# Cabeçalho ----
# 2º Censo Distrital da População em Situação de Rua

# IPEDF - Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal

# Saúde da população em situação de rua

# Contato - Email: politicas.sociais@ipe.df.gov.br


# Carregar pacotes e bases ----

# Pacotes
library(readxl)
library(dplyr)
library(survey)
library(srvyr)
library(janitor)
library(tidyr)
library(data.table)
library(openxlsx)

# carregar a base censitária
dados_censitária <- read_xlsx("S:/AREA_TECNICA/2025/Pesquisas Dipos/1. Pastas por projeto/População em situação de rua/Censo 2/Dados/Base censitária/Censo 2 - base censitária.xlsx")

# carregar a base amostral
amostra <- read_xlsx("S:/AREA_TECNICA/2025/Pesquisas Dipos/1. Pastas por projeto/População em situação de rua/Censo 2/Dados/Base amostral/Censo 2 - base amostral - com pesos.xlsx")

# Criar variáveis categóricas
amostra <- amostra %>%
  mutate(
    fx.etaria = cut(`4.1`, c(-Inf, 17, 64, +Inf), labels = c("00-18", "18-59", "60+")))
    
    
    # Criar objeto de amostra complexa com pesos
    amostra_pes <- survey::svydesign(id = ~ID,
                                     weights = ~fator,
                                     nest=TRUE,
                                     data=amostra)
    
    amostra_pes <- srvyr::as_survey(amostra_pes)
    
    
    # Criando variável de faixa etária na base censitária
    dados_censitária <- dados_censitária %>%
      mutate(
        faixa_etaria = case_when(
          !is.na(`4.4`) & `4.4` <= 11 ~ "Até 11",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 12 & `4.4` <= 17 ~ "12 a 17",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 18 & `4.4` <= 30 ~ "18 a 30",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 31 & `4.4` <= 49 ~ "31 a 49",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 50 & `4.4` <= 59 ~ "50 a 59",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 60 & `4.4` <= 69 ~ "60 a 69",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 70 & `4.4` <= 79 ~ "70 a 79",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 80 & `4.4` <= 89 ~ "80 a 89",
          !is.na(`4.4`) & `4.4` >= 90 & `4.4` <= 99 ~ "90 a 99",
          # Se a idade está faltando, usa diretamente a faixa de 4.4_Observação (caso válida)
          `4.4_Observação` %in% c("Até 11", "12 a 17", "18 a 30", 
                                  "31 a 49", "50 a 59", "60 a 69",
                                  "70 a 79", "80 a 89", "90 a 99") ~ `4.4_Observação`,
          TRUE ~ "Não foi possível identificar/estimar"
        )
      )
    
    

# Segurança alimentar ----
# Na última semana, você ficou um dia inteiro sem comer?
seg_alimentar <- dados_censitária %>%
  filter(`12.1` != "Não se aplica", Responsável != "Criança") %>% 
  count(`12.1`) %>%
  mutate(proporcao = n / sum(n)) %>%
  arrange(desc(n))

rm(seg_alimentar)


# Como você tem acesso à água para beber ou para cozinhar? 
# 1. Transformar para formato longo (antes da ponderação)
# Converter os dados para formato longo na base original
resultado_acesso_agua <- amostra %>%
  # 1) Empilha todas as colunas de 15.1.1 a 15.1_Outro
  select(ID, fator, `15.1.1`:`15.1_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `15.1.1`:`15.1_Outro`,
    names_to  = "Motivacao",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  
  # 2) Cria binário: marcou = 1 se a pessoa assinalou essa opção, 0 caso contrário
  #    (Não selecionou e Não se aplica viram 0; todo o resto vira 1)
  mutate(
    marcou = if_else(
      Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica"),
      0L,
      1L
    )
  ) %>%
  
  # 3) Reconstrói o design ponderado
  as_survey_design(ids     = ID,
                   weights = fator) %>%
  
  # 4) Para cada Motivacao, soma os 1’s e calcula proporção e CV
  group_by(Motivacao) %>%
  summarise(
    # total ponderado de quem marcou (n_ponderado) + CV
    n_ponderado = survey_total(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE),
    # proporção ponderada que marcou (0–1) + CV
    proporcao   = survey_mean(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  
  # 5) Extrai valores numéricos e reorganiza colunas
  mutate(
    n_ponderado    = round(as.numeric(n_ponderado)),
    n_ponderado_cv = n_ponderado_cv,
    proporcao      = as.numeric(proporcao),
    cv             = proporcao_cv * 100
  ) %>%
  select(Motivacao, n_ponderado, n_ponderado_cv, proporcao, cv) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


