Descarga de paquetes

En este trabajo se aplicarán conceptos básicos de estadística mediante el lenguaje de programación R. Para realizar el análisis de los datos, primero es necesario cargar las librerías que contienen las funciones y herramientas que se utilizarán. Estas librerías permitirán trabajar con bases de datos, realizar operaciones estadísticas y obtener medidas de distribución y forma.

library(lsm)      # Para descargar una base de datos
library(dplyr)
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(moments)  # Para hallar las medidas de forma
library(e1071)
## 
## Adjuntando el paquete: 'e1071'
## The following objects are masked from 'package:moments':
## 
##     kurtosis, moment, skewness
library(ggplot2)
## 
## Adjuntando el paquete: 'ggplot2'
## The following object is masked from 'package:e1071':
## 
##     element

Interpretación: El resultado indica que las librerías necesarias fueron cargadas en R. Esto permite disponer de las funciones que se utilizarán posteriormente para organizar, analizar y representar los datos estadísticos.

La Data Frame

En este código se carga el conjunto de datos survey, perteneciente al paquete lsm, y se guarda en un nuevo objeto llamado datosCompleto. Esta base de datos contiene información obtenida mediante una encuesta realizada a estudiantes universitarios y está compuesta por 800 observaciones y 66 variables.

datosCompleto <- lsm::survey

Interpretación del output: El código permite almacenar la base de datos survey en el objeto datosCompleto, para poder trabajar con ella posteriormente. Aunque al ejecutar esta línea no necesariamente se muestra información en pantalla, la base de datos queda cargada en R y disponible para realizar diferentes análisis estadísticos.

Revisando el data farme

La función head() permite visualizar las primeras observaciones de un data frame. Por defecto, muestra las primeras 6 filas, pero también se puede indicar un número específico de observaciones, como 3 en el segundo caso.

head(datosCompleto)        #A) Por defecto, solo las primeras 6 observaciones 
## # A tibble: 6 × 66
##   Observation ID       Gender Like    Age Smoke Height Weight   BMI School SES  
##         <dbl> <chr>    <chr>  <chr> <dbl> <chr>  <dbl>  <dbl> <dbl> <chr>  <chr>
## 1           1 SB11201… Female TV     21.4 No      1.58     75  30.0 Priva… Medi…
## 2           2 SB11201… Male   Netw…  21.1 Yes     1.6      80  31.2 Public High 
## 3           3 SB11201… Male   Netw…  20.9 Yes     1.5      64  28.4 Priva… High 
## 4           4 SB11201… Male   TV     18.4 Yes     1.53     49  20.9 Public Low  
## 5           5 SB11201… Female TV     16.6 Yes     1.78     82  25.9 Priva… High 
## 6           6 SB11201… Female Netw…  16.0 No      1.65     80  29.4 Public Low  
## # ℹ 55 more variables: Enrollment <chr>, Score <dbl>, MotherHeight <chr>,
## #   MotherAge <dbl>, MotherCHD <dbl>, FatherHeight <chr>, FatherAge <dbl>,
## #   FatherCHD <dbl>, Status <chr>, SemAcum <dbl>, Exam1 <dbl>, Exam2 <dbl>,
## #   Exam3 <dbl>, Exam4 <dbl>, ExamAcum <dbl>, Definitive <dbl>, Expense <dbl>,
## #   Income <dbl>, Gas <dbl>, Course <chr>, Law <chr>, Economic <chr>,
## #   Race <chr>, Region <chr>, EMO1 <dbl>, EMO2 <dbl>, EMO3 <dbl>, EMO4 <dbl>,
## #   EMO5 <dbl>, GOAL1 <chr>, GOAL2 <chr>, GOAL3 <chr>, Pre_STAT1 <dbl>, …
head(datosCompleto, 3)     #B) Solo las primeras 3 observaciones
## # A tibble: 3 × 66
##   Observation ID       Gender Like    Age Smoke Height Weight   BMI School SES  
##         <dbl> <chr>    <chr>  <chr> <dbl> <chr>  <dbl>  <dbl> <dbl> <chr>  <chr>
## 1           1 SB11201… Female TV     21.4 No      1.58     75  30.0 Priva… Medi…
## 2           2 SB11201… Male   Netw…  21.1 Yes     1.6      80  31.2 Public High 
## 3           3 SB11201… Male   Netw…  20.9 Yes     1.5      64  28.4 Priva… High 
## # ℹ 55 more variables: Enrollment <chr>, Score <dbl>, MotherHeight <chr>,
## #   MotherAge <dbl>, MotherCHD <dbl>, FatherHeight <chr>, FatherAge <dbl>,
## #   FatherCHD <dbl>, Status <chr>, SemAcum <dbl>, Exam1 <dbl>, Exam2 <dbl>,
## #   Exam3 <dbl>, Exam4 <dbl>, ExamAcum <dbl>, Definitive <dbl>, Expense <dbl>,
## #   Income <dbl>, Gas <dbl>, Course <chr>, Law <chr>, Economic <chr>,
## #   Race <chr>, Region <chr>, EMO1 <dbl>, EMO2 <dbl>, EMO3 <dbl>, EMO4 <dbl>,
## #   EMO5 <dbl>, GOAL1 <chr>, GOAL2 <chr>, GOAL3 <chr>, Pre_STAT1 <dbl>, …

Interpretación del output: El output permite observar una parte de la información contenida en el data frame sin mostrar las 800 observaciones completas. Esto facilita una revisión rápida de los datos y permite conocer cómo están organizadas las variables y qué valores contienen las primeras filas.

