9, tab_motivos15, tab_motivosout) #### Uso de drogas, álcool e cigarro #### ###Usava álcool, cigarro ou outro tipo de droga antes de vir para a situação de rua tab_usodrogasantes <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.5, n, pct, n_cv) tab_usodrogasantes rm(tab_usodrogasantes) #O que usava? #Álcool tab_drogaantes1 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.1 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.1 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.1 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Cigarro/tabaco tab_drogaantes2 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.2 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.2 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.2 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Maconha/haxixe/skank tab_drogaantes3 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.3 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.3 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.3 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) ##Lança perfume/Loló tab_drogaantes4 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.4 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.4 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.4 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Cola tab_drogaantes5 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.5 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.5 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.5 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Crack tab_drogaantes6 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.6 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.6 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.6 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Cocaína/pó tab_drogaantes7 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.7 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.7 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.7 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Thinner tab_drogaantes8 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.8 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.8 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.8 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Rupinol tab_drogaantes9 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.9 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.9 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.9 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Merla tab_drogaantes10 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.10 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.10 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.10 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Outra tab_drogaantes11 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.11 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.11 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.11 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_drogaantes12 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.12 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.12 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.12 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_drogaantes13 <- sample.pop %>% filter( P12.5.1.13 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1.13 != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1.13 ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) #Qual outra tab_drogaantesout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.5.1_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.5.1_Outro != "Não se aplica" & P12.5.1_Outro != "Não selecionou") %>% rename( drogaantes = P12.5.1_Outro ) %>% select(drogaantes, n, pct, n_cv) tab_drogaantes <- rbind(tab_drogaantes1, tab_drogaantes2, tab_drogaantes3, tab_drogaantes4, tab_drogaantes5, tab_drogaantes6, tab_drogaantes7, tab_drogaantes8, tab_drogaantes9, tab_drogaantes10, tab_drogaantes11, tab_drogaantes12, tab_drogaantes13, tab_drogaantesout) tab_drogaantes rm(tab_drogaantes, tab_drogaantes1, tab_drogaantes2, tab_drogaantes3, tab_drogaantes4, tab_drogaantes5, tab_drogaantes6, tab_drogaantes7, tab_drogaantes8, tab_drogaantes9, tab_drogaantes10, tab_drogaantes11, tab_drogaantes12, tab_drogaantes13, tab_drogaantesout) #Uso de álcool, cigarro ou outro tipo de droga atualmente tab_usodrogasdurante <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.6, n, pct, n_cv) tab_usodrogasdurante rm(tab_usodrogasdurante) #O que usava? #Álcool tab_drogaatual1 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.1 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.1 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.1 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Cigarro/tabaco tab_drogaatual2 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.2 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.2 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.2 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Maconha/haxixe/skank tab_drogaatual3 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.3 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.3 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.3 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) ##Lança perfume/Loló tab_drogaatual4 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.4 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.4 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.4 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Cola tab_drogaatual5 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.5 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.5 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.5 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Crack tab_drogaatual6 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.6 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.6 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.6 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Cocaína/pó tab_drogaatual7 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.7 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.7 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.7 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Thinner tab_drogaatual8 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.8 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.8 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.8 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Rupinol tab_drogaatual9 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.9 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.9 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.9 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Merla tab_drogaatual10 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.10 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.10 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.10 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Outra tab_drogaatual11 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.11 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.11 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.11 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_drogaatual12 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.12 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.12 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.12 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_drogaatual13 <- sample.pop %>% filter( P12.6.1.13 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1.13 != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1.13 ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) #Qual outra tab_drogaatualout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.6.1_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.6.1_Outro != "Não se aplica" & P12.6.1_Outro != "Não selecionou") %>% rename( drogaatual = P12.6.1_Outro ) %>% select(drogaatual, n, pct, n_cv) tab_drogaatual <- rbind(tab_drogaatual1, tab_drogaatual2, tab_drogaatual3, tab_drogaatual4, tab_drogaatual5, tab_drogaatual6, tab_drogaatual7, tab_drogaatual8, tab_drogaatual9, tab_drogaatual10, tab_drogaatual11, tab_drogaatual12, tab_drogaatual13, tab_drogaatualout) tab_drogaatual rm(tab_drogaatual, tab_drogaatual1, tab_drogaatual2, tab_drogaatual3, tab_drogaatual4, tab_drogaatual5, tab_drogaatual6, tab_drogaatual7, tab_drogaatual8, tab_drogaatual9, tab_drogaatual10, tab_drogaatual11, tab_drogaatual12, tab_drogaatual13, tab_drogaatualout) ###Frequência do uso de drogas tab_drogafrequencia <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.7, n, pct, n_cv) tab_drogafrequencia rm(tab_drogafrequencia) ###O uso de drogas atrapalha: #Relações familiares tab_drogaconseq1 <- sample.pop %>% filter( P12.8.1 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.1 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.1 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Trabalho tab_drogaconseq2 <- sample.pop %>% filter( P12.8.2 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.2 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.2 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Relações com outras pessoas em situação de rua tab_drogaconseq3 <- sample.pop %>% filter( P12.8.3 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.3 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.3 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Outra situação tab_drogaconseq4 <- sample.pop %>% filter( P12.8.4 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.4 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.4 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Não atrapalha tab_drogaconseq5 <- sample.pop %>% filter( P12.8.5 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.5 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.5 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_drogaconseq6 <- sample.pop %>% filter( P12.8.6 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.6 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.6 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_drogaconseq7 <- sample.pop %>% filter( P12.8.7 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.8.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.8.7 != "Não selecionou") %>% rename( atrapalha = P12.8.7 ) %>% select(atrapalha, n, pct, n_cv) tab_drogaconseq <- rbind(tab_drogaconseq1, tab_drogaconseq2, tab_drogaconseq3, tab_drogaconseq4, tab_drogaconseq5, tab_drogaconseq6, tab_drogaconseq7) tab_drogaconseq rm(tab_drogaconseq, tab_drogaconseq1, tab_drogaconseq2, tab_drogaconseq3, tab_drogaconseq4, tab_drogaconseq5, tab_drogaconseq6, tab_drogaconseq7) ###Situações que já sofreu ou passou por estar sob efeito de drogas #Perdeu algum documento ou objeto pessoal tab_drogasituacao1 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.1, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao1 rm(tab_drogasituacao1) #Violência física/psicológica tab_drogasituacao2 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.2, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao2 rm(tab_drogasituacao2) #Foi abusado(a) tab_drogasituacao3 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.3, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao3 rm(tab_drogasituacao3) #Foi roubado(a) tab_drogasituacao4 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.4, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao4 rm(tab_drogasituacao4) #Foi internado(a) pelo uso de drogas tab_drogasituacao5 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.5, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao5 rm(tab_drogasituacao5) #Foi detido(a) tab_drogasituacao6 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.6, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao6 rm(tab_drogasituacao6) #Foi negligenciado(a)/abandonado(a) tab_drogasituacao7 <- sample.pop %>% filter(P12.6=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.9.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.9.7, n, pct, n_cv) tab_drogasituacao7 rm(tab_drogasituacao7) ###Tratamento para uso de drogas ou transtorno mental #CAPS tab_tratamento1 <- sample.pop %>% filter( P12.10.1 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.1 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.1 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Comunidade terapêutica tab_tratamento2 <- sample.pop %>% filter( P12.10.2 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.2 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.2 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Clínica particular tab_tratamento3 <- sample.pop %>% filter( P12.10.3 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.3 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.3 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Outro lugar tab_tratamento4 <- sample.pop %>% filter( P12.10.4 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.4 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.4 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Não fez tab_tratamento5 <- sample.pop %>% filter( P12.10.5 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.5 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.5 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_tratamento6 <- sample.pop %>% filter( P12.10.6 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.6 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.6 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_tratamento7 <- sample.pop %>% filter( P12.10.7 != "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.10.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P12.10.7 != "Não selecionou") %>% rename( tratamento = P12.10.7 ) %>% select(tratamento, n, pct, n_cv) tab_tratamento <- rbind(tab_tratamento1, tab_tratamento2, tab_tratamento3, tab_tratamento4, tab_tratamento5, tab_tratamento6, tab_tratamento7) tab_tratamento rm(tab_tratamento, tab_tratamento1, tab_tratamento2, tab_tratamento3, tab_tratamento4, tab_tratamento5, tab_tratamento6, tab_tratamento7) #Atualmente, faz tratamento no CAPS tab_tratamentoCAPS <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.11, n, pct, n_cv) tab_tratamentoCAPS rm(tab_tratamentoCAPS) #### Atividade sexual #### tab_vidasexualativ <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.12.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.12.1, n, pct, n_cv) tab_vidasexualativ rm(tab_vidasexualativ) tab_usacamisinha <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.12.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.12.2, n, pct, n_cv) tab_usacamisinha rm(tab_usacamisinha) tab_usacontraceptivo <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.12.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.12.3, n, pct, n_cv) tab_usacontraceptivo rm(tab_usacontraceptivo) tab_trocaparceiro <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P12.12.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P12.12.4, n, pct, n_cv) tab_trocaparceiro rm(tab_trocaparceiro) #### Pobreza mentrual e saúde reprodutiva #### #Menstrua? tab_menstrua <- sample.pop %>% filter(P6.3=="Mulher cisgênero"| P6.3=="Agênero"| P6.3=="Homem transexual"| P6.3=="Não binário") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.1, n, pct, n_cv) tab_menstrua rm(tab_menstrua) #Usa absorventes no período menstrual tab_usaabsorvente <- sample.pop %>% filter(P13.