# Onde consegue água para beber (Respostas agrupadas)
amostra_long <- amostra %>%
  select(ID, fator, `15.1.1`:`15.1_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `15.1.1`:`15.1_Outro`,
    names_to  = "Motivacao",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica")) %>%
  mutate(
    Resposta_agrupada = case_when(
      Resposta %in% c("Em Serviços de Acolhimento", "No Centro Pop",
                      "No CRAS", "No CREAS", "Em casas de convivência",
                      "Comunitário") ~ "Serviços públicos para a população em situação de rua",
      Resposta %in% c("No hospital", "No posto de saúde") ~ "Serviços de saúde",
      Resposta %in% c("Em postos de gasolina", "Na rodoviária",
                      "No terminal de ônibus") ~ "Infraestrutura de transporte",
      Resposta %in% c("Em lagos/córregos", "No mato/no cerrado",
                      "Água da chuva armazenada") ~ "Fontes naturais",
      Resposta %in% c("Na própria casa (inclui casas em ocupações irregulares)",
                      "Casa de amigos/parentes") ~ "Residências",
      Resposta %in% c("Outro(s) local(is)", "Bebo só pinga",
                      "Deus manda", "Em feira", "Em todos os lugares",
                      "Na agência do trabalhador", "No cabaré",
                      "No lixo", "No bebedouro") ~ "Outros informais",
      TRUE ~ Resposta
    )
  )

# 2. Recriar o design (se necessário) e recalcular
amostra_pes_long <- survey::svydesign(
  id = ~ID,
  weights = ~fator,
  nest = TRUE,
  data = amostra_long
) %>% as_survey()

resultado_acesso_água <- amostra_pes_long %>%
  group_by(Resposta_agrupada) %>%
  summarise(
    n_ponderado = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),
    proporcao    = n_ponderado / sum(n_ponderado),
    cv           = n_ponderado_cv * 100
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))




# Onde você consegue comida?
# 1. Transformar para formato longo (antes da ponderação)
# Converter os dados para formato longo na base original
# 1. Transformar para formato longo (antes da ponderação)
# Converter os dados para formato longo na base original
resultado_acesso_comida <- amostra %>%
  # 1) Empilha todas as colunas de 15.1.1 a 15.1_Outro
  select(ID, fator, `15.3.1`:`15.3_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `15.3.1`:`15.3_Outro`,
    names_to  = "Motivacao",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  
  # 2) Cria binário: marcou = 1 se a pessoa assinalou essa opção, 0 caso contrário
  #    (Não selecionou e Não se aplica viram 0; todo o resto vira 1)
  mutate(
    marcou = if_else(
      Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica"),
      0L,
      1L
    )
  ) %>%
  
  # 3) Reconstrói o design ponderado
  as_survey_design(ids     = ID,
                   weights = fator) %>%
  
  # 4) Para cada Motivacao, soma os 1’s e calcula proporção e CV
  group_by(Motivacao) %>%
  summarise(
    # total ponderado de quem marcou (n_ponderado) + CV
    n_ponderado = survey_total(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE),
    # proporção ponderada que marcou (0–1) + CV
    proporcao   = survey_mean(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  
  # 5) Extrai valores numéricos e reorganiza colunas
  mutate(
    n_ponderado    = round(as.numeric(n_ponderado)),
    n_ponderado_cv = n_ponderado_cv,
    proporcao      = as.numeric(proporcao),
    cv             = proporcao_cv * 100
  ) %>%
  select(Motivacao, n_ponderado, n_ponderado_cv, proporcao, cv) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Onde consegue comida (Respostas agrupadas)
amostra_long <- amostra %>%
  select(ID, fator, `15.3.1`:`15.3_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `15.3.1`:`15.3_Outro`,
    names_to  = "Tipo",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica")) %>%
  mutate(
    Resposta_agrupada = case_when(
      Resposta %in% c("Centro Pop (Taguatinga/Plano Piloto)", "Serviço de Acolhimento", "SAIAFA", 
                      "Berço da Cidadania 4", "Berço da Cidadania 3", "Berço da Cidadania 5") ~ "Serviços públicos para população em situação de rua",
      Resposta %in% c("Casas", "Ganha comida de restaurante/lanchonete/bar", "Recebe de grupos que distribuem comida na rua", 
                      "Ganha em feiras/mercados", "Doação") ~ "Doações",
      Resposta %in% c("Outro", "Faz o corre", "Lugares", "No centro Espírita", "Não come") ~ "Outros",
      TRUE ~ Resposta
    )
  )

