Análisis de Conexión Digital
E. Samid Limón-Villegas
2024-04-27
Significado de variables
El codigo de variables es el siguiente
sexo= Genero de cada participante
cons_ene=Se ha incrementado el consumo de energia?
frec2020=Con que frecuencia recibe mensajes, correo o llamadas de su jefe en el año 2020?
frec2021=Con que frecuencia recibe mensajes, correo o llamadas de su jefe en el año 2021?
frec2022=Con que frecuencia recibe mensajes, correo o llamadas de su jefe en el año 2022?
inc_conex=Se ha incrementado en los ultimos tres años su conexion digital?
num_trab=Cuantos miembros de su familia trajan
ingreso_1-7=REGISTRE UN CÓDIGO POR FILA de cada integrante de familia que trabaja 0 es 0, 1. De $3000.00 a $5000.00; 2. De $5000.00 a $9500.00; 3. De $9500.00 a $16500.00; 5. De $16500.00 a $26500.00; 6. De $26500.00 a $54500.00; 7. De $54500 o más. [Integrante 1]
Definicion de variables
sexo=(c(1,1,1,1,1,2,2,1,2,2,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,1,2,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,1,1,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,2,1,2,2,1,1,2,1,2,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,2,1,2,2,1,2,2,1,2,1,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,2,2,1,2,2,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,1,2,2,1,2,1,1,2,2,1,1,1,1,1,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,2,1,2,2,1,1,2,1,2,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,2,1,2,2,1,2,2,1,2,1,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,2,2,2,1,2,1,2,2,1,1,2,2,1,2,1,2,2,2,1,2,2,2,1,1,2,2,2,2,1,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,2,1,1,2,2,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,2,1,2,1,2,1,2,2,2,1,1,1,1,2,2,1,1,2,2,1,2,2,2,2,2,1,1,1,2,1,1,2,1,2,2,1,2,2,2,2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,1,2,2,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2,1,2,1,1,1,1,2,2,1,2,2,2,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1))
cons_ene=(c(1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0))
frec2020=(c(0,3,3,1,0,3,4,2,2,3,2,2,2,3,3,0,3,3,4,1,2,2,1,3,3,2,2,4,3,2,2,3,2,3,3,4,1,3,2,2,1,2,4,1,4,3,2,3,4,0,1,3,1,4,3,3,0,3,4,2,2,4,1,3,1,4,4,3,3,1,2,0,0,3,1,4,1,0,2,4,2,1,4,3,3,3,3,3,0,4,3,2,0,0,4,1,3,4,4,4,1,3,2,4,3,0,4,2,4,0,3,2,4,3,3,4,0,3,4,4,3,2,3,3,3,1,3,0,2,2,3,3,3,0,4,3,2,3,3,2,4,2,4,3,2,3,3,2,3,2,2,2,2,1,4,2,3,0,3,3,1,0,3,4,2,2,3,2,2,2,3,3,0,3,3,4,1,2,2,1,3,3,2,2,4,3,2,2,3,2