# 0. Cabeçalho ----


#Bullying no ambiente escolar do DF: percepções e implicações práticas

#IPEDF - Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal

#Script de geração dos resultados de estudantes

#Contato - Email: politicas.sociais@ipe.df.gov.br


# 1. Carrega pacotes -----

library(tidyverse)
library(survey)
library(srvyr)
library(openxlsx)
library(readxl)
library(writexl)
library(stringi)
library(dplyr)

options(scipen = 15)
options(survey.lonely.psu="adjust")


# 2. Carrega a base transformada -----


#Para obter a base transformada executar script "Script - Estudantes_ETL"


## 2.2 Carrega Pesos amostrais e declara plano amostral   -----

amostra <- 
  survey::svydesign(id = ~ 1, 
                    weights = ~ expansao,
                    data = base)

base_expandida <- srvyr::as_survey(amostra)


# 3. Carrega funções ----


## 3.1 Agrupa uma variável ----

freq_grupo<-function(grupo, nome_cat)
{
  base_expandida %>%
    group_by({{grupo}}) %>%
    summarise(
      perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"),na.rm=TRUE),
      freq = n(), 
      total = sum(expansao))%>%
    mutate(categoria = nome_cat,
           resposta = {{grupo}}) %>% select(-{{grupo}})
}

## 3.2 Agrupa duas variáveis ----

freq_grupo2<-function(grupo1, grupo2, nome_cat)
{
  base_expandida %>%
    group_by({{grupo1}},{{grupo2}}) %>%
    summarise( perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"),na.rm=TRUE),
               freq = n(), 
               total = sum(expansao)) %>%
    mutate(categoria = nome_cat,
           grupo1 = as.character({{grupo1}}),
           grupo2 = as.character({{grupo2}}))  %>% 
    select(grupo1, grupo2,categoria, perc,perc_low, perc_upp, perc_cv, freq, total)
}

## 3.3 grupa uma variável com filtro ----

freq_grupof<-function(filtro, grupo, nome_cat)
{
  base_expandida %>%
    filter({{filtro}}) %>% 
    group_by({{grupo}}) %>%
    summarise(
      perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"),na.rm=TRUE),
      freq = n(), 
      total = sum(expansao))%>%
    mutate(categoria = nome_cat,
           resposta = {{grupo}}) %>% select(-{{grupo}})
}


# 4. Calcula indicadores simples dos Blocos A, B, C e D ----

## 4.1 Bloco A ----
a11<-freq_grupo(grupo = a1.1, "A escola é um lugar no qual me sinto bem")
a12<-freq_grupo(grupo = a1.2, "Se eu tivesse a oportunidade de escolher uma escola para estudar, escolheria a minha")
a13<-freq_grupo(grupo = a1.3, "Estou satisfeito com a minha escola")
a14<-freq_grupo(grupo = a1.4, "Minha escola é excelente")
a15<-freq_grupo(grupo = a1.5, "Tem muitas coisas que gosto na minha escola")

a1<-rbind(a11,a12,a13,a14,a15)
a1$indicador<-c("a1")


a21<-freq_grupo(grupo = a2.1, "Me deram socos, pontapés, puxaram meu cabelo ou me arranharam")
a22<-freq_grupo(grupo = a2.2, "Fui obrigado(a) a entregar ou pegaram/estragaram minhas coisas")
a23<-freq_grupo(grupo = a2.3, "Me xingaram, deram risadas de mim ou colocaram apelidos que Não gostei")
a24<-freq_grupo(grupo = a2.4, "Não me deixaram fazer parte de um grupo de colegas, etc")
a25<-freq_grupo(grupo = a2.5, "Disseram ou inventaram coisas maldosas sobre mim ou sobre minha família")
a26<-freq_grupo(grupo = a2.6, "Fizeram comentários, gestos ou toques em tons sexuais contra minha vontade")
a27<-freq_grupo(grupo = a2.7, "Fui ameaçado, colocado(a) contra a parede ou perseguido(a) na escola")
a28<-freq_grupo(grupo = a2.8, "Usaram as redes sociais para me magoar, ameaçar, assustar ou excluir")

a2 <- rbind(a21, a22, a23, a24, a25, a26, a27, a28) 
a2$indicador<-c("a2")


a31<-freq_grupo(grupo = a3.1, "[Por eu portar algum tipo de deficiência (visual, auditiva, física ou intelectual) ]")
a32<-freq_grupo(grupo = a3.2, "[Por ser mais novo ou mais velho que o resto da turma]")
a33<-freq_grupo(grupo = a3.3, "[Por estar grávida ou ser mãe]")
a34<-freq_grupo(grupo = a3.4, "[Por minha cor ou etnia (a cor de minha pele, formato de nariz ou cabelo)]")
a35<-freq_grupo(grupo = a3.5, "[Por minha religião ou crença]")
a36<-freq_grupo(grupo = a3.6, "[Por minha condição financeira]")
a37<-freq_grupo(grupo = a3.7, "[Por por eu falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala ]")    #Erro de digitação 
a38<-freq_grupo(grupo = a3.8, "[Pelo meu sotaque ou por eu ser de outro estado ou país]")
a39<-freq_grupo(grupo = a3.9, "[Pela minha aparência física diferente (meu peso, altura ou outras partes do corpo)]")
a310<-freq_grupo(grupo = a3.10, "[Por ser mulher]")
a311<-freq_grupo(grupo = a3.11, "[Por ser transgênero, Não binário ou outros]")
a312<-freq_grupo(grupo = a3.12, "[Pela minha orientação sexual (por ser gay, lésbica, bissexual ou outros OU porque alguém achou que eu era)]")
a313<-freq_grupo(grupo = a3.13, "[Porque eu Não sou tão masculino quanto os outros meninos OU porque eu Não sou tão feminina quanto as outras meninas]")
a314<-freq_grupo(grupo = a3.14, "[Porque eu tenho pais ou membros da família que são LGBTI+ ou porque alguém achou que eles eram]")
a315<-freq_grupo(grupo = a3.15, "[Porque eu tenho amigos que são LGBTI+ ou porque alguém achou que eu tinha]")
a316<-freq_grupo(grupo = a3.16, "[Por outro motivo]")
a317<-freq_grupo(grupo = a3.17, "[Acredito que Não houve um motivo evidente para o acontecimento dessas situações]")
a318<-freq_grupo(grupo = a3.18, "[Não me envolvi em nenhuma dessas situações]")
a319<-freq_grupo(grupo = a3.19, "[Não sei]")                                          #Não tem a opção "não sei no questionário, não entendi


