Ja que el nostre fitxer de dades inicial contenia moltes variables que no utilitzavem, com per exemple l’any ja que sabem que tots els valors d’aquesta variable es el mateix perque el nostre fitxer només té en compte la informació dels accessos a universitats durant el curs 2023-2024.
Per a poder traballar amb les dades necessaries hem decidit retallar el fitxer inicial passant de 37 variables a tenir-ne 4. Concretament: El nom del centre, la titulacio (el grau), el nombre de matriculats per ebau i el nombre de matricultats per fp.
dades_seleccionades## centro
## 1 Isen Formación Universitaria
## 2 Isen Formación Universitaria
## 3 Escuela Universitaria Adscrita de Enfermería de la Comunidad Autonoma
## 4 Facultad de Turismo
## 5 Isen Formación Universitaria
## 6 Facultad de Turismo
## 7 Isen Formación Universitaria
## 8 Facultad de Economía y Empresa
## 9 Facultad de Bellas Artes
## 10 Facultad de Biología
## 11 Facultad de Química
## 12 Facultad de Biología
## 13 Facultad de Informática
## 14 Facultad de Letras
## 15 Facultad de Veterinaria
## 16 Facultad de Biología
## 17 Facultad de Derecho
## 18 Facultad de Ciencias del Deporte
## 19 Facultad de Comunicación y Documentación
## 20 Facultad de Derecho
## 21 Facultad de Derecho
## 22 Facultad de Economía y Empresa
## 23 Facultad de Educación
## 24 Facultad de Educación
## 25 Facultad de Educación
## 26 Facultad de Ciencias Sociosanitarias
## 27 Facultad de Enfermería
## 28 Facultad de Letras
## 29 Facultad de Letras
## 30 Facultad de Comunicación y Documentación
## 31 Facultad de Medicina
## 32 Facultad de Letras
## 33 Facultad de Filosofía
## 34 Facultad de Medicina
## 35 Facultad de Química
## 36 Facultad de Comunicación y Documentación
## 37 Facultad de Letras
## 38 Facultad de Letras
## 39 Facultad de Informática
## 40 Facultad de Química
## 41 Facultad de Letras
## 42 Facultad de Psicología
## 43 Facultad de Economía y Empresa
## 44 Facultad de Matemáticas
## 45 Facultad de Medicina
## 46 Facultad de Ciencias Sociosanitarias
## 47 Facultad de Medicina
## 48 Facultad de Educación
## 49 Facultad de Comunicación y Documentación
## 50 Facultad de Psicología
## 51 Facultad de Comunicación y Documentación
## 52 Facultad de Química
## 53 Facultad de Ciencias del Trabajo
## 54 Facultad de Economía y Empresa
## 55 Facultad de Ciencias Sociosanitarias
## 56 Facultad de Trabajo Social
## 57 Facultad de Letras
## 58 Facultad de Letras
## 59 Facultad de Veterinaria
## 60 Facultad de Óptica y Optometría
## 61 Facultad de Educación
## 62 Facultad de Matemáticas
## 63 Facultad de Matemáticas
## 64 Facultad de Derecho
## 65 Facultad de Química
## 66 Facultad de Educación
## 67 Facultad de Ciencias del Deporte
## 68 Facultad de Derecho
## titulacion
## 1 Grado en Educación Infantil (Cartagena)
## 2 Grado en Educación Primaria (Cartagena)
## 3 Grado en Enfermería (Cartagena)
## 4 Grado en Relaciones Internacionales
## 5 Grado en Seguridad
## 6 Grado en Turismo
## 7 Prog. Conjunta Est. Ofic. Grado Educa. Infantil y Grado Educa. Primaria (Isen)
## 8 Grado en Administración y Dirección de Empresas
## 9 Grado en Bellas Artes
## 10 Grado en Biología
## 11 Grado en Bioquímica
## 12 Grado en Biotecnología
## 13 Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
## 14 Grado en Ciencia y Tecnología Geográficas
## 15 Grado en Ciencia y Tecnología de Los Alimentos
## 16 Grado en Ciencias Ambientales
## 17 Grado en Ciencias Políticas, Gobierno y Administración Pública
## 18 Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte
## 19 Grado en Comunicación Audiovisual
## 20 Grado en Criminología
## 21 Grado en Derecho
## 22 Grado en Economía
## 23 Grado en Educación Infantil
## 24 Grado en Educación Primaria
## 25 Grado en Educación Social
## 26 Grado en Enfermería (Lorca)
## 27 Grado en Enfermería (Murcia)
## 28 Grado en Estudios Franceses
## 29 Grado en Estudios Ingleses
## 30 Grado en Estudios de Comunicación y Medios/Bachelor in Communication and Media S
## 31 Grado en Farmacia
## 32 Grado en Filología Clásica
## 33 Grado en Filosofia
## 34 Grado en Fisioterapia
## 35 Grado en Física
## 36 Grado en Gestión de Información y Contenidos Digitales
## 37 Grado en Historia
## 38 Grado en Historia del Arte
## 39 Grado en Ingeniería Informática
## 40 Grado en Ingeniería Química
## 41 Grado en Lengua y Literatura Españolas
## 42 Grado en Logopedia
## 43 Grado en Marketing
## 44 Grado en Matemáticas
## 45 Grado en Medicina
## 46 Grado en Nutrición Humana y Dietética
## 47 Grado en Odontología
## 48 Grado en Pedagogía
## 49 Grado en Periodismo
## 50 Grado en Psicología
## 51 Grado en Publicidad y Relaciones Públicas
## 52 Grado en Química
## 53 Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos (Murcia)
## 54 Grado en Sociología
## 55 Grado en Terapia Ocupacional
## 56 Grado en Trabajo Social
## 57 Grado en Traducción e Interpretación
## 58 Grado en Traducción e Interpretación
## 59 Grado en Veterinaria
## 60 Grado en Óptica y Optometría
## 61 Pceo de Grado en Educación Primaria y Grado Cc. Actividad Física y Deporte
## 62 Prog Conjunta de Estudios Oficiales Grado Matemáticas y Grado Ing. Informática
## 63 Prog Conjunta de Estudios Oficiales Grado en Matemáticas y Grado en Física
## 64 Prog. Conjunta de Estudios Of. de Grado en Criminología y Grado en Seguridad
## 65 Prog. Conjunta de Estudios Of. de Grado en Química y Grado en Ingeniería Química
## 66 Prog. Conjunta de Estudios Ofic. Grado Educa. Infantil y Grado Educa. Primaria
## 67 Programa Académico de Simultaneidad de Doble Titulación con Itinerario Específico de Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte y Grado en Nutrición Humana y Dietética
## 68 Programación Conjunta de Estudios Oficiales de Grado en Ade y Grado en Derecho
## matriculados_ebau matriculados_de_fp
## 1 30 14
## 2 83 4
## 3 32 12
## 4 90 5
## 5 14 3
## 6 17 3
## 7 40 0
## 8 319 26
## 9 85 9
## 10 79 7
## 11 75 3
## 12 50 6
## 13 41 0
## 14 9 0
## 15 43 6
## 16 31 2
## 17 33 3
## 18 85 16
## 19 58 3
## 20 54 0
## 21 343 3
## 22 137 2
## 23 115 19
## 24 251 14
## 25 90 39
## 26 40 23
## 27 135 32
## 28 11 1
## 29 141 0
## 30 30 1
## 31 49 1
## 32 41 0
## 33 38 2
## 34 54 18
## 35 61 0
## 36 48 2
## 37 113 4
## 38 49 3
## 39 226 4
## 40 68 0
## 41 78 1
## 42 57 13
## 43 68 3
## 44 68 0
## 45 171 27
## 46 24 22
## 47 25 13
## 48 72 7
## 49 51 3
## 50 189 7
## 51 55 6
## 52 57 5
## 53 95 12
## 54 14 5
## 55 11 15
## 56 99 34
## 57 25 0
## 58 71 0
## 59 66 17
## 60 47 12
## 61 58 14
## 62 40 0
## 63 20 0
## 64 24 0
## 65 18 1
## 66 66 1
## 67 19 1
## 68 92 0Si a les nostres dades, en especific els matricuats per ebau, apliquem la funcio summary podem veure diferents punts d’interes als nostres valors. Per exemple veiem que la mitjana d’entrada per carrera per ebau son 73.35 persones i que podem assegurar en un 50% que hi haurà entre 32.75 i 85 persones que entren a la carrera per ebau.
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 9.00 32.75 56.00 73.35 85.00 343.00Seguint el mètode de bootstrap podem mesurar la incertesa de les nostres regenerant les mostres obtenint que tenim una mitjana de 68.35 en comptes de una mitjana de 73.35 que ens havia sortit al resultat anterior.
ebau_sample = sample(dades_seleccionades$matriculados_ebau, size = nrow(dades_seleccionades), replace = TRUE)
mean(ebau_sample)## [1] 72.16176Per a tenir una idea de les mitjanes que podem tenir repetim això un nombre de cops elevat, en el nostre cas 1000. Com podem veure ens surt
ebau_means = map_dbl(1:1000, function(i){
mean(sample(dades_seleccionades$matriculados_ebau, size = nrow(dades_seleccionades), replace = TRUE))
})
summary(ebau_means)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 51.26 68.03 72.75 73.60 78.76 106.12També podem veure que el 90% dels cops tindrem: El 95% dels cops tindrem: I el 99% tindrem:
F_sl = c(0.005, 0.025, 0.05, 0.95, 0.975, 0.995)
quantile(ebau_means, F_sl)## 0.5% 2.5% 5% 95% 97.5% 99.5%
## 56.64500 59.10257 61.08603 88.45588 90.96140 95.83897Ara seguirem el mateix mètode de bootstrap per a la gent que entra a la carrera per fp, apliquem la funcio summary podem veure diferents punts d’interes als nostres valors. Per exemple veiem que la mitjana d’entrada per carrera per ebau son 7.485 persones i que podem assegurar en un 50% que hi haurà entre 1 i 12.5 persones que entren a la carrera per ebau.
summary(dades_seleccionades$matriculados_de_fp)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 1.000 3.000 7.485 12.250 39.000Seguint el mètode de bootstrap podem mesurar la incertesa de les nostres regenerant les mostres obtenint que tenim una mitjana de “VALOR SOLUCIO DE MEAN(FP_SAMPLE)” en comptes de una mitjana de 7.485 que ens havia sortit al resultat anterior.
fp_sample = sample(dades_seleccionades$matriculados_de_fp, size = nrow(dades_seleccionades), replace = TRUE)
mean(fp_sample)## [1] 6.441176Per a tenir una idea de les mitjanes que podem tenir repetim això un nombre de cops elevat, en el nostre cas 1000. Com podem veure ens surt
fp_means = map_dbl(1:1000, function(i){
mean(sample(dades_seleccionades$matriculados_de_fp, size = nrow(dades_seleccionades), replace = TRUE))
})També podem veure que el 90% dels cops tindrem: El 95% dels cops tindrem: I el 99% tindrem:
summary(fp_means)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 4.191 6.765 7.507 7.520 8.235 11.544