IHSN Survey Catalog
  • Home
  • Microdata Catalog
  • Citations
  • Login
    Login
    Home / Central Data Catalog / SLV_2008-2014_MCC-RE_V01_M / variable [F30]
central

Rural Electrification 2008-2014, Independent Impact Evaluation

El Salvador, 2008 - 2014
Get Microdata
Reference ID
SLV_2008-2014_MCC-RE_v01_M
Producer(s)
Social Impact
Metadata
DDI/XML JSON
Created on
Oct 14, 2021
Last modified
Oct 14, 2021
Page views
158126
Downloads
387
  • Study Description
  • Data Dictionary
  • Downloads
  • Get Microdata
  • Data files
  • v13-Electrification-VoucherSample-El
    Salvador.dta
  • secc_00_mayo_hombre.dta
  • secc_ap1_mayo.dta
  • secc_cf_1_mayo.dta
  • secc_cf_2_mayo.dta
  • secc_ci_1_mayo.dta
  • secc_ci_2_mayo.dta
  • secc_e_mayo.dta
  • secc_eg_mayo.dta
  • secc_f_mayo.dta
  • secc_ga_mayo.dta
  • secc_hh1_mayo.dta
  • secc_k1_1_mayo.dta
  • secc_k1_2_mayo.dta
  • secc_k2_mayo.dta
  • secc_kg_mayo.dta
  • secc_kn_mayo.dta
  • secc_l1_mayo.dta
  • secc_l2_mayo.dta
  • secc_l3_mayo.dta
  • secc_l4_mayo.dta
  • secc_q3_mayo.dta
  • secc_qa_mayo.dta
  • secc_00_mayo_mujer.dta
  • secc_0_mayo.dta
  • secc_d_mayo.dta
  • secc_hh1_mayo.dta
  • secc_hh2_mayo.dta
  • secc_hh3_mayo.dta
  • secc_hk_mayo.dta
  • secc_i_mayo.dta
  • secc_m_mayo.dta
  • secc_n_mayo.dta
  • secc_pe_mayo.dta
  • secc_pecont_mayo.dta
  • secc_v1_mayo.dta
  • secc_v1cont_mayo.dta
  • secc_v2_mayo.dta
  • secc_x_ver2.dta
  • Secc_D_mayo.dta
  • Secc_E_mayo.dta
  • Secc_F_mayo.dta
  • Secc_G_mayo.dta
  • Secc_H_mayo.dta
  • Secc_I_mayo.dta
  • Secc_I1_mayo.dta
  • Secc_J_mayo.dta
  • Secc_K_mayo.dta
  • codigos
    geografico.dta
  • geograficos.dta
  • seccion
    cf_tblformat_credit.dta
  • seccion
    cf_tblinformal_credit.dta
  • seccion
    hh1_tblhhi_hhdinfoa.dta
  • seccion
    i_tblsocialinter.dta
  • seccion
    informacion
    general_tblhh2.dta
  • seccion
    inicial_tblcover.dta
  • seccion
    inicial2_tblcover2.dta
  • seccion m
    continuacion_tblservices2.dta
  • seccion
    m_tblservices.dta
  • seccion
    n1_tblhealter.dta
  • seccion
    n2_tblhealt.dta
  • seccion
    pe_tblenergy1.dta
  • seccion
    pe1_tblenergy2.dta
  • seccion
    tm_tbltime.dta
  • seccion
    x_tblexpenses.dta
  • seccionl1_tblsectonl1.dta
  • seccionl2_tblsectionl2.dta
  • seccionv1_tblmodulev.dta
  • seccionv2_tblhousingasset.dta
  • tblagriq3.dta
  • tblelectricity_ans.dta
  • tblobservation1.dta
  • tblobservation2.dta
  • tblsectionagriq2pg1.dta
  • tblsectionl3.dta
  • tblsectionl4.dta
  • tblsectionplots_ap.dta
  • secc_a1_mayo.dta
  • secc_a2_mayo.dta
  • secc_b_mayo.dta
  • secc_c_mayo.dta
  • secc_d_mayo.dta
  • secc_e_mayo.dta
  • secc_f_mayo.dta
  • secc_g_mayo.dta
  • secc_h_mayo.dta
  • secc_i_mayo.dta
  • secc_j_mayo.dta
  • secc_k_mayo.dta
  • secc_resumen.dta
  • ap1.dta
  • ce.dta
  • cf.dta
  • ci.dta
  • hh1.dta
  • hh2a.dta
  • hh2b.dta
  • hh3.dta
  • hk.dta
  • i.dta
  • l1.dta
  • l2.dta
  • l3.dta
  • l4.dta
  • m1.dta
  • m2.dta
  • n1.dta
  • n2.dta
  • obs_1.dta
  • obs_2.dta
  • pe1.dta
  • pe2.dta
  • q2.dta
  • q3.dta
  • tm.dta
  • v1.dta
  • v2.dta
  • x.dta
  • seccion_a.dta
  • seccion_b.dta
  • seccion_c.dta
  • seccion_d.dta
  • seccion_e.dta
  • seccion_f.dta
  • seccion_g.dta
  • seccion_h.dta
  • seccion_i.dta
  • seccion_j.dta
  • seccion_k.dta
  • ap1.dta
  • ce.dta
  • cf.dta
  • ci.dta
  • hh1.dta
  • hh2a.dta
  • hh2b.dta
  • hh3.dta
  • hk.dta
  • i.dta
  • l1.dta
  • l2.dta
  • l3.dta
  • l4.dta
  • m1.dta
  • m2.dta
  • n1.dta
  • n2.dta
  • obs_1.dta
  • obs_2.dta
  • pe1.dta
  • pe2.dta
  • q2.dta
  • q3.dta
  • tm.dta
  • v1.dta
  • v2.dta
  • x.dta
  • seccion_a.dta
  • seccion_a_caserios_a.dta
  • seccion_a_caserios_b.dta
  • seccion_a_caserios_c.dta
  • seccion_b.dta
  • seccion_c.dta
  • seccion_d.dta
  • seccion_e.dta
  • seccion_f.dta
  • seccion_g.dta
  • seccion_h.dta
  • seccion_i.dta
  • seccion_j.dta
  • seccion_k.dta
  • ap1.dta
  • ce.dta
  • cf.dta
  • ci.dta
  • hh1.dta
  • hh2a.dta
  • hh2b.dta
  • hh3.dta
  • hk.dta
  • i.dta
  • l1.dta
  • l2.dta
  • l3.dta
  • l4.dta
  • m1.dta
  • m2.dta
  • n1.dta
  • n2.dta
  • obs_1.dta
  • obs_2.dta
  • pe1.dta
  • pe2.dta
  • q2.dta
  • q3.dta
  • tm.dta
  • v1.dta
  • v2.dta
  • x.dta
  • seccion_a.dta
  • seccion_b.dta
  • seccion_c.dta
  • seccion_caserios_a.dta
  • seccion_caserios_b.dta
  • seccion_caserios_c.dta
  • seccion_d.dta
  • seccion_e.dta
  • seccion_f.dta
  • seccion_g.dta
  • seccion_h.dta
  • seccion_i.dta
  • seccion_j.dta
  • seccion_k.dta
  • seccion_l.dta
  • seccion_personas_comunidad_a.dta
  • seccion_personas_comunidad_b.dta
  • seccion_personas_comunidad_c.dta
  • seccion_resumen.dta
  • secc_g_mayo.csv
  • secc_q2_mayo.csv
  • secc_th_mayo.csv
  • secc_tm_mayo.csv
  • caratula_semanas_1_a_11_febrero.csv

