Inquérito Sobre Despesas, Receitas e Emprego 2018-2019
Angola, 2018 - 2019
Get MicrodataCreated on
Jan 16, 2021
Last modified
Jan 16, 2021
Page views
18288
Downloads
704
- Data files
- basicvars.dta
-
consumption -
without
fisher.dta - consumption.dta
-
FIDREA
_DADOS_QMD_Comunitario.dta -
FIDREA_ DADOS
_QMA_Seccoes_01_a_09.dta -
FIDREA_
DADOS_QMA_Folha_de_Cobertura.dta -
FIDREA_DADOS
_QMA_Seccoes_10A_
Caracteristicas_de_Habitacao.dta -
FIDREA_DADOS
_QMA_Seccoes_11_
Seguranca_Alimentar.dta -
FIDREA_Dados
_Seccao_10B_
Posse_de_Bens_Duradouros.dta -
FIDREA_DADOS_QMA
_Seccao_16_Pecuaria.dta -
FIDREA_DADOS_QMA
_Seccoao_15A_Agricultura_Parcelas.dta - FIDREA_DADOS_QMA__Seccao_17_Actividades_Piscatorias.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_12_Despesas_Nao_Alimentares_Mensal.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_13_Despesas_Nao_Alimentares_Trimestral.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_14_Despesas_Nao_Alimentares_Anual.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_15B_Agricultura_Culturas.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_15C_Agricultura_Disposicao.dta
- FIDREA_DADOS_QMA_Seccao_15C_S15C06_Agricultura_Disposicao.dta
- FIDREA_DADOS_QMB_Seccao_01__Despesas_Diarias_Alimentar.dta
- FIDREA_DADOS_QMB_Seccao_01__S1A05_Despesas_Diarias_Alimentar.dta
- FIDREA_DADOS_QMB_Seccao_02__Despesas_Diarias_Restaurantes.dta
- FIDREA_DADOS_QMB_Seccao_03__Despesas_Diarias_Nao_Alimentar.dta
- FIDREA_DADOS_QMC_Seccao_01_Pessoas.dta
- FIDREA_DADOS_QMC_Seccao_02_Pessoas.dta
- Household&weight.dta
- IDREA_ponderadores_Final.dta
- poverty_adulteq_40_2100.dta
- IDR_ModeloB_Ponderadores.dta
- IDR_Pobreza_Ponderadores.dta
- IDR_Social_Ponderadores.dta
- IDREA_Pobreza_Ponderadores.dta
- IDREA_Social_Ponderadores.dta
Recepção (S617)
Data file: FIDREA_ DADOS _QMA_Seccoes_01_a_09.dta
Overview
Valid:
61117
Invalid:
1302
Minimum:
0
Maximum:
100000000
Type:
Discrete
Decimal:
0
Start:
5402
End:
5411
Width:
10
Range:
0 - 100000000
Format:
Numeric
Questions and instructions
Categories
| Value | Category | Cases | |
|---|---|---|---|
| -999999999 | missing | 0 |
0%
|
| 0 | 60840 |
99.5%
|
|
| 1 | 7 |
0%
|
|
| 6 | 2 |
0%
|
|
| 8 | 9 |
0%
|
|
| 15 | 1 |
0%
|
|
| 30 | 1 |
0%
|
|
| 1000 | 1 |
0%
|
|
| 1500 | 5 |
0%
|
|
| 2000 | 3 |
0%
|
|
| 2500 | 5 |
0%
|
|
| 3000 | 3 |
0%
|
|
| 4000 | 3 |
0%
|
|
| 5000 | 14 |
0%
|
|
| 6000 | 7 |
0%
|
|
| 6400 | 1 |
0%
|
|
| 7000 | 3 |
0%
|
|
| 8000 | 6 |
0%
|
|
| 9000 | 1 |
0%
|
|
| 10000 | 13 |
0%
|
|
| 12000 | 10 |
0%
|
|
| 15000 | 10 |
0%
|
|
| 16000 | 3 |
0%
|
|
| 18000 | 5 |
0%
|
|
| 19000 | 1 |
0%
|
|
| 20000 | 17 |
0%
|
|
| 25000 | 8 |
0%
|
|
| 30000 | 14 |
0%
|
|
| 32000 | 2 |
0%
|
|
| 34000 | 2 |
0%
|
|
| 35000 | 2 |
0%
|
|
| 36000 | 2 |
0%
|
|
| 38000 | 1 |
0%
|
|
| 40000 | 2 |
0%
|
|
| 42000 | 1 |
0%
|
|
| 45000 | 1 |
0%
|
|
| 48000 | 1 |
0%
|
|
| 50000 | 14 |
0%
|
|
| 55000 | 1 |
0%
|
|
| 60000 | 9 |
0%
|
|
| 64000 | 2 |
0%
|
|
| 66000 | 1 |
0%
|
|
| 70000 | 6 |
0%
|
|
| 71400 | 1 |
0%
|
|
| 75900 | 1 |
0%
|
|
| 80000 | 5 |
0%
|
|
| 85000 | 1 |
0%
|
|
| 100000 | 10 |
0%
|
|
| 118000 | 1 |
0%
|
|
| 120000 | 6 |
0%
|
|
| 130000 | 1 |
0%
|
|
| 150000 | 9 |
0%
|
|
| 180000 | 2 |
0%
|
|
| 200000 | 11 |
0%
|
|
| 250000 | 4 |
0%
|
|
| 300000 | 7 |
0%
|
|
| 345000 | 1 |
0%
|
|
| 350000 | 1 |
0%
|
|
| 360000 | 1 |
0%
|
|
| 380000 | 1 |
0%
|
|
| 400000 | 2 |
0%
|
|
| 500000 | 2 |
0%
|
|
| 600000 | 2 |
0%
|
|
| 600400 | 1 |
0%
|
|
| 1000000 | 1 |
0%
|
|
| 1250000 | 2 |
0%
|
|
| 1500000 | 1 |
0%
|
|
| 1800000 | 1 |
0%
|
|
| 2500000 | 1 |
0%
|
|
| 100000000 | 1 |
0%
|
|
| Sysmiss | 1302 |
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.