jueves, 13 de septiembre de 2018

Uniendo las bases de datos de la ENIGH en Stata

En esta nueva entrada de nuestro blog daremos un recorrido por las opciones que tiene Stata para que podamos fusionar bases de datos a través del comando merge, ampliamente utilizado por aquellos que trabajan con microdatos.

El comando merge une las observaciones contenidos en la base de datos en la que se trabaja en el momento, a esta base la llamaremos base maestra, con otra base de datos, a esta la llamaremos base de uso; estas bases deben de coincidir en al menos una variable en común, que llamaremos llave. Entonces, podremos utilizar este comando para agregar nuevas variables provenientes de un segundo conjunto de datos a nuestras observaciones existentes en la base de datos que estemos trabajando, asimismo, podemos agregar simultáneamente nuevas observaciones y variables, siempre y cuando exista una llave que pueda relacionarse a las nuevas observaciones.

Para estos efectos, merge realiza cuatro tipos de uniones respecto a la o las variables llave contenidas en las bases que deseemos unir; estas son: uno a uno, uno a muchos, muchos a uno, y muchos a muchos. La sintaxis para este comando requiere que se especifique el nombre de las variables llave (varlist) y el nombre o ubicación de la base de uso (filename); según el tipo de unión que se realizará, la sintaxis será la siguiente:


  • Unión uno a uno
    merge  1:1  varlist   using     filename
  • Unión muchos a uno merge m:1 varlist using   filename
  • Unión uno a muchos merge  1:m   varlist  using     filename
  • Unión muchos a muchos merge m:m  varlist  using     filename


Todos estos comandos crean una nueva variable que contiene códigos numéricos relacionados con la fuente y el contenido de cada observación de la base de datos que resulta de la unión, por la cual la llamaremos base resultado.

Ahora bien, pensemos en un caso práctico: la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares en México. La fuente de información, el Instituto Nacional de Estadistica y Geografía, ofrece 12 bases de datos donde se recolecta la información; en el diseño muestral de la encuesta toman en cuenta las viviendas, los hogares y a las personas como nivel de desagregación de la información, por lo cual cada base de datos cuenta con al menos un nivel de desagregación; estas variables, identificadas con un folio, serán nuestras variables llave (folioviv, foliohog, numren).


A continuación, ejemplificaremos la unión uno a uno. Abriremos la base “hogares”, contiene características de los hogares que habitan los integrantes de los mismos.

. use hogares.dta

. describe, short

Con la opción short, Stata nos arrojará una descripción corta de la base de datos, pues para fines de esta entrada sólo nos interesa saber el número de observaciones (70,311).

Contains data from C:\Blog\hogares.dta
obs:        70,311                         
vars:           137                          
size:    37,475,763                         

Sorted by:


Las variables llave con las que cuenta esta base son folioviv y foliohog. La única base que, sin hacer modificaciones a ninguna de ellas, podemos unir uno a uno es “concentradohogar”, ya que su nivel de desagregación es a nivel hogar. Como paréntesis, cerraremos nuestra base hogares para poder echar un vistazo a la base concentradohogar para después volver a abrirla.

. use concentradohogar.dta, clear
. des, short

Contains data from C:\Blog\concentradohogar.dta
obs:        70,311                         
vars:           127                         
size:    68,131,359                         
Sorted by:


. use hogares

En la base concentradohogar se encuentran las variables construidas a partir de las otras bases de datos de la ENIGH. Tenemos el mismo número de observaciones debido a que en ambas bases los hogares son la unidad de observación, por lo cual podemos realizar la unión uno a uno de la siguiente manera:

. merge 1:1 folioviv foliohog using concentradohogar


Stata despliega un breve informe del proceso de unión, en donde detalla cuántas observaciones se unieron. En nuestro caso, las 70,311 observaciones se unieron; los caracteres que aparecen entre paréntesis son los códigos que tiene la variable creada durante la unión para identificar la fuente de las observaciones en la base resultado, siendo (_merge==3) el código que informa que la observación aparece originalmente tanto en la base maestra como en la base de uso. Por lo cual podemos estar seguros de que en ambas bases las variables llaves son identificadores únicos de los hogares.


Ahora contamos con:

. d, short

Contains data from hogares.dta
obs:        70,311                  
vars:           263                 
size:   104,904,012                 
Sorted by: folioviv  foliohog
Note: Dataset has changed since  last   saved.


Las mismas 70,311 observaciones (hogares), 263 variables (137 de la base maestra más 127 de la base de uso) y, podemos percatarnos de una nota que nos dice que la base ahora ha ordenado las observaciones de menor a mayor según las variables llave folioviv y foliohog; esto siempre ocurre para este tipo de unión ya que sólo hay observaciones que coinciden en ambas bases.

Las observaciones se han unido a la base maestra (en memoria) sin afectar la base de uso (guardada en disco).


Ahora supongamos que queremos añadir a nuestra base la información de los habitantes de los hogares, por lo tanto, nuestra siguiente base de uso será la base de “población”. Veamos qué contiene:

. preserve
. use poblacion, clear
. d, s

Contains data from poblacion.dta
obs:       257,805                         
vars:           178                         
size:   110,340,540                         
Sorted by:

. restore

Contamos con 257,805 observaciones pues ahora la unidad de observación son las personas, además nuestra base “poblacion” cuenta con una llave adicional (numren), la cual identifica a las personas dentro del hogar y reporta en primer lugar al jefe del hogar con el valor “01”. Por esta razón, debemos crear en nuestra base maestra la variable numren que identifica al jefe de hogar como la persona cuyas características tienen el valor de cada variable en la base maestra.

