Gráficos para Datos Cuantitativos Continuos

Los datos cuantitativos continuos se caracterizan por su capacidad para tomar un rango infinito de valores dentro de un intervalo. La visualización efectiva de estos datos es esencial para comprender la distribución de las observaciones y detectar patrones significativos. En esta sección, exploraremos varias herramientas gráficas para representar datos cuantitativos continuos en R.

Histograma

Un histograma es una de las herramientas más comunes para visualizar datos cuantitativos continuos. Representa la distribución de los datos mediante la creación de un gráfico de barras que muestra la frecuencia o densidad de las observaciones en intervalos de clase. A continuación, se presenta un ejemplo de cómo crear un histograma en R con un conjunto de datos continuos y cómo personalizarlo:

# Creación de un conjunto de datos de ejemplo
data_continua <- c(2.5, 3.2, 4.0, 4.8, 5.5, 6.2, 6.7, 7.1, 7.8, 8.3)

# Crear un histograma
hist(data_continua, breaks = 5, col = "skyblue", main = "Histograma de Datos Continuos", xlab = "Valores", ylab = "Frecuencia")

# Descripción del código:
# - 'data_continua' es el conjunto de datos continuos.
# - 'breaks' controla el número de intervalos de clase en el histograma.
# - 'col' define el color de las barras del histograma.
# - 'main' establece el título del gráfico.
# - 'xlab' y 'ylab' especifican las etiquetas de los ejes x e y.

El histograma anterior divide los datos en cinco intervalos de clase (breaks = 5) y muestra la frecuencia de observaciones en cada intervalo. Puedes ajustar el número de intervalos para adaptarlo a tus necesidades.

Gráfico de caja(Boxplot)

El gráfico de caja, o boxplot, es útil para visualizar la distribución y detectar valores atípicos en datos continuos. Aquí tienes un ejemplo detallado:

# Creación de un conjunto de datos de ejemplo
data_continua <- c(2.5, 3.2, 4.0, 4.8, 5.5, 6.2, 6.7, 7.1, 7.8, 8.3)

# Crear un gráfico de caja
boxplot(data_continua, col = "lightgreen", main = "Gráfico de Caja de Datos Continuos", ylab = "Valores")

# Descripción del código:
# - 'data_continua' es el conjunto de datos continuos.
# - 'col' define el color del gráfico de caja.
# - 'main' establece el título del gráfico.
# - 'ylab' especifica la etiqueta del eje y.

El gráfico de caja muestra la mediana (línea en el centro de la caja), los cuartiles (caja), y los valores atípicos potenciales (puntos fuera de la caja).

Gráfica de densidad

El gráfico de densidad muestra la densidad de probabilidad de los datos continuos en lugar de contar las observaciones en intervalos de clase. Aquí hay un ejemplo de cómo crear un gráfico de densidad en R:

# Creación de un conjunto de datos de ejemplo
data_continua <- c(2.5, 3.2, 4.0, 4.8, 5.5, 6.2, 6.7, 7.1, 7.8, 8.3)

# Crear un gráfico de densidad
plot(density(data_continua), main = "Gráfico de Densidad de Datos Continuos", xlab = "Valores", ylab = "Densidad")

# Descripción del código:
# - 'data_continua' es el conjunto de datos continuos.
# - La función 'density' calcula la densidad de probabilidad.
# - 'main' establece el título del gráfico.
# - 'xlab' y 'ylab' especifican las etiquetas de los ejes x e y.

El gráfico de densidad muestra la distribución de probabilidad de los datos continuos de manera suave y es especialmente útil cuando se requiere una representación continua de la densidad.