a3 <- rbind(a31,a32,a33,a34,a35,
            a36,a37,a38,a39,a310,
            a311,a312,a313,a314,a315,
            a316,a317,a318,a319)
a3$indicador<-c("a3")

a41<-freq_grupo(grupo = a4.1, "Na sala de aula, na presença de professores")
a42<-freq_grupo(grupo = a4.2, "Na sala de aula, na ausência de professores ")
a43<-freq_grupo(grupo = a4.3, "Nas áreas comuns da escola")
a44<-freq_grupo(grupo = a4.4, "Nas aulas de educação física")
a45<-freq_grupo(grupo = a4.5, "No ônibus ou no caminho para a escola")
a46<-freq_grupo(grupo = a4.6, "Na internet/redes sociais/WhatsApp")
a47<-freq_grupo(grupo = a4.7, "Não me envolvi em nenhuma dessas situações")


a4<- rbind (a41,a42,a43,a44, a45,a46,a47)
a4$indicador<-c("a4")


a61<-freq_grupo(grupo = a6.1, "Dei socos, pontapés, puxei o cabelo ou arranhei alguém")
a62<-freq_grupo(grupo = a6.2, "Obriguei a me entregar ou peguei/estraguei coisas dos outros")
a63<-freq_grupo(grupo = a6.3, "Xinguei, dei risadas ou coloquei apelidos nos outros que eles Não gostaram")
a64<-freq_grupo(grupo = a6.4, "Impedi alguém de fazer parte de um grupo colegas, etc")
a65<-freq_grupo(grupo = a6.5, "Disse ou inventei coisas maldosas sobre alguém ou sobre sua família")
a66<-freq_grupo(grupo = a6.6, "Fiz piadas, comentários ou gestos em tons sexuais sobre outra pessoa etc")
a67<-freq_grupo(grupo = a6.7, "Ameacei ou persegui alguém na escola")
a68<-freq_grupo(grupo = a6.8, "Usei as redes sociais para magoar, ameaçar, assustar ou excluir etc")

a6<-rbind(a61,a62,a63,a64,a65,a66,a67,a68)
a6$indicador<-c("a6")

a7<-freq_grupo(grupo = a7, "a7 - Ocorrencia de Bullying consigo")
a7$indicador<-c("a7")

a8<-freq_grupo(grupo = a8, "a8 - Ocorrencia de Bullying com outros")
a8$indicador<-c("a8")

a91<-freq_grupo(grupo = a9.1, "Na sala de aula, na presença de professores")
a92<-freq_grupo(grupo = a9.2, "Na sala de aula, na ausência de professores ")
a93<-freq_grupo(grupo = a9.3, "Nas áreas comuns da escola")
a94<-freq_grupo(grupo = a9.4, "Nas aulas de educação física")
a95<-freq_grupo(grupo = a9.5, "No ônibus ou no caminho para a escola")
a96<-freq_grupo(grupo = a9.6, "Na internet/redes sociais/WhatsApp")
a97<-freq_grupo(grupo = a9.7, "Não me envolvi em nenhuma dessas situações")

a9<- rbind (a91,a92,a93,a94,
            a95,a96,a97)
a9$indicador<-c("a9")

### 4.1.1 Une indicadores do bloco A ----

blocoa<-rbind(a1, a2,a3, a4, a6, a7, a8, a9)


## 4.2 Bloco B ----

b1<-freq_grupo(grupo = b1, "A sua escola possui algum projeto ou programa de enfrentamento às situações de bullying?")
b2<-freq_grupo(grupo = b2, "Você sabe como contar sobre situações de bullying na sua escola?")
b3<-freq_grupo(grupo = b3, "O quanto você estaria disposto a contar situações de bullying na sua escola?")

b4<-freq_grupo(grupo = b4, "Você já contou alguma situação de bullying para funcionários da sua escola?")
b411<-freq_grupo(grupo = b4.1.1, "Sim, quando eu estava sofrendo bullying")
b412<-freq_grupo(grupo = b4.1.2, "Sim, quando outro estudante estava sofrendo bullying")
b421<-freq_grupo(grupo = b4.2.1, "Não, porque eu Não sabia como contar")
b422<-freq_grupo(grupo = b4.2.2, " Não, porque Não me senti seguro para contar")
b423<-freq_grupo(grupo = b4.2.3, " Não, porque Não acredito que vá resolver a situação")
b424<-freq_grupo(grupo = b4.2.4, " Não contei por outros motivos")
b425<-freq_grupo(grupo = b4.2.5, " Nunca sofri ou nunca vi situações de bullying nessa escola")

b41<-rbind(b4,b411,b412)
b42<-rbind(b4,b421,b422,b423,b424,b425)

b51<-freq_grupo(grupo = b5.1, " Ter apoio de um profissional capacitado na escola para falar sobre o assunto")
b52<-freq_grupo(grupo = b5.2, "Ter uma forma de contar sem me identificar")
b53<-freq_grupo(grupo = b5.3, "Receber orientações de como contar as situações de bullying")
b54<-freq_grupo(grupo = b5.4, "Ter certeza de que as denúncias serão levadas a sério e investigadas")
b55<-freq_grupo(grupo = b5.5, "Saber que não haverá retaliação ou consequências negativas para quem contar")
b56<-freq_grupo(grupo = b5.6, "Ter apoio psicológico após contar a situação")
b57<-freq_grupo(grupo = b5.7, "Participar de programas educativos sobre bullying e como preveni-lo")
b58<-freq_grupo(grupo = b5.8, "Ter um canal online ou aplicativo para denúncias")
b59<-freq_grupo(grupo = b5.9, "Saber que os colegas de turma também estão cientes e apoiam o combate ao bullying")
b510<-freq_grupo(grupo = b5.10, "Saber que alguma autoridade será acionada em casos mais graves")
b511<-freq_grupo(grupo = b5.11, "Não respondeu")
b5<-rbind(b51,b52,b53,b54,b55,b56,b57,b58,b59,b510,b511)


