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labels <- read_dta("sit_final_cons_2015.dta", n_max = 0) %>%
select(where(is.labelled)) %>%
map2(names(.), print_labels)
# $grado
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 2 0 a 2 a\xf1os
# 3 3 a\xf1os
# 4 4 a\xf1os
# 5 5 a\xf1os
# 6 Primero - Primaria
# 7 Segundo - Primaria
# 8 Tercero - Primaria
# 9 Cuarto - Primaria
# 10 Quinto - Primaria
# 11 Sexto - Primaria
# 12 Primero - Secundaria
# 13 Segundo - Secundaria
# 14 Tercero - Secundaria
# 15 Cuarto - Secundaria
# 16 Quinto - Secundaria
#
# $estado_mat
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 1 DEFINITIVA
# 2 TRASLADADO
# 3 EN PROCESO
# 4 PREMATRICULA
# 5 ANULADO
#
# $sit_mat
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 1 PROMOVIDO
# 2 REPITE
# 3 INGRESANTE
# 4 REENTRANTE
# 5 REINGRESANTE
#
# $sit_final
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 1 Aprobado
# 2 Desaprobado
# 3 Fallecidos
# 4 Matriculados
# 5 Postergaci\xf3n de Evaluaci\xf3n
# 6 Requieren Recuperaci\xf3n Pedag.
# 7 Retirado
# 8 Sin Evaluar Callao
# 9 Trasladado
#
# $sexo
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 1 M
# 2 V
#
# $validado_reniec
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 0 NO VALIDADO RENIEC
# 1 VALIDADO RENIEC
# 9 SIN DNI
#
# $discapacidad
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 1 AU
# 2 DA
# 3 DI
# 4 DM
# 5 DT
# 6 DV
# 7 OT
# 8 P
# 9 S
# 10 SC
# 11 SI
#
# $lengua_materna
# <labelled<double>[0]>
#
# Labels:
# value label
# 0 NINGUNO
# 1 CASTELLANO
# 2 QUECHUA
# 3 AIMARA
# 4 ASHANINKA
# 5 AWAJ\xdaN
# 6 SHIPIBO-KONIBO
# 7 MURUI-MUINAI
# 8 KUKAMA-KUKAMIRIA
# 9 MATSIGENKA
# 10 YINE
# 11 CASHINAHUA
# 12 KAKATAIBO
# 13 YAMINAHUA
# 14 CULINA
# 15 SHARANAHUA
# 16 MASTANAHUA
# 17 AMAHUACA
# 18 WAMPIS
# 19 ACHUAR
# 20 BORA
# 21 SHAWI
# 22 YANESHA
# 23 ARABELA
# 24 CAPANAHUA
# 25 KAKINTE (CAQUINTE)
# 26 CAUQUI
# 27 CHAMICURO
# 28 CHOL\xd3N
# 29 ESE EJA
# 30 HARAKBUT
# 31 IQUITU
# 32 ISCONAHUA
# 33 JAQARU
# 34 SHIWILU
# 35 KANDOZI-CHAPRA
# 36 MARINAHUA
# 37 MATSES
# 38 MOCHICA
# 39 MUNICHE
# 40 NANTI
# 41 NOMATSIGENGA
# 42 OCAINA
# 43 OMAGUA
# 44 OREJON
# 45 REMO
# 46 RES\xcdGARO
# 47 SECOYA
# 48 TAUSHIRO
# 49 TIKUNA (TICUNA)
# 50 URARINA
# 51 YAGUA
# 59 I\xd1APARI
# 60 MADIJA (CULINA)
# 61 MAIJUNA
# 62 YORA (NAHUA)
# 63 HEBREO
# 90 INGLES
# 91 FRANCES
# 92 ITALIANO
# 93 OTRO EXTRANJERO
# 94 OTRO NACIONAL
# 95 ALEM\xc1N
# 96 JAPON\xc9S
# 97 CHINO
# 98 PORTUGU\xc9S
labels <- read_dta("barrido_censal.dta", n_max = 0) %>%
select(where(is.labelled)) %>%
map2(names(.), print_labels)
