En esta sección se encuentran registrados todos los paquetes disponibles en la base de datos, lo que permite identificar y seleccionar el que se desea utilizar.
library(lsm) # Para descargar una base de datos
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(moments) # Para hallar las medidas de forma
library(e1071)##
## Attaching package: 'e1071'## The following objects are masked from 'package:moments':
##
## kurtosis, moment, skewnesslibrary(ggplot2)##
## Attaching package: 'ggplot2'## The following object is masked from 'package:e1071':
##
## elementEl resultado confirma que los paquetes fueron cargados correctamente. Los avisos sobre funciones enmascaradas no representan un error; indican que R priorizará la función del paquete cargado más recientemente.
Esta sección crea el objeto datosCompleto a partir de la base de datos survey del paquete lsm. De esta manera, la información queda almacenada en un objeto que puede ser revisado y analizado posteriormente.
datosCompleto <- lsm::surveyEl objeto datosCompleto queda disponible para realizar las siguientes operaciones de revisión y análisis sobre la base de datos.
Esta sección permite revisar de manera inicial la estructura de la base de datos y conocer el tipo de información que contiene cada variable.
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" ...El resultado permite comprobar que la base contiene 800 observaciones y 66 variables, además de identificar qué variables son numéricas y cuáles son de tipo carácter. Esto es útil para decidir qué procedimientos pueden aplicarse a cada variable.
Esta sección permite visualizar las primeras observaciones de la base de datos sin mostrar las 800 filas completas. Se utilizan head(datosCompleto) y head(datosCompleto, 3) para observar las primeras 6 y 3 observaciones, respectivamente.
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>, …El resultado sirve para comprobar rápidamente que los datos están organizados y que los valores aparecen en las columnas correspondientes. Es una revisión inicial antes de realizar análisis más específicos.
Esta sección vuelve a utilizar str() para analizar la estructura interna de la base de datos, mostrando el número de observaciones, variables y el tipo de cada variable.
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" ...El resultado permite conocer cómo está construida la base y verificar que las variables tienen un tipo de dato adecuado para su posterior análisis.
Esta sección utiliza names() para obtener los nombres de todas las variables o columnas que componen la base de datos.
names(datosCompleto) #A) Muestra los nombres de las columnas (variables).## [1] "Observation" "ID" "Gender" "Like" "Age"
## [6] "Smoke" "Height" "Weight" "BMI" "School"
## [11] "SES" "Enrollment" "Score" "MotherHeight" "MotherAge"
## [16] "MotherCHD" "FatherHeight" "FatherAge" "FatherCHD" "Status"
## [21] "SemAcum" "Exam1" "Exam2" "Exam3" "Exam4"
## [26] "ExamAcum" "Definitive" "Expense" "Income" "Gas"
## [31] "Course" "Law" "Economic" "Race" "Region"
## [36] "EMO1" "EMO2" "EMO3" "EMO4" "EMO5"
## [41] "GOAL1" "GOAL2" "GOAL3" "Pre_STAT1" "Pre_STAT2"
## [46] "Pre_STAT3" "Pre_STAT4" "Post_STAT1" "Post_STAT2" "Post_STAT3"
## [51] "Post_STAT4" "Pre_IDARE1" "Pre_IDARE2" "Pre_IDARE3" "Pre_IDARE4"
## [56] "Pre_IDARE5" "Post_IDARE1" "Post_IDARE2" "Post_IDARE3" "Post_IDARE4"
## [61] "Post_IDARE5" "PSICO1" "PSICO2" "PSICO3" "PSICO4"
## [66] "PSICO5"El resultado permite identificar y consultar fácilmente las variables disponibles en la base. Esto es útil para seleccionar una variable específica cuando se quiera realizar un análisis.
Esta sección permite conocer las dimensiones de la base de datos mediante length(), dim(), ncol() y nrow().
length(datosCompleto) #A) Revisando número de variables del objeto## [1] 66dim(datosCompleto) #B Muestra las dimensiones del objeto.## [1] 800 66ncol(datosCompleto) #C) Muestra el número de columnas del objeto.## [1] 66nrow(datosCompleto) #D) Muestra el número de filas del objeto.## [1] 800Los resultados confirman que la base está compuesta por 800 observaciones y 66 variables. Estas funciones se utilizan para verificar rápidamente el tamaño y la estructura general del objeto.
Esta sección identifica los tipos de datos de las variables mediante str(). Esto permite distinguir variables numéricas de variables almacenadas como caracteres.
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" ...Esta información es importante porque el tipo de variable determina qué operaciones estadísticas o transformaciones pueden realizarse correctamente.
Esta sección extrae del conjunto de datos las variables ID, Age y Gender para revisar cómo se almacenan y reconocer cuáles corresponden a datos de tipo carácter o numérico.
Codigo <- datosCompleto$ID #B) Si es tipo caracter, es correcto)
Edad <- datosCompleto$Age #C) Si es tipo caracter, es incorrecto (ver ejemplo 4)
Sexo <- datosCompleto$Gender #D) Si es tipo caracter, es incorrecto (ver ejemplo 5) El objetivo es preparar variables individuales para comprobar o transformar posteriormente su tipo de dato. Por ejemplo, Sexo se utiliza en la siguiente sección para convertirlo en factor.
Esta sección crea objetos individuales a partir de Exam1, Exam2 y Age, variables que se encuentran almacenadas como numéricas en la base.
P1 <- datosCompleto$Exam1 #E) Numérica
P2 <- datosCompleto$Exam2 #F) Numérica
Edad <- datosCompleto$Age #G) NuméricaEstas variables quedan disponibles para realizar operaciones numéricas y análisis estadísticos posteriores.
Esta sección transforma la variable Sexo en un factor y utiliza class(), str() y levels() para comprobar su tipo y conocer sus categorías.
Sexo <- as.factor(Sexo) #H) Convirtiendo a factor
class(Sexo) #I) Sale: "factor"## [1] "factor"str(Sexo) #J) Sale: Factor w/ 2 levels "Female","Masculino": 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 ...## Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 ...levels(Sexo) #K) Sale: "Female" "Masculino"## [1] "Female" "Male"El resultado confirma que Sexo fue convertida correctamente a una variable categórica con dos niveles. Este formato es útil para trabajar con variables cualitativas en análisis estadísticos y gráficos.