library(dplyr)
library(ggplot2)
library(descriptr)
library(knitr)
library(modeest)
library(fdth)
library(readxl)
Base_Estadistica_Descriptiva_2_ <- read_excel("C:/Users/joseg/Downloads/Base_Estadistica_Descriptiva (2).xlsx")
set.seed(536613)
datos_p1 <- Base_Estadistica_Descriptiva_2_
datos_p1 <- sample_n(Base_Estadistica_Descriptiva_2_,size = 160, replace = FALSE)
is.data.frame(datos_p1)
## [1] TRUE

Punto 1 Determine el porcentaje de hombres que tienen estudios universitarios y

muestre cuál es la cantidad total de mujeres participante

t1 <- table(datos_p1$Nivel_Educativo, datos_p1$Zona)

kable(datos_p1, caption = "datos_P1. Nivel_Educativo x Zona (con totales)")
datos_P1. Nivel_Educativo x Zona (con totales)
ID Genero NivelEducativo Edad Hermanos Estatura IngresoMensual HorasDeTrabajo
873661646 Otro Primaria 29 4 1.71 4617.43 37.2
133482761 Otro Primaria 45 0 1.54 4001.41 44.1
51673719 Otro Primaria 26 2 1.62 2508.27 35.2
558182160 Masculino Universitario 24 1 1.89 2918.43 43.3
379511162 Otro Primaria 56 4 1.91 3858.50 47.2
225153199 Otro Universitario 57 2 1.85 3160.83 41.7
409064977 Otro Secundaria 65 6 1.91 1348.84 45.5
876003462 Femenino Primaria 37 1 1.53 2031.39 35.6
800246133 Otro Técnico 21 2 1.77 1708.67 49.6
819121060 Masculino Secundaria 37 1 1.69 819.12 48.6
617536945 Masculino Técnico 37 3 1.73 944.84 47.6
689399518 Masculino Secundaria 56 0 1.67 1874.61 32.6
398277422 Masculino Técnico 22 6 1.99 2576.16 47.1
622944221 Masculino Primaria 39 0 1.58 3486.26 53.2
839618176 Masculino Técnico 49 0 1.84 1175.38 41.6
64694719 Femenino Secundaria 32 2 1.58 2414.95 33.5
977218637 Masculino Primaria 47 4 1.54 3006.24 46.2
530237054 Otro Universitario 64 3 1.97 2556.13 45.2
287692318 Otro Primaria 44 2 1.99 1605.46 27.0
129458992 Otro Secundaria 51 4 1.56 3184.81 39.0
862103833 Otro Primaria 35 1 1.75 2784.30 37.1
450088326 Masculino Universitario 52 0 1.65 2196.37 40.7
660426015 Masculino Técnico 55 4 1.81 549.99 53.4
706699513 Masculino Universitario 48 3 1.51 1319.67 55.9
154829059 Femenino Universitario 65 3 1.93 2043.64 27.2
874982991 Masculino Universitario 31 6 1.67 1604.66 33.0
379380920 Femenino Universitario 20 6 1.76 1922.20 56.5
561358642 Femenino Secundaria 22 4 1.97 1624.90 41.4
315020756 Femenino Técnico 25 2 1.96 2301.97 45.0
341704483 Otro Universitario 62 0 1.57 2351.77 40.2
529408982 Femenino Primaria 49 0 1.96 340.12 51.3
624718631 Masculino Secundaria 20 1 1.74 1207.23 39.5
835241835 Otro Primaria 42 3 1.64 2320.72 49.4
668775779 Masculino Universitario 20 1 1.85 1604.54 38.1
709774807 Masculino Secundaria 45 6 1.64 1545.63 36.4
832456227 Femenino Universitario 30 0 1.90 2779.47 30.3
207363561 Otro Técnico 48 1 1.89 476.51 31.7
583074176 Femenino Secundaria 40 4 1.65 2506.55 57.6
951705149 Masculino Secundaria 61 5 1.85 1876.13 24.5
630214369 Masculino Secundaria 18 3 1.75 1221.43 44.7
10630629 Femenino Técnico 52 6 1.93 1775.17 44.5
28475262 Femenino Secundaria 64 6 1.75 2516.23 24.7
438360009 Femenino Universitario 22 3 1.72 -434.51 40.1