,3,3,4,1,3,2,2,1,2,4,1,4,3,2,3,4,0,1,3,1,4,3,3,0,3,4,2,2,4,1,3,1,4,4,3,3,1,2,0,0,3,1,4,1,0,2,4,2,1,4,3,3,3,3,3,0,4,3,2,0,0,4,1,3,4,4,2,1,2,4,0,2,0,3,4,1,1,0,4,2,1,0,2,1,2,3,4,4,0,4,3,4,3,0,1,0,1,2,1,3,3,2,4,4,4,4,1,3,4,4,4,4,0,4,4,4,4,1,3,1,3,3,4,3,4,4,2,3,1,4,1,4,2,3,4,3,3,4,3,3,2,0,3,3,4,4,4,4,4,4,0,0,0,3,2,0,0,4,4,4,4,4,4,4,3,1,3,4,3,3,1,0,3,2,0,4,3,0,4,2,4,2,2,2,1,1,4,2,3,2,3,3,3,3,0,3,2,4,2,1,3,3,1,3,2,3,0,2,3,4,4,1,3,1,4,3,0,3,3,0,0,4,4,4,0,0,4,4,2,0,1,1,2,2,4,2,3,3,3,2,4,3,3,4,3,3,3))
frec2021=(c(0,3,4,2,1,3,4,3,2,3,3,2,2,3,3,0,3,2,3,1,3,2,1,3,3,2,0,4,3,2,2,2,2,3,3,4,2,2,2,2,3,2,4,1,4,3,2,3,4,0,1,3,1,3,2,3,0,3,3,2,2,4,0,3,1,4,4,3,3,1,2,1,0,2,1,4,1,0,1,4,2,1,4,3,3,3,3,3,0,4,3,2,0,0,4,1,3,4,3,3,1,3,2,3,3,2,4,2,3,0,3,2,4,3,3,4,0,3,4,4,3,2,3,3,3,1,3,0,2,2,2,4,3,1,4,3,2,3,3,2,4,2,4,3,3,3,3,2,3,3,2,2,2,1,3,2,3,0,3,4,2,1,3,4,3,2,3,3,2,2,3,3,0,3,2,3,1,3,2,1,3,3,2,0,4,3,2,2,2,2,3,3,4,2,2,2,2,3,2,4,1,4,3,2,3,4,0,1,3,1,3,2,3,0,3,3,2,2,4,0,3,1,4,4,3,3,1,2,1,0,2,1,4,1,0,1,4,2,1,4,3,3,3,3,3,0,4,3,2,0,0,4,1,3,4,3,2,1,2,4,2,2,0,3,4,1,1,0,3,2,1,0,2,1,1,2,4,4,0,4,3,4,2,0,1,0,1,2,1,2,3,2,4,3,3,4,1,3,4,3,4,2,0,4,3,4,4,1,3,1,2,3,4,3,4,3,2,3,1,4,3,4,2,3,4,3,4,0,2,3,0,0,2,3,2,4,4,4,4,4,0,0,0,2,3,0,0,3,3,4,4,4,3,4,3,1,2,4,2,3,1,0,2,2,0,4,3,0,4,3,2,1,2,2,2,2,4,4,3,2,3,3,3,3,0,3,2,3,3,1,2,3,1,3,2,3,0,2,3,4,3,1,4,0,4,3,0,3,3,0,0,4,3,4,2,0,2,4,2,0,1,1,1,3,3,3,4,4,3,2,4,2,3,4,3,3,3))
frec2022=(c(1,3,4,2,1,3,4,3,2,2,3,2,2,3,3,0,3,3,4,1,3,2,1,2,3,2,0,4,3,2,2,2,2,3,2,4,2,1,2,2,2,2,4,1,3,3,2,2,3,0,1,3,1,3,1,3,3,3,3,2,2,4,0,4,1,4,4,3,3,3,2,1,1,4,1,4,1,0,3,4,2,2,4,2,3,3,4,3,1,4,3,3,0,0,4,1,1,4,3,2,1,3,1,2,3,4,3,2,3,0,3,2,3,2,2,3,0,2,3,4,1,2,3,2,3,1,3,0,2,1,1,1,3,1,3,3,2,3,3,2,2,3,4,3,3,3,4,2,3,2,2,2,2,1,2,3,3,1,3,4,2,1,3,4,3,2,2,3,2,2,3,3,0,3,3,4,1,3,2,1,2,3,2,0,4,3,2,2,2,2,3,2,4,2,1,2,2,2,2,4,1,3,3,2,2,3,0,1,3,1,3,1,3,3,3,3,2,2,4,0,4,1,4,4,3,3,3,2,1,1,4,1,4,1,0,3,4,2,2,4,2,3,3,4,3,1,4,3,3,0,0,4,1,1,4,3,2,2,3,3,2,2,0,3,4,1,2,0,3,2,1,0,2,0,1,3,4,2,0,4,3,3,2,2,1,3,1,3,1,1,3,2,3,2,2,1,1,2,4,3,3,2,3,3,3,4,4,1,3,1,1,2,2,3,2,3,3,2,2,3,3,4,0,3,4,3,2,1,2,3,4,0,2,3,1,4,3,4,4,4,0,0,0,1,3,1,0,0,2,3,4,3,2,2,1,1,2,3,2,2,1,0,2,2,0,3,3,0,2,3,2,1,2,2,1,2,4,4,2,2,3,3,4,3,0,3,2,2,3,1,1,2,1,3,3,3,2,2,3,4,3,1,4,4,4,3,1,3,2,4,3,4,2,2,2,0,2,4,2,2,1,1,4,4,3,2,3,3,3,3,4,2,3,4,3,3,3))
inc_conex=(c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1))