# 2. Recriar o design (se necessário) e recalcular
amostra_pes_long <- survey::svydesign(
  id = ~ID,
  weights = ~fator,
  nest = TRUE,
  data = amostra_long
) %>% as_survey()

resultado_acesso_comida <- amostra_pes_long %>%
  group_by(Resposta_agrupada) %>%
  summarise(
    n_ponderado = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),
    proporcao    = n_ponderado / sum(n_ponderado),
    cv           = n_ponderado_cv * 100
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))




# Saúde crianças ----
respostas_crianças <- 102
# Vou ler algumas ações/habilidades e você me diz se a criança ou adolescente tem muita dificuldade ou se não consegue realizar de jeito nenhum, mesmo usando algum aparelho para ajudar:
habilidades_crianças <- dados_censitária %>%
  select(`11.7.1`:`11.7.8`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `11.7.1`:`11.7.8`,
    names_to  = "Tipo",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica")) %>%
  count(Tipo, Resposta, name = "n") %>%    
  mutate(proporcao = n / respostas_crianças) %>%
  arrange(desc(n))


# A criança tem algum transtorno ou síndrome?
síndrome_crianças <- dados_censitária %>%
  count(`11.8`, name = "n") %>%
  filter(`11.8` != "Não se aplica") %>%
  mutate(proporcao = n / sum(n)) %>%
  arrange(desc(n))

# Quais transtornos ou síndromes?
quais_síndromes_crianças <- dados_censitária %>%
  select(`11.8.1.1`:`11.8.1_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `11.8.1.1`:`11.8.1_Outro`,
    names_to  = "Tipo",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica")) %>%
  count(Tipo, Resposta, name = "n") %>%    
  mutate(proporcao = n / sum(n)) %>%
  arrange(desc(n))


# A criança tem algum outro problema de saúde? 
saúde_crianças <- dados_censitária %>%
  filter(`11.9` != "Não se aplica") %>% 
  count(`11.9`) %>%
  mutate(proporcao = n / sum(n)) %>%
  arrange(desc(n))


# Quais problemas de saúde?
problemas_saúde_crianças <- dados_censitária %>%
  select(`11.9.1.1`:`11.9.1_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `11.9.1.1`:`11.9.1_Outro`,
    names_to  = "Tipo",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica")) %>%
  count(Tipo, Resposta, name = "n") %>%
  mutate(proporcao = n / sum(n)) %>%
  arrange(desc(n))


 
# Saúde adultos (amostral) ----
# Vou ler alguns dos problemas/condição de saúde e você me diz se tem/teve algum deles nos últimos 12 meses:
Covid19 <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Tuberculose <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Diabetes <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Hipertensão <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.4`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Doenças_cardíacas <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.5`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


ISTs <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Dores_crônicas <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.7`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Depressão <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.8`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Doenças_respiratórias <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.9`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Doenças_pele <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.10`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Hepatite <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.11`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Saúde_bucal <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.12`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Traumas_acidente <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.13`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Doenças_intestinais <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.14`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Ansiedade <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.15`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Não_tem_problemas <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.16`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Outra_doença <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.17`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Não_respondeu <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1.18`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Outro_qual <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.1_Outro`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


# Antes de vir para a situação de rua, você usava álcool, ciagrro ou outro tipo de droga?
uso_substâncias <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.4`) %>%  
   summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


# O que você usava?
Álcool <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.1` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Cigarro_tabaco <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.2` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

View(mtcars)



