Gini.em.R

Estimando um índice de Gini por Unidade da Federação brasileira usando R

Segue o código e logo em seguida o gráfico gerado.

Bibliotecas

library(PNADcIBGE) library(survey) library(srvyr) library(tidyverse) library(convey) library(magrittr) library(forcats) library(rmarkdown) library(tinytex)

Testando o uso da get_pnadc

pnad_df <- get_pnadc(year = 2020, quarter = 1, design = FALSE)

Selecionando as variáveis para o 1º trimestre de 2016

variaveis_selecionadas <- c("UF","V6002","V6007","V9029","V9032","V9046","V9073","V9891","V9117","V4704","V4805", "V4706", "V4719", "V4745", "VD4020", "V2007")

Baixando dados da PNAD

dadosPNADC = get_pnadc(year = 2016, quarter = 4, vars = variaveis_selecionadas)

Estimando a renda total

total_renda <- svytotal(x=~VD4020, design=dadosPNADC, na.rm=TRUE)

Intervalo de confiança a 99%

confint(object = total_renda, level=0.99)

Obter número total de homens e mulheres

svytotal(x = ~V2007, design = dadosPNADC, na.rm = TRUE)

Estimar o índice de Gini

dadosPNADC %>% convey_prep() %>% svygini(formula = ~VD4020, na.rm = TRUE)

Gráfico do índice de GINI estimado

pnadc_0416 <- PNADcIBGE::get_pnadc(year = 2016, quarter = 4, vars = c("UF", "VD4020")) %>% convey::convey_prep()

gini_uf <- survey::svyby(~VD4020, by = ~UF, design = pnadc_0416, FUN = convey::svygini, na.rm = TRUE)

gini_uf %>% dplyr::as_tibble() %>% dplyr::mutate(UF = forcats::fct_reorder(UF, VD4020)) %>% ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = VD4020, y = UF)) + ggplot2::geom_col(fill = "blue") + ggplot2::theme_classic() + ggplot2::labs( title = "Índice de Gini por Estado", subtitle = "Dados do 4º trimestre de 2016", x = NULL, y = NULL, caption = "Fonte: Microdados PNADC-T/IBGE" )