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  hombres<-subset(base1,sexo==1)
  hombres<-subset(base1,sexo==1)


Sin embargo, hay muchas otras funciones para la manipulación de bases de datos. A continuación se muestran algunas de ellas mediante un ejemplo real.
Sin embargo, hay muchas otras funciones para la manipulación de bases de datos. A continuación se muestran algunas de ellas mediante un ejemplo real que se puede reproducir paso a paso.


Se parte de dos tablas distintas en formato .dbf exportadas desde [http://office.microsoft.com/es-hn/FX010858003082.aspx M$ Excel]:
Se parte de dos tablas distintas en formato .dbf exportadas desde [http://office.microsoft.com/es-hn/FX010858003082.aspx M$ Excel], y que se pueden descargar:


* La tabla bajas.dbf contiene un registro para cada una de las bajas laborales concedidas durante 2004 en una empresa X (a leer en catalán). Puede haber más de una baja por individuo. La base contiene la identificación del trabajador y las fechas de inicio y final de la baja.
* La tabla [http://acrida.2mydns.com/wikitraba/arxius/bajas.dbf bajas.dbf] contiene un registro para cada una de las bajas laborales concedidas durante 2004 en una empresa X (a leer en catalán). Puede haber más de una baja por individuo. La base contiene la identificación del trabajador y las fechas de inicio y final de la baja.


* La tabla plantilla.dbf contiene los datos referentes a todos los trabajadores de la empresa X, con un sólo registro por individuo. Contiene la identificación del trabajador (permite el cruce con bajas.dbf), su fecha de nacimiento, el sexo y sus datos laborales (tipo de contrato, lugar de trabajo y categoría laboral).
* La tabla [http://acrida.2mydns.com/wikitraba/arxius/bajas.dbf plantilla.dbf] contiene los datos referentes a todos los trabajadores de la empresa X, con un sólo registro por individuo. Contiene la identificación del trabajador (permite el cruce con bajas.dbf), su fecha de nacimiento, el sexo y sus datos laborales (tipo de contrato, lugar de trabajo y categoría laboral).
 
En ambas bases de datos se han eliminado todas las variables que pudieran identificar a los individuos.
 
El primer procedimiento a realizar es la captura de las bases de datos mediante el procedimiento explicado anteriormente:
 
baixes<-read.dbf("c:/rutacompleta/baixes.dbf)
plantilla<-read.dbf("c:/rutacompleta/baixes.dbf)


== Transformación de datos ==
== Transformación de datos ==

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