b61<-freq_grupo(grupo = b6.1, "[Implementação de programas de conscientização e prevenção ao bullying]")
b62<-freq_grupo(grupo = b6.2, "[Formação dos professores e funcionários sobre como lidar com preconceito, discriminação e bullying]")
b63<-freq_grupo(grupo = b6.3, "[Criação de um canal de comunicação anônimo para denúncias de bullying]")
b64<-freq_grupo(grupo = b6.4, "[Envolvimento da família ou de responsáveis legais dos agressores e das vítimas para acompanhamento e solução da situação]")
b65<-freq_grupo(grupo = b6.5, "[Desenvolvimento de atividades extracurriculares focadas em promover a inclusão e o respeito à diversidade]")
b66<-freq_grupo(grupo = b6.6, "[Estabelecimento de um protocolo de ação para identificação, prevenção e combate ao casos de  preconceito, à discriminação e ao bullying]")
b67<-freq_grupo(grupo = b6.7, "[Realização de palestras, seminários e workshops com especialistas sobre preconceito, discriminação e bullying]")
b68<-freq_grupo(grupo = b6.8, "[Monitoramento contínuo e avaliações periódicas das ações implementadas]")
b69<-freq_grupo(grupo = b6.9, "[Registro e acompanhamento dos casos de bullying na escola, com descrição em relação aos tipos de preconceitos, discriminações e violências]")
b610<-freq_grupo(grupo = b6.10, "[Formação de comitês de estudantes para promover a conscientização e a ação contra o bullying]")
b611<-freq_grupo(grupo = b6.11, "Não respondeu")
b6<-rbind(b61,b62,b63,b64,b65,b66,b67,b68,b69,b610,b611)


b71<-freq_grupo(grupo = b7.1, "Coordenação da escola")
b72<-freq_grupo(grupo = b7.2, "Professor(a)")
b73<-freq_grupo(grupo = b7.3, "Funcionário(a) da escola")
b74<-freq_grupo(grupo = b7.4, "Amigo da escola")
b75<-freq_grupo(grupo = b7.5, "Meus pais ou responsáveis")
b76<-freq_grupo(grupo = b7.6, "Eu Não contaria a ninguém")
b77<-freq_grupo(grupo = b7.7, "Não respondeu")
b7<-rbind(b71,b72,b73,b74,b75,b76,b77)

b81<-freq_grupo(grupo = b8.1, "Se eu disser que estou sofrendo bullying a coordenação ou a direção da escola, eles farão algo para ajudar")
b82<-freq_grupo(grupo = b8.2, "Se eu disser que estou sofrendo bullying a um(a) professor(a) da escola, ele(a) fará algo para ajudar")
b83<-freq_grupo(grupo = b8.3, "Se eu sofresse bullying, eu Não contaria a um(a) professor(a), porque acho que Não seria resolvido")
b84<-freq_grupo(grupo = b8.4, "Se eu sofresse bullying, eu Não contaria a coordenação ou a direção da escola, porque acho que Não seria resolvido")
b85<-freq_grupo(grupo = b8.5, "Sinto que a escola evita/previne que situações de bullying aconteçam no ambiente escolar")
b86<-freq_grupo(grupo = b8.6, "Sinto que a escola identifica com facilidade situações de bullying no ambiente escolar")
b8<-rbind(b81,b82,b83,b84,b85,b86)

b91<-freq_grupo(grupo = b9.1, "Realizou aulas ou atividades sobre bullying")
b92<-freq_grupo(grupo = b9.2, "Colocou cartazes, folhetos ou outras exposições sobre bullying?")
b93<-freq_grupo(grupo = b9.3, "Perguntou sobre suas experiências de bullying?")
b94<-freq_grupo(grupo = b9.4, "Envolveu estudantes no desenvolvimento de ações para prevenção do bullying?")
b95<-freq_grupo(grupo = b9.5, "Orientou os estudantes sobre o bullying?")
b9<-rbind(b91,b92,b93,b94,b95)


b1$indicador<-c("b1")
b2$indicador<-c("b2")
b3$indicador<-c("b3")
b41$indicador<-c("b4.1")
b42$indicador<-c("b4.2")
b5$indicador<-c("b5")
b6$indicador<-c("b6")
b7$indicador<-c("b7")
b8$indicador<-c("b8")
b9$indicador<-c("b9")


### 4.2.1 Une indicadores do bloco B ----


blocob<-rbind(b1,b2,b3,b41,b42,b5,b6,b7,b8,b9)


## 4.3 Bloco C ----

c11<-freq_grupo(grupo = c1.1, "[Queda no desempenho escolar]  ")
c12<-freq_grupo(grupo = c1.2, " [aparência física descuidada ou sinais de agressão física ] ")
c13<-freq_grupo(grupo = c1.3, "  [Perda de interesse em atividades que antes eram apreciadas ]")
c14<-freq_grupo(grupo = c1.4, "  [Isolamento social, por rejeição ou exclusão de outros estudantes  ]")
c15<-freq_grupo(grupo = c1.5, "  [Irritabilidade na interação escolar]")
c16<-freq_grupo(grupo = c1.6, "  [Expressões de tristeza, desesperança ou desvalorização de si mesmo ]")
c17<-freq_grupo(grupo = c1.7, "  [Tentativas de evitar a escola ou faltar frequentemente]")
c18<-freq_grupo(grupo = c1.8, "  [Abandono da escola ]")
c19<-freq_grupo(grupo = c1.9, "  [Uso de tabaco, álcool ou drogas ilícitas]")
c110<-freq_grupo(grupo = c1.10, "  [Automutilação ou autoagressão]")
c111<-freq_grupo(grupo = c1.11, "  [Pensamentos suicidas]")
c112<-freq_grupo(grupo = c1.12, "  [Não observo nenhuma mudança]")

c1<-rbind(c11,c12,c13,c14,c15,c16,c17,c18,c19,c110,c111,c112)
c1$indicador<-c("c1")


c21<-freq_grupo(grupo = c2.1, "O desempenho escolar (Ex.: as notas e a frequência escolar)?")
c22<-freq_grupo(grupo = c2.2, "O relacionamento com os amigos da escola?")
c23<-freq_grupo(grupo = c2.3, "O relacionamento com os familiares?")
c24<-freq_grupo(grupo = c2.4, "Como eles se sentem sobre si?")
c25<-freq_grupo(grupo = c2.5, "A saúde física?")
c26<-freq_grupo(grupo = c2.6, "A saúde mental?")
c27<-freq_grupo(grupo = c2.7, "O sentimento de insegurança ou medo de estar na escola?")