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.2, n, pct, n_cv) tab_usaabsorvente rm(tab_usaabsorvente) #Onde consegue absovente tab_consegueabsorv <- sample.pop %>% filter(P13.2==c("Sim, mas as vezes uso panos/pedaços de tecido/papel", "Sim, uso apenas absorvente")) %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.3, n, pct, n_cv) tab_consegueabsorv rm(tab_consegueabsorv) #Está grávida atualmente tab_gravida <- sample.pop %>% filter(P6.3=="Mulher cisgênero"| P6.3=="Agênero"| P6.3=="Homem transexual"| P6.3=="Não binário") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.4, n, pct, n_cv) tab_gravida rm(tab_gravida) #Teve filho nos últimos 12 meses tab_tevefilho12m <- sample.pop %>% filter(P6.3=="Mulher cisgênero"| P6.3=="Agênero"| P6.3=="Homem transexual"| P6.3=="Não binário") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.8, n, pct, n_cv) tab_tevefilho12m rm(tab_tevefilho12m) #Quando você ficou grávida(o) do/a último(a) filho/a nascido/a, estava: tab_tevefilho12motiv <- sample.pop %>% filter(P13.8=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P13.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P13.9, n, pct, n_cv) tab_tevefilho12motiv rm(tab_tevefilho12motiv) #### Documentação civil básica #### #Tem ou teve RG tab_rg <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.1, n, pct, n_cv) tab_rg rm(tab_rg) #Tem ou teve carteira de trabalho tab_carteiratrab <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.2, n, pct, n_cv) tab_carteiratrab rm(tab_carteiratrab) #Tem ou teve CPF tab_cpf <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.3, n, pct, n_cv) tab_cpf rm(tab_cpf) #Tem ou teve título de eleitor tab_tituloeleitor <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.4, n, pct, n_cv) tab_tituloeleitor rm(tab_tituloeleitor) #Tem ou teve cartão do SUS tab_cartSUS <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.5, n, pct, n_cv) tab_cartSUS rm(tab_cartSUS) #Tem ou teve certidão de nascimento tab_certidaonasc <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.1.6, n, pct, n_cv) tab_certidaonasc rm(tab_certidaonasc) #### Posse de aparelho celular e acesso à internet #### tab_temcelular <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.2, n, pct, n_cv) tab_temcelular rm(tab_temcelular) #Pacote de dados tab_internet1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.1 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.1 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.2 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.2 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.3 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.3 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.4 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.4 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.5 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.5 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.6 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.6 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.7 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.7 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.8 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.8 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3.9 != "Não selecionou") %>% rename( internet = P14.3.9 ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internetout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.3_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.3_Outro != "Não selecionou"& P14.3_Outro != "Não se aplica") %>% rename( internet = P14.3_Outro ) %>% select(internet, n, pct, n_cv) tab_internet <- rbind(tab_internet1, tab_internet2, tab_internet3, tab_internet4, tab_internet5, tab_internet6, tab_internet7, tab_internet8, tab_internet9, tab_internetout) tab_internet rm(tab_internet, tab_internet1, tab_internet2, tab_internet3, tab_internet4, tab_internet5, tab_internet6, tab_internet7, tab_internet8, tab_internet9, tab_internetout) #### Vida na rua #### ### Motivos de ter escolhido essa região para ficar #Recebe ajuda ou doações tab_regiaomotivo1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.1 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.1 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Tem serviços de atendimento às pessoas em situação de rua tab_regiaomotivo2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.2 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.2 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Tem locais para passar a noite tab_regiaomotivo3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.3 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.3 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Sente mais liberdade tab_regiaomotivo4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.4 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.4 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Tem companheiros/colegas que moram aqui tab_regiaomotivo5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.5 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #É mais fácil de conseguir trabalho/dinheiro tab_regiaomotivo6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.6 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Se sente mais seguro tab_regiaomotivo7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.7 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.7 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Outro tab_regiaomotivo8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.8 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_regiaomotivo9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.9 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_regiaomotivo10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4.10 != "Não selecionou") %>% rename( regiaomotivo = P14.4.10 ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) #Quais outros tab_regiaomotivoout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.4_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.4_Outro != "Não se aplica") %>% rename( regiaomotivo = P14.4_Outro ) %>% select(regiaomotivo, n, pct, n_cv) tab_regiaomotivo <- rbind(tab_regiaomotivo1, tab_regiaomotivo2, tab_regiaomotivo3, tab_regiaomotivo4, tab_regiaomotivo5, tab_regiaomotivo6, tab_regiaomotivo7, tab_regiaomotivo8, tab_regiaomotivo9, tab_regiaomotivo10, tab_regiaomotivoout) tab_regiaomotivo rm(tab_regiaomotivo, tab_regiaomotivo1, tab_regiaomotivo2, tab_regiaomotivo3, tab_regiaomotivo4, tab_regiaomotivo5, tab_regiaomotivo6, tab_regiaomotivo7, tab_regiaomotivo8, tab_regiaomotivo9, tab_regiaomotivo10, tab_regiaomotivoout) #Fica/dorme somente nessa região tab_regiaodorme <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.5, n, pct, n_cv) tab_regiaodorme rm(tab_regiaodorme) ### O que faz mudar de lugar #Buscar doações tab_mudarlugar1 <- sample.pop %>% filter(P14.6.1!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.1 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.1 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Procura de trabalho tab_mudarlugar2 <- sample.pop %>% filter(P14.6.2!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.2 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.2 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Falta de segurança tab_mudarlugar3 <- sample.pop %>% filter(P14.6.3!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.3 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.3 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Repressão policial tab_mudarlugar4 <- sample.pop %>% filter(P14.6.4!