******************************************************************************
**************Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2011-2013****************
*********************Tomo 1***************************************************
*********************Capítulo: Consumo****************************************
******************************************************************************
/*
Coordinadora de la Investigacion ENSANUT 2011-2013: Wilma Freire.
Investigadores y autores del informe:
  Elaboración: Maria Jose Ramirez majoramirez@hotmail.com
  Philippe Belmont Guerrón, MSP-ENSANUT philippebelmont@gmail.com
  Aprobación: Wilma Freire

Para citar esta sintaxis en una publicación usar:
Freire, W.B., P. Belmont, M-J. Mendieta, P. Piñeiros, M-J. Ramirez, N. Romero,
   y M.K. Silva. Encuesta Nacional de Salud y Nutrición del Ecuador ENSANUT-ECU
   TOMO I. Salud y Nutrición. Quito, Ecuador: MSP / INEC, 2013.

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@book{freire_encuesta_2013,
	address = {Quito, Ecuador},
   title = {Encuesta Nacional de Salud y Nutrición del Ecuador. {ENSANUT-ECU}
   {TOMO} I. Salud y Nutrición},
	publisher = {{MSP} / {INEC}},
   author = {Freire, {W.B.} and Belmont, P. and Mendieta, M-J. and Piñeiros,
   P. and Ramirez, M-J. and Romero, N. and Silva, {M.K.}},
	year = {2013}
}

*/
******************************************************************************
*Preparación de bases:
*Variables de identificadores & svyset
set more off
*Ingresar el directorio de las bases:
cd ""
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta
,clear

*Identificador de personas / Hogar / vivienda
gen double idhog=ciudad*10^9+zona*10^6+sector*10^3+vivienda*10+hogar
format idhog %20.0f
gen double idviv=ciudad*10^8+zona*10^5+sector*10^2+vivienda
format idviv %20.0f
gen idptemp=hogar*10^2+persona
egen  idpers=concat (idviv idptemp),format(%20.0f)
drop idptemp idptemp
*Identificador de sector :
gen double idsector = ciudad*10^6+zona*10^3+sector
lab var idviv "Identificador de vivienda"
lab var idpers "Identificador de persona"
lab var idsector "Identificador de sector"
lab var idhog "Identificador de hogar"

merge 1:1 idpers using "ensanut_F1_personas.dta", ///
  keepusing(provincia subreg zonas_planificacion ///
  gr_etn area pd02 pd03 escol edadanio quint idmadre)
drop if _merge==2
drop _merge

****************************************************************
*******************1.1 TABLAS POR KCAL TIEMPOS Y LUGARE*********
****************************************************************
****CONSUMO PROMEDIO DE GRUPOS DE ALIMENTOS EN GRAMOS***********
****************************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
collapse (sum) f11220f (mean) pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn quint area idsector , ///
  by(idpers edad_cat grupo_ali14)
****** Tabla
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)

tabout grupo_ali14 edad_cat  using gralitabledadcatf11220f.txt, ///
  replace c(mean f11220f lb ub) svy sum f(1.1)


************************************************************************
*********Tiempo de Comida vs Grupos de edad _ promedio******************
*******de Aporte Calorico (NACIONAL)************************************
************************************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
*****tiempo de comida *****f11103cp
collapse (sum) kcal_usual (mean) pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn nbi quint area idsector, by(idpers edad_cat f11203cp)
tabout  edad_cat f11203cp using edadcattiempocomidavsKcal.txt, ///
  replace c(mean kcal_usual lb ub) svy sum f(1.1)


***************** aprote calorico por lugar de comida?

use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
*****Lugar de comida*****f11105cp

collapse (sum) kcal_usual (mean) pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn nbi quint area idsector if( idpersval==1), ///
  by(idpers edad_cat f11205cp)

svyset idsector [pweight=pw], strata (area)

tabout f11205cp idpers using LUGARcomidavsKcal.txt, ///
  replace c(mean kcal_usual lb ub) svy sum f(1.1)

tabout  edad_cat f11205cp using edadcatLUGARcomidavsKcal.txt, ///
  replace c(mean kcal_usual lb ub) svy sum f(1.1)

*********************************************************************************
*******************  TIEMPO DE COMIDA POR ORIGEN DE LA COMIDA *******************
*********************************************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
collapse (sum) f11220f (mean) pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn nbi quint area idsector if( idpersval==1), ///
  by(idpers f11203cp f11204cp)
****** Tabla
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)
svy: tabulate f11203cp f11204cp, row ci  format(%17.4f)  cellwidth(20)
svy: tabulate f11203cp f11204cp, row ci subpop(if area==1) ///
  format(%17.4f)  cellwidth(20)
svy: tabulate f11203cp f11204cp, row ci subpop(if area==2) ///
  format(%17.4f)  cellwidth(20)

