Práctica # 2
Andrea delgado
2025-08-21
Interacciones entre Factores Organizacionales y Percepción del Entorno Económico-Empresarial
El estudio de la economía y la administración no se limita a cifras macroeconómicas o indicadores financieros, sino también a cómo los individuos dentro de las organizaciones perciben, reaccionan e interactúan con su entorno económico y laboral. Factores como el nivel de estrés, la resiliencia organizacional y la percepción de equidad en el trabajo pueden influir directamente en la productividad, la innovación, la toma de decisiones y la confianza en las instituciones económicas.
library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(corrplot)## corrplot 0.95 loadeddata <- read_excel("Base_Datos_Economia.xlsx", sheet = "Sheet1")
dim(data)## [1] 100 14Luego de visualizar la base de datos, se observa que consta de 100 observaciones con 14 variables. Además, se revela que la base de datos no cuenta con valores NA. A continuacion un resumen de las variables númericas
library(Amelia)## Loading required package: Rcpp## ##
## ## Amelia II: Multiple Imputation
## ## (Version 1.8.3, built: 2024-11-07)
## ## Copyright (C) 2005-2025 James Honaker, Gary King and Matthew Blackwell
## ## Refer to http://gking.harvard.edu/amelia/ for more information
## ### Convertir a data frame clásico
data_df <- as.data.frame(data)
# Visualizar los NA
missmap(data_df)
summary(data)## ID Edad Género Nivel de depresión
## Min. : 1.00 Min. :19.00 Length:100 Min. : 1.00
## 1st Qu.: 25.75 1st Qu.:30.00 Class :character 1st Qu.: 3.00
## Median : 50.50 Median :44.50 Mode :character Median : 5.50
## Mean : 50.50 Mean :42.31 Mean : 5.38
## 3rd Qu.: 75.25 3rd Qu.:54.25 3rd Qu.: 8.00
## Max. :100.00 Max. :63.00 Max. :10.00
## Nivel de resiliencia Índice de felicidad global (0-100)
## Min. : 1.0 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 3.0 1st Qu.:29.75
## Median : 5.0 Median :61.50
## Mean : 5.5 Mean :53.48
## 3rd Qu.: 8.0 3rd Qu.:77.50
## Max. :10.0 Max. :98.00
## Horas de interacción con extranjeros por semana
## Min. : 0.00
## 1st Qu.: 5.75
## Median :11.00
## Mean :10.41
## 3rd Qu.:15.00
## Max. :20.00
## Conocimiento en política internacional (0-100) Apertura a la migración (0-10)
## Min. : 1.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 20.75 1st Qu.: 2.00
## Median : 42.00 Median : 4.00
## Mean : 45.10 Mean : 4.28
## 3rd Qu.: 69.00 3rd Qu.: 7.00
## Max. :100.00 Max. :10.00
## Nivel de preocupación por conflictos internacionales (0-10)
## Min. : 0.00
## 1st Qu.: 2.00
## Median : 4.00
## Mean : 4.48
## 3rd Qu.: 7.00
## Max. :10.00
## Participación en ONGs internacionales Grado de activismo político (0-10)
## Length:100 Min. : 0.00
## Class :character 1st Qu.: 3.00
## Mode :character Median : 5.00
## Mean : 4.93
## 3rd Qu.: 7.00
## Max. :10.00
## Percepción de equidad global (0-10) Horas semanales dedicadas a temas de RRII
## Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 5.00
## Median : 5.00 Median : 9.00
## Mean : 5.34 Mean :10.11
## 3rd Qu.: 8.00 3rd Qu.:16.00
## Max. :10.00 Max. :20.00La muestra analizada presenta un rango de edad entre 19 y 63 años, con una media de 42.31 años y una mediana de 44.50 años. El nivel de depresión varía entre 1 y 10, con una media de 5.38 y una mediana de 5.50, donde el 25% de los participantes tienen valores inferiores a 3 y el 75% inferiores a 8. En cuanto a la resiliencia, su distribución es equilibrada, con valores entre 1 y 10, y una media y mediana de 5. El índice de felicidad global presenta una amplia variabilidad (0-98), con una media de 53.48 y una mediana de 61.50, mostrando una distribución sesgada a la izquierda. Se recomienda analizar las correlaciones entre resiliencia, felicidad y depresión para comprender mejor los patrones de bienestar psicológico.