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.4 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.4 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Ações de derruba/retirada tab_mudarlugar5 <- sample.pop %>% filter(P14.6.5!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.5 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.5 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Presença de traficantes ou usuários de drogas tab_mudarlugar6 <- sample.pop %>% filter(P14.6.6!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.6 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.6 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Reclamação dos moradores das residências do entorno tab_mudarlugar7 <- sample.pop %>% filter(P14.6.7!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.7 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.7 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Ameaças de morte/briga/confusão tab_mudarlugar8 <- sample.pop %>% filter(P14.6.8!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.8 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.8 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Nunca saiu deste lugar tab_mudarlugar9 <- sample.pop %>% filter(P14.6.9!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.9 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.9 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Outro tab_mudarlugar10 <- sample.pop %>% filter(P14.6.10!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.10 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.10 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_mudarlugar11 <- sample.pop %>% filter(P14.6.11!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.11 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.11 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_mudarlugar12 <- sample.pop %>% filter(P14.6.12!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6.12 != "Não selecionou") %>% rename( mudarlugar = P14.6.12 ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) #Qual outro tab_mudarlugarout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.6_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.6_Outro != "Não se aplica") %>% rename( mudarlugar = P14.6_Outro ) %>% select(mudarlugar, n, pct, n_cv) tab_mudarlugar <- rbind(tab_mudarlugar1, tab_mudarlugar2, tab_mudarlugar3, tab_mudarlugar4, tab_mudarlugar5, tab_mudarlugar6, tab_mudarlugar7, tab_mudarlugar8, tab_mudarlugar9, tab_mudarlugar10, tab_mudarlugar11, tab_mudarlugar12, tab_mudarlugarout) tab_mudarlugar rm(tab_mudarlugar, tab_mudarlugar1, tab_mudarlugar2, tab_mudarlugar3, tab_mudarlugar4, tab_mudarlugar5, tab_mudarlugar6, tab_mudarlugar7, tab_mudarlugar8, tab_mudarlugar9, tab_mudarlugar10, tab_mudarlugar11, tab_mudarlugar12, tab_mudarlugarout) ###Atividades que faz com mais frequência quando está na rua #Trabalha tab_atividade1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.1 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.1 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Brinca/joga tab_atividade2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.2 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.2 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Usa droga tab_atividade3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.3 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.3 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Pede/mangueia tab_atividade4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.4 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.4 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Dorme tab_atividade5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.5 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.5 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Cozinha tab_atividade6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.6 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.6 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Estuda tab_atividade7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.7 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.7 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Participa de atividades promovidas na rua tab_atividade8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.8 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.8 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Fica ocioso(a) a maior parte do tempo tab_atividade9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.9 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.9 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Cuida de crianças tab_atividade10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.10 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.10 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Cuida de crianças/adultos com necessidades de cuidado tab_atividade11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.11 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.11 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Outro tab_atividade12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.12 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.12 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_atividade13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.13 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.13 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_atividade14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7.14 != "Não selecionou") %>% rename( atividade = P14.7.14 ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) #Qual outro tab_atividadeout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.7_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.7_Outro != "Não se aplica") %>% rename( atividade = P14.7_Outro ) %>% select(atividade, n, pct, n_cv) tab_atividade <- rbind(tab_atividade1, tab_atividade2, tab_atividade3, tab_atividade4, tab_atividade5, tab_atividade6, tab_atividade7, tab_atividade8, tab_atividade9, tab_atividade10, tab_atividade11, tab_atividade12, tab_atividade13, tab_atividade14, tab_atividadeout) tab_atividade rm(tab_atividade, tab_atividade1, tab_atividade2, tab_atividade3, tab_atividade4, tab_atividade5, tab_atividade6, tab_atividade7, tab_atividade8, tab_atividade9, tab_atividade10, tab_atividade11, tab_atividade12, tab_atividade13, tab_atividade14, tab_atividadeout) ###Onde, normalmente, toma banho ou faz as necessidades #No projeto Banho na rua tab_banho1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.1 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.1 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em albergues/abrigos tab_banho2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.2 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.2 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em lagos/córregos tab_banho3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.3 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.3 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #No mato/no cerrado tab_banho4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.4 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.4 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em banheiro público tab_banho5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.5 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.5 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em lugares públicos tab_banho6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.6 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.6 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em postos de gasolina tab_banho7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.7 