**************************************************************************
************  ACTIVIDAD DE REALIZA DURANTE COMIDA VS GREDAD **************
**************************************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
collapse (sum) f11220f (mean) pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn nbi quint area idsector if( idpersval==1) , ///
  by(idpers edad_cat f11206cp)
****** Tabla
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)

svy: tabulate edad_cat f11206cp, row ci  format(%17.4f)  cellwidth(20)
svy: tabulate edad_cat f11206cp, row ci subpop(if area==1) format(%17.4f)  cellwidth(20)
svy: tabulate edad_cat f11206cp, row ci subpop(if area==2)  format(%17.4f)  cellwidth(20)

****************************************************
********  NUMERO DE VECES QUE SE COME AL DIA *******
****************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb.dta, clear
****** Collapse
collapse (count) idhog (mean) edad_cat  pd02 pw provincia zonas_planificacion ///
  gr_etn nbi quint area idsector if( idpersval==1) , by(idpers f11203cp)

collapse (count) nvecom=idhog (mean) edad_cat  pd02 pw provincia ///
  zonas_planificacion gr_etn nbi quint area idsector , by(idpers)

****** Tabla
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)
svy: tabulate  edad_cat nvecom, row col format(%17.4f)  cellwidth(20)

****************************************************************
*********2. ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS DE LA POBLACION***********
****************************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb_vector.dta
,clear

****** SVY
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)
***************************************** Estadísticas Descriptivas de la poblacion
gen edad_grupos=.
replace edad_grupos=1 if edadanio>=1.00000 & edadanio<=3.99999
replace edad_grupos=2 if edadanio>=4.00000 & edadanio<=8.99999
replace edad_grupos=3 if edadanio>=9.00000 & edadanio<=13.99999
replace edad_grupos=4 if edadanio>=14.00000 & edadanio<=18.99999
replace edad_grupos=5 if edadanio>=19.00000 & edadanio<=30.99999
replace edad_grupos=6 if edadanio>=31.00000 & edadanio<=50.99999
replace edad_grupos=7 if edadanio>=51.00000

svy: tabulate edad_grupos, ci obs format(%17.4f)
svy: tabulate pd02, ci obs format(%17.4f)
svy: tabulate area, ci obs format(%17.4f)
svy: tabulate gr_etn, ci obs format(%17.4f)


**********************************************************
**********CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LA DIETA***********
********** ********Tiempo de Comida **********************
*** antes desayuno por sexo y area urbana o rual
svy: tabulate pd02 f11102a, subpop(if (area==1)) row  ci  obs format(%17.4f)
svy: tabulate pd02 f11102a, subpop(if (area==2)) row  ci  obs format(%17.4f)

*** Desayuno por sexo y area urbana o rual
tab area
local Z
forvalues i = 1/2 {
	svy: tabulate pd02 f11102b, ///
	  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
	}

svy: tabulate  f11102b, ci obs format(%17.4f)


*** Media mañana por sexo y area urbana o rural
tab area
local i = 1
while `i' <=2 {
	svy: tabulate pd02 f11102c, ///
	  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
	local i = `i' + 1
	}
svy: tabulate  f11102c, ci obs format(%17.4f)

*** Almuerzo por sexo y area urbana o rural
tab area
local i = 1
while `i' <=2 {
	svy: tabulate pd02 f11102d, ///
	  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
	local i = `i' + 1
	}
svy: tabulate  f11102d, ci obs format(%17.4f)

*** Media tarde por sexo y area uraba o rural
tab area
local i = 1
while `i' <=2 {
svy: tabulate pd02 f11102e, ///
  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
}
svy: tabulate  f11102e, ci obs format(%17.4f)


*** Merienda
tab area
local i = 1
while `i' <=2 {
svy: tabulate pd02 f11102f, ///
  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
svy: tabulate  f11102f, ci obs format(%17.4f)

***** Antes de dormir
tab area
local i = 1
while `i' <=2 {
svy: tabulate pd02 f11102g, ///
  subpop(if (area== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
}
svy: tabulate  f11102g, ci obs format(%17.4f)
******* CONSUMO DE SUPLEMENTOS
svy: tabulate pd02 f11103, row se ci cv obs format(%17.4f)

********** Estadísticas Descriptivas por nutriente y categoría de edad
use ensanut_f11_consumo_parteb_vector.dta
, clear

local V prot grasa_tot cho_diff kcal fibra vit_A_RAE vit_C ///
  vit_E tiam ribo niac vit_b6 ///
  folato_t folato_DFE vit_b12 cu fe mg p ca zn k
foreach Y in `V' {
	tabstat `Y'  [aw= pw], ///
	  by(edad_cat) stat(n mean p50 p5 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics)
}

