Como empezar la configuración?

En esta sección se establece una semilla para garantizar la reproducibilidad de los resultados y se crea una muestra aleatoria de 120 observaciones a partir del conjunto de datos original “encuesta”.

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(datos)

set.seed(7387)

datos.s <- encuesta
encuesta_muestra <- dplyr::sample_n(datos.s, size = 120)

Visualizacion del diagrama de barras.

En este bloque se construye un gráfico de barras que representa la distribución de la variable “raza” dentro de la muestra. Para su diseño se aplicó una paleta en tonos beige y azul celeste, junto con detalles personalizados que optimizan la presentación visual. Se empleó inteligencia artificial para el resultado estetico.

conteo_raza <- encuesta_muestra %>%
  count(raza) %>%
  rename(frecuencia = n)


ggplot(conteo_raza, aes(x = raza, y = frecuencia)) +
  geom_bar(stat = "identity", color = "skyblue", fill = "skyblue") +
  labs(title = "Distribución de la variable Raza",
       x = "Raza", y = "Frecuencia") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 120, by = 20)) +
  theme_minimal(base_size = 14) +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "#FFF8DC", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "#FFF8DC", color = NA),
    panel.grid = element_line(color = "black"),
    plot.title = element_text(color = "black", face = "bold", hjust = 0.5, size = 16),
    axis.title = element_text(color = "black", face = "bold"),
    axis.text = element_text(color = "black")
  )

Se concluye que el uso de la librería ggplot2 se utlizó de manera correcta en la creación del diagrama de barras en R.