. generate numren=”01”

Una vez creada nuestra variable procedemos a realizar la unión de bases uno a muchos, debido a que en la base de uso se repiten los valores de nuestras variables llave folioviv y foliohog para los demás integrantes del hogar y no sólo para el jefe de hogar, sin embargo tenemos en la base maestra información especifica del jefe de hogar que sólo debe unirse a esta observación y no duplicarse para los demás integrantes, por esto adicionamos la variable llave numren como identificador en ambas bases.


. merge 1:m folioviv foliohog numren using poblacion, generate(_merge2)


Como lo mencionamos anteriormente, merge crea una variable para identificar la fuente de las observaciones, pero nosotros ya tenemos una variable llamada _merge, que es el nombre que por defecto se le da; por esta razón especificamos el nombre de la segunda variable _merge a través de la opción generate(_merge2), en donde _merge2 es el nombre que hemos decidido brindarle a la variable. Ahora nos percatamos que hay observaciones que no han coincidido por completo, siendo estas 187,494 provenientes de la base de uso (_merge2==2), 0 de la base maestra (_merge2==1), pero 70,311 han coincidido en ambas bases (_merge2==3) siendo estos los jefes de hogar. Veamos una descripción corta de la base actual:

. d,s

Contains data from hogares.dta
obs:       257,805                  
vars:           440                 
size:   492,407,550                 
Sorted by:
Note: Dataset has changed since  last   saved.


Es importante mencionar que ordenar las observaciones de las bases o no hacerlo, no altera el producto de la unión de bases ya que el comando merge realiza un ordenamiento de forma interna para ser más eficiente; si la base de uso no está ordenada, Stata crea una copia temporal para ordenarla y así asegurar que la forma en que esté ordenada la base guardada en disco no sea afectada. Sin embargo, la base resultado que observamos no se encuentra ordenada, ya que primero observamos el ordenamiento que teníamos previamente con la unión 1:1, por folioviv y foliohog, y después tendremos las observaciones de las demás personas que no son jefes de hogar.


Guardaremos esta base resultado de dos procesos de unión con un nuevo nombre para que no se vean afectadas las bases en originales guardadas en disco.

. save “C:\Blog\concen_hog_per.dta”


Ahora abriremos la base “ingresos”, la cual permite identificar los ingresos y percepciones financieras y de capital de cada uno de los integrantes del hogar, por diversos conceptos. Dada su construcción, tenemos que el nivel de desagregación de esta base es por concepto de ingreso, por lo cual encontraremos que cada individuo puede tener más de una observación que identifique la fuente de sus ingresos; también observaremos que no tendremos a todas las personas en esta base ya que no todas perciben ingresos. Veamos la información breve de esta base:

. use ingresos, clear
. d,s


Contains data from C:\Blog\ingresos.dta
obs:       334,337                         
vars:            17                         
size:    28,418,645                         
Sorted by:


Como podemos observar, ahora contamos con un mayor número de observaciones y sólo 17 variables. Procederemos a hacer la unión de bases tipo muchos a uno, ya que la base maestra cuenta con muchas observaciones para una sola combinación de llaves única (folioviv, foliohog y numren), mientras que la base de uso sí cuenta con una sola observación para una combinación única de variables llave.

. merge m:1 folio* numren using “C:\Blog\concen_hog_per.dta”, generate(_merge3)


Tenemos 82,686 personas en la base de uso que no cuentan con ninguna fuente de ingreso; de la base maestra claramente todas encontraron una combinación de llaves iguales a las propias. En este ejemplo, decidimos especificar la ruta donde se puede encontrar la base de uso en vez de sólo especificar su nombre. También, podrán notar el asterisco seguido de la palabra folio, esto se puede hacer para que Stata reconozca que toda variable que inicie con la palabra folio debe ser considerada para ejecutar el comando respectivo, en nuestro caso, podemos hacerlo con seguridad ya que sólo tenemos dos variables que inician con tal palabra: folioviv y foliohog.

Como paso final, se puede dar orden a las observaciones para que esté visiblemente ordenada cada vivienda con cada uno de sus hogares, por las personas que habitan determinado hogar, así como los ingresos de las personas que los perciben.

. sort folio* numren parentesco sexo edad clave



Esta es nuestra base resultado final, en la cual pudimos realizar tres tipos de unión de bases de datos, sólo procedemos a guardarla.

. save “C:\Blog\BaseResultado.dta"


Es importante mencionar que realizar una unión del tipo muchos a muchos es probablemente una mala idea, ya que es probable que se haya perdido de vista una o más variables llave que puedan ser usadas como identificadoras de las observaciones dentro de grupos.

El comando merge cuenta con una serie de opciones que son de gran utilidad al depurar nuestras bases, ya que en este ejercicio unimos las bases con todas sus variables, dejando una base con las siguientes características:

Contains data from BaseResultado.dta
obs:       417,023         
vars:          455      13 Sep 2018 10:13
size:   826,956,609        
Sorted by: folioviv  foliohog  numren



Gracias por leernos, nos vemos en la próxima entrada.

Esta entrada fue escrita y desarrollada por nuestro Esp. Ángel Cruz. Si tienes alguna duda, su correo es acruz@multion.com


Este blog es administrado por MultiON Consulting S.A. de C.V.

1 comentario:

  1. Gracias por compartirnos esta información, nos ayuda a entender más el manejo de una base de datos compleja, como es la ENIGH. Saludos, y más ayudas como éstas!

    ResponderEliminar