# Cargar datos
library(dplyr)
library(readxl) # Para limpiar datos de texto
supercias <- read_excel(here("spanish/data/directorio_companias.xlsx"),
skip = 4) %>%
janitor::clean_names()
supercias %>%
head()
## # A tibble: 6 × 25
## no_fila expediente ruc nombre situacion_legal fecha_constitucion tipo pais
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1 1 1790… ACEIT… ACTIVA 20/07/1951 ANÓN… ECUA…
## 2 2 2 1790… ACERI… ACTIVA 17/12/1963 ANÓN… ECUA…
## 3 3 3 1790… ACERO… ACTIVA 27/06/1957 ANÓN… ECUA…
## 4 4 6 1790… AERO … DISOLUCIÓN Y L… 19/05/1960 ANÓN… ECUA…
## 5 5 11 1790… AEROV… ACTIVA 27/09/1965 SUCU… COLO…
## 6 6 22 1790… AGENC… ACTIVA 08/07/1963 ANÓN… ECUA…
## # ℹ 17 more variables: region <chr>, provincia <chr>, canton <chr>,
## # ciudad <chr>, calle <chr>, numero <chr>, interseccion <chr>, barrio <chr>,
## # telefono <chr>, representante <chr>, cargo <chr>, capital_suscrito <chr>,
## # ciiu_nivel_1 <chr>, ciiu_nivel_6 <chr>, ultimo_balance <chr>,
## # presento_balance_inicial <chr>, fecha_presentacion_balance_inicial <chr>Estadística descriptiva y visualización de datos en R
Especialización en Investigación Científica UNEMI 2024
Daniel Sánchez Pazmiño
2024-09
Estadística descriptiva
Resume y describe las características de un conjunto de datos mediante medidas numéricas y gráficas
Se diferencia de la estadística inferencial, que se enfoca en predecir conclusiones sobre una población a partir de una muestra
Tipos de datos
- Categóricos: no se pueden medir numéricamente
- Nominales: no tienen orden. Ej. colores, género, etc.
- Ordinales: tienen orden. Ej. nivel de educación, nivel de satisfacción, etc.
- Cuantitativos: se pueden medir numéricamente
- Discretos: valores enteros. Ej. número de hijos, número de estudiantes, etc.
- Continuos: valores reales. Ej. peso, altura, temperatura, etc.
Análisis de datos cuantitativos
Medidas de tendencia central
Las medidas de tendencia central son valores que representan el centro de un conjunto de datos.
Media: promedio de los datos
Mediana: valor que divide a los datos en dos partes iguales
Moda: valor que más se repite
Media aritmética o promedio
- Se calcula sumando todos los valores y dividiendo entre el número de datos
\[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}\]
- Implementación en R:
mean(x), función de R base
Datos de ejemplo
Calculando el promedio de capital de suscrito
- Utilizando la función
mean()de R base
library(stringr)
library(dplyr)
library(readr)
# Limpiar datos
supercias_limpio <-
supercias %>%
mutate(capital_suscrito = parse_number(capital_suscrito, locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = "."))) %>%
filter(!is.na(capital_suscrito))
mean(supercias_limpio$capital_suscrito)
## [1] 136384.3Utilizando mean() con na.rm = TRUE
Si hay valores faltantes, se puede utilizar el argumento
na.rm = TRUEpara ignorarlosNo se necesita limpiar los datos previamente con
filter()
Mediana
Es el valor que divide a los datos en dos partes iguales
Para calcularla, se ordenan los datos de menor a mayor y se elige el valor central
Si el número de datos es par, se promedian los dos valores centrales
\[\text{Mediana} = \begin{cases} x_{\frac{n+1}{2}} & \text{si } n \text{ es impar} \\ \frac{x_{\frac{n}{2}} + x_{\frac{n}{2} + 1}}{2} & \text{si } n \text{ es par} \end{cases}\]
Calculando la mediana de capital suscrito
Utilizando la función
median()de R baseTambién con
na.rm = TRUEpara ignorar valores faltantes
Moda
Es el valor que más se repite en un conjunto de datos
Puede haber más de una moda
En R, no hay una función base para calcular la moda
Se puede utilizar la función