************** CONTRIBUCION PORCENTUAL DE LA DIETA PARA MACRONUTRIENTES
use ensanut_f11_consumo_parteb_vector.dta
gen cal_prot=.
replace cal_prot=prot_usual*4
gen cal_cho=.
replace cal_cho=cho_usual*4
gen cal_grasa=.
replace cal_grasa=gr_usual*9
gen cal_grasasat=.
replace cal_grasasat=grst_usual*9
gen cal_grasamono=.
replace cal_grasamono=gmono_usual*9
gen cal_grasapoli=.
replace cal_grasapoli=gpoli_usual*9
****
gen por_prot=.
replace por_prot=cal_prot*100/kcal_usual
gen por_cho=.
replace por_cho=cal_cho*100/kcal_usual
gen por_grasa=.
replace por_grasa=cal_grasa*100/kcal_usual
gen por_grasasat=.
replace por_grasasat=cal_grasasat*100/kcal_usual
gen por_grasamono=.
replace por_grasamono=cal_grasamono*100/kcal_usual
gen por_grasapoli=.
replace por_grasapoli=cal_grasapoli*100/kcal_usual

****************

*******Grupos de edad sin sexo
gen edad_cat11=.
replace edad_cat11=1 if edadanio>=1.00000 & edadanio<=3.99999
replace edad_cat11=2 if edadanio>=4.00000 & edadanio<=8.99999
replace edad_cat11=3 if edadanio>=9.00000 & edadanio<=13.99999 
replace edad_cat11=4 if edadanio>=14.00000 & edadanio<=18.99999 
replace edad_cat11=5 if edadanio>=19.00000 & edadanio<=30.99999 
replace edad_cat11=6 if edadanio>=31.00000 & edadanio<=50.99999
replace edad_cat11=7 if edadanio>=51.00000 
lab var edad_cat11 "Categorias de edad sin sexo"
lab def edad_cat11 1 "1-3 años" 2 "4-8 años" 3 "9-13 años"  ///
		  4 "14-18 años" 5 "19-30 años" 6 "31-50 años" 7 "51-60 años",replace
lab val edad_cat11 edad_cat11

***********************************************************************************
*CONTRIBUCIÓN PORCENTUAL DE MACRONUTRIENTES POR AREA*******************************
local V por_prot por_cho por_grasa por_grasasat por_grasamono por_grasapoli
foreach Y in `V' {
	tabstat `Y'  [aw= pw], by(area) ///
	  stat(n mean p50 p25 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics)
}
*CONTRIBUCIÒN PORCENTUAL DE MACRONUTRIENTES POR GRUPO DE EDAD SEXO
local V por_prot por_cho por_grasa por_grasasat por_grasamono por_grasapoli
foreach Y in `V' {
	tabstat `Y'  [aw= pw], by(edad_cat11) ///
	  stat(n mean p50 p25 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics)
}

*CONTRIBUCIÒN PORCENTUAL DE MACRONUTRIENTES POR QUINTIL
local V por_prot por_cho por_grasa por_grasasat por_grasamono por_grasapoli
foreach Y in `V' {
	tabstat `Y'  [aw= pw], by(quint) ///
	  stat(n mean p50 p25 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics)
}

*CONTRIBUCIÒN PORCENTUAL DE MACRONUTRIENTES POR SEXO
local V por_prot por_cho por_grasa por_grasasat por_grasamono por_grasapoli
foreach Y in `V' {
	tabstat `Y'  [aw= pw], by(pd02) ///
	  stat(n mean p50 p25 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics)
}

*********************************************************
*********CONSUMO USUAL DE MACRO Y MICRONUTRIENTES********
*********************************************************
local V	kcal_usual prot_usual cho_usual gr_usual grst_usual ///
  fib_usual fe_usual va_usual vc_usual fol_usual b12_usual zn_usual calc_usual
*Prueba de Hipotesis
foreach Y in `V' {
	qreg	`Y' pd02	 [aw= pw] if edad_cat11==1
	}
*sexo subregion
 grupo étnico
 quintil económico
 zona de planificacion
local Z pd02 subreg gr_etn quint zonas_planificacion
forval i= 1/7 {
	foreach Y in `V' {
		foreach W in `Z' {
			di "Nutrientes:""`Y'"" Variable de cruce:""`W'"" Grupo de edad:" ///
			  "`:label (edad_cat11) `i''"
			tabstat `Y'  [aw= pw], by(`W') ///
			  stat(n mean p50 p25 p75 p90 p95 sem sd) c(statistics), ///
			  if edad_cat11==`i', format(%9.1f)
			}
		}
	}


*************************************************
*******Inadecuación DE LA DIETA******************
*************************************************
use ensanut_f11_consumo_parteb_vector.dta


