03-codebook.qmd

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# Libro de códigos {#codebook}

## Introducción

Para el uso adecuado de la base de datos de la encuesta "Ciencia Abierta en Investigación Social" (CAIS), recomendamos que los investigadores trabajen con el libro de códigos que se presenta a continuación. Esta sección busca facilitar el uso de la base de datos, entregando la información correspondiente a los nombres de las variables, sus etiquetas, así como también las etiquetas de las categorías de respuesta de cada variable. En primer lugar, se detallan las instrucciones de cómo utilizar el libro de códigos interactivo. En segundo lugar, se presenta el libro de códigos propiamente tal.

## Instrucciones

El Libro de Códigos que se presentan en la siguiente sección corresponden a una herramienta interactiva que busca presentar de manera eficiente información respecto a las variables que componen la base de datos.

El libro muestra el código de cada variable, la etiqueta asociada a la variable con la redacción del ítem, y las categorías de respuesta y códigos asociados. Estas corresponden a tres columnas del libro de códigos denominadas ***name, label*** y ***value_label***, respectivamente.

Se puede hacer uso del buscador que se encuentra al principio del libro para encontrar información de manera más rápida. También se pueden usar los buscadores por cada columna, los cuales irán filtrando los datos que contengan el término de búsqueda.

Incluimos etiquetas de variables en el Libro de Códigos, pero no en las bases de datos. El equipo de LISA las diseñó con la intención de describir brevemente el fenómeno o dimensión a medir. La redacción de la pregunta sigue a las etiquetas, incluyendo códigos y categorías de respuesta. En la construcción de la base de datos, ingresamos solo los códigos de respuesta como valores numéricos.