table()para contar las frecuencias de cada valor
Calculando la moda de capital suscrito
- Utilizando la función
table()de R base
table(supercias_limpio$capital_suscrito)
##
## 0.04 0.1 0.2 0.32 0.4 0.48
## 2 1 2 4 32 2
## 0.6 0.64 0.72 0.8 1 1.2
## 1 1 1 18 437 18
## 1.52 1.6 1.68 2 2.04 2.08
## 1 5 1 254 6 2
## 2.2 2.24 2.4 2.59 2.8 3
## 1 2 16 1 1 30
## 3.2 3.6 3.8 4 4.08 4.2
## 3 1 1 352 4 3
## 4.4 4.8 5 5.2 5.28 5.6
## 1 13 105 1 2 1
## 5.76 6 6.4 6.6 6.8 7
## 1 25 1 1 1 2
## 7.2 7.6 7.8 8 8.4 8.8
## 6 2 1 157 5 4
## 9 9.6 10 10.2 10.4 10.8
## 11 5 857 1 2 1
## 11 11.2 12 12.8 13 13.2
## 3 3 45 3 2 1
## 13.44 13.52 13.64 13.8 14 14.4
## 1 1 1 1 4 1
## 14.68 15 15.2 16 16.72 16.88
## 1 19 1 20 1 1
## 17.2 17.4 18 18.64 19 20
## 1 1 3 1 2 775
## 20.04 20.08 20.36 20.4 20.76 20.8
## 2 1 1 1 1 2
## 21 22 22.2 22.68 23.2 23.56
## 5 1 2 1 1 1
## 24 24.08 24.6 24.8 25 25.2
## 34 2 1 3 60 3
## 25.32 25.6 26 26.4 27 27.6
## 1 1 6 1 2 1
## 28 28.08 28.2 28.4 28.68 28.8
## 125 1 1 1 2 6
## 29.2 30 30.24 32 32.16 32.4
## 1 134 1 13 2 1
## 32.8 33.2 34 35 36 36.8
## 1 1 3 1 10 1
## 38 38.04 38.4 39 39.8 40
## 2 1 2 1 1 241
## 40.08 40.8 41.2 42 43.2 43.88
## 1 2 1 4 1 1
## 44 44.2 44.52 45 45.4 46.4
## 6 1 1 5 1 1
## 47.2 48 49 49.56 50 51
## 1 18 3 1 1018 1
## 51.16 52 52.4 54 55 56
## 1 2 1 4 1 1
## 57.6 58.4 59 60 60.4 60.8
## 1 1 1 93 1 1
## 60.92 61 63.4 64 65 65.6
## 1 1 1 8 1 1
## 66 67.92 68 69.12 70 72
## 2 1 1 1 16 3
## 74 75 76 76.6 77.6 78.52
## 1 18 2 1 1 1
## 80 80.08 80.16 80.4 80.44 80.84
## 666 1 3 2 1 1
## 83 84 86.4 87.44 88 88.16
## 1 15 1 1 1 1
## 88.8 89.6 90 91.6 92 93.6
## 1 2 50 1 3 1
## 94.8 95 96 96.88 98 99
## 1 1 5 1 2 37
## 100 100.8 101 102 103 104
## 11280 1 7 25 1 2
## 104.16 105 106 106.4 108 110
## 1 7 1 1 6 8
## 111 112 116 120 120.96 122.2
## 2 2 1 166 1 1
## 123.2 124 124.4 125 126 126.8
## 1 1 1 14 1 1
## 128 128.72 130 132 135 136
## 3 1 4 2 1 1
## 140 145.4 148 150 152 154
## 18 1 2 349 1 1
## 155 160 160.12 162.28 164 164.4
## 1 37 1 1 3 1
## 165 168 172 174.4 175 176
## 1 3 1 1 2 3
## 176.24 180 183.24 183.32 184 187.52
## 1 11 1 1 2 1
## 196 200 200.08 200.1 200.4 200.84
## 2 7539 2 1 1 1
## 201 201.6 202 203.84 204 206
## 5 1 1 1 7 1
## 207 208 208.2 208.8 210 211.8
## 1 4 1 1 13 1
## 212 216 216.96 220 222 224
## 1 1 1 9 1 2
## 224.32 224.97 225 228 228.88 230
## 1 1 2 1 1 1
## 232 240 240.6 241 244.8 249.6
## 1 74 1 1 1 1
## 250 252 253.28 254.96 256 260
## 167 1 1 1 1 9
## 263.36 265.8 270 272 280 280.04
## 1 1 4 2 19 1
## 286.16 288 292.24 297 298.08 299
## 1 2 1 1 1 1
## 300 301 302 304 306 306.76
## 1574 1 1 3 1 1
## 310 318 320 320.48 322.76 325
## 3 1 26 1 1 1
## 328 330 333 335 336.68 340
## 2 4 1 1 1 1
## 342.56 344 348 350 360 364
## 1 1 1 24 15 5
## 369 375 376 378.12 380 388
## 1 1 1 1 1 1
## 390 392 396 399 399.8 400
## 3 1 2 11 1 26801
## 400.08 400.12 400.2 400.4 400.8 401
## 3 1 1 2 2 18
## 401.6 402 403 403.2 404 405
## 1 282 14 1 11 135
## 406 406.56 406.8 407 408 408.8
## 17 1 1 7 27 1
## 409 410 410.8 411 412 412.96
## 2 17 1 1 1 1
## 414 416 416.8 418 420 421
## 8 9 1 4 307 1
## 422 423 425 427 427.6 428
## 1 4 10 1 1 1
## 430 430.2 432 435 436 439.2
## 3 1 1 1 2 1
## 440 440.08 441 444 448 448.32
## 46 1 1 2 2 1
## 448.44 450 451 452 455 460
## 1 605 1 3 6 24
## 462 465 465.6 466 468 468.8
## 1 3 1 1 1 1
## 470 474 475 476 477 480
## 2 2 1 1 1 120
## 482 485 488 489.6 490 492
## 2 1 3 1 9 1
## 495 496 498 499 500 501
## 2 1 3 4 5346 11
## 503 504 505 506.4 507 510
## 1 4 1 1 1 12
## 512 516.8 518.4 520 521 524
## 1 1 1 14 1 1
## 525 528 530 532 533 534
## 2 2 1 1 1 1
## 536 540 542 542.8 550 552
## 1 9 1 1 17 1
## 