11. ¿porqué no estudia / dejó de estudiar / no estudió (nombre)? (p011)

Data file: secc_hk_mayo.dta

Overview

Valid: 13680
Invalid: 6212
Minimum: 0
Maximum: 2147
Type: Discrete
Decimal: 0
Start: 38
End: 41
Width: 4
Range: 0 - 2147
Format: Numeric

Questions and instructions

Categories
Value Category Cases
0 204
1.5%
1 se casó 299
2.2%
2 enfermedad 378
2.8%
3 embarazao 100
0.7%
4 trabajo 2121
15.5%
5 ayudar a trabajar a padres 1105
8.1%
6 tareas del hogar 382
2.8%
7 cuidar hermanos 77
0.6%
8 cuidar hijos 15
0.1%
9 cuidar vivienda 16
0.1%
10 no tiene dinero 2664
19.5%
11 suficientes estudios 381
2.8%
12 no vale la pena 676
4.9%
13 repitió mucho 157
1.1%
14 no hay cupo 6
0%
15 no hay más grados 261
1.9%
16 escuela está lejos 578
4.2%
17 demora mucho en llegar a la escuela 50
0.4%
18 muy grande 36
0.3%
19 muy pequeño 806
5.9%
20 no la mandaron 2158
15.8%
21 otro 93
0.7%
211 no quería, no le gustaba 506
3.7%
215 por la guerra 101
0.7%
216 cambio el domicilio 9
0.1%
217 migración familiar 14
0.1%
219 le pegaban 5
0%
2111 pleitista 15
0.1%
2112 desobediente 3
0%
2113 no se adapto 21
0.2%
2114 no había escuela 99
0.7%
2115 cuida papàs 2
0%
2117 cuidar abuela 1
0%
2118 se acompaño 4
0%
2119 no había profesor 21
0.2%
2121 reclutamiento 2
0%
2122 deficiente enseñanza 2
0%
2127 problema familiar 8
0.1%
2129 por delincuencia 3
0%
2130 quitaron la nocturna 1
0%
2131 robaban los niños 1
0%
2132 están de vacaciones 267
2%
2133 crecida de río / lluvias 11
0.1%
2134 faltaron los padres 4
0%
2135 accidente 6
0%
2140 invalidez 1
0%
2141 se fue por un tiempo 6
0%
2142 salio de la cárcel 1
0%
2144 no estaba registrado en la alcaldía 1
0%
2147 por acoso de maestro 2
0%
Sysmiss 6212
Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
Back to Catalog
IHSN Survey Catalog

© IHSN Survey Catalog, All Rights Reserved.