****** SVY
svyset idsector [pweight=pw], strata (area)

*******************************************
**********ENERGÍA**************************

**EER AREA URBANA

*EER para niños de 3-8 años
replace EER= 88.5-(edadanio*61.9)+ 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+20 ///
  if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==1 &  af_global4==.
replace EER= 88.5-(edadanio*61.9)+ 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+20 ///
  if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==2 &  af_global4==.
replace EER= 88.5-(edadanio*61.9)+ 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+20 ///
  if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==3 &  af_global4==.
replace EER= 88.5-(edadanio*61.9)+ 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+20
if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==4 &  af_global4==.
*EER para niñas de 3-8 años
replace EER= 135.3-(edadanio*30.8)+ 1*((10*pesof)+(934*tallafm))+20
if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==2 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==1 &  af_global4==.
replace EER= 135.3-(edadanio*30.8)+ 1*((10*pesof)+(934*tallafm))+20
if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==2 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==2 &  af_global4==.
replace EER= 135.3-(edadanio*30.8)+ 1.16*((10*pesof)+(934*tallafm))+20
if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==2 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==3 &  af_global4==.
replace EER= 135.3-(edadanio*30.8)+ 1.16*((10*pesof)+(934*tallafm))+20
if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==2 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==4 &  af_global4==.
*EER para hombres de 9-18 años
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
if edadanio>=9.00000 & edadanio<=17.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==1 &  af_global4==.
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
if edadanio>=9.00000 & edadanio<=17.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==2 &  af_global4==.
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
if edadanio>=9.00000 & edadanio<=17.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==3 &  af_global4==.
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
if edadanio>=9.00000 & edadanio<=17.99999 & pd02==1 & area==1 &  ///
  mafglo4_red==4 &  af_global4==.
**** 18 años solamente
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==1 & area==1  &  af_global4==1
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==1 & area==1  &  af_global4==2
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==1 & area==1  &  af_global4==3
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==1 & area==1  &  af_global4==4
*EER para mujeres de 9-18 años
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<17.99999 & pd02==2 & area==1 &  mafglo4_red==1 &  af_global4==.
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<17.99999 & pd02==2 & area==1 &  mafglo4_red==2 &  af_global4==.
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<17.99999 & pd02==2 & area==1 &  mafglo4_red==3 &  af_global4==.
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<17.99999 & pd02==2 & area==1 &  mafglo4_red==4 &  af_global4==.
**** 18 años solamente
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==2 & area==1 & af_global4==1
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==2 & area==1 & af_global4==2
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==2 & area==1 & af_global4==3
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=18.0000 & edadanio<=18.9999 & pd02==2 & area==1 & af_global4==4
*hombres >19 años con peso normal 
replace EER= 662-(edadanio*9.53) + 1*((15.91*pesof)+(539.6*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==1
replace EER= 662-(edadanio*9.53) + 1*((15.91*pesof)+(539.6*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==2
replace EER= 662-(edadanio*9.53) + 1.11*((15.91*pesof)+(539.6*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==3
replace EER= 662-(edadanio*9.53) + 1.11*((15.91*pesof)+(539.6*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==4
*mujeres >19 años con peso normal
replace EER= 354-(edadanio*6.91) + 1*((9.36*pesof)+(726*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==1
replace EER= 354-(edadanio*6.91) + 1*((9.36*pesof)+(726*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==2
replace EER= 354-(edadanio*6.91) + 1*((9.36*pesof)+(726*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==3
replace EER= 354-(edadanio*6.91) + 1*((9.36*pesof)+(726*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc<=24.99999 & area==1 & af_global4==4
*hombres >19 años con sobrepeso u obesidad 
replace EER= 1086 -(edadanio*10.1) + 1*((13.7*pesof)+(416*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==1
replace EER= 1086 -(edadanio*10.1) + 1*((13.7*pesof)+(416*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==2
replace EER= 1086 -(edadanio*10.1) + 1.12*((13.7*pesof)+(416*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==3
replace EER= 1086 -(edadanio*10.1) + 1.12*((13.7*pesof)+(416*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==4
*mujeres >19 años con sobrepeso u obesidad, 
replace EER= 448 -(edadanio*7.95) + 1*((11.4*pesof)+(619*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==1
replace EER= 448 -(edadanio*7.95) + 1*((11.4*pesof)+(619*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==2
replace EER= 448 -(edadanio*7.95) + 1*((11.4*pesof)+(619*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==3
replace EER= 448 -(edadanio*7.95) + 1*((11.4*pesof)+(619*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc>=25.00000 & area==1 & af_global4==4

**** EER AREA RURAL (todos factor de AF poco activo)

*EER para niños de 3-8 años
replace EER= 88.5-(edadanio*61.9)+ 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+20
  if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==1 & area==2 & af_global4==.
*EER para niñas de 3-8 años
replace EER= 135.3-(edadanio*30.8)+ 1.16*((10*pesof)+(934*tallafm))+20
  if edadanio>=3.00000 & edadanio<=8.99999 & pd02==2 & area==2 & af_global4==.
*EER para hombres de 9-18 años
replace EER= 88.5 -(edadanio*61.9) + 1.13*((26.7*pesof)+(903*tallafm))+ 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<=18.99999 & pd02==1 & area==2 & af_global4==.
*EER para mujeres de 9-18 años
replace EER= 135.3- (edadanio*30.8) + 1*((10*pesof)+(934*tallafm)) + 25
  if edadanio>=9.00000 & edadanio<18.99999 & pd02==2 & area==2 & af_global4==.
*hombres >19 años con peso normal 
replace EER= 662-(edadanio*9.53) + 1.11*((15.91*pesof)+(539.6*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc<=24.99999 & area==2 & af_global4==.
*mujeres >19 años con peso normal
replace EER= 354-(edadanio*6.91) + 1*((9.36*pesof)+(726*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc<=24.99999 & area==2 & af_global4==.
*hombres >19 años con sobrepeso u obesidad 
replace EER= 1086 -(edadanio*10.1) + 1.12*((13.7*pesof)+(416*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==1 & imc>=25.00000 & area==2 & af_global4==.
*mujeres >19 años con sobrepeso u obesidad, 
replace EER= 448 -(edadanio*7.95) + 1*((11.4*pesof)+(619*tallafm))
  if edadanio>=19.00000 & pd02==2 & imc>=25.00000 & area==2 & af_global4==.