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.7 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Na própria casa ou barraco de invasão tab_banho8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.8 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.8 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Na igreja tab_banho9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.9 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.9 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Em casas de convivência tab_banho10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.10 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.10 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #No Centro Pop / CRAS / CREAS tab_banho11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.11 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.11) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Outro tab_banho12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.12 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.12 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_banho13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.13 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.13 ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_banho14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8.14 != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8.14) %>% select(banho, n, pct, n_cv) #Qual outro tab_banhoout <- sample.pop %>% filter(P14.8_Outro!="Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.8_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.8_Outro != "Não selecionou") %>% rename( banho = P14.8_Outro ) %>% select(banho, n, pct, n_cv) tab_banho <- rbind(tab_banho1, tab_banho2, tab_banho3, tab_banho4, tab_banho5, tab_banho6, tab_banho7, tab_banho8, tab_banho9, tab_banho10, tab_banho11, tab_banho12, tab_banho13, tab_banho14, tab_banhoout) tab_banho rm(tab_banho, tab_banho1, tab_banho2, tab_banho3, tab_banho4, tab_banho5, tab_banho6, tab_banho7, tab_banho8, tab_banho9, tab_banho10, tab_banho11, tab_banho12, tab_banho13, tab_banho14, tab_banhoout) ###Como tem acesso à agua para beber ou cozinhar #No comércio tab_agua1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.1 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.1 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Por doações tab_agua2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.2 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.2 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em albergues/abrigos tab_agua3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.3 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.3 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em lagos/córregos tab_agua4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.4 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.4 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #No mato/no cerrado tab_agua5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.5 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.5 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em banheiro público tab_agua6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.6 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.6 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em lugares públicos (ruas, praças) tab_agua7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.7 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.7 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em postos de gasolina tab_agua8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.8 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.8 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Na própria casa ou barraco de invasão tab_agua9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.9 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.9 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Na igreja tab_agua10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.10 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.10 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Em casas de convivência tab_agua11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.11 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.11 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #No Centro Pop / CRAS / CREAS tab_agua12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.12 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.12 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Outro tab_agua13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.13 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.13 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_agua14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.14 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.14 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_agua15 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.9.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.9.15 != "Não selecionou") %>% rename( agua = P14.9.15 ) %>% select(agua, n, pct, n_cv) tab_agua <- rbind(tab_agua1, tab_agua2, tab_agua3, tab_agua4, tab_agua5, tab_agua6, tab_agua7, tab_agua8, tab_agua9, tab_agua10, tab_agua11, tab_agua12, tab_agua13, tab_agua14, tab_agua15) tab_agua rm(tab_agua, tab_agua1, tab_agua2, tab_agua3, tab_agua4, tab_agua5, tab_agua6, tab_agua7, tab_agua8, tab_agua9, tab_agua10, tab_agua11, tab_agua12, tab_agua13, tab_agua14, tab_agua15) ###Na última semana você ficou algum dia inteiro sem comer? tab_semcomer <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.10, n, pct, n_cv) tab_semcomer rm(tab_semcomer) ###Onde consegue os alimentos que consome #Restaurante popular (Restaurante Comunitário) tab_conseguealim1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.1 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.1 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Cartão Prato Cheio tab_conseguealim2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.2 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.2 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Centro Pop (Taguatinga/Plano Piloto) tab_conseguealim3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.3 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.3 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Ganha comida de restaurante/lanchonete/bar tab_conseguealim4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.4 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.4 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Compra em restaurante/lanchonete/bar/supermercado tab_conseguealim5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.5 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.5 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Recebe de grupos que distribuem comida na rua tab_conseguealim6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.6 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.6 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Coleta/Cata tab_conseguealim7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.7 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.7 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Ganha em feiras/mercados tab_conseguealim8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.8 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.8 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Faz a própria comida / cozinha tab_conseguealim9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.9 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.9 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_conseguealim11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.11 