c2<-rbind(c21,c22,c23,c24,c25,c26,c27)
c2$indicador<-c("c2")



c31<-freq_grupo(grupo = c3.1, "Levando tudo em conta, eu me sinto um fracasso")
c32<-freq_grupo(grupo = c3.2, "Eu acho que tenho muitas boas qualidades")
c33<-freq_grupo(grupo = c3.3, "De um modo geral, eu estou satisfeito(a) comigo mesmo(a)")
c34<-freq_grupo(grupo = c3.4, "Sinto que sou uma pessoa de valor como as outras pessoas")
c35<-freq_grupo(grupo = c3.5, "Sou capaz de fazer tudo tão bem como as outras pessoas")
c36<-freq_grupo(grupo = c3.6, "Às vezes, eu penso que Não presto para nada")
c37<-freq_grupo(grupo = c3.7, "Eu tenho uma atitude positiva com relação a mim mesmo(a)")
c38<-freq_grupo(grupo = c3.8, "Às vezes, eu me sinto inútil")
c39<-freq_grupo(grupo = c3.9, "Eu sinto vergonha de ser do jeito que sou")
c310<-freq_grupo(grupo = c3.10, "Eu tenho motivos para me orgulhar na vida")

c3<-rbind(c31,c32,c33,c34,c35,c36,c37,c38,c39,c310)
c3$indicador<-c("c3")


### 4.3.1 Une indicadores do bloco C ----

blococ<-rbind(c1, c2,c3)


## 4.4 Bloco D ----

escolas<-freq_grupo(grupo = escola, "escola")
d1<-freq_grupo(grupo = d1, "d1 - SEXO")
d2<-freq_grupo(grupo = d2, "d2 - GÊNERO")
d3<-freq_grupo(grupo = d3, "d3 - SEXUALIDADE")
d5<-freq_grupo(grupo = d5, "d5 - RAÇA/COR")
d6<-freq_grupo(grupo = d6, "d6 - RELIGIAO")
d7<-freq_grupo(grupo = d7, "d7 - MORA DF")
d71<-freq_grupo(grupo = d7.1, "d7.1 - REGIAO")
d8<-freq_grupo(grupo = d8, "d8 - ANO ESCOLAR")
d91<-freq_grupo(d9.1, "Mãe")
d92<-freq_grupo(d9.2, "Pai")
d93<-freq_grupo(d9.3, "Irmãos")
d910<-freq_grupo(d9.10, "Avó")
d911<-freq_grupo(d9.11, "Avô")
d914<-freq_grupo(d9.14, "Não respondeu")
d9outros<-freq_grupo(d9.a, "Outros")
d9<-rbind(d91,d92,d93,
          d910,d911,
          d914, d9outros)
d10<-freq_grupo(grupo = d10, "d10 - ESCOLARIDADE MAE")

escolas$indicador<-c("Escolas")
d1$indicador<-c("d1")
d2$indicador<-c("d2")
d3$indicador<-c("d3")
d5$indicador<-c("d5")
d6$indicador<-c("d6")
d7$indicador<-c("d7")
d71$indicador<-c("d71")
d8$indicador<-c("d8")
d9$indicador<-c("d9")
d10$indicador<-c("d10")


d110 <- rbind(escolas, d1,d2,d3,d5,d6,d7,d71,d8,d9,d10)



d11<-freq_grupo(grupo = d11, "celular")
d121<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Sim, pelos dados móveis do meu celular")
d122<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Sim, pela internet da minha casa")
d123<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Sim, pela internet da casa de familiares, vizinhos ou amigos")
d124<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Sim, pela internet da escola")
d125<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Sim, pela internet de outro local")
d126<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Não tenho acesso à internet ")
d127<-freq_grupo(grupo = d12.1, "Não respondeu")
d12<-rbind(d121,d122,d123,d124,d125,d126,d127)
d13<-freq_grupo(grupo = d13, "tempo de tv ")
d14<-freq_grupo(grupo = d14, "controle da internet pelos pais")
d15<-freq_grupo(grupo = d15, "computador ou notebook")
d16<-freq_grupo(grupo = d16, "carro")
d17<-freq_grupo(grupo = d17, "moto")
d18<-freq_grupo(grupo = d18, "agua encanada")
d19<-freq_grupo(grupo = d19, " rua asfaltada")



d11$indicador<-c("d11")
d12$indicador<-c("d12")
d13$indicador<-c("d13")
d14$indicador<-c("d14")
d15$indicador<-c("d15")
d16$indicador<-c("d16")
d17$indicador<-c("d17")
d18$indicador<-c("d18")
d19$indicador<-c("d19")

d119 <- rbind(d11,d12,d13,d14,d15,d16,d17,d18,d19)


d4<-base_expandida %>%
  summarise(
    perc = survey_mean(d4,vartype=c("ci","cv"),na.rm=TRUE),
    freq = n(), 
    total = sum(expansao))%>%
  mutate(categoria = "d4",
         resposta = "d4")
d4$indicador<-c("d4")

d4g<-base_expandida %>%
  group_by(d8) %>% 
  summarise(
    perc = survey_mean(d4,vartype=c("ci","cv"),na.rm=TRUE),
    freq = n(), 
    total = sum(expansao))%>%
  mutate(categoria = "d4",
         resposta = "d4")


### 4.4.1 Une indicadores do bloco D ----

blocod<-rbind(d4,d110,d119)


## 4.5 Une indicadores dos Blocos A, B, C e D e marca CV ----

indicadores<-rbind(blocoa,blocob,blococ,blocod)
indicadores<-indicadores %>% mutate(marcador_cv = if_else(perc_cv>0.15, 
                                                          "Maior do que 0,15","Ok"))


# 5. Calcula indicadores de transformacoes de variáveis ----

a21<-freq_grupo(grupo = a2.1a, "Me deram socos, pontapés, puxaram meu cabelo ou me arranharam")
a22<-freq_grupo(grupo = a2.2a, "Fui obrigado(a) a entregar ou pegaram/estragaram minhas coisas")
a23<-freq_grupo(grupo = a2.3a, "Me xingaram, deram risadas de mim ou colocaram apelidos que Não gostei")
a24<-freq_grupo(grupo = a2.4a, "Não me deixaram fazer parte de um grupo de colegas, etc")
a25<-freq_grupo(grupo = a2.5a, "Disseram ou inventaram coisas maldosas sobre mim ou sobre minha família")
a26<-freq_grupo(grupo = a2.6a, "Fizeram comentários, gestos ou toques em tons sexuais contra minha vontade")
a27<-freq_grupo(grupo = a2.7a, "Fui ameaçado, colocado(a) contra a parede ou perseguido(a) na escola")
a28<-freq_grupo(grupo = a2.8a, "Usaram as redes sociais para me magoar, ameaçar, assustar ou excluir")

a2g<-freq_grupo(grupo = a2_ag, "vítimas de violência (a2)")
a2a7<-freq_grupo(grupo = vitimas, "vítimas de violência ou Bullying (a2 ou a7)")


a2 <- rbind(a21, a22, a23, a24, a25, a26, a27, a28, a2a7,a2g)
a2$indicador<-c("a2")

