Estimad@s, comparto la sintaxis para estimar la prevalencia de la anemia en mujeres de 15 a 49 ahnos usando la ENDES 2020 en Stata.
Fuentes:
INEI - Microdatos
INEI - Resultados de la ENDES 2020
DHS - https://dhsprogram.com
Github - DHS Program
Janet Porras
**************************
*Especificamos nuestra carpeta de trabajo
cd "E:\ANEMIA"
*Necesitamos los siguientes archivos:
*Modulo1631\REC0111
*Modulo1631\REC91
*Modulo1632\RE223132
*Modulo1634\REC42
* Datos Basicos de MEF
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1631.zip" 739-Modulo1631.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1631.zip, replace
* Historia de Nacimiento - Tabla de Conocimiento de Metodo
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1632.zip" 739-Modulo1632.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1632.zip, replace
* Inmunización y Salud
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1634.zip" 739-Modulo1634.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1634.zip, replace
import dbase 739-Modulo1631\Modulo1631\REC0111.dbf, clear
label define V015 1 "Completa" 2 "Ausente" 3 "Aplazada" 4 "Rechazada" ///
5 "Respondida parcialmente" 6 "Incapacitada" 7 "Otra"
label values V015 V015
label var V015 "Resultado de entrevista individual"
label var HHID "Identificacion Cuestionario del Hogar"
label var CASEID "Identificacion Cuestionario Individual"
label var V012 "Edad actual -Age in single years"
label var V013 "Edad actual por grupos de 5 años"
label define V013 0 "De 12 a 14 años de edad" 1"De 15 a 19 años de edad" ///
2"De 20 a 24 años de edad" 3"De 25 a 29 años de edad" 4"De 30 a 34 años de edad" ///
5"De 35 a 39 años de edad" 6"De 40 a 44 años de edad" 7"De 45 a 49 años de edad"
label values V013 V013
recode V013 (0=0) (1=1) (2 3=2) (4 5=3) (6 7=4), gen(gedad)
label define gedad 0 "De 12 a 14 años de edad" 1"De 15 a 19 años de edad" ///
2"De 20 a 29 años de edad" 3"De 30 a 39 años de edad" 4"De 40 a 49 años de edad"
label values gedad gedad
label var V001 "Conglomerado"
label var V002 "Número de vivienda"
label var V003 "Número de línea de entrevistada"
label var V005 "Factor de ponderación mujer"
label var V008 "Fecha de la entrevista, Codificación centenaria de meses (CMC)"
label var V011 "Fecha de nacimiento, Codificación centenaria de meses (CMC)"
label var V021 "Unidad de muestreo primario - conglomerado"
label var V024 "Región"
label var V025 "Tipo de lugar de residencia"
label define V025 1 "Urbano" 2 "Rural"
label values V025 V025
label var V042 "Selección de hogar para hemoglobina"
label var V043 "Selección para módulo de estatus de mujeres"
label var V044 "Selección para módulo de violencia domestica"
label var V101 "Región"
label var V102 "Tipo de lugar de residencia"
label var V106 "Nivel educativo más alto"
label define V106 0 "Sin educación" 1 "Primaria" 2 "Secundaria" 3 "Superior"
label values V106 V106
label var V129 "Material predominante del techo de la vivienda"
label var V133 "Educación en años simples"
label var V135 "Residente habitual o visitante"
label var V149 "Logro educativo"
label define V149 0 "Sin educación" 1 "Primaria incompleta" 2 "Primaria completa" ///
3 "Secundaria incompleta" 4 "Secundaria completa" 5 "Superior"
label values V149 V149
label var V190 "Índice de riqueza"
label define V190 1 "Quintil_inferior" 2 "Segundo_quintil" 3 "Quintil_intermedio" ///
4 "Cuarto_quintil" 5 "Quintil_superior"
label values V190 V190
label var AWFACTT "Factor todas las mujeres"