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.11 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_conseguealim12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11.12 != "Não selecionou") %>% rename( conseguealim = P14.11.12 ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) #Qual outro tab_conseguealimout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.11_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P14.11_Outro != "Não selecionou" & P14.11_Outro != "Não se aplica") %>% rename( conseguealim = P14.11_Outro ) %>% select(conseguealim, n, pct, n_cv) tab_conseguealim <- rbind(tab_conseguealim1, tab_conseguealim2, tab_conseguealim3, tab_conseguealim4, tab_conseguealim5, tab_conseguealim6, tab_conseguealim7, tab_conseguealim8, tab_conseguealim9, tab_conseguealim11, tab_conseguealim12, tab_conseguealimout) tab_conseguealim rm(tab_conseguealim, tab_conseguealim1, tab_conseguealim2, tab_conseguealim3, tab_conseguealim4, tab_conseguealim5, tab_conseguealim6, tab_conseguealim7, tab_conseguealim8, tab_conseguealim9, tab_conseguealim11, tab_conseguealim12, tab_conseguealimout) #Você já foi impedido de estar ou foi barrado de: #Entrar em lugares públicos tab_impedlugares1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.12.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.12.1, n, pct, n_cv) tab_impedlugares1 rm(tab_impedlugares1) #Entrar em órgãos ou serviços públicos tab_impedlugares2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.12.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.12.2, n, pct, n_cv) tab_impedlugares2 rm(tab_impedlugares2) #Entrar no transporte coletivo tab_impedlugares3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.12.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.12.3, n, pct, n_cv) tab_impedlugares3 rm(tab_impedlugares3) #Entrar em estabelecimentos comerciais tab_impedlugares4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.12.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.12.4, n, pct, n_cv) tab_impedlugares4 rm(tab_impedlugares4) #Outra situação tab_impedlugares5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P14.12.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P14.12.5, n, pct, n_cv) tab_impedlugares5 rm(tab_impedlugares5) ###Quais os lados positivos de estar na rua #Independência tab_ladoposit1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.1 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.1 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Liberdade tab_ladoposit2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.2 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.2 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Estar com as pessoas tab_ladoposit3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.3 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.3 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Melhorar a relação com a família tab_ladoposit4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.4 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.4 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Poder usar drogas tab_ladoposit5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.5 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Poder consumir bebidas alcoólicas tab_ladoposit6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.6 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Receber doações de roupas tab_ladoposit7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.7 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.7 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Receber doações de alimentos tab_ladoposit8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.8 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Ganhar dinheiro tab_ladoposit9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.9 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Não há lado positivo tab_ladoposit10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.10 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.10 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Outro tab_ladoposit11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.11 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.11 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_ladoposit12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.12 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.12 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_ladoposit13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4.13 != "Não selecionou") %>% rename( ladoposit = P15.4.13 ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) #Quais outros tab_ladopositout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.4_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.4_Outro != "Não selecionou" & P15.4_Outro != "Não se aplica") %>% rename( ladoposit = P15.4_Outro ) %>% select(ladoposit, n, pct, n_cv) tab_ladoposit <- rbind(tab_ladoposit1, tab_ladoposit2, tab_ladoposit3, tab_ladoposit4, tab_ladoposit5, tab_ladoposit6, tab_ladoposit7, tab_ladoposit8, tab_ladoposit9, tab_ladoposit10, tab_ladoposit11, tab_ladoposit12, tab_ladoposit13, tab_ladopositout) tab_ladoposit rm(tab_ladoposit, tab_ladoposit1, tab_ladoposit2, tab_ladoposit3, tab_ladoposit4, tab_ladoposit5, tab_ladoposit6, tab_ladoposit7, tab_ladoposit8, tab_ladoposit9, tab_ladoposit10, tab_ladoposit11, tab_ladoposit12, tab_ladoposit13, tab_ladopositout) ###Quais os lados negativos de estar na rua #Medo ou a insegurança tab_ladonegat1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.1 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.1 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #A discriminação de estar na rua tab_ladonegat2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.2 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.2 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #As brigas entre as pessoas que estão na rua tab_ladonegat3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.3 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.3 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Ficar na chuva e no frio durante o inverno tab_ladonegat4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.4 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.4 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #A vigilância da polícia tab_ladonegat5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.5 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.5 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Os roubos entre as pessoas que estão na rua tab_ladonegat6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.6 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.6 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Sofrer violência física tab_ladonegat7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.7 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.7 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Sofrer violência sexual tab_ladonegat8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.8 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.8 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Falta de comida tab_ladonegat9 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.9 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.9 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Falta de trabalho tab_ladonegat10 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.10 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.10 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Não ter endereço fixo tab_ladonegat11 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.11 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.11 