758251000 Femenino Técnico 24 0 1.98 1726.82 49.4
628282014 Masculino Secundaria 21 5 1.64 2711.49 23.4
575230415 Femenino Primaria 24 3 1.90 2155.02 38.8
980987831 Otro Universitario 64 2 1.67 1299.35 26.5
189241370 Femenino Universitario 40 4 1.77 3187.47 29.6
496371587 Otro Primaria 43 1 1.78 2524.61 46.0
423686153 Masculino Primaria 35 1 1.52 3232.42 27.9
334140512 Otro Universitario 38 2 1.64 1884.75 39.5
332595432 Masculino Universitario 63 5 1.83 2260.88 33.0
658114185 Otro Universitario 56 1 1.57 1923.66 40.5
931852443 Masculino Técnico 39 1 1.66 3177.97 26.7
310566815 Femenino Universitario 51 3 1.82 2087.34 45.5
89284966 Otro Primaria 52 2 1.68 2199.53 51.9
42271780 Masculino Primaria 39 1 1.53 2851.98 37.4
564266587 Femenino Técnico 30 4 1.80 901.18 46.5
249964478 Otro Técnico 29 2 1.68 2219.87 39.5
916000297 Femenino Secundaria 47 5 1.72 1746.71 45.0
352667360 Otro Técnico 64 5 1.60 -310.10 47.8
360564774 Otro Técnico 20 4 1.87 1955.38 30.9
433603697 Femenino Secundaria 26 0 1.98 3785.42 46.8
698958853 Otro Secundaria 22 6 1.81 1604.53 24.1
62230926 Masculino Secundaria 51 4 1.73 1807.87 40.5
180256661 Otro Secundaria 50 4 1.88 2210.89 40.2
951787483 Femenino Universitario 54 2 1.88 1516.93 47.2
410439283 Masculino Universitario 40 5 1.79 2496.31 33.3
413422187 Otro Técnico 31 0 1.74 1951.66 31.6
266733970 Masculino Secundaria 57 3 1.66 2328.25 37.4
940825041 Otro Primaria 32 4 1.67 2169.60 21.3
349887160 Femenino Primaria 31 3 1.81 1521.08 49.7
446618461 Masculino Técnico 34 5 1.94 1328.28 35.4
97744182 Femenino Técnico 18 5 1.92 1724.18 27.7
941018706 Masculino Primaria 22 0 1.85 2148.43 48.2
270954823 Femenino Universitario 30 3 1.99 1669.05 47.2
749210329 Femenino Secundaria 39 3 1.84 1016.99 40.1
856474660 Femenino Secundaria 31 2 1.79 1684.78 32.9
86016185 Otro Primaria 24 4 1.69 2449.52 58.0
93735417 Masculino Técnico 59 5 1.96 518.32 27.2
933739018 Femenino Técnico 59 5 1.66 1495.62 31.7
886876177 Otro Universitario 48 4 1.52 1529.68 30.0
955247625 Otro Secundaria 51 6 1.51 2304.13 45.6
95890355 Otro Secundaria 25 1 1.89 2384.35 38.5
252508330 Femenino Secundaria 40 4 1.71 1238.93 28.5
111599495 Masculino Universitario 47 0 1.91 1934.60 31.2
467433526 Masculino Primaria 36 2 1.81 1175.56 46.6
218765175 Otro Primaria 36 3 1.90 1522.93 42.1
168175018 Otro Universitario 29 4 1.94 2897.41 53.4
995670417 Otro Primaria 56 3 1.89 1381.65 29.4
315922980 Femenino Técnico 28 4 1.81 464.01 48.7
424393824 Otro Secundaria 48 5 2.00 2736.68 42.3
613313056 Masculino Técnico 18 4 1.82 1212.85 41.0
637141594 Masculino Técnico 30 0 1.79 2284.61 56.6
54022659 Otro Primaria 59 5 1.72 1866.63 37.4
115783908 Otro Primaria 49 2 1.87 2482.61 18.3
898645460 Otro Técnico 37 5 1.87 1322.67 47.5
700901090 Masculino Técnico 53 4 1.64 1581.32 38.1
970161536 Otro Secundaria 39 5 1.99 3202.74 63.1
609454615 Masculino Secundaria 31 3 1.52 1441.28 27.1
795853617 Femenino Técnico 27 2 1.95 38.81 45.1
850129480 Masculino Secundaria 41 0 1.67 3179.01 30.7
