#https://rpubs.com/dannaval/1336129#
#Resumen de las escalas de medición en estadística.#
#Las escalas de medicion en estadistica se resumen en dos grupos Variables Cualitativas y Cuantitativas#
#Cualitativas, las cuales describen cualidades y caracteristicas pero no expresan numeros medibles, #estas estan divididas en escalas de medicion Nominal u ordinal # # Nominal: Clasifican datos sin orden logico como color de ojos o marcas de autos# # Ordinal : Clasifican los datos en orden jerarquico, pero no especifican la magnitud exacta de las diferencias como lo seria un nivel de satisfacción en una encuesta#
#Cuantitativas, las cuales representan cantidades numericas que son medibles y operables matematicamente #estas estan divididas en escalas de medicion de Intervalo o Razón# #Intervalo : Clasifican datos con diferencias medibles pero sin un 0 absoluto real como la temperatura o las fechas del calendario# #Razón : Clasifican los datos con diferencias medibles con un cero absoluto real como lo serian el peso, estatura edad o ingresos#
install.packages(“datos”)
install.packages(‘ggplot2’)
library(datos)
#Sembrar una semilla con los últimos dígitos de los integrantes de cada grupo.#
set.seed(12)
#Tomar una muestra aleatoria de 120 registros de la base de datos “datos_credito”
head(datos_credito)
muestra <- datos_credito [sample(1:nrow(datos_credito), 120), ] head(muestra)
#Elaborar e interpretar un diagrama de barras para la variable “Vivienda” de “datos_credito”
library(ggplot2)
ggplot(muestra, aes(x = Vivienda)) + geom_bar(fill = “pink”) + labs(title = “Distribución de Vivienda”, x = “Tipo de vivienda”, y = “Frecuencia”)
#Elaborar e interpretar un diagrama de torta para la variable “Trabajo” de “datos_credito”#
trabajo_data <- as.data.frame(table(muestra$Trabajo))
colnames(trabajo_data) <- c(“Trabajo”, “Frecuencia”)
ggplot(trabajo_data, aes(x = ““, y = Frecuencia, fill = Trabajo)) + geom_bar(stat =”identity”, width = 1) + coord_polar(“y”, start = 0) + labs(title = “Distribución de Trabajo”) + theme_void()
#Conclusiones#| #Segun el diagrama de barras podemos ver que la mayoria son propietarios, seguidos de los que alquilan, pues son los que mayore frecuencia tienen# #Segun el diagrama de torta la mayoria cuentan con un trabajo fijo, seguido de los freelance #Las variables Tipo de vivienda y Distribución de trabajo son cualitativas y se medirian en la escala nominal al no tener algun tipo de orden logico#