num_trab=(c(3,4,4,1,3,3,1,3,2,3,2,3,3,3,4,1,2,2,2,2,2,3,2,2,2,2,2,4,1,4,3,4,3,4,2,2,2,4,3,4,2,4,2,2,1,2,2,2,2,2,4,2,2,3,2,2,6,4,6,4,1,2,3,1,3,2,3,1,4,2,2,1,1,2,2,0,2,2,3,1,3,3,1,2,1,2,2,1,3,2,3,4,4,1,3,4,4,3,3,2,2,1,2,4,1,4,1,2,4,3,0,2,3,1,2,0,3,0,2,2,1,4,0,3,2,3,4,2,1,2,2,3,2,2,2,1,2,3,2,1,2,3,2,5,1,2,2,2,0,4,4,0,5,3,2,3,2,3,4,4,1,3,3,1,3,2,3,2,3,3,3,4,1,2,2,2,2,2,3,2,2,2,2,2,4,1,4,3,4,3,4,2,2,2,4,3,4,2,4,2,2,1,2,2,2,2,2,4,2,2,3,2,2,6,4,6,4,1,2,3,1,3,2,3,1,4,2,2,1,1,2,2,0,2,2,3,1,3,3,1,2,1,2,2,1,3,2,3,4,4,1,3,4,4,3,3,1,3,1,3,2,3,3,3,2,4,2,3,4,1,1,2,2,2,3,2,2,1,1,1,1,1,2,3,1,2,2,3,2,3,1,3,2,2,3,4,4,1,3,3,2,1,1,4,2,6,1,2,3,1,3,4,2,2,1,2,4,1,2,2,2,3,3,1,3,1,3,2,1,2,3,3,3,2,2,1,3,1,3,4,3,1,1,5,1,3,3,3,2,2,2,2,2,1,4,3,5,3,2,2,3,5,3,2,2,3,2,2,2,2,1,3,4,2,1,4,3,3,1,1,1,1,1,2,1,3,1,2,2,2,1,2,2,5,1,3,1,3,2,6,1,4,2,0,0,1,5,3,3,0,2,1,3,5,7,1,3,4,3,3,1,1,3,3,1,2,2,3,2,0,1,1,1,1,2,7,0))
ingreso_1=(c(1,3,1,0,0,0,0,1,1,1,3,2,1,2,1,3,2,1,1,1,1,3,1,3,1,0,2,1,1,3,2,1,1,1,1,2,1,5,3,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,6,1,5,2,1,0,5,1,0,2,2,1,2,1,0,0,1,2,3,5,3,1,0,0,2,0,3,1,2,0,3,0,3,1,2,3,0,3,2,1,2,1,1,6,2,2,1,2,1,2,1,1,1,2,3,1,2,4,1,1,1,3,3,3,7,2,2,1,1,5,2,2,1,2,3,1,3,4,1,0,2,1,2,2,3,3,1,3,3,3,0,1,2,4,1,1,1,1,1,0,2,3,2,3,2,1,1,4,1,3,1,0,0,0,0,1,1,1,3,2,1,2,1,3,2,1,1,1,1,3,1,3,1,0,2,1,1,3,2,1,1,1,1,2,1,5,3,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,6,1,5,2,1,0,5,1,0,2,2,1,2,1,0,0,1,2,3,5,3,1,0,0,2,0,3,1,2,0,3,0,3,1,2,3,0,3,2,1,2,1,1,6,2,2,1,2,1,2,1,4,2,3,6,2,1,4,0,1,2,1,1,3,1,2,5,5,1,1,1,6,1,1,1,2,1,2,6,7,5,1,1,4,2,1,0,1,1,1,3,1,3,1,2,5,3,1,3,1,3,2,1,1,2,3,6,3,1,4,0,6,7,2,2,0,1,0,3,2,3,3,3,1,3,1,3,1,1,5,2,0,2,1,2,3,2,3,2,1,6,6,5,0,3,6,2,0,0,5,3,3,2,3,0,2,0,0,3,1,2,1,2,3,1,5,0,1,4,1,1,3,2,5,1,3,5,1,1,1,1,2,3,3,2,2,2,2,1,0,0,0,0,1,1,2,2,2,0,2,0,3,3,3,2,1,1,6,7,1,2,3,2,1,1,0,3,3,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,2,7,0))
ingreso_2=(c(1,2,2,2,0,0,0,1,2,1,1,1,1,2,1,0,1,1,2,2,1,2,1,2,1,0,3,1,0,1,2,2,1,1,2,1,1,4,2,1,2,2,2,1,0,1,1,2,1,1,1,3,1,1,0,4,2,0,1,2,0,2,1,2,5,0,2,0,3,2,1,3,0,6,0,2,1,4,0,0,0,3,0,1,0,3,3,0,3,1,1,1,6,0,2,1,2,1,2,0,1,0,3,2,1,2,0,1,1,1,0,3,2,0,1,0,1,1,6,3,0,1,3,3,1,3,3,2,0,1,1,2,2,0,5,0,2,3,3,1,1,2,0,3,0,1,2,1,0,2,2,2,2,3,2,1,4,1,2,2,2,0,0,0,1,2,1,1,1,1,2,1,0,1,1,2,2,1,2,1,2,1,0,3,1,0,1,2,2,1,1,2,1,1,4,2,1,2,2,2,1,0,1,1,2,1,1,1,3,1,1,0,4,2,0,1,2,0,2,1,2,5,0,2,0,3,2,1,3,0,6,0,2,1,4,0,0,0,3,0,1,0,3,3,0,3,1,1,1,6,0,2,1,2,1,2,0,3,0,2,3,1,1,4,0,1,1,2,1,0,0,2,5,2,1,1,3,1,0,0,0,0,0,3,0,5,6,1,3,3,0,1,0,1,2,1,2,0,3,2,5,0,0,3,2,1,0,0,1,0,1,3,6,4,0,0,0,0,5,3,1,2,2,0,2,0,3,1,0,2,2,1,2,3,2,0,5,0,1,1,2,0,0,3,0,1,2,2,1,0,3,3,1,0,0,6,1,2,2,3,0,2,0,0,1,1,3,2,2,2,0,2,0,1,0,1,1,3,2,5,0,0,1,1,0,1,0,1,1,2,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,2,4,3,0,0,0,0,7,5,2,1,1,6,0,2,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,2,2,0))