label var AWFACTU "Factor todas las mujeres - urbano/rural"
label var AWFACTR "Factor todas las mujeres - regional"
label var AWFACTE "Factor todas las mujeres - educación"
label var AWFACTW "Factor todas las mujeres - índice de riqueza"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC0111.dta, replace
import dbase 739-Modulo1631\Modulo1631\REC91.dbf, clear
label define SREGION 1 "Lima_Metropolitana" 2 "Resto_Costa" 3 "Sierra" 4 "Selva"
label values SREGION SREGION
label var SREGION "Region Natural"
recode SREGION (1 2=1) (3=2) (4=3), gen(region_natural)
label define region_natural 1 "Costa" 2 "Sierra" 3 "Selva"
label values region_natural region_natural
label var CASEID "Identificacion Cuestionario Individual"
label var S108N "Nivel educativo aprobado"
label var S111 "Actualmente asiste a la escuela, colegio, instituto o universidad"
label var S112 "Razón por que dejo de asistir a la escuela"
label var S119 "Idioma o lengua materna que aprendió hablar en su niñez"
recode S119 (10=1) (1/9=2) (11 12=3), gen(lmaterna)
label define lmaterna 1 "Castellano" 2 "Lengua nativa 4/" 3 "Extranjera"
label values lmaterna lmaterna
label var lmaterna "Lengua Materna"
label var S119NA "Idioma materna su madre"
label var S119NB "Lengua materna su padre"
label var S119D "Por sus antepasados y costumbres, Ud. Se considera"
label define S119D 1 "Quechua" 2 "Aimara" 3 "Nativo o indigena de la Amazonía" ///
4 "Parte de otro pueblo indigena u originario" 5"Negro/ Moreno/ Zambo/ Mulato/Pueblo Afroperuano o afrodescendiente" ///
6 "Blanco" 7 "Mestizo" 8 "Otro" 98 "No sabe"
label values S119D S119D
recode S119D (1 2 3 4=1) (5=2) (6=3) (7=4) (8 98=5), gen(etnia)
label define etnia 1 "Origen nativo 2/" 2"Negro, moreno, zambo 3/" 3 "Blanco" 4 "Mestizo" 5 "Otro/ No sabe"
label values etnia etnia
label var S229B1 "Afiliada a seguro de salud (seguro integral)"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC91.dta, replace
import dbase 739-Modulo1632\Modulo1632\RE223132.dbf, clear
label var CASEID "Identificacin Cuestionario Individual"
label var V201 "Total de nihnos que alguna vez nacieron -# of children ever born"
label var V213 "Esta actualmente embarazada: 1 Si 2 No 8 No sabe -No esta segura"
label var V218 "Número de niños vivos"
label var V312 "Método anticonceptivo actual"
label var V307_02 "Método usado actualmente: DIU"
label define nosi 0 "No" 1 "Si"
label values V307_02 nosi
label var V224 "Total de hijas(os) nacidos vivos"
gen nvivo=V224
replace nvivo=2 if V224>1 & V224<4
replace nvivo=3 if V224>3 & V224<6
replace nvivo=4 if V224>5
label define nvivo 0 "0" 1 "1" 2 "2-3" 3 "4-5" 4 "6 y más"
label values nvivo nvivo
label var nvivo "Número de nacidos vivos"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save RE223132.dta, replace
import dbase 739-Modulo1634\Modulo1634\REC42.dbf, clear
label var CASEID "Identificación Cuestionario Individual"
label var V404 "Actualmente amamantando"
label var V409 "Ayer durante el dìa o la noche dio agua sola al niño"
label var V409A "Ayer durante el dìa o la noche dio agua azucarada"
label var V410 "Ayer durante el dìa o la noche dio jugo de fruta al niño"
label var V410A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño té o café"
label var V411 "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño leche materna refrigerada/conservada"
label var V411A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño leche en polvo (NAM, S26, SIMILAC etc.)"