558 560 561 564 568 570
## 1 19 1 1 1 3
## 580 582 585 588 590 592
## 2 1 1 1 1 1
## 596 600 600.16 601 602 603
## 1 1697 3 1 1 1
## 604 608 609.84 610 610.16 611
## 2 1 1 2 1 1
## 613.2 614.4 616 620 625 628
## 1 1 1 4 3 3
## 630 632 635 636 638 640
## 5 1 1 2 1 20
## 644 648 649.68 650 656.8 658
## 2 3 1 15 1 1
## 660 670 672 680 682 684
## 2 1 1 32 1 1
## 688 690 690.08 694.4 700 702
## 1 2 1 1 137 1
## 702.4 706 710 714.8 715 717
## 1 1 2 1 1 1
## 720 721 724 730 731.4 736
## 24 1 1 3 1 1
## 740 750 751 753.08 754 756
## 2 51 1 1 1 1
## 760 765.96 770 773 776 777
## 2 1 1 1 2 3
## 778 780 785.44 788 788.56 790
## 1 1 1 1 1 1
## 792 794 795 796 799 800
## 2 1 1 3 4 64626
## 800.16 800.4 800.52 800.64 800.8 801
## 2 1 1 1 2 201
## 801.2 801.6 801.72 801.84 802 803
## 1 1 1 1 15 18
## 804 805 806 806.4 807 808
## 111 101 38 2 1 4
## 808.16 810 812 813 814 815
## 1 302 46 3 25 2
## 816 817 818 819 819.2 820
## 53 10 3 8 1 25
## 820.24 821 822 822.8 823 824
## 1 2 1 1 2 1
## 824.28 825 826 827.2 828 828.8
## 1 59 1 1 28 1
## 830 832 834 835 836 838
## 7 18 1 1 14 1
## 840 840.32 841 842 843 844
## 404 1 4 1 1 1
## 845 846 847 848 848.4 849
## 11 8 3 5 1 2
## 850 851 852 853 854 854.68
## 80 1 2 1 4 1
## 855 856.8 858 860 861 863
## 10 1 6 15 2 1
## 864 864.48 864.8 865 868 870
## 20 1 1 1 7 23
## 871 872 873.68 874 875 876
## 1 1 1 1 12 2
## 876.8 880 881.2 881.4 882 884
## 1 149 1 1 7 5
## 884.6 885 888 889 890 891
## 1 3 8 1 6 2
## 892 893 893.2 894 896 900
## 1 1 1 1 10 1715
## 902 903 904 906.04 908.6 910
## 4 3 1 1 1 34
## 911 912 915 918 920 922
## 1 9 2 4 70 1
## 924 925 926 927 928 930
## 6 9 2 1 5 13
## 931 932 933 934 935 936
## 1 1 2 1 2 1
## 938 939.4 940 943 944 945
## 1 1 6 1 1 12
## 946 950 952 954 957 959.84
## 1 46 2 1 1 1
## 960 961 962 963 964 964.8
## 106 1 2 1 1 1
## 966 968 969 970 972 975
## 3 2 2 2 3 11
## 976 977.28 980 984 985 985.08
## 1 1 29 1 1 1
## 986.76 989 990 992 996 999
## 1 1 35 2 1 24
## 1000 1001 1001.12 1001.6 1002 1003
## 23166 20 1 1 37 6
## 1004 1005 1006.88 1008 1009 1010
## 2 10 1 13 1 6
## 1012 1015 1020 1021 1023 1023.24
## 2 6 40 1 3 1
## 1024 1024.16 1025 1026 1028 1030
## 2 1 8 1 2 1
## 1035 1037 1038.4 1040 1041 1044
## 4 2 1 52 1 2
## 1044.8 1048 1050 1052 1055 1056
## 1 2 99 1 1 3
## 1058 1060 1062 1064 1066.24 1067.2
## 2 5 3 1 1 1
## 1068.8 1070 1075 1076 1078 1080
## 1 4 3 2 1 69
## 1085 1088 1088.96 1089 1090 1092
## 2 1 1 2 1 4
## 1096 1099 1100 1101 1104 1105
## 1 1 176 1 5 1
## 1108 1110 1115 1116 1118 1120
## 4 10 2 2 1 44
## 1122 1125 1126 1127 1128 1130
## 2 7 1 1 3 1
## 1131.28 1132.4 1135 1136.4 1139 1140
## 1 1 1 1 1 22
## 1144 1148 1150 1152 1155 1156
## 1 1 17 1 5 2
## 1160 1162.96 1164 1168 1170 1176
## 15 1 2 1 9 1
## 1177 1178 1180 1182 1184.8 1184.96
## 1 1 3 1 1 1
## 1190 1200 1200.08 1200.48 1201 1204
## 4 1532 2 1 3 2
## 1206 1208 1209 1210 1212 1212.8
## 1 3 1 3 1 1
## 1215 1216 1220 1220.4 1224 1225
## 1 2 4 1 6 6
## 1230 1233.72 1235 1238 1240 1242
## 7 1 1 1 20 2
## 1243 1248 1250 1250.8 1252 1255
## 2 1 39 1 2 1
## 1257 1260 1264 1265 1270 1272.36
## 1 20 1 2 1 1
## 1273 1275 1280 1281 1285 1288
## 1 1 20 1 1 2
## 1288.4 1289 1290 1300 1302 1304
## 1 1 2 115 1 1
## 1305 1309 1310 1312 1320 1323
## 1 1 1 2 33 1
## 1324 1325 1328 1330 1332 1333
## 1 1 1 2 1 1
## 1333.32 1334 1335 1336 1339 1340
## 1 1 1 1 1 4
## 1346 1350 1353 1357 1358.36 1360
## 1 30 1 1 1 21
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## 1 1 1 1 1 1
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## 1 1 2 1 1 1
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## 5596704 5600000 5614600 5630000 5650000 5653000