Funcion del corchete

Para seleccionar determinadas filas y columnas de un data frame en R se utiliza la función de corchetes []. La estructura datosCompleto[i,j] permite indicar qué filas y columnas queremos seleccionar. En este ejemplo se utilizarán los rangos 1:10 para seleccionar las primeras 10 observaciones y 2:7 para seleccionar las columnas de la 2 a la 7.

Muestra1 <- datosCompleto[1:10,2:7]       # A) Un nuevo data frame 
Muestra1
## # A tibble: 10 × 6
##    ID               Gender Like      Age Smoke Height
##    <chr>            <chr>  <chr>   <dbl> <chr>  <dbl>
##  1 SB11201910010435 Female TV       21.4 No      1.58
##  2 SB11201910004475 Male   Network  21.1 Yes     1.6 
##  3 SB11201910011427 Male   Network  20.9 Yes     1.5 
##  4 SB11201910041975 Male   TV       18.4 Yes     1.53
##  5 SB11201910013623 Female TV       16.6 Yes     1.78
##  6 SB11201910038122 Female Network  16.0 No      1.65
##  7 SB11201910037905 Female TV       19.3 Yes     1.73
##  8 SB11201910038140 Female TV       18.6 Yes     1.53
##  9 SB11201910038005 Female TV       17.0 Yes     1.64
## 10 SB11201910037919 Male   TV       19.7 Yes     1.52

Interpretacion: El resultado muestra únicamente una parte de la base de datos original. Se seleccionaron las primeras 10 filas y las columnas de la 2 a la 7, creando así el nuevo data frame Muestra1. Esto es útil para trabajar y analizar una parte específica de los datos sin modificar la base de datos original.

Variables

El código str() permite revisar la estructura del data frame. Con esta función podemos conocer cuántas variables contiene la base de datos, el tipo de cada variable y algunos de los primeros valores que presenta.