a3g<-freq_grupo(grupo = preconceito, "Tipos de Preconceitos mais comuns")
a3g$indicador<-c("a3")

a61<-freq_grupo(grupo = a6.1a, "Dei socos, pontapés, puxei o cabelo ou arranhei alguém")
a62<-freq_grupo(grupo = a6.2a, "Obriguei a me entregar ou peguei/estraguei coisas dos outros")
a63<-freq_grupo(grupo = a6.3a, "Xinguei, dei risadas ou coloquei apelidos nos outros que eles Não gostaram")
a64<-freq_grupo(grupo = a6.4a, "Impedi alguém de fazer parte de um grupo colegas, etc")
a65<-freq_grupo(grupo = a6.5a, "Disse ou inventei coisas maldosas sobre alguém ou sobre sua família")
a66<-freq_grupo(grupo = a6.6a, "Fiz piadas, comentários ou gestos em tons sexuais sobre outra pessoa etc")
a67<-freq_grupo(grupo = a6.7a, "Ameacei ou persegui alguém na escola")
a68<-freq_grupo(grupo = a6.8a, "Usei as redes sociais para magoar, ameaçar, assustar ou excluir etc")

a6a<-freq_grupo(grupo = a6_ag, "Cometeu alguma violência (a6.1-a6.8)")

a6<-rbind(a61,a62,a63,a64,a65,a66,a67,a68,a6a)

a6$indicador<-c("a6")


d2a<-freq_grupo(grupo = d2new, "d2 - GENERO")
d3a<-freq_grupo(grupo = d3new, "d3 - SEXUALIDADE")
d5a<-freq_grupo(grupo = d5new, "d5 - RAÇA/COR")
d6a<-freq_grupo(grupo = d6new, "d6 - RELIGIAO")
perfil<-rbind(d2a, d3a,d5a,d6a)
perfil$indicador<-c("perfil")

d91<-freq_grupo(d9.1, "Mãe")
d92<-freq_grupo(d9.2, "Pai")
d93<-freq_grupo(d9.3, "Irmãos")
d910<-freq_grupo(d9.10, "Avó")
d911<-freq_grupo(d9.11, "Avô")
d914<-freq_grupo(d9.14, "Não respondeu")
d9outros<-freq_grupo(d9.a, "Outros")

d9<-rbind(d91,d92,d93,d910,d911,d914,d9outros)
d9$indicador<-c("d9")

inds_transfs<-rbind(a2, a3g, a6, perfil, d9)


#6. Calcula indicadores de cruzamentos de variáveis ----


vitd1<-freq_grupo2(vitimas,d1, "Perfil das vitimas de violencia e bullying - Sexo")
vitd2<-freq_grupo2(vitimas,d2new, "Perfil das vitimas de violencia e bullying - Gênero")
vitd3<-freq_grupo2(vitimas,d3new, "Perfil das vitimas de violencia e bullying - Orientação Sexual")
vitd5<-freq_grupo2(vitimas,d5new, "Perfil das vitimas de violencia e bullying - Raça")
vitd6<-freq_grupo2(vitimas,d6new, "Perfil das vitimas de violencia e bullying - Ano Escolar")

perfil_vitimas <-rbind(vitd1,vitd2, vitd3, vitd5, vitd6)


a2a6<-freq_grupo2(vitimas,a6_ag, "Vitima e pratica de violência")
a2a8<-freq_grupo2(vitimas,a8, "Vitima vs Sabe quem sofreu")

a2b2<-freq_grupo2(vitimas,b2, "Vitima VS Sabe reportar")
a2b3<-freq_grupo2(vitimas,b3, "Vitima VS Disposição para reportar")
a2b4<-freq_grupo2(vitimas,b4, "Vitima b4 - Vitima e Reportou")


a7b51<-freq_grupo2(vitimas,b5.1, "vitima b5.1 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b52<-freq_grupo2(vitimas,b5.2, "vitima b5.2 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b53<-freq_grupo2(vitimas,b5.3, "vitima b5.3 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b54<-freq_grupo2(vitimas,b5.4, "vitima b5.4 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b55<-freq_grupo2(vitimas,b5.5, "vitima b5.5 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b56<-freq_grupo2(vitimas,b5.6, "vitima b5.6 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b57<-freq_grupo2(vitimas,b5.7, "vitima b5.7 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b58<-freq_grupo2(vitimas,b5.8, "vitima b5.8 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b59<-freq_grupo2(vitimas,b5.9, "vitima b5.9 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b510<-freq_grupo2(vitimas,b5.10, "vitima b5.10 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")
a7b511<-freq_grupo2(vitimas,b5.11, "vitima b5.11 - Sofreu Bullying VS Processos que ajudariam a reportar")

a7b61<-freq_grupo2(vitimas,b6.1, "Vitima b6.1 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b62<-freq_grupo2(vitimas,b6.2, "Vitima b6.2 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b63<-freq_grupo2(vitimas,b6.3, "Vitima b6.3 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b64<-freq_grupo2(vitimas,b6.4, "Vitima b6.4 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b65<-freq_grupo2(vitimas,b6.5, "Vitima b6.5 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b66<-freq_grupo2(vitimas,b6.6, "Vitima b6.6 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b67<-freq_grupo2(vitimas,b6.7, "Vitima b6.7 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b68<-freq_grupo2(vitimas,b6.8, "Vitima b6.8 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b69<-freq_grupo2(vitimas,b6.9, "Vitima b6.9 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b610<-freq_grupo2(vitimas,b6.10, "Vitima b6.10 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")
a7b611<-freq_grupo2(vitimas,b6.11, "Vitima b6.11 - Sofreu Bullying VS Estrategias eficazes para lidar")

a7b71<-freq_grupo2(vitimas,b7.1, "vitima b7.1 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b72<-freq_grupo2(vitimas,b7.2, "vitima b7.2 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b73<-freq_grupo2(vitimas,b7.3, "vitima b7.3 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b74<-freq_grupo2(vitimas,b7.4, "vitima b7.4 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b75<-freq_grupo2(vitimas,b7.5, "vitima b7.5 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b76<-freq_grupo2(vitimas,b7.6, "vitima b7.6 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")
a7b77<-freq_grupo2(vitimas,b7.7, "vitima b7.7 - Sofreu Bullying VS Para quem contaria")