281203811 Masculino Secundaria 52 0 1.53 1507.12 56.3
201107854 Masculino Universitario 41 6 1.97 2747.59 38.8
675864369 Femenino Secundaria 29 2 1.89 2303.64 50.0
74623769 Masculino Primaria 42 0 1.53 2129.94 46.6
142338640 Femenino Técnico 23 3 1.86 1997.61 63.6
924176478 Otro Técnico 64 2 1.51 2510.17 44.6
777369582 Otro Universitario 20 5 1.59 1638.29 35.5
318673888 Masculino Secundaria 42 0 1.64 2350.84 51.4
447220101 Otro Secundaria 48 3 1.56 1428.21 48.5
196833589 Masculino Secundaria 32 1 1.88 2869.31 36.0
106889534 Otro Universitario 30 4 1.97 2495.69 41.9
938889283 Masculino Técnico 35 5 1.52 1928.30 49.3
733498424 Otro Secundaria 35 5 1.54 1352.48 33.3
732836896 Otro Universitario 38 6 1.62 3634.59 56.3
535532782 Otro Secundaria 18 2 1.64 1885.89 38.2
490031563 Otro Primaria 60 2 1.78 1554.34 36.1
1734028 Masculino Secundaria 35 5 1.83 1604.90 27.5
384678885 Masculino Universitario 39 5 1.67 2616.65 46.9
557668986 Femenino Secundaria 31 1 1.67 1502.99 47.2
442099291 Femenino Secundaria 45 4 1.78 3634.80 31.2
148439658 Femenino Universitario 60 2 1.59 1225.29 52.6
707534482 Otro Primaria 65 2 1.93 2135.42 49.4
994481117 Otro Secundaria 33 2 1.87 3020.41 37.9
622285399 Femenino Universitario 53 1 1.83 2190.03 44.4
660109525 Otro Secundaria 24 6 1.76 1434.80 36.4
86204803 Femenino Primaria 62 5 1.86 2266.94 46.0
495329570 Femenino Primaria 23 0 1.87 1688.33 48.2
352834731 Femenino Primaria 38 2 1.97 2261.60 34.2
967926375 Femenino Universitario 36 6 1.95 4017.92 44.2
649107398 Masculino Universitario 63 6 1.97 1270.51 50.1
601750908 Otro Primaria 55 0 1.98 1688.67 54.5
109142136 Femenino Secundaria 62 6 1.84 2305.86 47.6
472971743 Masculino Secundaria 36 6 1.91 1659.82 45.7
655352152 Femenino Universitario 37 1 1.69 1064.19 39.9
484635157 Masculino Universitario 29 2 1.60 749.95 57.5
506005067 Femenino Técnico 60 5 1.91 1842.18 42.3
370559091 Otro Técnico 64 2 1.89 1198.14 27.7
617178795 Femenino Universitario 53 5 1.77 2660.06 58.6
261501087 Masculino Primaria 37 5 1.87 1659.04 34.3
500217190 Masculino Secundaria 54 0 1.78 1797.38 40.0
322999990 Otro Técnico 18 0 1.79 1271.38 43.2
241852083 Otro Primaria 42 2 1.70 2977.75 63.5
224359647 Masculino Técnico 28 2 1.57 1582.85 33.2
597762037 Femenino Primaria 46 2 1.79 2142.99 40.2
506461634 Femenino Secundaria 43 6 1.92 1477.75 51.1
594349788 Femenino Primaria 41 5 1.82 1574.39 36.4
350957528 Otro Técnico 32 6 1.76 2402.58 22.8
368131294 Masculino Secundaria 31 4 1.70 2060.04 53.7
62762030 Femenino Universitario 52 1 1.51 3169.88 30.6
258877416 Femenino Técnico 18 3 1.72 2070.94 43.6
44904209 Otro Primaria 33 0 1.59 1944.24 43.4
517492135 Otro Secundaria 39 2 1.81 1065.81 54.9
248098832 Otro Secundaria 19 0 1.91 802.61 33.8
762036610 Masculino Universitario 35 6 1.71 1901.97 44.4
714455724 Masculino Técnico 35 6 1.65 1162.31 49.0
180686585 Masculino Universitario 58 6 1.70 1445.99 24.5
755486393 Femenino Secundaria 63 2 1.80 2634.48 54.1
726606652 Otro Secundaria 64 4 1.83 2357.59 46.0