str(datosCompleto)   #A) Estructura de los datos
## tibble [800 × 66] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Observation : num [1:800] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ ID          : chr [1:800] "SB11201910010435" "SB11201910004475" "SB11201910011427" "SB11201910041975" ...
##  $ Gender      : chr [1:800] "Female" "Male" "Male" "Male" ...
##  $ Like        : chr [1:800] "TV" "Network" "Network" "TV" ...
##  $ Age         : num [1:800] 21.4 21.1 20.9 18.4 16.6 ...
##  $ Smoke       : chr [1:800] "No" "Yes" "Yes" "Yes" ...
##  $ Height      : num [1:800] 1.58 1.6 1.5 1.53 1.78 1.65 1.73 1.53 1.64 1.52 ...
##  $ Weight      : num [1:800] 75 80 64 49 82 80 90 55 50 78 ...
##  $ BMI         : num [1:800] 30 31.2 28.4 20.9 25.9 ...
##  $ School      : chr [1:800] "Private" "Public" "Private" "Public" ...
##  $ SES         : chr [1:800] "Medium" "High" "High" "Low" ...
##  $ Enrollment  : chr [1:800] "Credit" "Scholarship" "Scholarship" "Credit" ...
##  $ Score       : num [1:800] 81 78 77 70 68 65 54 50 36 35 ...
##  $ MotherHeight: chr [1:800] "Short_M" "Normal_M" "Normal_M" "Tall_M" ...
##  $ MotherAge   : num [1:800] 41 45 45 45 46 46 47 48 48 48 ...
##  $ MotherCHD   : num [1:800] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ...
##  $ FatherHeight: chr [1:800] "Normal_F" "Short_F" "Tall_F" "Short_F" ...
##  $ FatherAge   : num [1:800] 40 43 44 45 45 46 46 48 48 49 ...
##  $ FatherCHD   : num [1:800] 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Status      : chr [1:800] "Distinguished" "Distinguished" "Distinguished" "Regular" ...
##  $ SemAcum     : num [1:800] 4.25 2.8 4.15 3.2 3.45 2.75 2.7 4.35 4.3 2.8 ...
##  $ Exam1       : num [1:800] 1.5 2.3 3.4 2.5 3.1 3.8 5 4 2.5 2.4 ...
##  $ Exam2       : num [1:800] 5 4.9 3.6 4.2 3.5 4.4 3 2.3 3.3 2.6 ...
##  $ Exam3       : num [1:800] 5 3.7 2 5 5 4.2 3.5 4.6 3.8 4.3 ...
##  $ Exam4       : num [1:800] 4.5 3.3 1.9 2.5 3 5 3.6 4.3 1.9 5 ...
##  $ ExamAcum    : num [1:800] 16 14.2 10.9 14.2 14.6 17.4 15.1 15.2 11.5 14.3 ...
##  $ Definitive  : num [1:800] 4 3.55 2.73 3.55 3.65 ...
##  $ Expense     : num [1:800] 48.9 72.1 85.2 56.6 64.6 63 40.8 65.4 37.3 63 ...
##  $ Income      : num [1:800] 1.61 2.07 2.84 1.55 2.32 2.1 1.69 2.18 1.71 2.1 ...
##  $ Gas         : num [1:800] 27.4 24.2 22.3 23.1 27.3 ...
##  $ Course      : chr [1:800] "Face-to-Face" "Virtual" "Face-to-Face" "Virtual" ...
##  $ Law         : chr [1:800] "Agree" "Agree" "Agree" "Agree" ...
##  $ Economic    : chr [1:800] "Regular" "Good" "Regular" "Bad" ...
##  $ Race        : chr [1:800] "Ethnic" "Ethnic" "Ethnic" "Ethnic" ...
##  $ Region      : chr [1:800] "North" "Center" "North" "Center" ...
##  $ EMO1        : num [1:800] 1 4 3 4 2 3 2 3 4 2 ...
##  $ EMO2        : num [1:800] 2 4 1 2 1 1 4 1 2 2 ...
##  $ EMO3        : num [1:800] 2 1 3 3 2 4 2 4 3 3 ...
##  $ EMO4        : num [1:800] 1 2 3 1 4 2 3 2 1 1 ...
##  $ EMO5        : num [1:800] 4 1 2 2 2 2 1 1 2 2 ...
##  $ GOAL1       : chr [1:800] "Strongly agree" "Undecided" "Agree" "Agree" ...
##  $ GOAL2       : chr [1:800] "Agree" "Disagree" "Disagree" "Undecided" ...
##  $ GOAL3       : chr [1:800] "Strongly agree" "Disagree" "Agree" "Strongly agree" ...
##  $ Pre_STAT1   : num [1:800] 2 1 5 4 1 4 4 2 2 2 ...
##  $ Pre_STAT2   : num [1:800] 4 1 1 3 4 1 2 3 3 5 ...
##  $ Pre_STAT3   : num [1:800] 2 1 3 1 1 5 4 3 3 2 ...
##  $ Pre_STAT4   : num [1:800] 5 1 1 2 2 3 2 3 2 4 ...
##  $ Post_STAT1  : num [1:800] 4 5 5 3 5 2 3 3 2 5 ...
##  $ Post_STAT2  : num [1:800] 5 1 2 2 3 3 2 3 2 3 ...
##  $ Post_STAT3  : num [1:800] 2 3 3 4 3 5 5 4 5 4 ...
##  $ Post_STAT4  : num [1:800] 2 3 3 5 4 4 3 5 5 1 ...
##  $ Pre_IDARE1  : chr [1:800] "Quite a bit" "Quite a bit" "Quite a bit" "Little" ...
##  $ Pre_IDARE2  : chr [1:800] "Little" "Little" "Little" "Nothing" ...
##  $ Pre_IDARE3  : chr [1:800] "Quite a bit" "A lot" "Quite a bit" "Quite a bit" ...
##  $ Pre_IDARE4  : chr [1:800] "Quite a bit" "Nothing" "Quite a bit" "Quite a bit" ...
##  $ Pre_IDARE5  : chr [1:800] "Little" "Quite a bit" "Little" "Nothing" ...
##  $ Post_IDARE1 : chr [1:800] "A lot" "A little" "Nothing" "Quite a bit" ...
##  $ Post_IDARE2 : chr [1:800] "A lot" "Nothing" "Quite a bit" "A little" ...
##  $ Post_IDARE3 : chr [1:800] "A little" "Quite a bit" "Nothing" "A lot" ...
##  $ Post_IDARE4 : chr [1:800] "Quite a bit" "A lot" "Nothing" "Quite a bit" ...
##  $ Post_IDARE5 : chr [1:800] "A lot" "Quite a bit" "Nothing" "A lot" ...
##  $ PSICO1      : chr [1:800] "Frequently" "Frequently" "Sometimes" "Almost always" ...
##  $ PSICO2      : chr [1:800] "Almost always" "Sometimes" "Sometimes" "Frequently" ...
##  $ PSICO3      : chr [1:800] "Frequently" "Sometimes" "Sometimes" "Frequently" ...
##  $ PSICO4      : chr [1:800] "Almost always" "Frequently" "Frequently" "Almost never" ...
##  $ PSICO5      : chr [1:800] "Almost always" "Frequently" "Sometimes" "Sometimes" ...

Interpretación del output: El resultado permite identificar cómo está organizada la base de datos y qué tipo de variables contiene. Esta información es importante porque permite saber qué análisis estadísticos se pueden realizar con cada variable y cómo deben ser tratadas posteriormente.