# Labels:ptesJefe
# value label
# 1 Jefe
# 2 Cónyuge
# 3 Hijo/a
# 4 Yerno/nuera
# 5 Nieto/a
# 6 Padres/suegros
# 7 Hermano/a
# 8 Trabajador del hogar
# 9 Pensionista
# 10 Otros parientes
# 11 Otros no parientes
#
# Labels:sexo
# value label
# 1 Hombre
# 2 Mujer
#
# Labels:estCivil
# value label
# 1 Soltero/a
# 2 Casado/a
# 3 Conviviente
# 4 Separado/a
# 5 Divorciado/a
# 6 Viudo/a
#
# Labels:seguro1
# value label
# 0 Pase
# 1 Essalud
#
# Labels:seguro2
# value label
# 0 Pase
# 1 FF.A.-P.N.P.
#
# Labels:seguro3
# value label
# 0 Pase
# 1 Seguro privado
#
# Labels:seguro4
# value label
# 0 Pase
# 1 Seguro integral de salud (SIS)
#
# Labels:seguro5
# value label
# 0 Pase
# 1 Otro
#
# Labels:seguro6
# value label
# 0 Pase
# 1 No tiene
#
# Labels:alfab
# value label
# 1 Sí
# 2 No
#
# Labels:eduNiv
# value label
# 1 Ninguno
# 2 Inicial
# 3 Primaria
# 4 Secundaria
# 5 Superior no universitaria
# 6 Superior universitaria
# 7 Posgrado u otro similar
#
# Labels:ocu
# value label
# 1 Trabajador dependiente
# 2 Trabajador independiente
# 3 Empleador
# 4 Trabajador del hogar
# 5 Trabajador familiar no remunerado
# 6 Desempleado
# 7 Dedicado a los quehaceres del hogar
# 8 Estudiante
# 9 Jubilado
# 10 Sin actividad
#
# Labels:sector
# value label
# 1 Agrícola
# 2 Pecuaria
# 3 Forestal
# 4 Pesquera
# 5 Minera
# 6 Artesanal
# 7 Comercial
# 8 Servicios
# 9 Otros
# 10 Estado (Gob.)
#
# Labels:prog1
# value label
# 0 Pase
# 1 Vaso de leche
#
# Labels:prog2
# value label
# 0 Pase
# 1 Comedor popular
#
# Labels:prog3
# value label
# 0 Pase
# 1 Desayuno o almuerzo escolar
#
# Labels:prog4
# value label
# 0 Pase
# 1 Papilla o 'Yapita' (PACFO)
#
# Labels:prog5
# value label
# 0 Pase
# 1 Canasta alimentaria (PANFAR)
#
# Labels:prog6
# value label
# 0 Pase
# 1 Juntos
#
# Labels:prog7
# value label
# 0 Pase
# 1 Techo propio o Mi vivienda
#
# Labels:prog8
# value label
# 0 Pase
# 1 Otros
#
# Labels:prog9
# value label
# 0 Pase
# 1 Ninguno
#
# Labels:matPared
# value label
# 1 Ladrillo o bloque de cemento
# 2 Piedra o sillar con cal o cemento
# 3 Adobe o tapia
# 4 Quincha (Caña con barro)
# 5 Piedra con barro
# 6 Madera
# 7 Estera
# 8 Otro
#
# Labels:matTecho
# value label
# 1 Concreto armado
# 2 Madera
# 3 Tejas
# 4 Planchas de calamina, fibra de cemento o similares
# 5 Caña o estera con torta de barro
# 6 Estera
# 7 Paja, hoja de palmera
# 8 Otro
#
# Labels:matPiso
# value label
# 1 Parquet o madera pulida
# 2 Láminas asfálticas, vinílicos o similares
# 3 Losetas, terrazos o similares
# 4 Madera (Entablados)
# 5 Cemento
# 6 Tierra
# 7 Otro
#
# Labels:alumbrado
# value label
# 1 Electricidad
# 2 Kerosene (Mechero/Lamparín)
# 3 Petróleo/Gas (Lámpara)
# 4 Vela
# 5 Otro
# 6 No tiene
#
# Labels:agua
# value label
# 1 Red pública dentro de la vivienda
# 2 Red pública fuera de la vivienda, pero dentro del edificio
# 3 Pilón de uso público
# 4 Camión-cisterna u otro similar
# 5 Pozo
# 6 Río, acequia, manantial o similar
# 7 Otro
#
# Labels:serHig
# value label
# 1 Red pública dentro de la vivienda
# 2 Red pública fuera de la vivienda, pero dentro del edificio
# 3 Pozo séptico
# 4 Pozo ciego o negro/letrina
# 5 Río, acequia o canal
# 6 No tiene
#
# Labels:combust
# value label
# 1 Electricidad
# 2 Gas
# 3 Kerosene
# 4 Carbón
# 5 Leña
# 6 Bosta o estiércol
# 7 Otro
# 8 No cocina
#
# Labels:bien1
# value label
# 0 Pase
# 1 Equipo de sonido
#
# Labels:bien2
# value label
# 0 Pase
# 1 Televisor a color
#
# Labels:bien3
# value label
# 0 Pase
# 1 DVD
#
# Labels:bien4
# value label
# 0 Pase
# 1 Licuadora
#
# Labels:bien5
# value label
# 0 Pase
# 1 Refrigeradora/congeladora
#
# Labels:bien6
# value label
# 0 Pase
# 1 Cocina a gas
#
# Labels:bien7
# value label
# 0 Pase
# 1 Teléfono fijo
#
# Labels:bien8
# value label
# 0 Pase
# 1 Plancha eléctrica
#
# Labels:bien9
# value label
# 0 Pase
# 1 Lavadora
#
# Labels:bien10
# value label
# 0 Pase
# 1 Computadora
#
# Labels:bien11
# value label
# 0 Pase
# 1 Horno microondas
#
# Labels:bien12
# value label
# 0 Pase
# 1 Internet
#
# Labels:bien13
# value label
# 0 Pase
# 1 Cable
#
# Labels:bien14
# value label
# 0 Pase
# 1 Celular
#
# Labels:bien15
# value label
# 0 Pase
# 1 Ninguno