## 1 1 1 1 1 1
## 5676118 5683296 5704118.2 5714389 5715000 5730000
## 1 1 1 1 1 1
## 5745030 5745900 5770898 5775600 5789463 5798550.88
## 1 1 1 1 1 1
## 5800000 5822988.76 5864500 5881794 5905000 5910000
## 2 1 1 1 1 1
## 5925000 5953191 5979357 5994073 6e+06 6000956
## 1 1 1 1 7 1
## 6012705 6015280 6016170 6018687 6020000 6032600
## 1 1 1 1 1 1
## 6035000 6044400 6050486 6061011 6075116 6078297
## 1 1 1 1 1 1
## 6103609 6120800 6125000 6131114 6143500 6146000
## 1 1 1 1 1 1
## 6163011 6163014 6180000 6195846 6196002 6221134
## 2 1 1 1 1 1
## 6225036 6230000 6240000 6250000 6263858 6265906
## 1 1 2 1 1 1
## 6268300 6269828 6274900 6300000 6333997 6339458
## 1 1 1 1 1 1
## 6400000 6402528 6425078 6477670 6486000 6500000
## 3 1 1 1 1 3
## 6514735 6520000 6550000 6572000 6573825 6580380
## 1 1 1 1 1 1
## 6600000 6664849 6670800 6695699 6700000 6705600
## 4 1 1 1 1 1
## 6728000 6744422 6761000 6800000 6848700 6863493
## 1 1 1 3 1 1
## 6900003 6930000 6946402 6947460 6963465 7e+06
## 1 1 1 1 1 2
## 7002802 7024251 7024881 7029352 7052000 7090970
## 1 1 1 1 1 1
## 7100000 7111540 7120000 7150060 7185000 7186000
## 1 1 1 1 1 1
## 7200000 7227480 7246200 7289060 7300000 7320000
## 3 1 1 1 2 1
## 7400000 7414701 7429195.6 7470588 7480000 7500000
## 1 1 1 1 1 1
## 7500900 7505000 7521243 7561300 7600200 7614834
## 1 1 1 1 1 1
## 7617405 7626000 7650000 7656405 7660249 7704870
## 1 1 1 1 1 1
## 7709243 7710986 7780228 7785847 7809259 7815460
## 1 1 1 1 1 1
## 7850000 7884883 7891541 7891959 7896632 7900000
## 1 1 1 1 1 1
## 7900500 7941590 7972840 7990000 8e+06 8000002
## 1 1 1 1 7 1
## 8046780 8071068 8087208 8105473 8106626.4 8129176
## 1 1 1 1 1 1
## 8139065 8161680 8174399 8200000 8216641 8267535
## 1 1 1 1 1 1
## 8329253 8350000 8362200 8394358.4 8395500 8415000
## 1 1 1 1 1 1
## 8424620 8425299 8500000 8528216 8565831 8591361.76
## 1 1 1 1 1 1
## 8597526 8600000 8600800 8632178 8650000 8686874
## 1 1 1 1 1 1
## 8693324 8715000 8743500 8768222 8885196 8950000
## 1 1 1 1 1 1
## 9e+06 9005208 9037128 9051517 9059491 9179634
## 3 1 1 1 1 1
## 9217182 9230347 9265000 9300000 9338041 9500800
## 1 1 1 1 1 1
## 9507509 9578936 9582000 9587764 9600000 9607991
## 1 1 1 1 1 1
## 9617000 9649000 9650000 9670380 9710000 9721096
## 1 1 1 1 1 1
## 9738293 9807973 9812406 9819836.4 9843800 9890000
## 1 1 1 1 1 1
## 9902402.2 9916022 9941510 9975000 9983723 9988673
## 1 1 1 1 1 1
## 1e+07 10000400 10000800 10002000 10023578 10050000
## 13 1 1 1 1 1
## 10060400 10096240 10123557 10130700 10152660 10192000
## 1 1 1 1 1 1
## 10220600 10254739 10303052 10327323 10336607.16 10342000
## 1 1 1 1 1 1
## 10363891 10420000 10451000 10500000 10505942.6 10514130
## 1 1 1 1 1 1
## 10592750 10628589 10635822.2 10643536 10655184 10760000
## 1 1 1 1 1 1
## 10786018 10818490 10832315 10880000 10905865 10956583
## 1 1 1 1 1 1
## 10981833 10995976 11021888 11061889 11073768 11097447
## 1 1 1 1 1 1
## 11100000 11150000 11165447 11288400 11300000 11324320
## 1 1 1 1 1 1
## 11428000 11456001 11470700 11489248 11500000 11500678
## 1 1 1 1 2 1
## 11531000 11540000 11572575 11600000 11626508 11688751
## 1 1 1 1 1 1
## 11692290 11697530 11699068 11726344 11758926 11762720
## 1 1 1 1 1 1
## 11854521 11868940 11900000 11908750 11950000 11952000
## 1 1 1 1 1 1
## 1.2e+07 12045015 12076185 12109630 12152027 12220001
## 3 1 1 1 1 1
## 12267319 12414634 12435559 12460851 12500000 12510000
## 1 1 1 1 3 1
## 12521462 12590000 12599799 12627220 12657362 12732761
## 1 1 1 1 1 1
## 12888099 12899900 12910276 12914858 12940750 1.3e+07
## 1 1 1 1 1 1
## 13019200 13019497 13059769.18 13123746 13164942 13200000