label var V412 "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño otra leche fresca, evaporada o en polvo"
label var V412A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño cereales para bebes"
label var V412B "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño otros cereales"
label var V455 "Resultado de medir (hemoglobina)"
label var V456 "Nivel de hemoglobina ajustado por altitud (g/dl - 1 decimal)"
label var V457 "Nivel de anemia"
label define V457 1 "Grave" 2 "Moderar" 3 "Templado" 4 "No anémico"
label values V457 V457
label var V463A "Fuma cigarrillos"
label define nosi 0 "no" 1 "si"
label val V463A nosi
label var V463B "Pipa de humo"
label var V463C "Mascando tabaco"
label var V463D "Utiliza tabaco"
label var V463Z "No fuma"
label var V474 "Escuchó sobre la Tuberculosis o TBC"
label var V481 "Cobertura de seguro de salud"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC42.dta, replace
use rec0111, clear
merge 1:1 caseid using "rec91", nogen
merge 1:1 caseid using "rec42", nogen
merge 1:1 caseid using "re223132", nogen
save rec0111_rec91_rec42_re223132.dta, replace
destring ubigeo, generate(dpto)
replace dpto=dpto/10000
replace dpto=round(dpto)
replace dpto=26 if dpto==15 & sregion==1
replace dpto=27 if dpto==15 & sregion~=1
label variable dpto "Departamento"
label define dpto 1 "Amazonas" 2 "Ancash" 3 "Apurimac" 4 "Arequipa" 5 "Ayacucho" ///
6 "Cajamarca" 7 "Callao" 8 "Cusco" 9 "Huancavelica" 10 "Huanuco" 11 "Ica" 12 "Junin" ///
13 "La_Libertad" 14 "Lambayeque" 15 "Lima" 16 "Loreto" 17 "Madre_de_Dios" 18 "Moquegua" ///
19 "Pasco" 20 "Piura" 21 "Puno" 22 "San_Martin" 23 "Tacna" 24 "Tumbes" 25 "Ucayali" ///
26 "Lima Metropolitana 1/" 27 "Dpto de Lima 2/"
label values dpto dpto
//Total anemia
gen nt_wm_any_anem=0 if v042==1 & v457<9 & v012>14
replace nt_wm_any_anem=100 if v012>14 & v457<4
label define yesno 0 "No" 100 "Si"
label values nt_wm_any_anem yesno
label var nt_wm_any_anem "Total con anemia- mujeres 15-49"
gen wt=v005a/1000000
*cierra cualquier archivo postfile que este abierto
cap postutil clear
postfile anemia str60(Grupo Subgrupo) Anemia using anemia.dta, replace
*Total
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt]
post anemia ("Total 2020") ("") (r(mean))
*Grupo de edad
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==1
post anemia ("Edad") ("15-19") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==2
post anemia ("Edad") ("20-29") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==3
post anemia ("Edad") ("30-39") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==4
post anemia ("Edad") ("40-49") (r(mean))
*Número de nacidos vivos
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==0
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("0") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==1
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("1") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==2
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("2-3") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==3
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("4-5") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==4
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("6 y más") (r(mean))
*Usando DIU
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v307_02==1
post anemia ("Usando DIU") ("Si") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v307_02~=1
post anemia ("Usando DIU") ("No") (r(mean))
*Consumo de cigarrillo de la madre
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v463a==1
post anemia ("Consumo de cigarrillo de la madre") ("Si") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v463a==0
post anemia ("Consumo de cigarrillo de la madre") ("No") (r(mean))
*Educacion
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==0
post anemia ("Educacion") ("Sin educación") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==1
post anemia ("Educacion") ("Primaria") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==2
post anemia ("Educacion") ("Secundaria") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==3
post anemia ("Educacion") ("Superior") (r(mean))
*Quintil de riqueza
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==1
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q1") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==2
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q2") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==3
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q3") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==4
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q4") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==5
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q5") (r(mean))
*Etnia
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==1
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Origen nativo 2/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==2