ingreso_3=(c(1,1,2,2,0,0,1,1,0,2,0,1,1,2,1,0,0,0,2,0,0,2,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,2,0,0,0,3,2,1,0,2,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,3,0,2,2,0,0,0,0,0,0,2,0,3,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,3,0,0,0,2,0,0,1,0,2,1,6,0,2,1,2,0,2,0,0,0,0,1,1,1,0,0,2,1,0,0,1,0,0,0,1,2,0,1,0,1,0,3,0,3,2,0,0,0,0,1,2,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,3,0,0,0,0,0,3,3,2,1,1,0,3,3,1,1,2,2,0,0,1,1,0,2,0,1,1,2,1,0,0,0,2,0,0,2,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,2,0,0,0,3,2,1,0,2,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,3,0,2,2,0,0,0,0,0,0,2,0,3,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,3,0,0,0,2,0,0,1,0,2,1,6,0,2,1,2,0,2,0,3,0,1,1,2,2,4,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,3,0,0,0,1,6,1,0,4,0,0,3,2,1,0,2,2,0,0,0,3,0,1,0,0,3,0,2,3,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,3,2,0,5,0,0,2,2,1,3,0,0,0,3,0,1,1,1,0,0,2,0,6,5,5,0,0,0,0,0,0,0,1,0,5,0,0,0,2,0,3,0,1,0,0,0,0,0,2,0,0,0,3,1,4,0,5,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,3,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,2,0))
ingreso_4=(c(0,1,3,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,1,0,0,0,4,0,1,0,2,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,3,0,1,2,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,6,0,0,1,2,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,1,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,4,3,2,1,0,0,0,1,0,1,3,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,2,0,1,0,0,0,4,0,1,0,2,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,3,0,1,2,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,6,0,0,1,2,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0,0,0,0,2,0,1,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,3,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0))
ingreso_5=(c(0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,2,1,0,0,0,1,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0))
ingreso_6=(c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0))
ingreso_7=(c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0))Definicion de nombre a las variables
