##### Cabeçalho ####
#Trajetória dos socioeducandos no Distrito Federal - Meio aberto e semiliberdade 2022
#IPEDF - Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal
#Script de abertura dos dados e criação de variáveis
#Contato - Email: politicas.sociais@ipe.df.gov.br

##### Pacotes ####

rm(list = ls())

library(tidyverse)
library(survey)
library(srvyr)
library(readr)
library(readxl)

rm(di_medida)
##### Abrir a base #####
meio_aberto <- read_excel("Base_de_dados_Socioeducandos_meio aberto.xlsx")
semiliberdade <- read_excel("Base_de_dados_Socioeducandos_semiliberdade.xlsx")

# join
socio <- meio_aberto %>% 
  dplyr:: full_join(semiliberdade)

rm(meio_aberto,semiliberdade)


##### Criação de Variáveis ####

##Variável faixa etária
socio <- socio %>% 
  mutate(faixaet = ifelse(H14 %in% c(13,14,15),"1.Ate 15 anos",
                          ifelse(H14 %in% c(16,17),"2.Entre 16 e 17 anos",
                                 ifelse(H14 %in% c(18,19,20),"3.18 ou mais",NA))))

table(socio$faixaet)

##Variável idade do primeiro ato infracional



##Variável racacor
table(socio$H17)

socio <- socio %>% 
  mutate(racacor = ifelse(H17 %in% c("Branca","Amarela","Indígena"),"2.Nao negra",
                          ifelse(H17 %in% c("Preta","Parda"),"1.Negra",
                                 ifelse(H17 %in% c("Não declarada"),"3.Não declarada",NA))))

table(socio$racacor)


##Variável aborto


table(socio$aborto)

##Variável identidade genero

table(socio$H16)

socio <- socio %>% 
  mutate(identidade_genero = ifelse(H16 %in% c("Homem", "Mulher"),"1.Cisgênero",
                                    ifelse(H16 %in% c("Mulher trans"),"2.Transgênero",
                                           ifelse(H16 %in% c("Não sei"),"4.Nao sabe", NA))))

table(socio$identidade_genero)

##Variável transtorno 



##Variável renda familiar média 

table(socio$E6)

socio <- socio %>%
  mutate(renda_familiar = ifelse(E6 %in% c("Menos de ½ salário mínimo (menos de R$606,00)", "1 salário mínimo (R$1.212,00)", "De ½ a quase 1 salário mínimo (De R$606,00 até R$1.211,99)"),"1.Até 1 salário mínimo",
                                 ifelse(E6 %in% c("Mais de 2 até 3 Salários Mínimos (R$2.424,01 até R$ 3.636,00)", "Mais de 1 até 2 Salários Mínimos (R$1.212,01 até R$2.424,00)"), "2.Entre 1 a 3 salários mínimos",
                                        ifelse(E6 %in% c("Mais de 3 Salários Mínimos (acima de R$ 3.636,01)"),"3.Mais de 3 salários minimos",
                                               ifelse(E6 %in% c("Não sei"),"4.Não sabe",NA)))))

table(socio$renda_familiar)



## Variável Composição familiar

socio <- socio %>% 
  mutate(comp_fam = case_when(`H6[SQ001]` == "Sim" & `H6[SQ002]` == "Não"~"Somente Mãe",
                              `H6[SQ001]` == "Não" & `H6[SQ002]` == "Sim"~"Somente Pai",
                              `H6[SQ001]` == "Sim" & `H6[SQ002]` == "Sim"~"Pai e Mãe",
                              `H6[SQ001]` == "Não" & `H6[SQ002]` == "Não"~"Sem os pais"),
         
         abuso = ifelse(`F11[SQ001]` == "Sim" | `F11[SQ002]` == "Sim" | `F14[SQ001]` == "Sim" | `F14[SQ002]` == "Sim","Sofreu abuso","Não"),
         
         n_mora_mae = ifelse(`H6[SQ001]` == "Não","Não mora com a mãe","mora com mãe"),
         
         n_mora_pai= ifelse(`H6[SQ002]` == "Não","Não mora com o pai","mora com pai"))




## Variável Distorção série 
table(socio$D9,socio$D10)
table(socio$H14)

socio <- socio %>%
  mutate(distorcao = case_when(D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Primeiro(a)" & H14>8  ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Segundo(a)"  & H14>9  ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Terceiro(a)" & H14>10 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Quarto(a)"   & H14>11 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Quinto(a)"   & H14>12 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Sexto(a)"    & H14>13 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Sétimo(a)"   & H14>14 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Oitavo(a)"   & H14>15 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Fundamental Regular" & D10 == "Nono(a)"     & H14>16 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Médio Regular" & D10 == "Primeiro(a)"       & H14>17 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Médio Regular" & D10 == "Segundo(a)"        & H14>18 ~ 1,
                               D9 == "Ensino Médio Regular" & D10 == "Terceiro(a)"       & H14>19 ~ 1,
                               TRUE~0)) %>% 
  mutate(distorcao = factor(distorcao, labels = c("Apresenta distorção","Não apresenta distorção"))) 