Punto 2 Elabore un diagrama de caja y bigotes para la variable estatura en función

del género y analice la gráfica

Gráfico

ggplot(datos_p1, aes(x = Genero, y = Estatura)) +
  geom_boxplot(outlier.alpha = 0.5) +
  labs(title = "Estatura (m) por Género", x = "Género", y = "Estatura (m)")

Estadísticos por grupo

stats_box <- datos_p1 %>%
  group_by(Genero) %>%
  summarise(
    n = dplyr::n(),
    Mediana = median(Estatura, na.rm = TRUE),
    Q1 = quantile(Estatura, 0.25, na.rm = TRUE),
    Q3 = quantile(Estatura, 0.75, na.rm = TRUE),
    Mínimo = min(Estatura, na.rm = TRUE),
    Máximo = max(Estatura, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) %>% filter(!is.na(Genero))

kable(stats_box, digits = 3, caption = "Estadísticos de caja: Estatura por Género")
Estadísticos de caja: Estatura por Género
Genero n Mediana Q1 Q3 Mínimo Máximo
Femenino 49 1.820 1.75 1.92 1.51 1.99
Masculino 53 1.710 1.64 1.84 1.51 1.99
Otro 58 1.765 1.64 1.89 1.51 2.00

Punto 3a Elabore un diagrama de barras para la variable Hermanos y determine

qué cantidad es la más frecuente.

tb_her <- sort(table(datos_p1$Hermanos))
kable(as.data.frame(tb_her), col.names = c("Hermanos","Frecuencia"),
      caption = "P3a. Frecuencias de Hermanos")
P3a. Frecuencias de Hermanos
Hermanos Frecuencia
1 18
3 19
6 21
0 24
4 24
5 24
2 30 
moda_her <- tryCatch(modeest::mlv(datos_p$Hermanos, method = "mfv", na.rm = TRUE), error = function(e) NA)
barplot(tb_her, main = sprintf("P3a. Barras de Hermanos (Moda ≈ %s)", paste(moda_her, collapse=", ")),
        xlab = "Hermanos", ylab = "Frecuencia")

punto 3b Elabore un diagrama de torta en 3D para la variable NivelEducativo.

niv <- sort(table(datos_p1$Nivel_Educativo), decreasing = TRUE)
pct <- round(100 * niv / sum(niv), 1)
lbl <- paste0(names(niv), " (", pct, "%)")

punto 3c Elabore una tabla de frecuencias, el histograma y el polígono de frecuencias para la variable HorasDeTrabajo.

punto 3d Elabore un dataframe con las medidas de tendencia central, de variabilidad, Q1 ,Q3 y las medidas de forma para la variable IingresoMensual.

d <- descriptr::ds_tidy_stats(datos_p1, IngresoMensual)
kable(d, caption = "P3d. Estadísticos de Ingreso_Mensual (descriptr)")
P3d. Estadísticos de Ingreso_Mensual (descriptr)
vars min max mean t_mean median mode range variance stdev skew kurtosis coeff_var q1 q3 iqrange
IngresoMensual -434.51 4617.43 1984.09 1977.603 1925.98 -434.51 5051.94 679601.8 824.3796 0.1672492 0.7713707 41.54951 1501.148 2485.88 984.7325 
quantile(datos_p1$IngresoMensual, probs = 0.9, na.rm = TRUE)
##      90% 
## 3034.452