## 1 1 1 1 1 1
## 13218800 13289443 13322370 13369890 13389910.76 13435152
## 1 1 1 1 1 1
## 13458483 13493009 13500000 13546973 13620000 13743560
## 1 1 1 1 1 1
## 13823750 13866402 13875858.96 13890900 1.4e+07 14109415
## 1 1 1 1 1 1
## 14185000 14200000 14200001 14223000 14290264 14301300
## 1 1 1 1 1 1
## 14356563 14366327 14609265 14616000 14638635 14665737
## 1 1 1 1 1 1
## 14718700 14885068 14923000 14950000 14976910 14980000
## 1 1 1 1 1 1
## 14999200 1.5e+07 15057800 15077430 15078000 15104000
## 1 5 1 1 1 1
## 15159027 15200729 15456081 15496239 15722799 15748100
## 1 1 1 1 1 1
## 15763557 15805000 15812086 15865800 15896088 15898798.72
## 1 1 1 1 1 1
## 15918551 15951000 16350000 16400000 16500000 16605855
## 1 1 1 1 3 1
## 16667466 16742000 16995478 1.7e+07 17020004 17100000
## 1 1 1 1 1 1
## 17206889 17400000 17500000 17500010 17559500 17628149
## 1 1 4 1 1 1
## 17657950 17948500 17951554 17984548 1.8e+07 18003201.08
## 1 1 1 1 2 1
## 18056446 18188788 18342068 18400000 18410000 18704030
## 1 1 1 1 1 1
## 18825568 18835317 18979250 18979510 19080000 19147424
## 1 1 1 1 1 1
## 19165000 19274094 19297543 19327247 19328495 19441846.53
## 1 1 1 1 1 1
## 19516913 19762670 19837275 19900000 19920000 2e+07
## 1 1 1 1 1 12
## 20045671 20099439 20140000 20200000 20382811 20385045
## 1 1 1 1 1 1
## 20390109 20446756 20490472 20500000 20650000 20659011.16
## 1 1 2 1 1 1
## 20700000 20734502 20750000 20760598 20890440 20932043.2
## 1 1 1 1 1 1
## 20991000 2.1e+07 21022721 21346000 21428571 21472466.58
## 1 1 1 1 1 1
## 21516393 21563127 21629181 21725400 22187078.76 22221539
## 1 1 1 1 1 1
## 22298436 22327505 22500000 22575913 22657894 22662437
## 1 1 1 1 1 1
## 22780360 2.3e+07 23016645 23018841 23337523 23463000
## 1 3 1 1 1 1
## 23628095 23780093 23790858 23833200 2.4e+07 24157300
## 1 1 1 1 1 1
## 24349000 24360000 24499302 24510000 24575780 24618328
## 1 1 1 1 1 1
## 24648760 24680666.08 24732300 24759026 24800000 24826793
## 1 1 1 1 1 1
## 24881856 24992327 2.5e+07 25000001 25080600 25197400
## 1 1 2 1 1 1
## 25428000 25450000 25700000 25765223 25930849 2.6e+07
## 1 1 1 1 1 1
## 26067945 26090088 26100000 26363000 26601100 26915377
## 1 1 1 1 1 1
## 2.7e+07 27558966 28005875 28097253.84 28273825 28609783
## 1 1 1 1 1 1
## 28761938 28956300 29000801 29282170 3e+07 30077935
## 1 1 1 1 1 1
## 30180000 30396000 30534522 30621407 30890000 3.1e+07
## 1 1 1 1 1 2
## 31111827 31660646 32180000 32523535 32577972.42 32622923
## 1 1 1 1 1 1
## 33082120 33172406 33428571 33500032 3.4e+07 34100000
## 1 1 1 1 1 1
## 34217525.4 34500000 34602401.37 35145872 35200000 35580800
## 1 1 1 2 1 1
## 36903883 36961458.24 3.7e+07 37251200 37266438 37561316.4
## 2 1 1 1 1 1
## 37908702 3.8e+07 38434920 38669231 38700000 39678457
## 1 1 1 1 2 1
## 39729420 39764170 39899693.5 4e+07 40834676 41628935.6
## 1 1 1 1 1 1
## 41737183.85 43393385.6 43632514 44300753 45300000 45341888
## 1 1 1 1 1 1
## 46018362 46094612 46216680 47000045 47661216 48554079
## 1 1 1 1 1 1
## 49712437 5e+07 50049639 50128485 50170719 51035583
## 1 1 1 1 1 1
## 52000800 5.5e+07 55377457 57096649 57964063 58371813
## 1 2 1 1 1 1
## 59020000 59200000 59554000 60303925 61300000 61443062.69
## 1 1 1 1 1 1
## 61469119 61886007 63009920 63726000 64713443 6.6e+07
## 1 1 1 1 1 1
## 66083552.84 66957105 67836254 69107000 69848815.84 72500000
## 1 1 1 1 1 1
## 73900000 74894880 75265000 76701358 82500000 85590000
## 1 1 1 1 1 1
## 88177400 88231940 90053534 90363684 90373389 93595985
## 1 1 1 1 1 1
## 9.7e+07 1e+08 100261224 103814580 106372680 106530569.6
## 1 3 1 1 1 1
## 111114508 111115289 114436208 116569964 116747000 1.25e+08
## 1 1 1 1 1 1
## 127375665 127549480 127719025 137196326 149609081 154709641
## 1 1 1 1 1 1
## 154975393.08 158800000.01 160100000 164097519 182885740 183500000
## 1 1 1 1 1 1
## 207208196 232222403.04 245245389 307512091 384001000 414290000
## 1 1 1 1 1 1
## 4.64e+08 5e+08 568973462 765036000 9e+08
## 1 2 1 1 1Medidas de dispersión
Las medidas de dispersión indican cuánto se alejan los datos de la medida de tendencia central
