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procesar_contribucion_hogar() para generar ingreso ocupacional individual deflactado, agregados del hogar, indicadores per cápita y quintiles ponderados de ingreso y trabajo no remunerado.procesar_vars_sociodemo(), procesar_tiempo(), procesar_vars_hogar() y procesar_vars_laborales() para estandarizar el uso de etiquetas mediante sjlabelled::var_labels() y sjlabelled::val_labels().procesar_tiempo() para dejar explícito que las variables específicas de uso del tiempo se convierten a horas y que los valores faltantes se recodifican a cero para facilitar agregados y análisis descriptivos.procesar_vars_laborales() para reflejar cambios en la variable de experiencia previa de trabajo, usando p2h4 en la construcción de nunca_trabajo.fusion_enoe() para manejar cambios recientes en nombres de variables clave entre trimestres.cve_ent en lugar de ent, facilitando la compatibilidad con trimestres recientes.utils::globalVariables() para incluir las nuevas variables derivadas creadas en funciones recientes y retirar nombres obsoletos.sjlabelled::var_labels(), sjlabelled::val_labels() y dineq::ntiles.wtd().procesar_contribucion_hogar() y la nueva secuencia sugerida de análisis.relative) robusta y compatible con todas las versiones de ENOE desde 2005. Esta clasificación se ajusta dinámicamente según el año (anio) y trimestre (trimestre) de la encuesta, utilizando los archivos externos par_c1.csv y par_c2.csv incluidos en extdata/.procesar_vars_hogar() para utilizar esta nueva clasificación, mejorando la identificación de hogares extensos, compuestos y otras estructuras familiares, en especial para los periodos anteriores a 2013.par_c sean clasificados. Si un código no se encuentra en los catálogos correspondientes, se asigna automáticamente a la categoría de “otro sin parentesco” (relative = 6)..procesar_etiquetas_enoe() excluye ahora la variable par_c del etiquetado automático de catálogos, debido a errores en los datos abiertos del INEGI que podían asignar descripciones incorrectas.Este release mejora la confiabilidad de los análisis sobre estructura familiar en los microdatos de ENOE, con mayor precisión histórica y menor dependencia de catálogos inconsistentes.
procesar_vars_laborales() para calcular desajuste educativo, condiciones contractuales y experiencia laboral previa, utilizando códigos SINCO armonizados y clasificadores de nivel educativo.imputa_ingocup() para imputar ingresos ocupacionales usando métodos de imputación múltiple (mice) entre personas ocupadas, facilitando análisis más robustos. Esta mejora representa un avance importante en el procesamiento analítico.procesar_vars_*() ahora comparten la etiqueta @family procesamiento_enoe para facilitar su consulta conjunta en la documentación.testthat para validar etiquetas, clases y contenido de variables generadas.mutate() cuando ciertas columnas no existen.procesar_tiempo() y procesar_vars_laborales() ahora discriminan internamente el tipo de cuestionario (coe_tipo) para evitar errores cuando hay campos incompatibles.|>, funciones lambda \(x)).fusion_robusta = TRUE) en fusion_enoe(), para manejar variaciones en las claves de fusión entre años.r_def == 0 & c_res != 2), y se emiten advertencias si el número de filas fusionadas difiere.fusion_enoe() llama internamente a crear_folios() para generar los identificadores únicos folio, folio2 y folio3 de forma consistente.README.md, DESCRIPTION, ayuda por función)..leer_datos_enoe, .descargar_zip_enoe, .procesar_etiquetas_enoe, entre otras).