Graficas Analisis

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data <- read.csv(file.choose())

# Paso 1: Cargar las bibliotecas necesarias
if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")

## Cargando paquete requerido: ggplot2

if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr")

## Cargando paquete requerido: dplyr

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

if (!require("tidyr")) install.packages("tidyr")

## Cargando paquete requerido: tidyr

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# Paso 2: Renombrar las columnas para que sean más fáciles de manejar
colnames(data) <- c("Marca_temporal", "Consentimiento", "Control", "Autonomia", "Motivacion", 
                    "Responsabilidad", "Capacidad", "Competencia", "Respeto", 
                    "Habilidades", "Autonomia_Bienestar", "Competencia_Emocional", "Edad")

# Paso 3: Transformar los datos a formato largo usando pivot_longer
data_largo <- data %>%
  pivot_longer(cols = Control:Competencia_Emocional, 
               names_to = "Pregunta", values_to = "Respuesta")

# Paso 4: Asegurarse de que la columna 'Respuesta' es numérica
data_largo$Respuesta <- as.numeric(data_largo$Respuesta)

# Paso 5: Asignar los objetivos a cada pregunta
data_largo$Objetivo <- case_when(
  data_largo$Pregunta %in% c("Autonomia_Bienestar", "Competencia_Emocional", "Motivacion") ~ "Objetivo General",
  data_largo$Pregunta %in% c("Control", "Autonomia") ~ "Objetivo Autonomía",
  data_largo$Pregunta %in% c("Capacidad", "Competencia", "Habilidades") ~ "Objetivo Competencia",
  data_largo$Pregunta %in% c("Responsabilidad", "Respeto") ~ "Objetivo Bienestar"
)

# Definir colores vibrantes
colores_vibrantes <- c("#FF6F61", "#6B5B95", "#88B04B", "#F7CAC9", "#92A8D1", "#F7786B")

# Paso 6: Graficar la distribución de respuestas para cada pregunta

# 1. Gráfico para "Objetivo General" - Conteo de respuestas para cada pregunta
ggplot(data_largo %>% filter(Objetivo == "Objetivo General"), 
       aes(x = factor(Respuesta), fill = Pregunta)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores_vibrantes) +
  labs(title = "Objetivo General: Conteo de Respuestas por Pregunta",
       x = "Respuesta (1 a 5)", y = "Conteo") +
  theme_minimal()

# 2. Gráfico para "Objetivo Autonomía" - Conteo de respuestas para cada pregunta
ggplot(data_largo %>% filter(Objetivo == "Objetivo Autonomía"), 
       aes(x = factor(Respuesta), fill = Pregunta)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores_vibrantes) +
  labs(title = "Objetivo Autonomía: Conteo de Respuestas por Pregunta",
       x = "Respuesta (1 a 5)", y = "Conteo") +
  theme_minimal()

# 3. Gráfico para "Objetivo Competencia" - Conteo de respuestas para cada pregunta
ggplot(data_largo %>% filter(Objetivo == "Objetivo Competencia"), 
       aes(x = factor(Respuesta), fill = Pregunta)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores_vibrantes) +
  labs(title = "Objetivo Competencia: Conteo de Respuestas por Pregunta",
       x = "Respuesta (1 a 5)", y = "Conteo") +
  theme_minimal()

# 4. Gráfico para "Objetivo Bienestar" - Conteo de respuestas para cada pregunta
ggplot(data_largo %>% filter(Objetivo == "Objetivo Bienestar"), 
       aes(x = factor(Respuesta), fill = Pregunta)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = colores_vibrantes) +
  labs(title = "Objetivo Bienestar: Conteo de Respuestas por Pregunta",
       x = "Respuesta (1 a 5)", y = "Conteo") +
  theme_minimal()