*********************************
gen ratio_energia=.
replace ratio_energia=kcal_usual/EER 

gen adec_energia=.
replace adec_energia=1 if ratio_energia>0.99999 & ratio_energia<1.19999
replace adec_energia=2 if ratio_energia<0.99999
replace adec_energia=3 if ratio_energia>1.19999
label variable adec_energia "1: adecuado 2:deficiencia 3:exceso"

*** adecuacion de energía por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
	svy: tabulate pd02 adec_energia, ///
	  ///
  subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }

*** adecuacion de energía por grupo étnico a nivel nacional 
svy: tabulate gr_etn adec_energia, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de energía por subregión
svy: tabulate subreg adec_energia, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de energía por quintil económico
svy: tabulate quint adec_energia, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de energía por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_energia, row se ci cv obs format(%17.4f)

**************************************PROTEINA

gen EAR_prot=.
replace EAR_prot=0.87 if edad_cat==1
replace EAR_prot=0.76 if edad_cat==2
replace EAR_prot=0.76 if edad_cat==3
replace EAR_prot=0.73 if edad_cat==4
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==5
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==6
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==7
replace EAR_prot=0.76 if edad_cat==8
replace EAR_prot=0.71 if edad_cat==9
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==10
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==11
replace EAR_prot=0.66 if edad_cat==12

gen adec_prot=.
replace adec_prot=1 if prot_kg >= EAR_prot
replace adec_prot=0 if prot_kg < EAR_prot

*** adecuacion de proteina por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
	svy: tabulate pd02 adec_prot, subpop(if (edad_cat11== `i')) ///
	  row se ci cv obs format(%17.4f)
	local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de proteina por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_prot, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de proteina por sexo
svy: tabulate pd02 adec_prot, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de proteina por grupo étnico
svy: tabulate gr_etn adec_prot, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de proteina por subregión
svy: tabulate subreg adec_prot,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de proteina por quintil económico
svy: tabulate quint adec_prot, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de proteina por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_prot, row se ci cv obs format(%17.4f)

 **********************************CHO y GRASA
gen cal_cho=.
replace cal_cho=cho_usual*4
gen cal_grasa=.
replace cal_grasa=gr_usual*9
gen cal_grasat=.
replace cal_grasat=grst_usual*9
gen cal_grasamono=.
replace cal_grasamono=gmono_usual*9
gen cal_grasapoli=.
replace cal_grasapoli=gpoli_usual*9

****
gen por_cho=.
replace por_cho=cal_cho*100/kcal_usual
gen por_grasa=.
replace por_grasa=cal_grasa*100/kcal_usual
gen por_grasat=.
replace por_grasat=cal_grasat*100/kcal_usual
gen por_gmono=.
replace por_gmono=cal_grasamono*100/kcal_usual
gen por_gpoli=.
replace por_gpoli=cal_grasapoli*100/kcal_usual

***** Adecuación de carbohidratos segun la IOMS
gen adec_cho=.
replace adec_cho=1 if por_cho>=45 & por_cho<=65 
replace adec_cho=2 if por_cho<45
replace adec_cho=3 if por_cho>65
label variable adec_cho "1: adecuado 2:deficiencia 3:exceso"

*** adecuacion de carbohidratos por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_cho, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de cho por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_cho, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de cho por sexo
svy: tabulate pd02 adec_cho, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de carbohidratos por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_cho, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de carbohidratos por subregión
svy: tabulate subreg adec_cho,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de carbohidratos por quintil económico
svy: tabulate quint adec_cho, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de carbohidratos por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_cho, row se ci cv obs format(%17.4f)