a7b81<-freq_grupo2(vitimas,b8.1, "vitima b8.1 - Vitima VS Percepção sobre gestão escolar")
a7b82<-freq_grupo2(vitimas,b8.2, "vitima b8.2 - Vitima VS Recepção sobre gestão escolar")
a7b83<-freq_grupo2(vitimas,b8.3, "vitima b8.3 - Vitima VS Recepção sobre gestão escolar")
a7b84<-freq_grupo2(vitimas,b8.4, "vitima b8.4 - Vitima VS Recepção sobre gestão escolar")
a7b85<-freq_grupo2(vitimas,b8.5, "vitima b8.5 - Vitima VS Recepção sobre gestão escolar")
a7b86<-freq_grupo2(vitimas,b8.6, "vitima b8.6 - Vitima VS Recepção sobre gestão escolar")


a2c21<-freq_grupo2(vitimas,c2.1, "a2g c2.1 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c22<-freq_grupo2(vitimas,c2.2, "a2g c2.2 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c23<-freq_grupo2(vitimas,c2.3, "a2g c2.3 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c24<-freq_grupo2(vitimas,c2.4, "a2g c2.4 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c25<-freq_grupo2(vitimas,c2.5, "a2g c2.5 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c26<-freq_grupo2(vitimas,c2.6, "a2g c2.6 - Vitima VS Impacto do Bullying")
a2c27<-freq_grupo2(vitimas,c2.7, "a2g c2.7 - Vitima VS Impacto do Bullying")



a2<-rbind(perfil_vitimas,
          a2a6,a2a8,
          a2b2,a2b3, a2b4,
          a7b51, a7b52,a7b53,a7b54,a7b55,
          a7b56, a7b57,a7b58,a7b59,a7b510, a7b511,
          a7b61, a7b62,a7b63,a7b64,a7b65,
          a7b66, a7b67,a7b68,a7b69,a7b610, a7b611,
          a7b71, a7b72,a7b73,a7b74,a7b75, a7b76, a7b77,
          a7b81, a7b82,a7b83,a7b84,a7b85, a7b86,
          a2c21,a2c22,a2c23,a2c24,a2c25,a2c26,a2c27
)



a31d1<-freq_grupo2(a3.4,d1, "a3.4 d1 - Preconceito - por Sexo")
a32d1<-freq_grupo2(a3.9,d1, "a3.9 d1 - Preconceito - por Sexo")
a33d1<-freq_grupo2(a3.10,d1, "a3.10 d1 - Preconceito - por Sexo")
a34d1<-freq_grupo2(a3.12,d1, "a3.12 d1 - Preconceito - por Sexo")
a35d1<-freq_grupo2(a3.17,d1, "a3.17 d1 - Preconceito - por Sexo")
a3d1 <- rbind(a31d1, a32d1,a33d1,a34d1,a35d1)

a31d2<-freq_grupo2(a3.4,d2new, "a3.4 d2 - Preconceito - por Gênero")
a32d2<-freq_grupo2(a3.9,d2new, "a3.9 d2 - Preconceito - por Gênero")
a33d2<-freq_grupo2(a3.10,d2new, "a3.10 d2 - Preconceito - por Gênero")
a34d2<-freq_grupo2(a3.12,d2new, "a3.12 d2 - Preconceito - por Gênero")
a35d2<-freq_grupo2(a3.17,d2new, "a3.17 d2 - Preconceito - por Gênero")
a3d2 <- rbind(a31d2, a32d2,a33d2,a34d2,a35d2)

a31d3<-freq_grupo2(a3.4,d3new, "a3.4 d3 - Preconceito - por Orientação Sexual")
a32d3<-freq_grupo2(a3.9,d3new, "a3.9 d3 - Preconceito - por Orientação Sexual")
a33d3<-freq_grupo2(a3.10,d3new, "a3.10 d3 - Preconceito - por Orientação Sexual")
a34d3<-freq_grupo2(a3.12,d3new, "a3.12 d3 - Preconceito - por Orientação Sexual")
a35d3<-freq_grupo2(a3.17,d3new, "a3.17 d3 - Preconceito - por Orientação Sexual")
a3d3 <- rbind(a31d3, a32d3,a33d3,a34d3,a35d3)

a31d5<-freq_grupo2(a3.4,d5new, "a3.4 d5 - Preconceito - por Raça")
a32d5<-freq_grupo2(a3.9,d5new, "a3.9 d5 - Preconceito - por Raça")
a33d5<-freq_grupo2(a3.10,d5new, "a3.10 d5 - Preconceito - por Raça")
a34d5<-freq_grupo2(a3.12,d5new, "a3.12 d5 - Preconceito - por Raça")
a35d5<-freq_grupo2(a3.17,d5new, "a3.17 d5 - Preconceito - por Raça")
a3d5 <- rbind(a31d5, a32d5,a33d5,a34d5,a35d5)

a31d6<-freq_grupo2(a3.4,d6new, "a3.4 d6 - Preconceito - por Ano escolar")
a32d6<-freq_grupo2(a3.9,d6new, "a3.9 d6 - Preconceito - por Ano escolar")
a33d6<-freq_grupo2(a3.10,d6new, "a3.10 d6 - Preconceito - por Ano escolar")
a34d6<-freq_grupo2(a3.12,d6new, "a3.12 d6 - Preconceito - por Ano escolar")
a35d6<-freq_grupo2(a3.17,d6new, "a3.17 d6 - Preconceito - por Ano escolar")
a3d6 <- rbind(a31d6, a32d6,a33d6,a34d6,a35d6)

a3<-rbind(  a3d1,a3d2,a3d3,a3d5,a3d6)

a6a8<-freq_grupo2(a6_ag,a8, "Agressores a8 - Prática e Conhecimento sobre pratica de violência")
a6d1<-freq_grupo2(a6_ag,d1, "Agressores por Sexo")
a6d2<-freq_grupo2(a6_ag,d2new, "Agressores por Gênero")
a6d3<-freq_grupo2(a6_ag,d3new, "Agressores por Orientação Sexual")
a6d5<-freq_grupo2(a6_ag,d5new, "Agressores por Raça")
a6d6<-freq_grupo2(a6_ag,d6new, "Agressores por religião")
a6d8<-freq_grupo2(a6_ag,d8, "Agressores por Ano Escolar")

a6<-rbind(a6a8, a6d1,a6d2,a6d3,a6d5,a6d6, a6d8)


a8b2<-freq_grupo2(a8,b2, "a8 b2 - Observou Bullying VS Sabe reportar")
a8b3<-freq_grupo2(a8,b3, "a8 b3 - Observou Bullying VS Disposição para reportar")
a8b4<-freq_grupo2(a8,b4, "a8 b4 - Observou Bullying e Reportou")
a8b85<-freq_grupo2(a8,b8.5, "a8 b8.5 - Observou violência VS Sente que escola evita/previne")

a8<-rbind(a8b2, a8b3, a8b4, a8b85)


cruza<-rbind(a2,a3,a6,a8)


