Obtiene datos temporales comparables de la tabla persona entre censos

Descarga y armoniza variables clave de múltiples censos para análisis de tendencias y comparaciones históricas. El resultado es un data.frame en formato largo ("tidy"), con una fila por individuo y una columna `anio` que identifica el censo de origen.

Usage

get_temporal(
  variables = NULL,
  grupo = NULL,
  anios = c(1976L, 1992L, 2001L, 2012L, 2024L),
  departamento = NULL,
  verbose = TRUE
)

Arguments

variables: Vector de caracteres. Nombres de variables armonizadas a incluir. Usa [variables_armonizadas()] para ver las opciones disponibles. Si se especifica `grupo`, este parámetro se ignora.
grupo: Nombre de un grupo temático predefinido (ver [grupos_variables()]): `"demografico"`, `"educacion"`, `"economia"`, `"cultural"`, `"migracion"`, `"fertilidad"`. Si se especifica, `variables` se ignora.
anios: Vector de enteros. Años de censo a incluir (cualquier subconjunto de `c(1976, 1992, 2001, 2012, 2024)`). Por defecto todos.
departamento: Vector de caracteres. Código(s) `"01"`-`"09"` o nombre(s) de departamento. Si `NULL`, incluye todo el país.
verbose: Lógico. Mostrar mensajes de progreso. Por defecto `TRUE`.

Value

Un tibble con columnas `anio`, seguida de las variables solicitadas. Las columnas ausentes en un censo aparecen como `NA` con un aviso. **Nota:** `area` (1=Urbana, 2=Rural) y `departamento` (código numérico) se incluyen siempre en el resultado, incluso si no fueron solicitados. Son útiles para estratificar o filtrar los datos.

Details

**Variables con limitaciones conocidas:** - `nivel_edu`: la Ley Avelino Siñani (2010) cambió la nomenclatura en 2012. - `identidad_indigena`, `idioma_materno`: NO disponibles en 1976 o 1992. - `pea`, `pet`: no disponibles en 2001. - `migracion_nac_dpto`, `migracion_rec_dpto`: variables derivadas de comparación de departamento de nacimiento/residencia con el actual. Pueden contener NAs cuando la información de origen no fue registrada en el censo. **Atención:** `migracion_rec_dpto` solo tiene los códigos 1 (mismo dpto) y 2 (otro dpto) en 1992 y 2001. Los códigos 3 (exterior) y 4 (no había nacido) solo existen en 1976, 2012 y 2024. Comparar distribuciones entre todos los años puede ser engañoso. - `idioma_materno` en 1976: captura "idioma que habla", no el materno.

Para variables de vivienda usa [get_temporal_vivienda()].

Examples

if (FALSE) { # \dontrun{
# Usando grupo temático
datos <- get_temporal(grupo = "educacion", anios = c(1992, 2001, 2012, 2024))
library(dplyr)
datos |> count(anio, asistencia_escolar)

# Evolución del nivel educativo en todo el país
get_temporal(variables = c("nivel_edu", "sexo"),
             anios = c(1976, 1992, 2001, 2012, 2024))

# Identidad cultural (solo 2001-2024)
get_temporal(grupo = "cultural", anios = c(2001, 2012, 2024))
} # }