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Não tem lado negativo tab_ladonegat12 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.12 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.12 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Outro tab_ladonegat13 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.13 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.13 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_ladonegat14 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.14 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.14 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_ladonegat15 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5.15 != "Não selecionou") %>% rename( ladonegat = P15.5.15 ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) #Qual outro tab_ladonegatout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.5_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.5_Outro != "Não selecionou" & P15.5_Outro != "Não se aplica") %>% rename( ladonegat = P15.5_Outro ) %>% select(ladonegat, n, pct, n_cv) tab_ladonegat <- rbind(tab_ladonegat1, tab_ladonegat2, tab_ladonegat3, tab_ladonegat4, tab_ladonegat5, tab_ladonegat6, tab_ladonegat7, tab_ladonegat8, tab_ladonegat9, tab_ladonegat10, tab_ladonegat11, tab_ladonegat12, tab_ladonegat13, tab_ladonegat14, tab_ladonegat15, tab_ladonegatout) tab_ladonegat rm(tab_ladonegat, tab_ladonegat1, tab_ladonegat2, tab_ladonegat3, tab_ladonegat4, tab_ladonegat5, tab_ladonegat6, tab_ladonegat7, tab_ladonegat8, tab_ladonegat9, tab_ladonegat10, tab_ladonegat11, tab_ladonegat12, tab_ladonegat13, tab_ladonegat14, tab_ladonegat15, tab_ladonegatout) #Em relação às suas condições de vida, você se considera: tab_satisfacao <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.6, n, pct, n_cv) tab_satisfacao rm(tab_satisfacao) #Você se considera uma pessoa em situação de rua? tab_persepsitrua <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.7, n, pct, n_cv) tab_persepsitrua rm(tab_persepsitrua) #Você se imagina vivendo de outra forma que não a situação de rua? tab_desejoforarua <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.8, n, pct, n_cv) tab_desejoforarua rm(tab_desejoforarua) ###Do que precisa para sair da situação de rua #Emprego/dinheiro tab_sairrua1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.1 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.1 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Moradia tab_sairrua2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.2 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.2 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Acompanhamento médico ou psicológico tab_sairrua3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.3 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.3 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Retomar os vínculos com a família tab_sairrua4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.4 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.4 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Não quer sair da rua tab_sairrua5 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.5 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.5 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Outro tab_sairrua6 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.6 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.6 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Não sabe tab_sairrua7 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.7 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.7 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Não respondeu tab_sairrua8 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9.8 != "Não selecionou") %>% rename( sairrua = P15.9.8 ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) #Quais outros tab_sairruaout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.9_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P15.9_Outro != "Não selecionou" & P15.9_Outro!= "Não se aplica") %>% rename( sairrua = P15.9_Outro ) %>% select(sairrua, n, pct, n_cv) tab_sairrua <- rbind(tab_sairrua1, tab_sairrua2, tab_sairrua3, tab_sairrua4, tab_sairrua5, tab_sairrua6, tab_sairrua7, tab_sairrua8, tab_sairruaout) tab_sairrua rm(tab_sairrua, tab_sairrua1, tab_sairrua2, tab_sairrua3, tab_sairrua4, tab_sairrua5, tab_sairrua6, tab_sairrua7, tab_sairrua8, tab_sairruaout) #Possui algum animal de estimação na rua com você tab_animalestim1 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P16.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P16.1.1 != "Não selecionou") %>% rename( animalestim = P16.1.1 ) %>% select(animalestim, n, pct, n_cv) tab_animalestim2 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P16.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P16.1.2 != "Não selecionou") %>% rename( animalestim = P16.1.2 ) %>% select(animalestim, n, pct, n_cv) tab_animalestim3 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P16.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P16.1.3 != "Não selecionou") %>% rename( animalestim = P16.1.3 ) %>% select(animalestim, n, pct, n_cv) tab_animalestim4 <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P16.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P16.1.4 != "Não selecionou") %>% rename( animalestim = P16.1.4 ) %>% select(animalestim, n, pct, n_cv) tab_animalestimout <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P16.1_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P16.1_Outro != "Não selecionou" & P16.1_Outro != "Não se aplica" ) %>% rename( animalestim = P16.1_Outro ) %>% select(animalestim, n, pct, n_cv) tab_animalestim <- rbind(tab_animalestim1, tab_animalestim2, tab_animalestim3, tab_animalestim4, tab_animalestimout) tab_animalestim rm(tab_animalestim, tab_animalestim1, tab_animalestim2, tab_animalestim3, tab_animalestim4, tab_animalestimout) #### Acesso a serviços #### #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Centro POP tab_centropop <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.1, n, pct, n_cv) tab_centropop rm(tab_centropop) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou CRAS/CREAS tab_crascreas <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.2, n, pct, n_cv) tab_crascreas rm(tab_crascreas) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Abordagem social (Seas / Ipês) tab_seasipes <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.3, n, pct, n_cv) tab_seasipes rm(tab_seasipes) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Albergue/abrigo/inclusão tab_albergue <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.4, n, pct, n_cv) tab_albergue rm(tab_albergue) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou CAPS tab_caps <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.5, n, pct, n_cv) tab_caps rm(tab_caps) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Delegacia tab_delegacia <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.6, n, pct, n_cv) tab_delegacia rm(tab_delegacia) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Defensoria pública tab_defensoria <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.7, n, pct, n_cv) tab_defensoria rm(tab_defensoria) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Agência do trabalhador tab_agenciatrab <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.8, n, pct, n_cv) tab_agenciatrab rm(tab_agenciatrab) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Escolas / Instituições de ensino tab_escola <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.9, n, pct, n_cv) tab_escola rm(tab_escola) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou UBS (Posto de saúde) tab_ubs <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.10, n, pct, n_cv) tab_ubs rm(tab_ubs) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou UPA / Emergência hospitalar / Hospital tab_upa <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.11, n, pct, n_cv) tab_upa rm(tab_upa) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Consultório de rua tab_consultorio <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.12, n, pct, n_cv) tab_consultorio rm(tab_consultorio) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Restaurante comunitário tab_restaurante <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.13, n, pct, n_cv) tab_restaurante rm(tab_restaurante) #Nos últimos 30 dias, quantas vezes você esteve e/ou utilizou Comunidade terapêutica tab_comterapeutica <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.1.