Archive for SPSS

El INEI me miente, y no me sorprendo

Posted in 11 - Noviembre with tags , , , , , , , , , on November 3, 2010 by Farid Matuk

El día de hoy el INEI le envía a La República una carta relativa al artículo titulado “El INEI me escribe: Ten fé y confía” cuya copia íntegra se encuentra debajo. En dicha carta se afirma lo siguiente “En efecto, en esta página se publican las rutinas de programación en Stata que se utilizan para el cálculo de la medición de la pobreza, las que permiten replicar los resultados publicados”

La página en cuestión corresponde a la sección Microdatos del INEI, y cuyo enlace es este. Como primera opción se escoge “Condiciones de vida y Pobreza – ENAHO”, en segundo lugar se escoge “2009” que es el último año con datos de pobreza disponibles, y en tercer lugar se escoge “Anual – (Ene-Dic)”

El resultado que se obtiene son 29 archivos escritos en SPSS, ninguno en STATA que supuestamente se usa para el cálculo de la pobreza. En particular el 24 archivo titulado “Sumarias (Variables Calculadas)” tiene los resultados de pobreza, que se obtiene de los otros archivos primarios, supuestamente a través del programa STATA.

Que el INEI quiera engañarme no me sorprende, pero lo que resulta grotesco es que además quiera engañar a la opinión pública, indicando que esta disponible una información que nunca lo ha estado, y nunca lo estará porque los resultados de pobreza son simple y lisamente adulteración de los resultados reales que se obtienen de los archivos primarios.

INEI_Carta_20101103

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FALSO: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” (Alan García 28-VII-10)

Posted in 07 - Julio with tags , , , , , , on July 28, 2010 by Farid Matuk

En el Mensaje a la Nación del día de hoy, el Presidente García dijo a la letra: “Nueve departamentos ya están libres de analfabetismo” como se puede escuchar de sus propio labios en el video de este enlace de Andina.

Con la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) 2009 disponible en el INEI, y con el programa SPSS que se copia abajo se encuentra que sólo Lima y Callao está libre de analfabetismo con una tasa de 3.3%, mientras que las otras 24 regiones tienen tasas superiores al 4%  que es la norma internacional, tal como lo cita este cable de Andina.

Tasa de Analfabetismo
Lima y Callao 3.3%
Amazonas 12.6%
Ancash 15.5%
Apurimac 23.6%
Arequipa 6.8%
Ayacucho 21.2%
Cajamarca 18.8%
Cuzco 17.0%
Huancavelica 23.6%
Huánuco 21.5%
Ica 6.1%
Junín 9.9%
La Libertad 11.3%
Lambayeque 9.8%
Lima Provincias 9.7%
Loreto 9.2%
Madre de Dios 6.9%
Moquegua 7.1%
Pasco 13.0%
Piura 11.4%
Puno 19.9%
San Martín 9.0%
Tacna 4.8%
Tumbes 5.0%
Ucayali 7.0%
NACIONAL 10.0%

 

Programa SPSS para medir analfabetismo con ENAHO

GET

  FILE=’C: \2009\Anual\240-Modulo02\Enaho01-2009-200.sav’

  /KEEP=AÑO to CODPERSO P208A FACPOB UBIGEO.

STRING CODIGO (A23) TRIMESTRE (A6).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C: \factor_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P208A FACPOB UBIGEO.

GET

  FILE=’C:\2009\Anual\240-Modulo03\Enaho01A-2009-300.sav’

  /KEEP=AÑO to UBIGEO P300N P302 FACTOR.

STRING CODIGO (A23).

COMPUTE CODIGO = CONCAT(UBIGEO,AÑO,MES,CONGLOME,VIVIENDA,HOGAR,CODPERSO) .

SORT CASES BY CODIGO.

SAVE OUTFILE=’C:\ analfabetismo_persona_2009.sav’ /KEEP=CODIGO P302 FACTOR.

MATCH FILES /FILE=’C:\ factor_persona_2009.sav’

                      /TABLE=’C:\\analfabetismo_persona_2009.sav’

                      /BY CODIGO.

SELECT IF(P208A >= 16).

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

WEIGHT  BY FACPOB .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

RECODE  P302  (1=1)  (2=2) (SYSMIS=1)  (9=SYSMIS)   .

FREQUENCIES  VARIABLES=P302  /ORDER=  ANALYSIS .

EXECUTE .

COMPUTE provincia = NUMBER(SUBSTR(codigo,1,4),F4) .

RECODE  provincia  (0701=0000)  (1501=0000) .

COMPUTE region = TRUNC(provincia/100).

VARIABLE LABEL region ‘Región’ .

VALUE LABELS region

0 ‘Lima y Callao’

1 ‘Amazonas’

2 ‘Ancash’

3 ‘Apurimac’

4 ‘Arequipa’

5 ‘Ayacucho’

6 ‘Cajamarca’

8 ‘Cuzco’

9 ‘Huancavelica’

10 ‘Huánuco’

11 ‘Ica’

12 ‘Junín’

13 ‘La Libertad’

14 ‘Lambayeque’

15 ‘Lima Provincias’

16 ‘Loreto’

17 ‘Madre de Dios’

18 ‘Moquegua’

19 ‘Pasco’

20 ‘Piura’

21 ‘Puno’

22 ‘San Martín’

23 ‘Tacna’

24 ‘Tumbes’

25 ‘Ucayali’ .

CROSSTABS  /TABLES=region  BY p302  /FORMAT= AVALUE TABLES

                      /CELLS= COUNT ROW  /COUNT ROUND CELL .