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Negro, moreno, zambo 3/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==3
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Blanco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==4
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Mestizo") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==5
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Otro/ No sabe") (r(mean))
*Lengua Materna
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==1
post anemia ("Lengua Materna") ("Castellano") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==2
post anemia ("Lengua Materna") ("Lengua nativa 4/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==3
post anemia ("Lengua Materna") ("Extranjera") (r(mean))
*Area de residencia
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v025==1
post anemia ("Area") ("Urbana") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v025==2
post anemia ("Area") ("Rural") (r(mean))
*Region
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==1
post anemia ("Region") ("Costa") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==2
post anemia ("Region") ("Sierra") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==3
post anemia ("Region") ("Selva") (r(mean))
*Dpto
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==1
post anemia ("Departamento") ("Amazonas") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==2
post anemia ("Departamento") ("Ancash") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==3
post anemia ("Departamento") ("Apurimac") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==4
post anemia ("Departamento") ("Arequipa") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==5
post anemia ("Departamento") ("Ayacucho") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==6
post anemia ("Departamento") ("Cajamarca") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==7
post anemia ("Departamento") ("Callao") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==8
post anemia ("Departamento") ("Cusco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==9
post anemia ("Departamento") ("Huancavelica") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==10
post anemia ("Departamento") ("Huanuco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==11
post anemia ("Departamento") ("Ica") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==12
post anemia ("Departamento") ("Junin") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==13
post anemia ("Departamento") ("La_Libertad") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==14
post anemia ("Departamento") ("Lambayeque") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==16
post anemia ("Departamento") ("Loreto") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==17
post anemia ("Departamento") ("Madre_de_Dios") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==18
post anemia ("Departamento") ("Moquegua") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==19
post anemia ("Departamento") ("Pasco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==20
post anemia ("Departamento") ("Piura") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==21
post anemia ("Departamento") ("Puno") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==22
post anemia ("Departamento") ("San_Martin") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==23
post anemia ("Departamento") ("Tacna") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==24
post anemia ("Departamento") ("Tumbes") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==25
post anemia ("Departamento") ("Ucayali") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==26
post anemia ("Departamento") ("Lima Metropolitana 1/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==27
post anemia ("Departamento") ("Dpto de Lima 2/") (r(mean))
*Cerramos el archivo postfile
postclose anemia
*Exportar a Excel
use anemia.dta, clear
export excel using anemia.xlsx, sheet("Anemia") sheetreplace firstrow(variables)
**************************
*Especificamos nuestra carpeta de trabajo
cd "E:\ANEMIA"
*Necesitamos los siguientes archivos:
*Modulo1631\REC0111
*Modulo1631\REC91
*Modulo1632\RE223132
*Modulo1634\REC42
* Datos Basicos de MEF
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1631.zip" 739-Modulo1631.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1631.zip, replace
* Historia de Nacimiento - Tabla de Conocimiento de Metodo
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1632.zip" 739-Modulo1632.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1632.zip, replace
* Inmunización y Salud
copy "http://iinei.inei.gob.pe/iinei/srienaho/descarga/DBF/739-Modulo1634.zip" 739-Modulo1634.zip, replace
unzipfile 739-Modulo1634.zip, replace
import dbase 739-Modulo1631\Modulo1631\REC0111.dbf, clear