En la columna ***value_labels*** se muestran las categorías de respuesta de cada variable. No obstante, si la variable es numérica o de respuesta abierta (texto), la casilla se mostrará en blanco, ya que no hay ninguna categoría que mostrar. También puede ocurrir el caso que la variable sea numérica, pero tenga disponibles las categorías "88. No Sabe" y "99. No Responde". En estos casos sólo se visualizarán ambas categorías en el libro de código.

```{r setup, include=FALSE}
library(knitr)
knitr::opts_chunk$set(echo = F,
                      warning = F,
                      error = F, 
                      message = F) 
```

```{r packages}
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")

pacman::p_load(tidyverse,
               here, 
               codebook,
               sjlabelled)

options(scipen=999)
rm(list = ls())
```

```{r data-label, include=FALSE}
load(file = here("input", "data", "original", "cais.RData"))
load(file = here("input", "data", "original", "labels.RData"))
load(file = here("input", "data", "original", "levels.RData"))

# Crear un nuevo data frame vacío (si no tienes valores iniciales en 'df')
df <- data.frame(matrix(ncol = nrow(labels), nrow = 0))
colnames(df) <- labels$name

# Filtrar y seleccionar columnas específicas del DataFrame
df <- df %>%
  dplyr::select(starts_with("mod01"), starts_with("mod02"), starts_with("mod03"),
                starts_with("mod04"), starts_with("mod05"), starts_with("mod06"),
                starts_with("mod07"), starts_with("mod08"), starts_with("mod09")) %>%
  dplyr::select(-mod01, -mod01_text, -mod02, -mod02_text, -mod03, -mod03_text,
                -mod04, -mod04_text, -mod05, -mod05_text, -mod06, -mod06_text,
                -mod07, -mod07_text, -mod09, -mod09_text)


# Paso 2: Filtrar 'labels' para incluir solo columnas que existen en 'df'
filtered_labels <- labels %>%
  filter(name %in% colnames(df))

# Asignar las etiquetas como atributos solo para columnas existentes
for (i in seq_along(filtered_labels$name)) {
  attr(df[[filtered_labels$name[i]]], "label") <- as.character(filtered_labels$label[i]) # Asegurar que sean strings
}
```

```{r data-levels, include=FALSE}
df$mod01_3 <- set_labels(
    df$mod01_3, levels = c(1,2,3,4,5), labels = c(`1` = "Profesor/a o investigador/a titular",
                                                  `2` = "Profesor/a o investigador/a asociado/a",
                                                  `3` = "Profesor/a o investigador/a asistente",
                                                  `4` = "Profesor/a o investigador/a adjunto",
                                                  `5` = "Otra"
                                                  ))

df$mod01_4 <- set_labels(
    df$mod01_4, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Si",
                                                  `2` = "No",
                                                  `3` = "No sé"
                                                  ))

df$mod01_5 <- set_labels(
    df$mod01_5, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Magíster",
                                                  `2` = "Doctorado (PhD",
                                                  `3` = "Postdoctorado"
                                                  ))

df$mod01_7 <- set_labels(
    df$mod01_7, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Chile",
                                                  `2` = "Extranjero",
                                                  `3` = "No tengo Phd"
                                                  ))

df$mod01_8 <- set_labels(
    df$mod01_8, levels = c(1,2,3,4,5,6,7), labels = c(`1` = "Antropología social",
                                                  `2` = "Ciencias económicas y administrativas",
                                                  `3` = "Ciencias jurídicas y políticas",
                                                  `4` = "Psicología",
                                                  `5` = "Sociología",
                                                  `5` = "Geografía",
                                                  `5` = "Otro"
                                                  ))


df$mod01_10 <- set_labels(
    df$mod01_10, levels = c(1,2,3,4,5), labels = c(`1` = "Cualitativo",
                                                  `2` = "Enfoque mixto",
                                                  `3` = "Cuantitativo no-experimental",
                                                  `4` = "Cuantitativo experimental",
                                                  `5` = "Otro"
                                                  ))

df$mod08_2 <- set_labels(
    df$mod08_2, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Mujer",
                                                  `2` = "Hombre",
                                                  `3` = "Otro"
                                                  ))


df$mod02_1 <- set_labels(
    df$mod02_1, levels = c(1,7), labels = c(`1` = "Muy poco familiarizado/a",
                                                  `7` = "Muy familiarizado/a"
                                                  ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod02_2_'
for (var in names(df)[grepl("^mod02_2_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Muy poco familiarizado/a", `7` = "Muy familiarizado/a")
  )
}

df$mod02_3 <- set_labels(
    df$mod02_3, labels = c(`1` = "Nunca",
                           `2` = "Casi nunca",
                           `3` = "A veces",
                           `4` = "Frecuentemente",
                           `5` = "Muy frecuentemente"
                                                  ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod02_4_'
for (var in names(df)[grepl("^mod02_4_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nada necesario",