## Variável modalidade de ensino
table(socio$D9)
socio <- socio %>%
  mutate(modalidade = case_when(D9 == "Ensino Fundamental EJA"     | D9 == "Ensino Médio EJA"      ~ "EJA",
                                D9 == "Ensino Fundamental Regular" | D9 == "Ensino Médio Regular"  ~ "Regular"))


##### Amostra #####
# Declarar plano amostral
sample.socio <- 
  survey::svydesign(id = ~id, # Identificador único dos adolescentes
                    strata = ~unidade, # Identificação do estrato (aqui são as unidades)
                    weights = ~peso, # Probabilidade da unidade ser sorteada
                    nest=TRUE, 
                    data=socio) # Nome da base

table(socio$medida)
# Colocar como tibble
amostra_socio <- srvyr::as_survey(sample.socio)



#GRÁFICOS ------------------------


#Gráfico 2 
renda <- amostra_socio %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(renda_familiar) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv",na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv",na.rm=T))

# Gráfico 3
distorcao<- amostra_socio %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(distorcao) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

distocao_medida <- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(medida,distorcao) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

#Gráfico 4 

modalidade<- amostra_socio %>% 
  srvyr::filter(D8=="Sim") %>%
  srvyr::filter(modalidade=="EJA" | modalidade=="Regular") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(modalidade) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T)) 


modalidade_medida<- amostra_socio %>% 
  srvyr::filter(D8=="Sim") %>%
  srvyr::filter(modalidade=="EJA" | modalidade=="Regular") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(medida, modalidade) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T)) 

#Gráfico 5 


repetiu_ano<- amostra_socio %>%
  srvyr::filter( D13!="Não se aplica") %>%  
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by ( D13) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

#Gráfico 6



gasto_alimentação<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ001]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

gasto_higiene<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ002]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

gasto_vestuário<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ003]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))


gasto_lazer<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ004]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))


gasto_transporte<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ005]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))


gasto_eletrônicos<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ007]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

gasto_ajuda_família<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ008]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))

gasto_alcool_cigarro<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ009]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))


gasto_drogas_ilicitas<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by (`D24[SQ010]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv", na.rm=T),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv", na.rm=T))


#Gráfico 7

apoio_emocional<- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`E4[SQ001]`=="Sempre"|`E4[SQ001]`=="Nunca"| `E4[SQ001]`=="Ás vezes" | `E4[SQ001]`=="Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`E4[SQ001]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

bom_filho<- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`E4[SQ006]`=="Sempre"|`E4[SQ006]`=="Nunca"| `E4[SQ006]`=="Ás vezes" | `E4[SQ006]`=="Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`E4[SQ006]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

inteligente<- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`E4[SQ007]`=="Sempre"|`E4[SQ007]`=="Nunca"| `E4[SQ007]`=="Ás vezes" | `E4[SQ007]`=="Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`E4[SQ007]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

confiar<- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`E4[SQ012]`=="Sempre"|`E4[SQ012]`=="Nunca"| `E4[SQ012]`=="Ás vezes" | `E4[SQ012]`=="Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`E4[SQ012]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


#Gráfico 8 
seguro_casa <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ001]`== "Muito seguro"|`F1[SQ001]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ001]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ001]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ001]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ001]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ001]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

seguro_bairro <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ002]`== "Muito seguro"|`F1[SQ002]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ002]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ002]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ002]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ002]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ002]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

seguro_casa_familiares <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ003]`== "Muito seguro"|`F1[SQ003]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ003]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ003]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ003]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ003]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ003]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


seguro_casa_amigos <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ004]`== "Muito seguro"|`F1[SQ004]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ004]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ004]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ004]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ004]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ004]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))



seguro_escola <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ005]`== "Muito seguro"|`F1[SQ005]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ005]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ005]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ005]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ005]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ005]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


seguro_festas <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ006]`== "Muito seguro"|`F1[SQ006]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ006]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ006]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ006]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ006]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ006]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

seguro_medida <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ007]`== "Muito seguro"|`F1[SQ007]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ007]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ007]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ007]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ007]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ007]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


seguro_policia <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(`F1[SQ009]`== "Muito seguro"|`F1[SQ009]`== "Pouco seguro"| `F1[SQ009]`== "Nem seguro e nem inseguro"
                | `F1[SQ009]`== "Pouco inseguro"  | `F1[SQ009]`== "Muito inseguro"  | `F1[SQ009]`== "Não declarado") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`F1[SQ009]`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


#Gráfico 9

outra_medida<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(B2) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

outra_medida2<- amostra_socio %>%
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(medida,B2) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))



#Gráfico 10

qualidade_alimentação <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(medida=="Semiliberdade") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`C11[SQ001]S`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))


quantidade_alimentação <- amostra_socio %>%
  srvyr::filter(medida=="Semiliberdade") %>% 
  # Informar o grupo que queremos a informação
  srvyr::group_by(`C11[SQ002]S`) %>%
  # Calcular o total e o Percentual da população, com seu intervalo de confiança
  srvyr::summarise(n=survey_total(vartype = "cv"),
                   pct = survey_mean(vartype = "cv"))

#Repetir o código acima para as outras categorias