label define V015 1 "Completa" 2 "Ausente" 3 "Aplazada" 4 "Rechazada" ///
5 "Respondida parcialmente" 6 "Incapacitada" 7 "Otra"
label values V015 V015
label var V015 "Resultado de entrevista individual"
label var HHID "Identificacion Cuestionario del Hogar"
label var CASEID "Identificacion Cuestionario Individual"
label var V012 "Edad actual -Age in single years"
label var V013 "Edad actual por grupos de 5 años"
label define V013 0 "De 12 a 14 años de edad" 1"De 15 a 19 años de edad" ///
2"De 20 a 24 años de edad" 3"De 25 a 29 años de edad" 4"De 30 a 34 años de edad" ///
5"De 35 a 39 años de edad" 6"De 40 a 44 años de edad" 7"De 45 a 49 años de edad"
label values V013 V013
recode V013 (0=0) (1=1) (2 3=2) (4 5=3) (6 7=4), gen(gedad)
label define gedad 0 "De 12 a 14 años de edad" 1"De 15 a 19 años de edad" ///
2"De 20 a 29 años de edad" 3"De 30 a 39 años de edad" 4"De 40 a 49 años de edad"
label values gedad gedad
label var V001 "Conglomerado"
label var V002 "Número de vivienda"
label var V003 "Número de línea de entrevistada"
label var V005 "Factor de ponderación mujer"
label var V008 "Fecha de la entrevista, Codificación centenaria de meses (CMC)"
label var V011 "Fecha de nacimiento, Codificación centenaria de meses (CMC)"
label var V021 "Unidad de muestreo primario - conglomerado"
label var V024 "Región"
label var V025 "Tipo de lugar de residencia"
label define V025 1 "Urbano" 2 "Rural"
label values V025 V025
label var V042 "Selección de hogar para hemoglobina"
label var V043 "Selección para módulo de estatus de mujeres"
label var V044 "Selección para módulo de violencia domestica"
label var V101 "Región"
label var V102 "Tipo de lugar de residencia"
label var V106 "Nivel educativo más alto"
label define V106 0 "Sin educación" 1 "Primaria" 2 "Secundaria" 3 "Superior"
label values V106 V106
label var V129 "Material predominante del techo de la vivienda"
label var V133 "Educación en años simples"
label var V135 "Residente habitual o visitante"
label var V149 "Logro educativo"
label define V149 0 "Sin educación" 1 "Primaria incompleta" 2 "Primaria completa" ///
3 "Secundaria incompleta" 4 "Secundaria completa" 5 "Superior"
label values V149 V149
label var V190 "Índice de riqueza"
label define V190 1 "Quintil_inferior" 2 "Segundo_quintil" 3 "Quintil_intermedio" ///
4 "Cuarto_quintil" 5 "Quintil_superior"
label values V190 V190
label var AWFACTT "Factor todas las mujeres"
label var AWFACTU "Factor todas las mujeres - urbano/rural"
label var AWFACTR "Factor todas las mujeres - regional"
label var AWFACTE "Factor todas las mujeres - educación"
label var AWFACTW "Factor todas las mujeres - índice de riqueza"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC0111.dta, replace
import dbase 739-Modulo1631\Modulo1631\REC91.dbf, clear
label define SREGION 1 "Lima_Metropolitana" 2 "Resto_Costa" 3 "Sierra" 4 "Selva"
label values SREGION SREGION
label var SREGION "Region Natural"
recode SREGION (1 2=1) (3=2) (4=3), gen(region_natural)
label define region_natural 1 "Costa" 2 "Sierra" 3 "Selva"
label values region_natural region_natural
label var CASEID "Identificacion Cuestionario Individual"
label var S108N "Nivel educativo aprobado"
label var S111 "Actualmente asiste a la escuela, colegio, instituto o universidad"
label var S112 "Razón por que dejo de asistir a la escuela"
label var S119 "Idioma o lengua materna que aprendió hablar en su niñez"
recode S119 (10=1) (1/9=2) (11 12=3), gen(lmaterna)
label define lmaterna 1 "Castellano" 2 "Lengua nativa 4/" 3 "Extranjera"
label values lmaterna lmaterna
label var lmaterna "Lengua Materna"
label var S119NA "Idioma materna su madre"
label var S119NB "Lengua materna su padre"
label var S119D "Por sus antepasados y costumbres, Ud. Se considera"
label define S119D 1 "Quechua" 2 "Aimara" 3 "Nativo o indigena de la Amazonía" ///
4 "Parte de otro pueblo indigena u originario" 5"Negro/ Moreno/ Zambo/ Mulato/Pueblo Afroperuano o afrodescendiente" ///
6 "Blanco" 7 "Mestizo" 8 "Otro" 98 "No sabe"
label values S119D S119D
recode S119D (1 2 3 4=1) (5=2) (6=3) (7=4) (8 98=5), gen(etnia)
label define etnia 1 "Origen nativo 2/" 2"Negro, moreno, zambo 3/" 3 "Blanco" 4 "Mestizo" 5 "Otro/ No sabe"
label values etnia etnia
label var S229B1 "Afiliada a seguro de salud (seguro integral)"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC91.dta, replace
import dbase 739-Modulo1632\Modulo1632\RE223132.dbf, clear
label var CASEID "Identificacin Cuestionario Individual"
label var V201 "Total de nihnos que alguna vez nacieron -# of children ever born"
label var V213 "Esta actualmente embarazada: 1 Si 2 No 8 No sabe -No esta segura"
label var V218 "Número de niños vivos"
label var V312 "Método anticonceptivo actual"
label var V307_02 "Método usado actualmente: DIU"
label define nosi 0 "No" 1 "Si"
label values V307_02 nosi
label var V224 "Total de hijas(os) nacidos vivos"
gen nvivo=V224
replace nvivo=2 if V224>1 & V224<4