                           `2` = "Poco necesario",
                           `3` = "Moderadamente necesario",
                           `4` = "Bastante necesario",
                           `5` = "Muy necesario"
  ))
  }

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod02_5_'
for (var in names(df)[grepl("^mod02_5_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Si",
                           `2` = "No",
                           `3` = "No aplica"
  ))
  }

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod03_1_'
for (var in names(df)[grepl("^mod03_1_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nunca",
                           `2` = "Casi nunca",
                           `3` = "A veces",
                           `4` = "Casi siempre",
                           `5` = "Siempre"
                                                  ))
  }

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod03_2_'
for (var in names(df)[grepl("^mod03_2_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nunca",
                           `2` = "Casi nunca",
                           `3` = "A veces",
                           `4` = "Casi siempre",
                           `5` = "Siempre"
                                                  ))
  }

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod03_3_'
for (var in names(df)[grepl("^mod03_3_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nada",
                           `2` = "Un poco",
                           `3` = "Moderadamente",
                           `4` = "Bastante",
                           `5` = "Mucho"
                                                  ))
}

df$mod04_1 <- set_labels(
    df$mod04_1, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Si",
                                                  `2` = "No",
                                                  `3` = "No sé"
                                                  ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod04_2_'
for (var in names(df)[grepl("^mod04_2_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "No me motiva", `7` = "Me motiva")
  )
}

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod04_3_'
for (var in names(df)[grepl("^mod04_3_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nada",
                           `2` = "Un poco",
                           `3` = "Moderadamente",
                           `4` = "Bastante",
                           `5` = "Mucho"
                                                  ))
}

df$mod04_4 <- set_labels(
    df$mod04_4, levels = c(1,2), labels = c(`1` = "Si",
                                                  `2` = "No"
                                                  ))

df$mod04_4b <- set_labels(
    df$mod04_4b, levels = c(1,2), labels = c(`1` = "No los practico",
                                             `2` = "Practico los principios FAIR",
                                             `3` = "Practico y promuevo activamente los principios FAIR",
                                             `4` = "No sé"
                                                  ))

df$mod04_5 <- set_labels(
    df$mod04_5, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Si",
                                                  `2` = "No",
                                                  `3` = "No sé"
                                                  ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod04_6_'
for (var in names(df)[grepl("^mod04_6_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Muy en desacuerdo",
                           `2` = "En desacuerdo",
                           `3` = "Ni de acuerdo ni en desacuerdo",
                           `4` = "De acuerdo",
                           `5` = "Muy de acuerdo"
                                                  ))
}

df$mod05_1 <- set_labels(
    df$mod05_1, levels = c(1,2,3), labels = c(`1` = "Si",
                                                  `2` = "No",
                                                  `3` = "No sé"
                                                  ))

df$mod05_2 <- set_labels(
    df$mod05_2, labels = c(`1` = "Nada",
                           `2` = "Un poco",
                           `3` = "Moderadamente",
                           `4` = "Bastante",
                           `5` = "Mucho",
                           `5` = "No sé"))

df$mod05_3 <- set_labels(
    df$mod05_3, labels = c(`1` = "No hay crisis de reproducibilidad",
                                                  `2` = "Hay una ligera crisis de reproducibilidad",
                                               `3` = "Hay una importante crisis de reproducibilidad",
                                                  `4` = "No sé"
                                                  ))

df$mod05_5_1 <- set_labels(
    df$mod05_5_1, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod05_5_2 <- set_labels(
    df$mod05_5_2, labels = c(`1` = "No logrado",
                             `2` = "Logrado parcialmente",
                             `3` = "Logrado"
                             ))

df$mod05_5_3 <- set_labels(
    df$mod05_5_3, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod05_5_4 <- set_labels(
    df$mod05_5_4, labels = c(`1` = "No logrado",
                             `2` = "Logrado parcialmente",
                             `3` = "Logrado"
                             ))

df$mod05_5_5 <- set_labels(
    df$mod05_5_5, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod05_6_'
for (var in names(df)[grepl("^mod05_6_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nada",
                           `2` = "Un poco",
                           `3` = "Moderadamente",
                           `4` = "Bastante",
                           `5` = "Mucho"