nom_sexo=factor(sexo,levels=c(1,2),labels=c("hombre","mujer"))#Renombrar las variables
nom_cons_ene=factor(cons_ene,levels=c(0,1),labels=c("no","si"))#Renombrar las variables
nom_frec2020=factor(frec2020,levels=c(0,1,2,3,4),labels=c("nunca","Raramente","Ocasionalmente","Frecuentemente","Muy frecuente"))#Renombrar las variables
nom_frec2021=factor(frec2021,levels=c(0,1,2,3,4),labels=c("nunca","Raramente","Ocasionalmente","Frecuentemente","Muy frecuente"))#Renombrar las variables
nom_frec2022=factor(frec2022,levels=c(0,1,2,3,4),labels=c("nunca","Raramente","Ocasionalmente","Frecuentemente","Muy frecuente"))#Renombrar las variables
nom_inc_conex=factor(inc_conex,levels=c(0,1),labels=c("no","si"))#Renombrar las variables
nom_ingreso_1=factor(ingreso_1,levels=c(0,1,2,3,5,6,7),labels=c("0","3000.00 a 5000.00","5000.00 a 9500.00","9500.00 a 16500.00","16500.00 a 26500.00","26500.00 a 54500.00","54500 o más"))#Renombrar las variables
nom_ingreso_2=factor(ingreso_2,levels=c(0,1,2,3,5,6,7),labels=c("0","3000.00 a 5000.00","5000.00 a 9500.00","9500.00 a 16500.00","16500.00 a 26500.00","26500.00 a 54500.00","54500 o más"))#Renombrar las variables
nom_ingreso_3=factor(ingreso_3,levels=c(0,1,2,3,5,6,7),labels=c("0","3000.00 a 5000.00","5000.00 a 9500.00","9500.00 a 16500.00","16500.00 a 26500.00","26500.00 a 54500.00","54500 o más"))#Renombrar las variables
nom_ingreso_5=factor(ingreso_5,levels=c(0,1,2,3,5,6,7),labels=c("0","3000.00 a 5000.00","5000.00 a 9500.00","9500.00 a 16500.00","16500.00 a 26500.00","26500.00 a 54500.00","54500 o más"))#Renombrar las variables
nom_ingreso_6=factor(ingreso_6,levels=c(0,1,2,3,5,6,7),labels=c("0","3000.00 a 5000.00","5000.00 a 9500.00","9500.00 a 16500.00","16500.00 a 26500.00","26500.00 a 54500.00","54500 o más"))#Renombrar las variables
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## [187] 0 0 0
## [190] 0 3000.00 a 5000.00 0
## [193] 0 0 0
## [196] 0 0 0
## [199] 0 0 0
## [202] 0 0 0
## [205] 0 0 0
## [208] 0 0 0
## [211] 0 0 0
## [214] 0 0 0
## [217] 0 0 0
## [220] 0 0 0
## [223] 0 0 0
## [226] 0 0 0
## [229] 0 0 0
## [232] 0 0 0
## [235] 0 0 0
## [238] 0 0 0
## [241] 0 0 0
## [244] 0 0 0
## [247] 0 0 0
## [250] 0 0 0
## [253] 0 0 0
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## [259] 0 0 0
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## [298] 0 0 0