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.1.14, n, pct, n_cv) tab_comterapeutica rm(tab_comterapeutica) #Nos últimos 30 dias, você foi atendido por alguma instituição social ou religiosa? tab_institreligiosas <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.2, n, pct, n_cv) tab_institreligiosas rm(tab_institreligiosas) #Nos últimos seis meses você foi atendido por alguma equipe do SEAS? tab_seas <- sample.pop %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P15.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P15.3, n, pct, n_cv) tab_seas rm(tab_seas) #### Serviços de acolhimento #### #Você já utilizou os serviços de acolhimento? tab_servacolhimento <- sample.pop %>% filter(P1.1== "Na rua") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P17.1, n, pct, n_cv) tab_servacolhimento rm(tab_servacolhimento) #De uma forma geral, como você avalia os Serviços de Acolhimento? tab_avaliaservico <- sample.pop %>% filter(P17.1 =="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P17.2, n, pct, n_cv) tab_avaliaservico rm(tab_avaliaservico) #O que você acha que o serviço de acolhimento pode lhe proporcionar? tab_acolhproporciona <- sample.pop %>% filter(P1.1== "Unidade de acolhimento" | P17.1=="Sim") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P17.3, n, pct, n_cv) tab_acolhproporciona rm(tab_acolhproporciona) tab_acolhproporcionaout <- sample.pop %>% filter(P17.3=="Outro") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.3_Outro) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% select(P17.3_Outro, n, pct, n_cv) tab_acolhproporcionaout rm(tab_acolhproporcionaout) ###Principal(is) problemas percebidos na Unidade de Acolhimento tab_problema1 <- sample.pop %>% filter(P17.4.1!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.1) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.1 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.1 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema2 <- sample.pop %>% filter(P17.4.2!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.2) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.2 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.2 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema3 <- sample.pop %>% filter(P17.4.3!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.3) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.3 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.3 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema4 <- sample.pop %>% filter(P17.4.4!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.4) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.4 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.4 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema5 <- sample.pop %>% filter(P17.4.5!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.5) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.5 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.5 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema6 <- sample.pop %>% filter(P17.4.6!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.6) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.6 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.6 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema7 <- sample.pop %>% filter(P17.4.7!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.7) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.7 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.7 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema8 <- sample.pop %>% filter(P17.4.8!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.8) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.8 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.8 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema9 <- sample.pop %>% filter(P17.4.9!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.9) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.9 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.9 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema10 <- sample.pop %>% filter(P17.4.10!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.10) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.10 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.10 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema11 <- sample.pop %>% filter(P17.4.11!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.11) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.11 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.11 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema12 <- sample.pop %>% filter(P17.4.12!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.12) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.12 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.12 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema13 <- sample.pop %>% filter(P17.4.13!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.13) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.13 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.13 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema14 <- sample.pop %>% filter(P17.4.14!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.14) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.14 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.14 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema15 <- sample.pop %>% filter(P17.4.15!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.15) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.15 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.15 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema16 <- sample.pop %>% filter(P17.4.16!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.16) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.16 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.16 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema17 <- sample.pop %>% filter(P17.4.17!= "Não se aplica") %>% # # Informar o grupo que queremos a informação group_by(P17.4.17) %>% # Calcular o total e o coeficiente de variância srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),pct = survey_mean(vartype = "cv")*100) %>% filter(P17.4.17 != "Não selecionou") %>% rename( problema = P17.4.17 ) %>% select(problema, n, pct, n_cv) tab_problema <- rbind(tab_problema1, tab_problema2, tab_problema3, tab_problema4, tab_problema5, tab_problema6, tab_problema7, tab_problema8, tab_problema9, tab_problema10, tab_problema11, tab_problema12, tab_problema13, tab_problema14, tab_problema15, tab_problema16, tab_problema17) tab_problema rm(tab_problema, tab_problema1, tab_problema2, tab_problema3, tab_problema4, tab_problema5, tab_problema6, tab_problema7, tab_problema8, tab_problema9, tab_problema10, tab_problema11, tab_problema12, tab_problema13, tab_problema14, tab_problema15, tab_problema16, tab_problema17)