Maconha_haxixe_skank <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.3` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Lança_perfume <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.4` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.4`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Cola <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.5` != "Não se aplica") %>%  
  group_by(`10.4.1.5`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Crack <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.6` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Cocaína_pó <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.7` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.7`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Thinner <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.8` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.8`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Rupinol <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.9` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.9`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Merla <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.10` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.10`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Outro <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1.11` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1.11`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Outro_qual <- amostra_pes %>%
  filter(`10.4.1_Outro` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.4.1_Outro`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))
          
          
# E agora, na rua, você usa álcool, cigarro ou outro tipo de droga?
uso_substâncias_rua <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.5`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


# O que você usa atualmente?
Álcool <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.1` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

Cigarro <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.2` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

Maconha_haxixe_skank <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.3` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

Lança_perfume <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.4` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.4`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Cola <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.5` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.5`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Crack <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.6` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Cocaína <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.7` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.7`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Thinner <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.8` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.8`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Rupinol <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.9` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.9`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Merla <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.10` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.10`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Outro <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1.11` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1.11`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Outro_qual <- amostra_pes %>%
  filter(`10.5.1_Outro` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`10.5.1_Outro`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

# Com que frequência semanal você faz uso dessa(s) droga(s)?
freq_substâncias_rua <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.5.2`) %>%  
  filter(`10.5.2` != "Não se aplica") %>%
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Você já fez/faz tratamento para uso de drogas?
# E agora, na rua, você usa álcool, cigarro ou outro tipo de droga?
tratamento <- amostra_pes %>%
  group_by(`10.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Funcionalidades adultos ----
# Vou ler algumas ações e você me diz se tem muita dificuldade ou se não consegue fazer de jeito nenhum:
Enxergar <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Ouvir <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Andar <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Lembrar <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.4`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

fazer_cuidados_pessoais <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.5`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


comunicar <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


não_tem_dificuldade <- amostra_pes %>%
  group_by(`11.1.7`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Proporção dos que têm e não têm doença
resultado <- amostra_pes %>%
  summarise(
    prop_tem_doenca = survey_mean(tem_doenca, na.rm = TRUE, vartype = "cv"),
    prop_nao_tem   = survey_mean(1 - tem_doenca, na.rm = TRUE, vartype = "cv")
  )

summary(amostra_pes$variables$te)


# Em que local você vai quando precisa de atendimento médico?
# 1) Empilha todas as colunas 10.2.1 a 10.2_Outro (mantendo todos os registros)
amostra_long <- amostra %>%
  select(ID, fator, `10.2.1`:`10.2_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `10.2.1`:`10.2_Outro`,
    names_to  = "Alternativa",
    values_to = "Resposta"
  )

# 2) Cria o design ponderado e a variável booleana “marcou”
amostra_pes_long_srv <- svydesign(
  id      = ~ID,
  weights = ~fator,
  data    = amostra_long
) %>%
  as_survey() %>%
  mutate(
    # 1 = marcou (ou seja, não caiu em “Não selecionou” ou “Não se aplica”)
    marcou = if_else(
      Resposta %in% c("Não se aplica", "Não selecionou"),
      0L,
      1L
    )
  )

# 3) Agrupa por Alternativa e calcula total ponderado + proporção + CVs
Atendimento_médico <- amostra_pes_long_srv %>%
  group_by(Alternativa) %>%
  summarise(
    # soma ponderada de quem marcou cada Alternativa (n_ponderado) e CV
    n_ponderado = survey_total(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE),
    # proporção daqueles que marcaram (pct_marcou) e CV dela
    pct_marcou  = survey_mean(marcou,   vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    # extrai o valor numérico (soma de pesos) e CV do total
    n_ponderado    = round(as.numeric(n_ponderado)),
    n_ponderado_cv = n_ponderado_cv,
    
    # extrai a proporção e multiplica CV por 100 para virar %
    percentual = as.numeric(pct_marcou),
    cv         = pct_marcou_cv * 100
  ) %>%
  select(Alternativa, n_ponderado, n_ponderado_cv, percentual, cv) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


# Por qual/quais motivo(s) você não procura um serviço de saúde?
# 1) Empilha todas as colunas 10.3.1 a 10.3_Outro
amostra_long <- amostra %>%
  select(ID, fator, `10.3.1`:`10.3_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols      = `10.3.1`:`10.3_Outro`,
    names_to  = "Alternativa",
    values_to = "Resposta"
  )