## [301] 0 0 0
## [304] 0 0 0
## [307] 0 0 0
## [310] 0 0 0
## [313] 0 0 0
## [316] 0 0 0
## [319] 0 0 0
## [322] 0 0 0
## [325] 0 0 0
## [328] 0 0 0
## [331] 0 0 0
## [334] 0 0 0
## [337] 0 0 0
## [340] 0 0 0
## [343] 0 0 0
## [346] 0 0 0
## [349] 0 0 0
## [352] 0 0 0
## [355] 0 0 0
## [358] 0 0 0
## [361] 0 5000.00 a 9500.00 0
## [364] 0 0 0
## [367] 0 0 0
## [370] 0 0 0
## [373] 0 0 0
## [376] 0 0 0
## [379] 0 16500.00 a 26500.00 0
## [382] 0 0 0
## [385] 0 0 0
## [388] 0 0 0
## [391] 0 0 0
## [394] 0 0 0
## [397] 0 0 0
## [400] 0 0 0
## [403] 0 0 0
## [406] 0 0 0
## [409] 0 0 0
## [412] 0 0 0
## [415] 0 0 0
## [418] 0 0 0
## [421] 0 0 0
## [424] 0 0 0
## [427] 0 0 0
## [430] 0 0 0
## [433] 0 0 0
## [436] 0 0
## 7 Levels: 0 3000.00 a 5000.00 5000.00 a 9500.00 ... 54500 o másCargar librerías necesarias
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionDesarrollo
df <- data.frame(
sexo = nom_sexo,
cons_ene = nom_cons_ene,
frec2020 = nom_frec2020,
frec2021 = nom_frec2021,
frec2022 = nom_frec2022,
inc_conex = nom_inc_conex,
num_trab = num_trab,
ingreso_1 = nom_ingreso_1,
ingreso_2 = nom_ingreso_2,
ingreso_3 = nom_ingreso_3,
ingreso_5 = nom_ingreso_5,
ingreso_6 = nom_ingreso_6,
ingreso_7 = nom_ingreso_7
)Regresión Logistica
library(caret)## Warning: package 'caret' was built under R version 4.3.3## Loading required package: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.2## Loading required package: latticelibrary(jtools)## Warning: package 'jtools' was built under R version 4.3.3# Asegurarse de que todas las variables categóricas sean factores
df$sexo <- as.factor(df$sexo)
df$cons_ene <- as.factor(df$cons_ene)
df$frec2020 <- as.factor(df$frec2020)
df$frec2021 <- as.factor(df$frec2021)
df$frec2022 <- as.factor(df$frec2022)
df$inc_conex <- as.factor(df$inc_conex)
# Ajustar un modelo logístico sin incluir todas las variables para evitar multicolinealidad
modelo_temp <- glm(inc_conex ~ sexo + cons_ene + frec2020 + num_trab, data = df, family = binomial(link = "logit"))
# Configurar el control de validación cruzada
train_control <- trainControl(method = "cv", number = 10)
# Entrenar el modelo con validación cruzada
modelo_cv <- train(inc_conex ~ sexo + cons_ene + frec2020 + frec2021 + num_trab, data = df, method = "glm", family = binomial, trControl = train_control)
# Ver resultados de la validación cruzada
print(modelo_cv)## Generalized Linear Model
##
## 437 samples
## 5 predictor
## 2 classes: 'no', 'si'
##
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold)