- Rango: diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo
- \(R = x_{\text{max}} - x_{\text{min}}\)
- En R:
range(x)
- Varianza: promedio de las diferencias al cuadrado entre cada dato y la media
- \(s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}\)
- En R:
var(x)
Medidas de dispersión
- Desviación estándar: raíz cuadrada de la varianza
- \(s = \sqrt{s^2}\)
- En R:
sd(x)
- Coeficiente de variación: desviación estándar dividida por la media
- \(CV = \frac{s}{\bar{x}}\)
- En R:
sd(x) / mean(x)
Medidas de posición
- Cuartiles: valores que dividen a los datos en cuatro partes iguales
- Primer cuartil (Q1): valor que deja el 25% de los datos a la izquierda
- Segundo cuartil (Q2): mediana
- Tercer cuartil (Q3): valor que deja el 75% de los datos a la izquierda
- Percentil: valor que deja una proporción \(p\) de los datos a la izquierda
- Percentil 25 (P25): primer cuartil
- Percentil 50 (P50): mediana
- Percentil 75 (P75): tercer cuartil
Calculando percentiles con R
Utilizando la función
quantile()de R baseSe puede especificar el percentil deseado con el argumento
probs
Visualización de datos para variables cuantitativas
Gráficos con R base
R base proporciona una serie de funciones para crear gráficos básicos
Algunas de las funciones más comunes son:
plot(): gráfico de dispersiónhist(): histogramaboxplot(): diagrama de caja y bigotes
Ejemplo con R base: Histograma
Histograma: muestra la distribución de una variable cuantitativa
La distribución se divide en intervalos o “bins”, y se cuenta la frecuencia de datos en cada intervalo
En R, se puede utilizar la función
hist()para crear un histogramaSe puede personalizar el número de intervalos con el argumento
breaks
Creando un histograma de capital suscrito
- Utilizando la función
hist()de R base
Creando un histograma de capital suscrito
Una distribución con valores atípicos complica la visualización
Se puede utilizar la escala logarítmica para mejorar la visualización
Gráficos con ggplot2
ggplot2es una librería de R que permite crear gráficos de alta calidad y personalizablesUtiliza el Grammar of Graphics para construir gráficos, definidos por capas diferentes
Gramatica de gráficos
Todo gráfico, según el Grammar of Graphics, tiene siete posibles capas:
Datos: conjunto de datos a visualizar
Estéticas: mapeo de variables a atributos visuales (color, forma, tamaño, etc.)
Geometrías: tipo de gráfico (puntos, líneas, barras, etc.)
Facetas: subdivisión de los datos en subgráficos
Estadísticas: resumen de los datos (media, mediana, etc.)
Coordenadas: sistema de coordenadas (cartesiano, polar, etc.)
Temas: aspecto visual del gráfico (colores, fuentes, etc.)
Gramatica de gráficos
Creando un histograma con ggplot2
Para crear un histograma con
ggplot2, se utiliza la funciónggplot()para definir los datos y las estéticasSe añade una capa de geometría con
geom_histogram()Se pueden personalizar las etiquetas, títulos, colores, etc.
Replicando el histograma de capital suscrito con ggplot2
Mejorando el histograma con ggplot2
Este paquete permite una mayor personalización de los gráficos que R base
Definimos la longitud de los bins, el color de las barras, el color de fondo, etc.