replace nvivo=3 if V224>3 & V224<6
replace nvivo=4 if V224>5
label define nvivo 0 "0" 1 "1" 2 "2-3" 3 "4-5" 4 "6 y más"
label values nvivo nvivo
label var nvivo "Número de nacidos vivos"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save RE223132.dta, replace
import dbase 739-Modulo1634\Modulo1634\REC42.dbf, clear
label var CASEID "Identificación Cuestionario Individual"
label var V404 "Actualmente amamantando"
label var V409 "Ayer durante el dìa o la noche dio agua sola al niño"
label var V409A "Ayer durante el dìa o la noche dio agua azucarada"
label var V410 "Ayer durante el dìa o la noche dio jugo de fruta al niño"
label var V410A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño té o café"
label var V411 "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño leche materna refrigerada/conservada"
label var V411A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño leche en polvo (NAM, S26, SIMILAC etc.)"
label var V412 "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño otra leche fresca, evaporada o en polvo"
label var V412A "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño cereales para bebes"
label var V412B "Ayer durante el dìa o la noche dio al niño otros cereales"
label var V455 "Resultado de medir (hemoglobina)"
label var V456 "Nivel de hemoglobina ajustado por altitud (g/dl - 1 decimal)"
label var V457 "Nivel de anemia"
label define V457 1 "Grave" 2 "Moderar" 3 "Templado" 4 "No anémico"
label values V457 V457
label var V463A "Fuma cigarrillos"
label define nosi 0 "no" 1 "si"
label val V463A nosi
label var V463B "Pipa de humo"
label var V463C "Mascando tabaco"
label var V463D "Utiliza tabaco"
label var V463Z "No fuma"
label var V474 "Escuchó sobre la Tuberculosis o TBC"
label var V481 "Cobertura de seguro de salud"
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save REC42.dta, replace
use rec0111, clear
merge 1:1 caseid using "rec91", nogen
merge 1:1 caseid using "rec42", nogen
merge 1:1 caseid using "re223132", nogen
save rec0111_rec91_rec42_re223132.dta, replace
destring ubigeo, generate(dpto)
replace dpto=dpto/10000
replace dpto=round(dpto)
replace dpto=26 if dpto==15 & sregion==1
replace dpto=27 if dpto==15 & sregion~=1
label variable dpto "Departamento"
label define dpto 1 "Amazonas" 2 "Ancash" 3 "Apurimac" 4 "Arequipa" 5 "Ayacucho" ///
6 "Cajamarca" 7 "Callao" 8 "Cusco" 9 "Huancavelica" 10 "Huanuco" 11 "Ica" 12 "Junin" ///
13 "La_Libertad" 14 "Lambayeque" 15 "Lima" 16 "Loreto" 17 "Madre_de_Dios" 18 "Moquegua" ///
19 "Pasco" 20 "Piura" 21 "Puno" 22 "San_Martin" 23 "Tacna" 24 "Tumbes" 25 "Ucayali" ///
26 "Lima Metropolitana 1/" 27 "Dpto de Lima 2/"
label values dpto dpto
//Total anemia
gen nt_wm_any_anem=0 if v042==1 & v457<9 & v012>14
replace nt_wm_any_anem=100 if v012>14 & v457<4
label define yesno 0 "No" 100 "Si"
label values nt_wm_any_anem yesno
label var nt_wm_any_anem "Total con anemia- mujeres 15-49"
gen wt=v005a/1000000
*cierra cualquier archivo postfile que este abierto
cap postutil clear
postfile anemia str60(Grupo Subgrupo) Anemia using anemia.dta, replace
*Total
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt]
post anemia ("Total 2020") ("") (r(mean))
*Grupo de edad
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==1
post anemia ("Edad") ("15-19") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==2
post anemia ("Edad") ("20-29") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==3
post anemia ("Edad") ("30-39") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if gedad==4
post anemia ("Edad") ("40-49") (r(mean))
*Número de nacidos vivos
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==0
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("0") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==1
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("1") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==2
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("2-3") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==3
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("4-5") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if nvivo==4
post anemia ("Número de nacidos vivos") ("6 y más") (r(mean))
*Usando DIU
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v307_02==1
post anemia ("Usando DIU") ("Si") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v307_02~=1
post anemia ("Usando DIU") ("No") (r(mean))
*Consumo de cigarrillo de la madre
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v463a==1
post anemia ("Consumo de cigarrillo de la madre") ("Si") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v463a==0
post anemia ("Consumo de cigarrillo de la madre") ("No") (r(mean))
*Educacion
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==0
post anemia ("Educacion") ("Sin educación") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==1
post anemia ("Educacion") ("Primaria") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==2
