Análisis Bivariado
Maria Akel, Miguel Bermudez, Nathalie Diaz y Valerie Parra
2025-03-08
Actividad en clase: Ambientes de análisis bivariado
Base de datos
library(readxl)
base <- read_excel("datos.xlsx")
base## # A tibble: 470 × 12
## Edad `Estatura (cm)` `Nivel Educativo` `Asiste a citas psicológicas`
## <dbl> <dbl> <chr> <chr>
## 1 62 181 Secundaria No
## 2 65 160 Secundaria Si
## 3 18 173 Secundaria No
## 4 21 185 Primaria Si
## 5 21 161 Secundaria No
## 6 57 178 Secundaria Si
## 7 27 184 Secundaria Si
## 8 37 150 Postgrado Si
## 9 39 150 Primaria No
## 10 68 186 Postgrado Si
## # ℹ 460 more rows
## # ℹ 8 more variables: `Sufre de trastornos` <chr>, Trabaja <chr>,
## # `Motivación (1-10)` <dbl>, `Ansiedad (1-10)` <dbl>,
## # `Autoestima (1-10)` <dbl>, `Ingresos Mensuales` <dbl>,
## # `Horas de Sueño` <dbl>, `Días de Ejercicio por Semana` <dbl>1. Relación de dos variables categóricas
Análisis Univariado
colnames(base) ## [1] "Edad" "Estatura (cm)"
## [3] "Nivel Educativo" "Asiste a citas psicológicas"
## [5] "Sufre de trastornos" "Trabaja"
## [7] "Motivación (1-10)" "Ansiedad (1-10)"
## [9] "Autoestima (1-10)" "Ingresos Mensuales"
## [11] "Horas de Sueño" "Días de Ejercicio por Semana"Variable Sufre de trastornos
tabla_trastornos <- table(base$`Sufre de trastornos`) / 470 * 100
tabla_trastornos##
## No Si
## 60.85106 39.14894barplot(tabla_trastornos,
col = "skyblue",
border = "black",
main = "Diagrama",
xlab = "¿Sufre de trastornos?")
Variable Nivel Educativo
tabla_NivelEducativo <- table(base$`Nivel Educativo`) / 470 * 100
tabla_NivelEducativo##
## Postgrado Pregrado Primaria Secundaria
## 18.93617 33.61702 27.65957 19.78723barplot(tabla_NivelEducativo,
col = "skyblue",
border = "black",
main = "Diagrama",
xlab = "Nivel Educativo")
Análisis Bivariado
tabla_bivariada <- table(base$`Sufre de trastornos`, base$`Nivel Educativo`)
tabla_bivariada##
## Postgrado Pregrado Primaria Secundaria
## No 51 108 87 40
## Si 38 50 43 53base$`Nivel Educativo` <- as.factor(base$`Nivel Educativo`)
tabla_bivariada <- table(base$`Nivel Educativo`, base$`Sufre de trastornos`)
barplot(tabla_bivariada,
beside = TRUE,
col = c("skyblue", "salmon", "palegreen", "orange"),
main = "Trastornos según Nivel Educativo",
xlab = "Sufre de Trastornos",
ylab = "Frecuencia")
legend("topright",
legend = levels(base$`Nivel Educativo`),
fill = c("skyblue", "salmon", "palegreen", "orange"),
bty = "n")
2. Relación de dos variables numéricas
library(ggplot2)Análisis Univariado
Variable ansiedad (1-10)
summary(base$`Ansiedad (1-10)`)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1.000 3.000 6.000 5.566 8.000 10.000ggplot(base, aes(x = `Ansiedad (1-10)`)) +
geom_histogram(fill = "lightgreen", color = "black", bins = 10) +
ggtitle("distribución de Ansiedad") +
xlab("Ansiedad (1-10)") +
theme_minimal()
ggplot(base, aes(y = `Ansiedad (1-10)`)) +
geom_boxplot(fill = "lightgreen", color = "black") +
ggtitle("Caja de Bigotes de Ansiedad") +
ylab("Ansiedad (1-10)") +
theme_minimal()
Variable Horas de Sueño
summary(base$`Horas de Sueño`)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.100 5.600 6.600 6.962 8.650 10.000ggplot(base, aes(x = `Horas de Sueño`)) +
geom_histogram(fill = "lightgreen", color = "black", bins = 10) +
ggtitle("distribución de Horas de Sueño") +
xlab("Horas de Sueño") +
theme_minimal()
ggplot(base, aes(y = `Horas de Sueño`)) +
geom_boxplot(fill = "lightgreen", color = "black") +
ggtitle("Caja de Bigotes de Horas de Sueño") +
ylab("Horas de Sueño") +
theme_minimal()
Análisis Bivariado
Grafico de correlación
library(readxl)
library(ggplot2)
library(corrplot)## corrplot 0.95 loadedbase <- read_excel("datos.xlsx")
correlacion <- cor(base$`Ansiedad (1-10)`, base$`Horas de Sueño`)
print(paste("Correlación de Pearson entre Ansiedad y Horas de Sueño:", correlacion))## [1] "Correlación de Pearson entre Ansiedad y Horas de Sueño: 0.0869059764376573"corr_matrix <- cor(base[, c("Ansiedad (1-10)", "Horas de Sueño")])
corrplot(corr_matrix, method = "color", type = "upper", tl.col = "black", tl.srt = 45)
Grafico de dispersión
ggplot(base, aes(x = `Horas de Sueño`, y = `Ansiedad (1-10)`)) +
geom_point() +
labs(title = "Gráfico de Dispersión entre Ansiedad y Horas de Sueño",
x = "Horas de Sueño",
y = "Ansiedad") +
theme_minimal()
3. Relación de una variable numérica y una variable categórica dicotómica
Análisis Univariado
Variable Sufre de trastornos
tabla_trastornos <- table(base$`Sufre de trastornos`) / 470 * 100
tabla_trastornos##
## No Si
## 60.85106 39.14894barplot(tabla_trastornos,
col = "skyblue",
border = "black",
main = "Diagrama",
xlab = "¿Sufre de trastornos?")