El uso del pipe
%>%permite encadenar funciones de manera más sencilla, combinando condplyr
Histograma de capital suscrito mejorado con ggplot2
Eliminar valores atípicos con ggplot2
Se pueden filtrar los valores atípicos para mejorar la visualización
Se utiliza el rango intercuartil (IQR) para identificar los valores atípicos
\[[Q1 - 1.5 \times \text{IQR}, Q3 + 1.5 \times \text{IQR}]\]
Histograma de capital suscrito sin valores atípicos
supercias_limpio %>%
filter(capital_suscrito > quantile(capital_suscrito, 0.25, na.rm = T) - 1.5 * IQR(capital_suscrito, na.rm = T) &
capital_suscrito < quantile(capital_suscrito, 0.75, na.rm = T) + 1.5 * IQR(capital_suscrito, na.rm = T)) %>%
ggplot(aes(x = capital_suscrito)) +
geom_histogram(bins = 5, fill = "skyblue", color = "black") +
labs(title = "Histograma de Capital Suscrito",
x = "Capital Suscrito",
y = "Frecuencia") +
theme_minimal()
Diagrama de caja (caja y bigotes)
El diagrama de caja y bigotes muestra la distribución de una variable cuantitativa
La caja representa el rango intercuartil (IQR), y los bigotes se extienden hasta los valores extremos
Se pueden identificar valores atípicos
Diagrama de caja generico
Creando un diagrama de caja con ggplot2
- Utilizando la función
geom_boxplot()deggplot2
Creando un diagrama de caja con ggplot2
Geometrías para diferentes tipos de gráficos
geom_point(): gráfico de dispersióngeom_line(): gráfico de líneasgeom_bar(): gráfico de barrasgeom_boxplot(): diagrama de caja y bigotesgeom_histogram(): histogramageom_density(): densidadgeom_violin(): violíngeom_text(): textogeom_label(): etiquetasSe puede usar en combinación (ej.
geom_point() + geom_line())
Distribuciones acumuladas
La distribución acumulada muestra la proporción de datos menores o iguales a un valor dado
Generalmente se construyen intervalos o bins y se calcula la frecuencia en cada intervalo
- La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias de los intervalos anteriores (i.e. running total)
Generalmente primero se prepara una tabla de distrubución de frecuencias, se calculan frecuencias acumuladas absolutas (Frecuencia Acumulada) y relativas (dividiendo por el total de datos).
La ojiva es el gráfico de la distribución acumulada
Implementación en R
Se puede generar una tabla de frecuencias con la función
cut()y un workflowdplyrcongroup_by()ysummarise()Se necesita decidir el número de intervalos o bins mediante
breakscutdivide los datos en intervalos, ytablecuenta la frecuencia de datos en cada intervalo
Para capital suscrito
tabla_frecuencias <- supercias_filtrado %>%
mutate(intervalo = cut(capital_suscrito, breaks = 5)) %>% # Dividir en 5 intervalos
group_by(intervalo) %>% # Agrupar por intervalo
summarise(frecuencia = n()) %>% # Contar frecuencia
mutate(frecuencia_acumulada = cumsum(frecuencia), # Frecuencia acumulada
frecuencia_relativa = frecuencia / sum(frecuencia)) # Frecuencia relativa
tabla_frecuencias
## # A tibble: 5 × 4
## intervalo frecuencia frecuencia_acumulada frecuencia_relativa
## <fct> <int> <int> <dbl>
## 1 (-2.36,480] 56019 56019 0.333
## 2 (480,960] 76242 132261 0.453
## 3 (960,1.44e+03] 26401 158662 0.157
## 4 (1.44e+03,1.92e+03] 2144 160806 0.0127
## 5 (1.92e+03,2.4e+03] 7394 168200 0.0440Gráfico de la distribución acumulada
- Utilizando la función
geom_line()deggplot2, se puede crear la ojiva graficando la tabla calculada previamente
Análisis de datos categóricos
Generalmente, nos interesa la frecuencia de ocurrencia de categorías
- La frecuencia relativa o porcentaje de cada categoría es útil para comparar entre categorías
- Utilizamos tablas de frecuencias y gráficos para visualizar la distribución de categorías
- Calculamos frecuencias con workflows
dplyrcongroup_by()ysummarise()
Para variables categóricas, se pueden utilizar diferentes tipos de gráficos
Algunos de los gráficos más comunes son:
- Gráfico de barras
- Gráfico de barras apiladas
- Gráfico de pastel
Gráfico de barras
El gráfico de barras es una forma sencilla de visualizar la frecuencia de una variable categórica
En el eje x se muestran las categorías, y en el eje y la frecuencia
En algunos casos, es válido apilar barras para mostrar la frecuencia de subcategorías
Generalmente los gráficos de barras son verticales, pero también pueden ser horizontales
Utiles con un número moderado de categorías
Creando un gráfico de barras con ggplot2
Utilizando la función
geom_bar()deggplot2Se puede personalizar el color, el orden de las barras, las etiquetas, etc.
