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verdata es un paquete de R que está pensado
como una herramienta para el uso y análisis de los datos de conflicto
armado en Colombia. Estos datos derivan del proyecto
conjunto JEP-CEV-HRDAG, los cuales, a través del paquete, pueden ser
analizados utilizando tres conjuntos de funciones: En primer lugar, las
personas interesadas pueden utilizar verdata para verificar
que están utilizando los datos originalmente publicados, es decir,
permite autenticar tanto los archivos como su contenido. Segundo, pueden
usar verdata para replicar los principales resultados del
proyecto conjunto JEP-CEV-HRDAG. Finalmente, para el tercer conjunto,
pueden utilizar verdata para diseñar sus propios análisis
estadísticos de patrones de violencia que abordan los dos tipos de datos
faltantes presentes en el proyecto (campos faltantes y registros
faltantes).
Dos versions de los datos sobre las cuatro violaciones a los derechos humanos que se trabajaron en el proyecto: desaparición, homicidio, secuestro y reclutamiento existen. La primera versión, (v1) corresponde a los datos usados para el análisis del informe metodológico del proyecto conjunto JEP-CEV-HRDAG. Se puede usar esta versión de los datos para replicar los hallazgos del Informe Metodológico. Después de la publicación de la primera versión de los datos, una entidad estatal con acceso legítimo a los datos originales descubrió algunos problemas con los datos publicados. La entidad encontró algunas instancias de la inclusión de víctimas indirectas en una de las fuentes analizadas en el proyecto. La segunda versión de los datos (v2) corrige estos errores y es adecuado para nuevos análisis del conflicto colombiano. Más información está disponible aquí.
Descargar datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE): https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/795/get-microdata
Descargar datos del Human Rights Data Analysis Group (HRDAG) con IPFS:
Descargar datos del Human Rights Data Analysis Group (HRDAG) con IPFS:
Ambas versiones de los datos corresponden a 100 réplicas para cada
violación, los cuales fueron producto del proceso de imputación
estadística múltiple de campos faltantes (ver sección 4 del informe
metodológico del proyecto). Además, el repositorio verdata-examples
contiene ejemplos que ilustran cómo usar correctamente estos datos
(réplicas) a través del paquete previamente mencionado.
Se puede instalar la versión en desarrollo de verdata
desde GitHub así:
if (!require("devtools")) {install.packages("devtools")}
devtools::install_github("HRDAG/verdata")verdata requiere algunos paquetes como dependencia. Para
esto es recomendable la instalación del GNU Scientific Library. Es
posible que necesite instalar esta librería en su computadora por
separado antes de instalar verdata.
verdata presenta dos data frames que contienen
información relacionada con el diccionario de datos de las réplicas. En
diccionario_replicas encontrará la definición de cada una
de las variables que se encuentran allí y, en
diccionario_vars_adicional, encontrará nuevas variables que
fueron usadas en algunos análisis estadísticos durante la construcción
del informe final de la CEV.
Para el uso de este paquete es necesario haber descargado previamente los datos de alguno de los sitios en los que se encuentran publicados. Este paquete ofrece al público 8 funciones para el tratamiento de los datos, divididas así:
R:La función confirm_files permite autenticar que los
archivos descargados correspondan exactamente a los archivos
originalmente publicados. Esta función acepta archivos en cualquiera de
los dos formatos publicados (parquet o
csv).
Además, la función read_replicates permite
autenticar el contenido de los archivos, así como importar el número
deseado de réplicas a R. Esta función acepta archivos en
cualquiera de los dos formatos publicados (parquet o
csv).
filter_standard_cev es
opcional y permite filtrar los datos del mismo modo que la CEV lo hizo,
dependiendo de la violación a derechos humanos a analizar.summary_observed ofrece un conteo del número
observado de víctimas -totales o agrupadas por diferentes variables-
antes de la imputación estadística de campos faltantes. El número que se
obtiene es la media entre las diferentes réplicas.combine_replicates usa la aproximación
normal usando las reglas de total expectativa y varianza para combinar
las réplicas, lo que permite obtener un intervalo de la imputación. Ver
sección 18.2 de Bayesian Data
Analysis para más información.La función estimates_exist permite validar si la
estimación de los estratos de interés ya existen, y se encuentran en los
archivos de estimaciones precalculadas publicados, que deben haber sido
previamente descargados del sitio
de la Comisión. Esta función requiere los datos estratificados y el
directorio en el que se encuentran las estimaciones precalculadas y
devolverá un valor lógico que indica si la estimación existe o no, y la
ruta en la que se encuentra, en caso de que exista. En caso de que usted
quiera replicar los resultados de la Comisión de la Verdad, los objetos
de datos estratificacion (en español) y
stratification (en inglés) especifican qué
estratificaciones se usaron para cada estimación presente en el informe
metodológico del proyecto.
La función mse permite hacer estimaciones del
subregistro, usando el modelo de LCMCR
(ver sección 6 del informe
metodológico del proyecto). Para usar esta función es necesario
haber definido variables de estratificación, es decir, agrupación, para
hacer la estimación y haber hecho la estratificación (ver ejemplo y
sección 8.4.2 del informe
metodológico del proyecto). Además, considerando que la estimación
requiere de tiempo y recursos computacionales, en caso de querer hacer
uso de las estimaciones ya calculadas por el equipo, es necesario
haberlas descargado del sitio
de la Comisión a su máquina local. Esta función requiere como insumo
los datos ya estratificados y el directorio en el que se encuentran las
estimaciones publicadas -en caso de querer hacer uso de estas-. Tenga
presente que al proveer un directorio la función asume las mismas
especificaciones para el modelo usadas en el proyecto. Si usted quiere
usar otras especificaciones, no debe suministrar un directorio a las
estimaciones.
Por último, la función combine_estimates permite
combinar los resultados de la estimación, lo que, una vez más, dará como
resultado un intervalo (que incluye la media). Usa la aproximación
normal usando las reglas de total expectativa y varianza. Ver sección
18.2 de Bayesian Data
Analysis para más información.
Agradecemos a Micaela Morales por su atenta prueba beta.
Contribuciones y sugerencias siempre son bienvenidas. Si tiene un
problema, pregunta o duda sobre verdata puede abrir un
issue en GitHub. Si quiere contribuir nueva funcionalidad puede abrir un
pull request.
These binaries (installable software) and packages are in development.
They may not be fully stable and should be used with caution. We make no claims about them.