post anemia ("Educacion") ("Secundaria") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v106==3
post anemia ("Educacion") ("Superior") (r(mean))
*Quintil de riqueza
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==1
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q1") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==2
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q2") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==3
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q3") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==4
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q4") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v190==5
post anemia ("Quintil de riqueza") ("Q5") (r(mean))
*Etnia
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==1
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Origen nativo 2/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==2
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Negro, moreno, zambo 3/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==3
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Blanco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==4
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Mestizo") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if etnia==5
post anemia ("Autoidentificación étnica") ("Otro/ No sabe") (r(mean))
*Lengua Materna
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==1
post anemia ("Lengua Materna") ("Castellano") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==2
post anemia ("Lengua Materna") ("Lengua nativa 4/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if lmaterna==3
post anemia ("Lengua Materna") ("Extranjera") (r(mean))
*Area de residencia
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v025==1
post anemia ("Area") ("Urbana") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if v025==2
post anemia ("Area") ("Rural") (r(mean))
*Region
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==1
post anemia ("Region") ("Costa") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==2
post anemia ("Region") ("Sierra") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if region_natural==3
post anemia ("Region") ("Selva") (r(mean))
*Dpto
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==1
post anemia ("Departamento") ("Amazonas") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==2
post anemia ("Departamento") ("Ancash") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==3
post anemia ("Departamento") ("Apurimac") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==4
post anemia ("Departamento") ("Arequipa") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==5
post anemia ("Departamento") ("Ayacucho") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==6
post anemia ("Departamento") ("Cajamarca") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==7
post anemia ("Departamento") ("Callao") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==8
post anemia ("Departamento") ("Cusco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==9
post anemia ("Departamento") ("Huancavelica") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==10
post anemia ("Departamento") ("Huanuco") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==11
post anemia ("Departamento") ("Ica") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==12
post anemia ("Departamento") ("Junin") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==13
post anemia ("Departamento") ("La_Libertad") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==14
post anemia ("Departamento") ("Lambayeque") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==16
post anemia ("Departamento") ("Loreto") (r(mean))
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post anemia ("Departamento") ("Madre_de_Dios") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==18
post anemia ("Departamento") ("Moquegua") (r(mean))
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post anemia ("Departamento") ("Pasco") (r(mean))
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post anemia ("Departamento") ("San_Martin") (r(mean))
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post anemia ("Departamento") ("Tacna") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==24
post anemia ("Departamento") ("Tumbes") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==25
post anemia ("Departamento") ("Ucayali") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==26
post anemia ("Departamento") ("Lima Metropolitana 1/") (r(mean))
sum nt_wm_any_anem [iweight=wt] if dpto==27
post anemia ("Departamento") ("Dpto de Lima 2/") (r(mean))
*Cerramos el archivo postfile
postclose anemia
*Exportar a Excel
use anemia.dta, clear
export excel using anemia.xlsx, sheet("Anemia") sheetreplace firstrow(variables)
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