La función
geom_bar()cuenta automáticamente la frecuencia de cada categoría
Empresas por provincia
Empresas por provincia
La funcion
top_n()dedplyrpermite seleccionar lasncategorías más frecuentesSe puede utilizar para filtrar las 5 provincias con más empresas
library(forcats)
supercias_filtrado %>%
count(provincia) %>% # Count rapidamente cuenta la frecuencia de cada categoria
top_n(5, n) %>%
ggplot(aes(x = fct_reorder(provincia, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "skyblue", color = "black") +
labs(title = "Top 5 Provincias con más Empresas",
x = "Provincia",
y = "Frecuencia") +
theme_minimal()Empresas por provincia
geom_bar() y geom_col()
geom_bar()es una abreviatura degeom_bar(stat = "count"), que cuenta la frecuencia de cada categoríageom_col()es una abreviatura degeom_bar(stat = "identity"), que utiliza los valores de la variable y para la altura de las barrasSe puede utilizar
geom_col()para gráficos de barras con valores precalculados, es decir, cuando ya se tiene la frecuencia de cada categoríaEs más flexible que
geom_bar(), ya que permite utilizar valores precalculados, no solo frecuencias
Columnas apiladas
En algunos casos, es útil apilar las barras para mostrar la frecuencia de subcategorías
Se puede utilizar el argumento
fillenaes()para apilar las barras, utilizando una variable categórica adicionalSe recomienda utilizar
geom_col()y adecuadamente prepara los datos en formato largo (long format) - realizar unpivot_longer()contidyrsi es necesario
Empresas por provincia y sector (CIIU)
- Ordenamos las primeras 5 provincias con más empresas y los CIIU de nivel 1
supercias_filtrado %>%
group_by(provincia, ciiu_nivel_1) %>%
summarise(frecuencia = n()) %>%
filter(provincia %in% c("EL ORO", "MANABI", "AZUAY", "PICHINCHA", "GUAYAS")) %>%
ggplot(aes(x = provincia, y = frecuencia, fill = ciiu_nivel_1)) +
geom_col(position = "stack") +
labs(title = "Empresas por Provincia y Sector (CIIU)",
x = "Provincia",
y = "Frecuencia",
fill = "Sector (CIIU)") +
theme_minimal()Empresas por provincia y sector (CIIU)
Gráfico de pastel
El gráfico de pastel es una forma sencilla de visualizar la proporción de cada categoría en un conjunto de datos
Se utiliza para mostrar la distribución de categorías en un conjunto de datos
En R, se puede utilizar la función
geom_bar()con el argumentocoord_polar()para crear un gráfico de pastelSin embargo, las buenas prácticas de visualización sugieren que los gráficos de barras son más efectivos para comparar categorías
Empresas por provincia
Empresas por provincia
Facetas o paneles
Las facetas o paneles permiten dividir un gráfico en subgráficos según una variable categórica
Se pueden utilizar para comparar la distribución de una variable en diferentes categorías
En
ggplot2, se puede utilizar la funciónfacet_wrap()ofacet_grid()para crear facetasSe especifica la variable categórica que se utilizará para dividir el gráfico en subgráficos
Empresas por provincia y sector (CIIU)
- Utilizamos facetas para mostrar la distribución de empresas por provincia y sector (CIIU) en subgráficos
supercias_filtrado %>%
group_by(provincia, ciiu_nivel_1) %>%
summarise(frecuencia = n()) %>%
ggplot(aes(x = provincia, y = frecuencia, fill = ciiu_nivel_1)) +
geom_col(position = "stack") +
labs(title = "Empresas por Provincia y Sector (CIIU)",
x = "Provincia",
y = "Frecuencia",
fill = "Sector (CIIU)") +
facet_wrap(~ciiu_nivel_1) +
theme_minimal()Empresas por provincia y sector (CIIU)
Editando gráficos con ggplot2: theme()
La función
theme()permite personalizar la apariencia de un gráficoSe pueden modificar aspectos como el color de fondo, los ejes, las etiquetas, etc.
Estructura de theme()
- Se estructura a partir de cuatro tipos de elementos:
element_text(),element_line(),element_rect(),element_blank()element_text(): textos en el gráficoelement_line(): líneas en el gráficoelement_rect(): rectángulos en el gráfico (por ejemplo, el fondo o los ejes)element_blank(): elementos en blanco, para eliminarlos
Ejemplo: modificar la leyenda de un gráfico
Se puede modificar la apariencia de la leyenda con
theme()Puesto que la leyenda es un elemento de texto, se utiliza
element_text()Se puede modificar el tamaño, el color, la fuente, etc.
Modificar la leyenda de un gráfico
Modificar la leyenda de un gráfico
Modificar la apariencia del texto del eje
Se puede modificar la apariencia del texto del eje con
theme()Se utiliza
axis.textpara modificar el texto de los ejes, tambiénaxis.titlepara los títulos de los ejesSe puede modificar el tamaño, el color, la fuente, etc.
Modificar la apariencia del texto del eje
supercias_filtrado %>%
ggplot(aes(x = provincia)) +
geom_bar(fill = "skyblue", color = "black") +
labs(title = "Empresas por Provincia",
x = "Provincia",
y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 10, color = "red", angle = 45),
axis.text.y = element_text(size = 10, color = "blue"),
axis.title = element_text(size = 12, color = "green", face = "bold"))Modificar la apariencia del texto del eje