***** Adecuación de grasas segun la IOMS

gen adec_grasa=.
** adultos
replace adec_grasa=1 if por_grasa>=20 & por_grasa<=35 
replace adec_grasa=2 if por_grasa<20 
replace adec_grasa=3 if por_grasa>35 
** niños de 1 - 3 años
replace adec_grasa=1 if por_grasa>=30 & por_grasa<=40 & edad_cat==1
replace adec_grasa=2 if por_grasa<30 & edad_cat==1
replace adec_grasa=3 if por_grasa>40 & edad_cat==1
*** niños de 4 - 18 años
replace adec_grasa=1 if por_grasa>=25 & por_grasa<=35 & edad_cat==2
replace adec_grasa=1 if por_grasa>=25 & por_grasa>=35 & edad_cat==3
replace adec_grasa=1 if por_grasa>=25 & por_grasa>=35 & edad_cat==4

replace adec_grasa=2 if por_grasa<25 & edad_cat==2
replace adec_grasa=2 if por_grasa<25 & edad_cat==3
replace adec_grasa=2 if por_grasa<25 & edad_cat==4

replace adec_grasa=3 if por_grasa>35 & edad_cat==2
replace adec_grasa=3 if por_grasa>35 & edad_cat==3
replace adec_grasa=3 if por_grasa>35 & edad_cat==4
label variable adec_grasa "1: adecuado 2:deficiencia 3:exceso"

*** adecuacion de grasas totales por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_grasa, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de grasas totales por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_grasa, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de grasas totales por sexo
svy: tabulate pd02 adec_grasa, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de grasas totales por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_grasa, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de grasas totales por subregión
svy: tabulate subreg adec_grasa,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de grasas totales por quintil económico
svy: tabulate quint adec_grasa, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de grasas totales por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_grasa, row se ci cv obs format(%17.4f)


 **********************************FIBRA
gen adec_fibra=.
replace adec_fibra=1 if fib_usual>=19 & edad_cat==1
replace adec_fibra=0 if fib_usual<19 & edad_cat==1

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=25 & edad_cat==2
replace adec_fibra=0 if fib_usual<25 & edad_cat==2

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=31 & edad_cat==3
replace adec_fibra=0 if fib_usual<31 & edad_cat==3

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=38 & edad_cat==4
replace adec_fibra=0 if fib_usual<38 & edad_cat==4

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=38 & edad_cat==5
replace adec_fibra=0 if fib_usual<38 & edad_cat==5

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=38 & edad_cat==6
replace adec_fibra=0 if fib_usual<38 & edad_cat==6

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=30 & edad_cat==7
replace adec_fibra=0 if fib_usual<30 & edad_cat==7

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=26 & edad_cat==8
replace adec_fibra=0 if fib_usual<26 & edad_cat==8

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=26 & edad_cat==9
replace adec_fibra=0 if fib_usual<26 & edad_cat==9

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=25 & edad_cat==10
replace adec_fibra=0 if fib_usual<25 & edad_cat==10

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=25 & edad_cat==11
replace adec_fibra=0 if fib_usual<25 & edad_cat==11

replace adec_fibra=1 if fib_usual>=21 & edad_cat==12
replace adec_fibra=0 if fib_usual<21 & edad_cat==12

label variable adec_fibra "1:por arriba 0:no se interpreta"

*** adecuación de fibra por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_fibra, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de fibra por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_fibra, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de fibra por sexo
svy: tabulate pd02 adec_fibra, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de fibra por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_fibra, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de fibra por subregión
svy: tabulate subreg adec_fibra,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de fibra por quintil económico
svy: tabulate quint adec_fibra, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de fibra por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_fibra, row se ci cv obs format(%17.4f)

 
 ******************************************MICRONUTRIENTES
 
**************************************** adecuacion de vitamina A 

gen adec_vitA=.
replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=210 & edad_cat==1
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<210 & edad_cat==1

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=275 & edad_cat==2
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<275 & edad_cat==2

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=445 & edad_cat==3
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<445 & edad_cat==3

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=630 & edad_cat==4
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<630 & edad_cat==4

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=625 & edad_cat==5
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<625 & edad_cat==5

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=625 & edad_cat==6
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<625 & edad_cat==6

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=625 & edad_cat==7
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<625 & edad_cat==7

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=420 & edad_cat==8
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<420 & edad_cat==8

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=485 & edad_cat==9
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<485 & edad_cat==9

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=500 & edad_cat==10
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<500 & edad_cat==10

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=500 & edad_cat==11
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<500 & edad_cat==11

replace adec_vitA=1 if vitaj_usual>=500 & edad_cat==12
replace adec_vitA=0 if vitaj_usual<500 & edad_cat==12

label variable adec_vitA "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de vitamina A por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_vitA, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de vitamina A por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_vitA, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitamina A por sexo
svy: tabulate pd02 adec_vitA, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitamina A por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_vitA, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina A por subregión
svy: tabulate subreg adec_vitA,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina A por quintil económico
svy: tabulate quint adec_vitA, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina A por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_vitA, row se ci cv obs format(%17.4f)


************************************* adecuacion de vitamina C

gen adec_vitC=.
replace adec_vitC=1 if vc_usual>=13 & edad_cat==1
replace adec_vitC=0 if vc_usual<13 & edad_cat==1

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=22 & edad_cat==2
replace adec_vitC=0 if vc_usual<22 & edad_cat==2

