# data[].attributes.body
Variable de confianza y seguridad (V_C_S)

Variable p22 (CONFIANZA):

Desconfia totalmente y desconfia = 0

Confía poco= 1

Confia algo = 2

Confia totalmente= 3

Variable p30_1 (DINERO SEGURO EN ENTIDADES FINANCIERAS)

Completamente en desacuerdo =0

En desacuerdo=0

Ni acuerdo ni desacuerdo =1

De acuerdo=2

Completamente de acuerdo=3

Variable p30_2 (TRANSACCIONES SEGURAS)

Completamente en desacuerdo =0

En desacuerdo=0

Ni acuerdo ni desacuerdo =1

De acuerdo=2

Completamente de acuerdo=3

Variable p30_3 (MIEDO TRANSACCIONES POR CELULAR)

Completamente en desacuerdo =3

En desacuerdo=2

Ni acuerdo ni desacuerdo =1

De acuerdo=0

Completamente de acuerdo=0

Si

10=<V_C_S  —> Buena confianza

5=<V_C_S<10 —> Confianza media

V_C_S<5 —> Confianza baja

# data[].attributes.body
FRITI

Variable compleja 1: Esta es una nueva variable que cuenta las personas que no tienen un producto de ahorro porque la imagen que tienen de las instituciones financieras son malas

Variable compleja 2: Esta es una nueva variable que cuenta las personas que no tienen un producto de ahorro porque la imagen que tienen de las instituciones financieras son malas

Variable compleja 3: Ahorro según ocupación

Variable 4: Confianza en las instituciones por la imagen que tiene de los bancos privados

# data[].attributes.body
Para nuestra primera tabla hemos seleccionado nuestros datos primero adecuando la data respecto al conocimiento sobre los préstamos (si conoce se le asigna 1 punto, si no conoce se le asigna 0 puntos, si no se ha marcado se le asigna 0 puntos) luego creamos una variable para saber saber este nivel educativo. En ese nivel queremos observar cómo se distribuye según el grado de educación de la persona (todo ello ponderado). Además, realizaremos otra tabla cruzada sobre el conocimiento de préstamos con si el entrevistado vive en un sector rural o urbano.

También describiremos  el tipo de préstamo con el factor género, lo que deseamos observar es qué tipo de préstamo se le suele otorgar a las personas y si ello varía según el género.

Así también con la entidad de préstamo con si pertenecen a sectores rurales o urbanos y con entidad de préstamo y género de los encuestades.