                                                  ))
}

df$mod06_1 <- set_labels(
    df$mod06_1, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod06_2 <- set_labels(
    df$mod06_2, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod06_3 <- set_labels(
    df$mod06_3, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod06_4 <- set_labels(
    df$mod06_4, labels = c(`1` = "Dorado",
                             `2` = "Hibrido",
                             `3` = "Bronce",
                           `4` = "Verde",
                           `5` = "Ninguno"
                             ))

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod06_5_'
for (var in names(df)[grepl("^mod06_5_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Muy en desacuerdo",
                           `2` = "En desacuerdo",
                           `3` = "Ni de acuerdo ni en desacuerdo",
                           `4` = "De acuerdo",
                           `5` = "Muy de acuerdo"
                                                  ))
}

# Asignar etiquetas a todas las columnas que comienzan con 'mod06_6_'
for (var in names(df)[grepl("^mod06_6_", names(df))]) {
  df[[var]] <- set_labels(
    df[[var]], 
    labels = c(`1` = "Nada",
                           `2` = "Un poco",
                           `3` = "Moderadamente",
                           `4` = "Bastante",
                           `5` = "Mucho"
                                                  ))
}

df$mod07_1 <- set_labels(
    df$mod07_1, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod07_2 <- set_labels(
    df$mod07_2, labels = c(`1` = "Nada necesario",
                             `2` = "Ligeramente necesario",
                             `3` = "Moderadamente necesario",
                           `4` = "Bastante necesario",
                           `5` = "Muy necesario"
                             ))

df$mod07_3 <- set_labels(
    df$mod07_3, labels = c(`1` = "Muy poco familiarizado/a", `7` = "Muy familiarizado/a"))

df$mod07_4 <- set_labels(
    df$mod07_4, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod07_5 <- set_labels(
    df$mod07_5, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod07_6 <- set_labels(
    df$mod07_6, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod07_7 <- set_labels(
    df$mod07_7, labels = c(`1` = "Muy en desacuerdo",
                           `2` = "En desacuerdo",
                           `3` = "Ni de acuerdo ni en desacuerdo",
                           `4` = "De acuerdo",
                           `5` = "Muy de acuerdo"
                                                  ))

df$mod07_8 <- set_labels(
    df$mod07_8, labels = c(`1` = "Nada necesario",
                             `2` = "Ligeramente necesario",
                             `3` = "Moderadamente necesario",
                           `4` = "Bastante necesario",
                           `5` = "Muy necesario"
                             ))

df$mod07_9 <- set_labels(
    df$mod07_9, labels = c(`1` = "Nada necesario",
                             `2` = "Ligeramente necesario",
                             `3` = "Moderadamente necesario",
                           `4` = "Bastante necesario",
                           `5` = "Muy necesario"
                             ))

df$mod07_10 <- set_labels(
    df$mod07_10, labels = c(`1` = "Mala",
                           `2` = "Regular",
                           `3` = "Neutra",
                           `4` = "Buena",
                           `5` = "Muy buena"
                                                  ))

df$mod09_0 <- set_labels(
    df$mod09_0, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No"
                             ))

df$mod09_1 <- set_labels(
    df$mod09_1, labels = c(`1` = "Mi universidad no me exige publicar",
                             `2` = "Una publicación al año",
                             `3` = "Entre dos y tres publicaciones al año",
                           `4` = "Entre cuatro y cinco publicaciones al año",
                           `5` = "Más de cinco publicaciones al año",
                           `6` = "No sé"
                             ))

df$mod09_2 <- set_labels(
    df$mod09_2, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod09_2b <- set_labels(
    df$mod09_2b, labels = c(`1` = "Me dan mayores oportunidades para ascender de mi cargo como profesor/a.",
                             `2` = "Me entregan un bono económico.",
                             `3` = "Me dan más tiempo para dedicarme a mis investigaciones."
                             ))
df$mod09_3 <- set_labels(
    df$mod09_3, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod09_5 <- set_labels(
    df$mod09_5, labels = c(`1` = "Nada complicado", `7` = "Muy complicado"))

df$mod09_8 <- set_labels(
    df$mod09_8, labels = c(`1` = "Mi universidad no me exigía publicar",
                             `2` = "Una publicación al año",
                             `3` = "Entre dos y tres publicaciones al año",
                           `4` = "Entre cuatro y cinco publicaciones al año",
                           `5` = "Más de cinco publicaciones al año"
                             ))

df$mod09_9 <- set_labels(
    df$mod09_9, labels = c(`1` = "Si",
                             `2` = "No",
                             `3` = "No sé"
                             ))

df$mod09_9b <- set_labels(
    df$mod09_9b, labels = c(`1` = "Me daban mayores oportunidades para ascender de mi cargo como profesor/a.",
                             `2` = "Me entregaban un bono económico.",
                             `3` = "Me daban más tiempo para dedicarme a mis investigaciones."
                             ))
```


## Libro de códigos

```{r code1, echo=FALSE}
codebook:::label_browser_static(df)
```