# Base de datos
data <- read.csv("CANASTAS metodos cuanti .csv")

#HISTOGRAMAS

library(ggplot2)
#Histograma para la variable 'ingresos_hogar_jefe'
ggplot(data, aes(x = ingresos_hogar_jefe)) +
  geom_histogram(bins = 40, fill = "skyblue", color = "black") +
  labs(title = "Histograma de Ingresos del Hogar",
       x = "Ingresos del Hogar",
       y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

#DIAGRAMA DE CAJA

# Diagrama de caja para la variable 'ingresos_hogar_jefe'
ggplot(data, aes(y = ingresos_hogar_jefe)) +
  geom_boxplot(fill = "skyblue", outlier.colour = "red") +
  labs(title = "Diagrama de Caja - ingresos_hogar_jefe", y = "ingresos_hogar_jefe") +
  theme_minimal()

# Diagrama de caja para la variable 'ha_nchs2'
ggplot(data, aes(y = ha_nchs2)) +
  geom_boxplot(fill = "skyblue", outlier.colour = "red") +
  labs(title = "Diagrama de Caja - ha_nchs2", y = "ha_nchs2") +
  theme_minimal()

# Diagrama de caja para la variable 'ha_nchs1'
ggplot(data, aes(y = ha_nchs2)) +
  geom_boxplot(fill = "skyblue", outlier.colour = "red") +
  labs(title = "Diagrama de Caja - ha_nchs1", y = "ha_nchs1") +
  theme_minimal()

#GRAFICO DE BARRAS

library(ggplot2)

# Gráfico de barras para la variable 'personas'
ggplot(data, aes(x = factor(personas))) +
  geom_bar(fill = "steelblue") +
  labs(title = "Frecuencia de personas",
       x = "Número de personas",
       y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras para la variable 'educa_jefe'
ggplot(data, aes(x = as.factor(educa_jefe))) +
  geom_bar(fill = "steelblue") +
  labs(title = "Gráfico de Barras - educa_jefe", x = "educa_jefe", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

#Distribucion de si es hombre o mujer:

library(ggplot2)
tabla_hombre<-table(data$hombre)
df_hombre<-data.frame(
  Categoria = c("Mujer (0)","Hombre (1)"),
  Frecuencia = as.numeric(tabla_hombre)
)
 
ggplot(df_hombre,aes(x= Categoria, y = Frecuencia))+
  geom_bar(stat = "identity", fill="steelblue")+
  labs(title = "Distribucion de la Variable Hombre",
       x = "Categoria",
       y = "Frecuencia")+
  theme_test()+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

#Distribucion de si tiene empleo o no:

Etiqueta <- factor(data$ocupado_jefe,   
                   levels = c(0, 1),  
                   labels = c("Sin empleo", "Con empleo"))

ggplot(data, aes(x = Etiqueta)) +  
  geom_bar(fill = "steelblue") +  
  labs(title = "Distribución de ocupación del jefe de hogar",  
       x = "Estado de empleo",  
       y = "Frecuencia") +  
  theme_test() +  
  geom_text(stat = "count", aes(label = after_stat(count)), vjust = -0.5)

#Distribucion del grupo de cada usuario:

barplot(table(data$grupo),   
        main = "Distribución de grupo",   
        xlab = "Grupo",   
        ylab = "Frecuencia",   
        col = "skyblue")