## Summary of sample sizes: 393, 393, 393, 393, 393, 394, ...
## Resampling results:
##
## Accuracy Kappa
## 0.8672833 0.02567568summary(modelo_cv$finalModel)##
## Call:
## NULL
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.43088 0.51898 0.830 0.406406
## sexomujer 0.77162 0.29823 2.587 0.009673 **
## cons_enesi 1.11358 0.30624 3.636 0.000277 ***
## frec2020Raramente 0.06618 0.78352 0.084 0.932690
## frec2020Ocasionalmente 0.63562 0.87777 0.724 0.468984
## frec2020Frecuentemente 1.15109 0.97060 1.186 0.235641
## `frec2020Muy frecuente` 0.36645 1.01927 0.360 0.719206
## frec2021Raramente -0.82644 0.80526 -1.026 0.304753
## frec2021Ocasionalmente -0.38227 0.88717 -0.431 0.666547
## frec2021Frecuentemente -0.71767 0.97355 -0.737 0.461018
## `frec2021Muy frecuente` -0.37195 1.08377 -0.343 0.731446
## num_trab 0.14883 0.12566 1.184 0.236253
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 345.93 on 436 degrees of freedom
## Residual deviance: 318.64 on 425 degrees of freedom
## AIC: 342.64
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5Estadisticos descriptivos
# Cargar la biblioteca dplyr
library(dplyr)
# Calcular estadísticas descriptivas para las variables numéricas
estadisticas_numericas <- df %>%
summarise(
Count = n(),
Media = mean(num_trab, na.rm = TRUE),
DesviacionEstandar = sd(num_trab, na.rm = TRUE),
Minimo = min(num_trab, na.rm = TRUE),
Maximo = max(num_trab, na.rm = TRUE),
Mediana = median(num_trab, na.rm = TRUE),
IQR = IQR(num_trab, na.rm = TRUE)
)
# Mostrar estadísticas numéricas
print(estadisticas_numericas)## Count Media DesviacionEstandar Minimo Maximo Mediana IQR
## 1 437 2.370709 1.20201 0 7 2 1# Estadísticas descriptivas para variables categóricas
estadisticas_categoricas <- df %>%
summarise(
FrecuenciaSexo = table(sexo),
FrecuenciaConsEne = table(cons_ene),
FrecuenciaIncConex = table(inc_conex)
)## Warning: Returning more (or less) than 1 row per `summarise()` group was deprecated in
## dplyr 1.1.0.
## ℹ Please use `reframe()` instead.
## ℹ When switching from `summarise()` to `reframe()`, remember that `reframe()`
## always returns an ungrouped data frame and adjust accordingly.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.# Mostrar estadísticas categóricas
print(estadisticas_categoricas)## FrecuenciaSexo FrecuenciaConsEne FrecuenciaIncConex
## 1 202 131 59
## 2 235 306 378# Estadísticas para variables categóricas
estadisticas_categoricas <- list(
Sexo = table(df$sexo),
ConsumoEnergia = table(df$cons_ene),
Frecuencia2020 = table(df$frec2020),
Frecuencia2021 = table(df$frec2021),
Frecuencia2022 = table(df$frec2022),
IncrementoConexion = table(df$inc_conex)
)
# Imprimir estadísticas categóricas
print(estadisticas_categoricas)## $Sexo
##
## hombre mujer
## 202 235
##
## $ConsumoEnergia
##
## no si
## 131 306
##
## $Frecuencia2020
##
## nunca Raramente Ocasionalmente Frecuentemente Muy frecuente
## 52 56 88 135 106
##
## $Frecuencia2021
##
## nunca Raramente Ocasionalmente Frecuentemente Muy frecuente
## 51 54 102 146 84
##
## $Frecuencia2022
##
## nunca Raramente Ocasionalmente Frecuentemente Muy frecuente
## 34 71 123 141 68
##
## $IncrementoConexion
##
## no si
## 59 378Correlaciones
# Cargando librerías necesarias
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(caret)