#7. Calcula indicadores com filtros e condicionalidades  -----


a3f1<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.1, "a3.1") #N = 470
a3f2<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.2, "a3.2")
a3f3<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.3, "a3.3")
a3f4<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.4, "a3.4")
a3f5<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.5, "a3.5")
a3f6<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.6, "a3.6")
a3f7<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.7, "a3.7")
a3f8<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.8, "a3.8")
a3f9<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.9, "a3.9")
a3f10<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.10, "a3.10")
a3f11<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.11, "a3.11")
a3f12<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.12, "a3.12")
a3f13<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.13, "a3.13")
a3f14<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.14, "a3.14")
a3f15<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.15, "a3.15")
a3f16<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.16, "a3.16")
a3f17<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.17, "a3.17")
a3f18<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.18, "a3.18")
a3f19<- freq_grupof(vitimas=="Sim", a3.19, "a3.19")
a3f<-rbind(a3f1, a3f2, a3f3, a3f4, a3f5,
           a3f6,a3f7,a3f8,a3f9,a3f10,
           a3f11,a3f12,a3f13,a3f14,a3f15,
           a3f16,a3f17,a3f18,a3f19)


a4f1<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.1,"a4.1")
a4f2<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.2,"a4.2")
a4f3<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.3,"a4.3")
a4f4<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.4,"a4.4")
a4f5<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.5,"a4.5")
a4f6<-freq_grupof(vitimas=="Sim" ,a4.6,"a4.6")

a4f<-rbind(a4f1, a4f2, a4f3, a4f4, a4f5, a4f6)

a5f<-freq_grupof(vitimas=="Sim" & a5 != "Não me envolvi em nenhuma dessas situações",a5,"a5")

a9f1<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.1,"a9.1")
a9f2<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.2,"a9.2")
a9f3<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.3,"a9.3")
a9f4<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.4,"a9.4")
a9f5<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.5,"a9.5")
a9f6<-freq_grupof(vitimas=="Sim",a9.6,"a9.6")

a9f<-rbind(a9f1, a9f2, a9f3, a9f4, a9f5, a9f6)

filtrados<-rbind(a3f,a4f,a5f,a9f)


#8. Calcula indicadores de cruzamentos da questão A3 ----

cruzamento_a3.1d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>%  
  group_by(d1, a3.1) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por portar algum tipo de deficiência") %>%
  rename(a3 = a3.1) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)


### a3.4 - Pela minha cor ou etnia
cruzamento_a3.4d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>%  
  group_by(d1, a3.4) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha cor ou etnia") %>%
  rename(a3 = a3.4) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.5 - Por minha religião ou crença
cruzamento_a3.5d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.5) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por minha religião ou crença") %>%
  rename(a3 = a3.5) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.7 - Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala
cruzamento_a3.7d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.7) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala") %>%
  rename(a3 = a3.7) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.9 - Pela minha aparência física
cruzamento_a3.9d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.9) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha aparência física") %>%
  rename(a3 = a3.9)  %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.10 - Por ser mulher
cruzamento_a3.10d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.10) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por ser mulher") %>%
  rename(a3 = a3.10) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.12 - Pela minha orientação sexual
cruzamento_a3.12d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.12) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha orientação sexual") %>%
  rename(a3 = a3.12) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.13 - Por não ser tão "masculino" ou "feminino"
cruzamento_a3.13d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.13) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por não ser tão 'masculino' ou 'feminino'") %>%
  rename(a3 = a3.13) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

### a3.17 - Acredito que não houve um motivo evidente
cruzamento_a3.17d1 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d1, a3.17) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Acredito que não houve um motivo evidente") %>%
  rename(a3 = a3.17) %>%
  relocate(categoria, .after = d1)

## d2 - Identidade de Gênero #
### a3.1 - Por portar algum tipo de deficiência
cruzamento_a3.1d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.1) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por portar algum tipo de deficiência") %>%
  rename(a3 = a3.1) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.4 - Pela minha cor ou etnia
cruzamento_a3.4d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.4) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha cor ou etnia") %>%
  rename(a3 = a3.4) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.5 - Por minha religião ou crença
cruzamento_a3.5d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.5) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por minha religião ou crença") %>%
  rename(a3 = a3.5) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.7 - Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala
cruzamento_a3.7d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.7) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala") %>%
  rename(a3 = a3.7) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.9 - Pela minha aparência física
cruzamento_a3.9d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.9) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha aparência física") %>%
  rename(a3 = a3.9)  %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.10 - Por ser mulher
cruzamento_a3.10d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.10) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por ser mulher") %>%
  rename(a3 = a3.10) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.12 - Pela minha orientação sexual
cruzamento_a3.12d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.12) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha orientação sexual") %>%
  rename(a3 = a3.12) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.13 - Por não ser tão "masculino" ou "feminino"
cruzamento_a3.13d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.13) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por não ser tão 'masculino' ou 'feminino'") %>%
  rename(a3 = a3.13) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

### a3.17 - Acredito que não houve um motivo evidente
cruzamento_a3.17d2 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d2new, a3.17) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Acredito que não houve um motivo evidente") %>%
  rename(a3 = a3.17) %>%
  relocate(categoria, .after = d2new)

## d3 - Orientação Sexual ##
### a3.1 - Por portar algum tipo de deficiência
cruzamento_a3.1d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.1) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por portar algum tipo de deficiência") %>%
  rename(a3 = a3.1) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.4 - Pela minha cor ou etnia
cruzamento_a3.4d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.4) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha cor ou etnia") %>%
  rename(a3 = a3.4) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.5 - Por minha religião ou crença
cruzamento_a3.5d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.5) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por minha religião ou crença") %>%
  rename(a3 = a3.5) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.7 - Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala
cruzamento_a3.7d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.7) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala") %>%
  rename(a3 = a3.7) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.9 - Pela minha aparência física
cruzamento_a3.9d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.9) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype=c("ci","cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha aparência física") %>%
  rename(a3 = a3.9)  %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)


### a3.10 - Por ser mulher
cruzamento_a3.10d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.10) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por ser mulher") %>%
  rename(a3 = a3.10) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.12 - Pela minha orientação sexual
cruzamento_a3.12d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.12) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha orientação sexual") %>%
  rename(a3 = a3.12) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.13 - Por não ser tão "masculino" ou "feminino"
cruzamento_a3.13d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.13) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por não ser tão 'masculino' ou 'feminino'") %>%
  rename(a3 = a3.13) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