Distribucion de edad
ggplot(data, aes(x = Edad)) +
geom_histogram(binwidth = 5, fill = "skyblue", color = "black") +
theme_minimal() +
ggtitle("Distribución de Edad")
El histograma muestra la distribución de edades en la base de datos, con un rango que va aproximadamente de los 18 a los 70 años. Se observa una mayor concentración de individuos en los grupos de edad entre los 25 y 30 años, así como entre los 50 y 60 años, lo que indica posibles picos en la frecuencia de participantes en estas edades.
Distribucion de la muestra por genero
library(kableExtra)##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowsgender_counts <- data %>%
count(Género)
kable(gender_counts, format = "html") %>%
kable_styling("striped", full_width = FALSE)| Género | n |
|---|---|
| Femenino | 43 |
| Masculino | 45 |
| No binario | 12 |
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = Género, fill = Género)) +
geom_bar(color = "black", alpha = 0.7) +
geom_text(stat = "count", aes(label = ..count..), vjust = -0.5) +
scale_fill_manual(values = c("skyblue", "lightcoral", "plum")) +
labs(title = "Distribución de la muestra por Género",
x = "Género",
y = "Frecuencia") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none",
plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14, face = "bold"))## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
La muestra está compuesta por Masculino ≈ 45%, Femenino ≈ 43% y No binario ≈ 12%.
Se observa equilibrio entre hombres y mujeres, lo que facilita comparaciones entre estos dos grupos.
El grupo No binario es menor pero relevante para un análisis inclusivo; conviene reportar intervalos de confianza o evitar sobre-interpretar diferencias para este subgrupo por su menor tamaño.
Analisis Bivariados
ggplot(data, aes(x = Género, y = `Nivel de depresión`, fill = Género)) +
geom_boxplot() +
theme_minimal() +
ggtitle("Nivel de Depresión por Género")
El gráfico de cajas muestra la distribución del nivel de depresión según el género de los participantes en la base de datos. Se observan diferencias en la mediana y la dispersión de los valores entre los grupos.
Femenino: Presenta una mediana de nivel de depresión intermedia en comparación con los otros géneros, con una distribución más concentrada y menor dispersión. Masculino: Se observa una mayor dispersión en los datos, con valores más extremos, lo que sugiere una mayor variabilidad en los niveles de depresión en este grupo. No binario: Tiene una distribución más uniforme y una mediana de nivel de depresión ligeramente superior a la del grupo femenino. En general, se pueden notar diferencias en la variabilidad y centralidad del nivel de depresión según el género, lo que sugiere posibles factores diferenciales que influyen en la distribución de la variable analizada.
ggplot(data, aes(x = `Nivel de resiliencia`, y = `Índice de felicidad global (0-100)`)) +
geom_point(color = "blue") +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "red") +
theme_minimal() +
ggtitle("Relación entre Resiliencia y Felicidad")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
El gráfico de dispersión representa la relación entre el nivel de resiliencia y el índice de felicidad global (0-100). Se observa que los datos están distribuidos de manera dispersa, sin un patrón claramente definido.
La línea de tendencia en rojo indica una leve pendiente negativa, lo que sugiere una relación inversa muy débil entre resiliencia y felicidad. Es decir, a medida que el nivel de resiliencia aumenta, el índice de felicidad tiende a disminuir ligeramente, aunque la dispersión de los datos indica que esta relación no es fuerte ni consistente.
En general, la gran variabilidad en los datos sugiere que existen otros factores que podrían estar influyendo en la felicidad más allá de la resiliencia.