# 2) Constrói o design ponderado
amostra_pes_long_srv <- svydesign(
  id      = ~ID,
  weights = ~fator,
  data    = amostra_long
) %>%
  as_survey()

# 3) Para cada linha, vamos:
#    - primeiro excluir os “Não se aplica” (eles não entram no denominador)
#    - depois marcar “Sim=1” apenas quem de fato escolheu algo diferente de “Não selecionou”
#    - quem respondeu “Não selecionou” vira 0, e “Sim” vira 1
amostra_pes_long_srv <- amostra_pes_long_srv %>%
  filter(Resposta != "Não se aplica") %>% 
  mutate(
    marcou = if_else(Resposta == "Não selecionou", 0L, 1L)
  )

# 4) Agrupa por Alternativa e calcula n_ponderado e % que marcou (com seus CVs)
Não_procura_médico <- amostra_pes_long_srv %>%
  group_by(Alternativa) %>%
  summarise(
    # A soma de pesos apenas dos que têm marcou=1 → n_ponderado
    n_ponderado = survey_total(marcou, vartype = "cv", na.rm = TRUE),
    # A proporção (média ponderada) de marcou=1 → pct_marcou
    pct_marcou  = survey_mean(marcou,   vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # Extrai os valores corretos e monta as colunas finais
  mutate(
    n_ponderado    = round(as.numeric(n_ponderado)),
    n_ponderado_cv = n_ponderado_cv,
    
    percentual = as.numeric(pct_marcou),   # de 0 a 1; por ex, 0.3397 = 33,97%
    cv         = pct_marcou_cv * 100       # CV em %
  ) %>%
  select(Alternativa, n_ponderado, n_ponderado_cv, percentual, cv) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Outro_10.3 <- amostra_pes %>%
  filter(`10.3_Outro` != "Não se aplica", `10.3_Outro` != "Não selecionou") %>% 
  group_by(`10.3_Outro`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Menstruação ----
# Você menstrua?
menstrua <- amostra_pes %>%
  filter(`12.1` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# No período menstrual, você usa absorventes?
Uso_absorventes <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.2.1` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.2.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))

Uso_coletores <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.2.2` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.2.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Uso_papel <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.2.3` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.2.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# 1. Transformar para formato longo (antes da ponderação)
# Converter os dados para formato longo na base original
amostra_long <- amostra %>%
  select(ID, fator, `12.2.1`:`12.2_Outro`) %>%
  pivot_longer(
    cols = `12.2.1`:`12.2_Outro`,
    names_to = "Alternativas",
    values_to = "Resposta"
  ) %>%
  filter(!Resposta %in% c("Não selecionou", "Não se aplica"))

# Criar objeto survey design a partir dos dados transformados
amostra_pes_long <- survey::svydesign(
  id = ~ID,
  weights = ~fator,
  nest = TRUE,
  data = amostra_long
)
amostra_pes_long_srv <- as_survey(amostra_pes_long)

# 3. Calcular n ponderado, proporção e CV
resultado_absorventes <- amostra_pes_long_srv %>%
  group_by(Alternativas, Resposta) %>%  
  summarise(
    n_ponderado = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%  # remove o agrupamento para que sum(n_ponderado) seja calculado em todo o conjunto
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),  # Converte para numérico (se necessário) e arredonda
    proporcao = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # Proporção em relação a todas as respostas válidas
    cv = n_ponderado_cv * 100                        # CV em porcentagem
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Onde consegue?
Doações <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.3.1` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.3.1`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


serv_acolhimento <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.3.2` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.3.2`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Centro_Pop <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.3.3` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.3.3`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



Farmácia_pop <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.3.6` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.3.6`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))


Comprando <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.3.8` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.3.8`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))



# Você está grávida atualmente? 
gravidez <- amostra_pes %>% 
  filter(`12.4` != "Não se aplica") %>% 
  group_by(`12.4`) %>%  
  summarise(
    n_ponderado  = survey_total(vartype = "cv", na.rm = TRUE)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(
    n_ponderado = round(as.numeric(n_ponderado)),      # total arredondado
    proporcao   = n_ponderado / sum(n_ponderado),      # proporção simples
  ) %>%
  arrange(desc(n_ponderado))