### a3.17 - Acredito que não houve um motivo evidente
cruzamento_a3.17d3 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d3new, a3.17) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Acredito que não houve um motivo evidente") %>%
  rename(a3 = a3.17) %>%
  relocate(categoria, .after = d3new)

## d5 - Raça 
### a3.1 - Por portar algum tipo de deficiência
cruzamento_a3.1d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.1) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por portar algum tipo de deficiência") %>%
  rename(a3 = a3.1) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.4 - Pela minha cor ou etnia
cruzamento_a3.4d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.4) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha cor ou etnia") %>%
  rename(a3 = a3.4) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.5 - Por minha religião ou crença
cruzamento_a3.5d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.5) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por minha religião ou crença") %>%
  rename(a3 = a3.5) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.7 - Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala
cruzamento_a3.7d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.7) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala") %>%
  rename(a3 = a3.7) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.9 - Pela minha aparência física
cruzamento_a3.9d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.9) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha aparência física") %>%
  rename(a3 = a3.9) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.10 - Por ser mulher
cruzamento_a3.10d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.10) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por ser mulher") %>%
  rename(a3 = a3.10) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.12 - Pela minha orientação sexual
cruzamento_a3.12d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.12) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha orientação sexual") %>%
  rename(a3 = a3.12) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.13 - Por não ser tão "masculino" ou "feminino"
cruzamento_a3.13d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.13) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por não ser tão 'masculino' ou 'feminino'") %>%
  rename(a3 = a3.13) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

### a3.17 - Acredito que não houve um motivo evidente
cruzamento_a3.17d5 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d5new, a3.17) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Acredito que não houve um motivo evidente") %>%
  rename(a3 = a3.17) %>%
  relocate(categoria, .after = d5new)

## d6 - Religião 
### a3.1 - Por portar algum tipo de deficiência
cruzamento_a3.1d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.1) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por portar algum tipo de deficiência") %>%
  rename(a3 = a3.1) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.4 - Pela minha cor ou etnia
cruzamento_a3.4d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.4) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha cor ou etnia") %>%
  rename(a3 = a3.4) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.5 - Por minha religião ou crença
cruzamento_a3.5d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.5) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por minha religião ou crença") %>%
  rename(a3 = a3.5) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.7 - Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala
cruzamento_a3.7d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.7) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por falar errado certas palavras ou ter dificuldade na fala") %>%
  rename(a3 = a3.7) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.9 - Pela minha aparência física
cruzamento_a3.9d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
         a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
         a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.9) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha aparência física") %>%
  rename(a3 = a3.9) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.10 - Por ser mulher
cruzamento_a3.10d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.10) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por ser mulher") %>%
  rename(a3 = a3.10) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.12 - Pela minha orientação sexual
cruzamento_a3.12d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.12) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Pela minha orientação sexual") %>%
  rename(a3 = a3.12) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.13 - Por não ser tão "masculino" ou "feminino"
cruzamento_a3.13d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.13) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Por não ser tão 'masculino' ou 'feminino'") %>%
  rename(a3 = a3.13) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)

### a3.17 - Acredito que não houve um motivo evidente
cruzamento_a3.17d6 <- base_expandida %>%
  filter(a2.1a == "Ao menos 1x no mês" | a2.2a == "Ao menos 1x no mês" | a2.3a == "Ao menos 1x no mês" | a2.4a == "Ao menos 1x no mês" |
           a2.5a == "Ao menos 1x no mês" | a2.6a == "Ao menos 1x no mês" | a2.7a == "Ao menos 1x no mês" | a2.8a == "Ao menos 1x no mês" |
           a7 == "Sim") %>% 
  group_by(d6new, a3.17) %>%
  summarise(perc = survey_mean(vartype = c("ci", "cv"), na.rm = TRUE),
            freq = n(),
            total = sum(expansao)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(categoria = "Acredito que não houve um motivo evidente") %>%
  rename(a3 = a3.17) %>%
  relocate(categoria, .after = d6new)


## Juntando as bases 
cruzamentos_a3x.d1 <- rbind(cruzamento_a3.1d1, cruzamento_a3.4d1, cruzamento_a3.5d1, cruzamento_a3.7d1, cruzamento_a3.9d1, cruzamento_a3.10d1, cruzamento_a3.12d1, cruzamento_a3.13d1, cruzamento_a3.17d1)

cruzamentos_a3x.d2 <- rbind(cruzamento_a3.1d2, cruzamento_a3.4d2, cruzamento_a3.5d2, cruzamento_a3.7d2, cruzamento_a3.9d2, cruzamento_a3.10d2, cruzamento_a3.12d2, cruzamento_a3.13d2, cruzamento_a3.17d2)

cruzamentos_a3x.d3 <- rbind(cruzamento_a3.1d3, cruzamento_a3.4d3, cruzamento_a3.5d3, cruzamento_a3.7d3, cruzamento_a3.9d3, cruzamento_a3.10d3, cruzamento_a3.12d3, cruzamento_a3.13d3, cruzamento_a3.17d3)

cruzamentos_a3x.d5 <- rbind(cruzamento_a3.1d5, cruzamento_a3.4d5, cruzamento_a3.5d5, cruzamento_a3.7d5, cruzamento_a3.9d5, cruzamento_a3.10d5, cruzamento_a3.12d5, cruzamento_a3.13d5, cruzamento_a3.17d5)

cruzamentos_a3x.d6 <- rbind(cruzamento_a3.1d6, cruzamento_a3.4d6, cruzamento_a3.5d6, cruzamento_a3.7d6, cruzamento_a3.9d6, cruzamento_a3.10d6, cruzamento_a3.12d6, cruzamento_a3.13d6, cruzamento_a3.17d6)

## Renomeando categorias 
cruzamentos_a3x.d2 <- cruzamentos_a3x.d2 %>%
  mutate(d2new = case_when(d2new == "Homem ou Mulher Cis" ~ "Cisgênero",
                           d2new == "Não CIS" ~ "Não Cisgênero"))

cruzamentos_a3x.d3 <- cruzamentos_a3x.d3 %>%
  mutate(d3new = case_when(d3new == "Heterosexual" ~ "Heterossexual",
                           d3new == "Outros" ~ "Não Heterossexual"))

cruzamentos_a3x.d6 <- cruzamentos_a3x.d6 %>%
  mutate(d6new = case_when(d6new == "Religioes Cristãs" ~ "Religiões Cristãs",
                           d6new == "Religioes nao tradicionais" ~ "Outras"))