#72 Indicadores laborales de mujeres de 15 a 49 años usando la usando la ENDES del 2019 en STATA

Hola a tod@s, comparto la sintaxis para estimar indicadores laborales de mujeres de 15 a 49 años usando la usando la ENDES del 2019 en STATA.

Janet Porras
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*Especificamos nuestra carpeta de trabajo
cd "E:\ENDES"

*Bajar y descomprimir los sgtes modulos:
*Modulo66\rec0111
*Modulo66\rec91
*Modulo71\re516171


import dbase Modulo66\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 "12 a 14 años" 1"15 a 19 años" /// 
 2"20 a 24 años" 3"25 a 29 años" 4"30 a 34 años" /// 
 5"35 a 39 años" 6"40 a 44 años" 7"45 a 49 años"
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 "12 a 14 años" 1"15 a 19 años" /// 
 2"20 a 29 años" 3"30 a  39 años" 4"40 a 49 años"
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 V155 "Alfabetización"
label define V155 0 "No puede leer" 1 "Puede leer sólo parte de la frase" ///
 2 "Puede leer la frase" 3 "No hay tarjeta en el idioma requerido" ///
 4 "Ciega/problemas visuales"
label values V155 V155
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 Modulo66\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 Modulo71\re516171.dbf, clear
label var CASEID "Identificacion Cuestionario Individual"
label var V501 "Estado civil actual"
label define V501 0 "Nunca casada" 1 "Casado" 2 "Viviendo juntos" 3 "Viuda" 4 "Divorciada" 5 "No viven juntos"
label values V501 V501
label var V502 "Actualmente, antes o nunca casada"
label var V525 "Edad en la primera relación sexual"
label var V602 "Le gustaria tener otro hijo o preferiría no tener más"
label var V605 "Deseo de tener más hijos"
label var V613 "Número ideal de niños"
label var V621 "Piensa que su esposo/compañero desea el mismo número de hijos"
label var V624 "Necesidad insatisfecha"
label var V626 "Necesidad insatisfecha (definición 2)"
label define V626 0 "Nunca tuve relaciones sexuales" 1 "Necesidad insatisfecha de espacio" ///
2 "Necesidad insatisfecha de limitar" 3 "Uso de espacio" 4 "Uso de límite" ///
5 "Falla de espacio" 6 "Falla de límite" 7 "Deseo de nacimiento <2 años" ///
8 "No sexo, quiere esperar" 9 "Infértil, menopausia"
label values V626 V626
label var V701 "Nivel de educacion del esposo/compañero"
label var V717 "Grupos de ocupación estandarizados de la encuestada"
label define V717 0 "No trabaja" 1 "Profesional, Técnico, Gerente" 2 "Eclesiástico" ///
 3 "Ventas" 4 "Agricultor, trabajador independiente" 5 "Agricultor, empleado" ///
 6 "Empleada del hogar" 7 "Servicios" 8 "Habilidades manuales" 9 "Sin habilidades manuales"
label values V717 V717 
label var    V719 "Trabajo para la familia, otros, para sí misma"
label define V719 1 "Para un familiar" 2 "Para alguien más" 3 "Por cuenta propia"
label value  V719 V719
label var    V731 "Trabajó en los últimos 12 meses"
label define V731 0 "No" 1 "En el año pasado" 2 "Actualmente trabajando" 3 "Tiene un trabajo, pero en licencia los últimos 7 días"
label values V731 V731
label var    V732 "Usualmente trabaja todo el año/por temporada o sólo de vez en cuando"
label define V732 1 "Todo el año" 2 "Por temporada" 3 "De vez en cuando"
label values V732 V732
label var    V741 "Tipo de ingresos por trabajo"
label define V741 0 "No le pagan" 1 "Solo en efectivo" 2 "Efectivo y especie" 3 "Solo en especie"
label values V741 V741
foreach v of var * {
rename `v' `=lower("`v'")'
}
save         RE516171.dta, replace

********************************************************************************
use rec0111, clear
merge 1:1 caseid using "rec91", nogen
merge 1:1 caseid using "re516171", nogen

*Factor de expansion
gen wt=v005/1000000

*Empleo
//Condicion de trabajo
recode v731 (0=3 "No empleada en los últimos 12 meses") /// 
(1=2 "Sin empleo actual pero empleada en los ultimos 12 meses 2/") ///
 (2/3=1 "Actualmente empleada 1/") (8=9 "No sabe/missing"), gen(rc_empl)
label var rc_empl "Condicion de trabajo"
tab v025 rc_empl [iweight=wt]  if v012>14, nofreq row
tab sregion rc_empl [iweight=wt]  if v012>14, nofreq row
tab etnia rc_empl [iweight=wt]  if v012>14, nofreq row
tab lmaterna rc_empl [iweight=wt]  if v012>14, nofreq row

//Grupo de ocupacion
recode v717 (1=1 "Profesional/técnico/gerente") (2=2 "Oficinista") (3 7=3 "Ventas y servicios") /// 
(8=4 "Manual calificado") (9=5 "Manual no calificado") (6=6 "Servicio doméstico") /// 
(4/5=7 "Agricultura") (96/99 .=9 "Sin Información")(nonm =.) if inlist(v731,1,2,3), gen(rc_occup)
label var rc_occup "Grupo de ocupacion"
tab v025 rc_occup [iweight=wt]  if v012>14, nofreq row

recode rc_occup (7=1 "Agrícola") (1/6=2 "No agrícola"), gen(agri)

//Tipo de empleador
gen rc_empl_type=v719 if inlist(v731,1,2,3)
label define rc_empl_type 1 "Empleada por un familiar" 2 "Empleada por otra persona" ///
 3 "Trabajadora independiente"
label values rc_empl_type rc_empl_type
label var rc_empl_type "Tipo de empleador"
tab  rc_empl_type agri [iweight=wt]  if v012>14, nofreq col

//Forma de remuneración
gen rc_empl_earn=v741 if inlist(v731,1,2,3)
label values rc_empl_earn V741
label var rc_empl_earn "Forma de remuneración"
tab  rc_empl_earn agri [iweight=wt]  if v012>14, nofreq col

//Continuidad de trabajo
gen rc_empl_cont=v732 if inlist(v731,1,2,3)
label values rc_empl_cont V732
label var rc_empl_cont "Continuidad de trabajo"
tab  rc_empl_cont agri [iweight=wt]  if v012>14, nofreq col

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