Variable Días de ejercicio por semana
tabla_ejercicio <- table(base$`Días de Ejercicio por Semana`) / 470 * 100
tabla_ejercicio##
## 0 1 2 3 4 5 6 7
## 11.276596 14.893617 15.957447 12.340426 15.319149 8.936170 14.042553 7.234043barplot(tabla_ejercicio,
col = "skyblue",
border = "black",
main = "Diagrama",
xlab = "Días de ejercicio por semana")
Análisis Bivariado
tabla_bivariada_segunda <- table(base$`Días de Ejercicio por Semana` , base$`Sufre de trastornos`)
tabla_bivariada_segunda##
## No Si
## 0 19 34
## 1 39 31
## 2 57 18
## 3 38 20
## 4 50 22
## 5 27 15
## 6 42 24
## 7 14 20base$`Días de Ejercicio por Semana` <- as.factor(base$`Días de Ejercicio por Semana`)
tabla_bivariada_segunda <- table(base$`Sufre de trastornos`, base$`Días de Ejercicio por Semana`)
barplot(tabla_bivariada_segunda,
beside = TRUE,
col = c("skyblue", "salmon"),
main = "Trastornos según cuánto ejercicio se hace",
xlab = "Días de Ejercicio a la Semana",
ylab = "Frecuencia")
base$`Sufre de trastornos` <- as.factor(base$`Sufre de trastornos`)
legend("topright",
legend = levels(base[["Sufre de trastornos"]]),
fill = c("skyblue", "salmon"),
bty = "n")
base$`Días de Ejercicio por Semana` <- as.numeric(as.character(base$`Días de Ejercicio por Semana`))
ggplot(base, aes(x = `Sufre de trastornos`, y = `Días de Ejercicio por Semana`, fill = `Sufre de trastornos`)) +
geom_boxplot(alpha = 0.6) +
labs(title = "Trastornos según cuánto ejercicio se hace",
x = "presenta trastornos",
y = "Días de ejercicio por semana") +
theme_minimal() +
scale_fill_manual(values = c("skyblue", "salmon")) 
ls(base)## [1] "Ansiedad (1-10)" "Asiste a citas psicológicas"
## [3] "Autoestima (1-10)" "Días de Ejercicio por Semana"
## [5] "Edad" "Estatura (cm)"
## [7] "Horas de Sueño" "Ingresos Mensuales"
## [9] "Motivación (1-10)" "Nivel Educativo"
## [11] "Sufre de trastornos" "Trabaja"dim(base) # Número de filas y columnas## [1] 470 12head(base)## # A tibble: 6 × 12
## Edad `Estatura (cm)` `Nivel Educativo` `Asiste a citas psicológicas`
## <dbl> <dbl> <chr> <chr>
## 1 62 181 Secundaria No
## 2 65 160 Secundaria Si
## 3 18 173 Secundaria No
## 4 21 185 Primaria Si
## 5 21 161 Secundaria No
## 6 57 178 Secundaria Si
## # ℹ 8 more variables: `Sufre de trastornos` <fct>, Trabaja <chr>,
## # `Motivación (1-10)` <dbl>, `Ansiedad (1-10)` <dbl>,
## # `Autoestima (1-10)` <dbl>, `Ingresos Mensuales` <dbl>,
## # `Horas de Sueño` <dbl>, `Días de Ejercicio por Semana` <dbl>colnames(base) ## [1] "Edad" "Estatura (cm)"
## [3] "Nivel Educativo" "Asiste a citas psicológicas"
## [5] "Sufre de trastornos" "Trabaja"
## [7] "Motivación (1-10)" "Ansiedad (1-10)"
## [9] "Autoestima (1-10)" "Ingresos Mensuales"
## [11] "Horas de Sueño" "Días de Ejercicio por Semana"