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=39 & edad_cat==3
replace adec_vitC=0 if vc_usual<39 & edad_cat==3

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=63 & edad_cat==4
replace adec_vitC=0 if vc_usual<63 & edad_cat==4

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=75 & edad_cat==5
replace adec_vitC=0 if vc_usual<75 & edad_cat==5

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=75 & edad_cat==6
replace adec_vitC=0 if vc_usual<75 & edad_cat==6

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=75 & edad_cat==7
replace adec_vitC=0 if vc_usual<75 & edad_cat==7

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=39 & edad_cat==8
replace adec_vitC=0 if vc_usual<39 & edad_cat==8

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=56 & edad_cat==9
replace adec_vitC=0 if vc_usual<56 & edad_cat==9

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=60 & edad_cat==10
replace adec_vitC=0 if vc_usual<60 & edad_cat==10

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=60 & edad_cat==11
replace adec_vitC=0 if vc_usual<60 & edad_cat==11

replace adec_vitC=1 if vc_usual>=60 & edad_cat==12
replace adec_vitC=0 if vc_usual<60 & edad_cat==12

label variable adec_vitC "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de vitamina C por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_vitC, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de vitamina c por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_vitC, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitamina c por sexo
svy: tabulate pd02 adec_vitC, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitamina c por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_vitC, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina c por subregión
svy: tabulate subreg adec_vitC,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina c por quintil económico
svy: tabulate quint adec_vitC, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitamina c por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_vitC, row se ci cv obs format(%17.4f)

************************************* Adecuación de folato

gen adec_fol=.
replace adec_fol=1 if fol_usual>=120 & edad_cat==1
replace adec_fol=0 if fol_usual<120 & edad_cat==1

replace adec_fol=1 if fol_usual>=160 & edad_cat==2
replace adec_fol=0 if fol_usual<160 & edad_cat==2

replace adec_fol=1 if fol_usual>=250 & edad_cat==3
replace adec_fol=0 if fol_usual<250 & edad_cat==3

replace adec_fol=1 if fol_usual>=330 & edad_cat==4
replace adec_fol=0 if fol_usual<330 & edad_cat==4

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==5
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==5

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==6
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==6

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==7
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==7

replace adec_fol=1 if fol_usual>=250 & edad_cat==8
replace adec_fol=0 if fol_usual<250 & edad_cat==8

replace adec_fol=1 if fol_usual>=330 & edad_cat==9
replace adec_fol=0 if fol_usual<330 & edad_cat==9

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==10
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==10

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==11
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==11

replace adec_fol=1 if fol_usual>=320 & edad_cat==12
replace adec_fol=0 if fol_usual<320 & edad_cat==12

label variable adec_fol "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de folato por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_fol, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de folato por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_fol, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de folato por sexo
svy: tabulate pd02 adec_fol, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de folato por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_fol, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de folato por subregión
svy: tabulate subreg adec_fol,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de folato por quintil económico
svy: tabulate quint adec_fol, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de folato  por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_fol, row se ci cv obs format(%17.4f)

************************************* Adecuación de vitamina b12

gen adec_vitb12=.
replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=0.7 & edad_cat==1
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<0.7 & edad_cat==1

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=1 & edad_cat==2
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<1 & edad_cat==2

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=1.5 & edad_cat==3
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<1.5 & edad_cat==3

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==4
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==4

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==5
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==5

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==6
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==6

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==7
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==7

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=1.5 & edad_cat==8
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<1.5 & edad_cat==8

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==9
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==9

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==10
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==10

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==11
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==11

replace adec_vitb12=1 if b12aj_usual>=2 & edad_cat==12
replace adec_vitb12=0 if b12aj_usual<2 & edad_cat==12

label variable adec_vitb12 "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de vitb12 por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_vitb12, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
*** adecuacion de vitb12 por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_vitb12, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitb12 por sexo
svy: tabulate pd02 adec_vitb12, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de vitb12 por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_vitb12, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitb12 por subregión
svy: tabulate subreg adec_vitb12,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitb12 por quintil económico
svy: tabulate quint adec_vitb12, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de vitb12  por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_vitb12, row se ci cv obs format(%17.4f)

************************************* Adecuación de zinc

gen adec_zn=.
replace adec_zn=1 if znaj_usual>=2.5 & edad_cat==1
replace adec_zn=0 if znaj_usual<2.5 & edad_cat==1

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=4 & edad_cat==2
replace adec_zn=0 if znaj_usual<4 & edad_cat==2

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=7 & edad_cat==3
replace adec_zn=0 if znaj_usual<7 & edad_cat==3

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=8.5 & edad_cat==4
replace adec_zn=0 if znaj_usual<8.5 & edad_cat==4

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=9.4 & edad_cat==5
replace adec_zn=0 if znaj_usual<9.4 & edad_cat==5

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=9.4 & edad_cat==6
replace adec_zn=0 if znaj_usual<9.4 & edad_cat==6