# Convertir factores a numérico para cálculo de correlación
df_num <- df %>%
mutate(across(where(is.factor), as.integer))
# Calcular la matriz de correlación
cor_matrix <- cor(df_num, use = "complete.obs") # Usar 'complete.obs' para manejar NA
# Mostrar la matriz de correlación
print(cor_matrix)## sexo cons_ene frec2020 frec2021 frec2022
## sexo 1.000000000 -0.088286973 -0.03135830 -0.01137280 -0.0267745454
## cons_ene -0.088286973 1.000000000 0.10145796 0.11598841 0.1006723936
## frec2020 -0.031358303 0.101457965 1.00000000 0.89365491 0.6698957317
## frec2021 -0.011372803 0.115988407 0.89365491 1.00000000 0.7371330605
## frec2022 -0.026774545 0.100672394 0.66989573 0.73713306 1.0000000000
## inc_conex 0.120666504 0.184035979 0.07490632 0.07292151 0.0848518136
## num_trab -0.036387496 0.045349717 -0.05061311 -0.05346647 -0.0570743083
## ingreso_1 0.078522883 -0.016892104 -0.02295468 -0.02796969 -0.0545878663
## ingreso_2 0.041982310 0.018104531 -0.04417334 -0.04555007 -0.0268983481
## ingreso_3 -0.020136280 -0.080075454 -0.03176642 -0.02868895 -0.0524228783
## ingreso_5 -0.061768363 0.009176805 -0.07825997 -0.07633829 -0.0006486604
## ingreso_6 -0.002654851 0.012189514 -0.03964540 -0.08401551 0.0496465133
## ingreso_7 -0.044114655 -0.008492063 -0.03476487 -0.03034839 -0.0296302025
## inc_conex num_trab ingreso_1 ingreso_2 ingreso_3
## sexo 0.120666504 -0.03638750 0.07852288 0.041982310 -0.02013628
## cons_ene 0.184035979 0.04534972 -0.01689210 0.018104531 -0.08007545
## frec2020 0.074906315 -0.05061311 -0.02295468 -0.044173337 -0.03176642
## frec2021 0.072921513 -0.05346647 -0.02796969 -0.045550066 -0.02868895
## frec2022 0.084851814 -0.05707431 -0.05458787 -0.026898348 -0.05242288
## inc_conex 1.000000000 0.05124442 -0.02741453 -0.072940250 -0.09606495
## num_trab 0.051244418 1.00000000 0.07603064 0.235950466 0.46805163
## ingreso_1 -0.027414530 0.07603064 1.00000000 0.398528336 0.14831112
## ingreso_2 -0.072940250 0.23595047 0.39852834 1.000000000 0.37168849
## ingreso_3 -0.096064952 0.46805163 0.14831112 0.371688489 1.00000000
## ingreso_5 -0.020288872 0.16266472 -0.01198303 0.121079940 0.28692190
## ingreso_6 0.009458563 0.09308872 -0.06899757 -0.004209083 0.10326860
## ingreso_7 -0.061772019 -0.04741757 0.06663329 0.120682095 0.16451236
## ingreso_5 ingreso_6 ingreso_7
## sexo -0.0617683627 -0.002654851 -0.044114655
## cons_ene 0.0091768054 0.012189514 -0.008492063
## frec2020 -0.0782599702 -0.039645399 -0.034764868
## frec2021 -0.0763382946 -0.084015505 -0.030348391
## frec2022 -0.0006486604 0.049646513 -0.029630202
## inc_conex -0.0202888716 0.009458563 -0.061772019
## num_trab 0.1626647155 0.093088721 -0.047417573
## ingreso_1 -0.0119830316 -0.068997572 0.066633292
## ingreso_2 0.1210799401 -0.004209083 0.120682095
## ingreso_3 0.2869218984 0.103268601 0.164512365
## ingreso_5 1.0000000000 0.501685664 0.634876518
## ingreso_6 0.5016856641 1.000000000 0.546125662
## ingreso_7 0.6348765176 0.546125662 1.000000000library(reshape2)
df_long <- melt(cor_matrix)
ggplot(data = df_long, aes(Var1, Var2, fill = value)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white",
midpoint = 0, limit = c(-1,1), space = "Lab",
name="Pearson\nCorrelation") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
axis.title.x = element_blank(),
axis.title.y = element_blank())