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=9.4 & edad_cat==7
replace adec_zn=0 if znaj_usual<9.4 & edad_cat==7

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=7 & edad_cat==8
replace adec_zn=0 if znaj_usual<7 & edad_cat==8

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=7.3 & edad_cat==9
replace adec_zn=0 if znaj_usual<7.3 & edad_cat==9

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=6.8 & edad_cat==10
replace adec_zn=0 if znaj_usual<6.8 & edad_cat==10

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=6.8 & edad_cat==11
replace adec_zn=0 if znaj_usual<6.8 & edad_cat==11

replace adec_zn=1 if znaj_usual>=6.8 & edad_cat==12
replace adec_zn=0 if znaj_usual<6.8 & edad_cat==12

label variable adec_zn "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de zinc por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_zn, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }
 
*** adecuacion de zinc por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_zn, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de zinc por sexo
svy: tabulate pd02 adec_zn, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de zinc por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_zn, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de zinc por subregión
svy: tabulate subreg adec_zn,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de zinc por quintil económico
svy: tabulate quint adec_zn, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de zinc  por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_zn, row se ci cv obs format(%17.4f)

************************************* Adecuación de calcio

gen adec_calc=.
replace adec_calc=1 if calc_usual>=500 & edad_cat==1
replace adec_calc=0 if calc_usual<500 & edad_cat==1

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==2
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==2

replace adec_calc=1 if calc_usual>=1100 & edad_cat==3
replace adec_calc=0 if calc_usual<1100 & edad_cat==3

replace adec_calc=1 if calc_usual>=1100 & edad_cat==4
replace adec_calc=0 if calc_usual<1100 & edad_cat==4

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==5
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==5

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==6
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==6

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==7
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==7

replace adec_calc=1 if calc_usual>=1100 & edad_cat==8
replace adec_calc=0 if calc_usual<1100 & edad_cat==8

replace adec_calc=1 if calc_usual>=1100 & edad_cat==9
replace adec_calc=0 if calc_usual<1100 & edad_cat==9

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==10
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==10

replace adec_calc=1 if calc_usual>=800 & edad_cat==11
replace adec_calc=0 if calc_usual<800 & edad_cat==11

replace adec_calc=1 if calc_usual>=1000 & edad_cat==12
replace adec_calc=0 if calc_usual<1000 & edad_cat==12

label variable adec_calc "1:adecuado 0:inadecuado"

*** adecuacion de calcio por sexo
tab edad_cat11
local i = 1
while `i' <=7 {
svy: tabulate pd02 adec_calc, subpop(if (edad_cat11== `i')) row se ci cv obs format(%17.4f)
local i = `i' + 1
 }

*** adecuacion de calcio por edad categorica
svy: tabulate edad_cat11 adec_calc, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de calcio por sexo
svy: tabulate pd02 adec_calc, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuacion de calcio por grupo étnico 
svy: tabulate gr_etn adec_calc, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de calcio por subregión
svy: tabulate subreg adec_calc,  row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de calcio por quintil económico
svy: tabulate quint adec_calc, row se ci cv obs format(%17.4f)
*** adecuación de calcio  por zonas de planificación
svy: tabulate zonas_planificacion adec_calc, row se ci cv obs format(%17.4f)

*************************************** adecuación de Hierro 

* con una biodisponibilidad del 10

gen biodisp10=(fe_usual*10)/18

*Hombres
  gen riesgo=.
  replace riesgo=1.0 if biodisp10 < 3.98 & col3==9
  replace riesgo=0.96 if biodisp10 >= 3.98 & biodisp12 < 4.30 & col3==9
  replace riesgo=0.93 if biodisp10 >= 4.30 & biodisp12 < 4.65 & col3==9
  replace riesgo=0.85 if biodisp10 >= 4.65 & biodisp12 <5.10 & col3==9
  replace riesgo=0.75 if biodisp10 >= 5.10 & biodisp12 <5.45 & col3==9
  replace riesgo=0.65 if biodisp10 >= 5.45 & biodisp12 <5.75 & col3==9
  replace riesgo=0.55 if biodisp10 >= 5.75 & biodisp12 <6.04 & col3==9
  replace riesgo=0.45 if biodisp10 >=6.04 & biodisp12 <6.33 & col3==9
  replace riesgo=0.35 if biodisp10 >=6.33 & biodisp12 <6.66 & col3==9
  replace riesgo=0.25 if biodisp10 >=6.66 & biodisp12 <7.05 & col3==9
  replace riesgo=0.15 if biodisp10 >=7.05 & biodisp12 <7.70 & col3==9
  replace riesgo=0.08 if biodisp10 >=7.70 & biodisp12 <8.07 & col3==9 
  replace riesgo=0.04 if biodisp10 >=8.07 & biodisp12 <8.49 & col3==9
  replace riesgo=0.0 if biodisp10 >=8.49 & col3==9
    
sum riesgo if riesgo!=. & col3==9, d

*Análisis de Consumo  ensanut 2012 termina ahí**********************************
