Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

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, union
library(moments)  # Para hallar las medidas de forma
library(e1071)
## 
## Attaching package: 'e1071'
## The following objects are masked from 'package:moments':
## 
##     kurtosis, moment, skewness
library(ggplot2)
## 
## Attaching package: 'ggplot2'
## The following object is masked from 'package:e1071':
## 
##     element
datosCompleto <- lsm::survey
Muestra <- datosCompleto[1:100,]

Sexo <- as.factor(Muestra$Gender)
Fuma <- as.factor(Muestra$Smoke)
ggplot(Muestra, aes(x = Sexo)) +                            #1
  #geom_bar() +                                             #2
  geom_bar(width=0.5, colour="blue", fill="pink") +       #2 
  
  labs(x="Sexo",y= "Frecuencia")  +              #3               
  ylim(c(0,60)) +                               #4
  #xlim(c(0,300)) +                              #4
  ggtitle("Diagrama de barras")  +               #5
  
  # theme_bw() +                                 #6
  theme_bw(base_size = 12) +                     #6
  #coord_flip() +                                #7
  
  geom_text(aes(label=..count..), stat='count',  #8
            position=position_dodge(0.9), 
            vjust=-0.5, 
            size=5.0
            ) + 
  facet_wrap(~"Variable Sexo")                   #9
## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

en la grafica se muestra la distribución de la variable sexo en una muestra de 100 participantes.Se pueden observar que el 49% corresponde a mujeres con una frecuencia de 49 participantes, mientras que el 51% es de hombres, con una frecuencia de 51 particpantes. por lo tanto, la distribucción es relativamente equilibrada, aunque se observa, una ligera mayor presentación del sexo masculino, con una diferencia de dos participantes respecto al sexo femenino.

ggplot(Muestra, aes(Fuma,  fill=Sexo)) +      
  geom_bar(position="dodge",colour="black") +
  
  labs(x= "Fuma",  y="Frecuencias", fill="Sexo") +
  ylim(c(0,30)) +
  #xlim(c(0,300)) +   
  
  ggtitle("Diagrama de barras") + 
  
  #theme_bw() +                     
  theme_bw(base_size = 12) +          
  #coord_flip() + 
  
  #guides(fill=FALSE)+                                #8                                    
  scale_fill_manual(values = c("orange","gray")) +   #9
  
  geom_text(aes(label=..count..), stat='count',       #10
            position=position_dodge(0.9),
            vjust=-0.5, 
            size=5.0
            )+
  
  facet_wrap(~"Sexo por fumadores y no fumadores")  #11

interpretacion: En la grafica se muestra cómo se distribuyen hombres y mujeres, fumadores y no fumadores, en una muestra de 100 sujetos. De las personas que no fuman, 21 son mujeres y 24 son hombres, y de las que fuman, 28 son mujeres y 27 son hombres. se ve que la frecuencia mayor es para los individuos fumadores, con un total de 55 participantes contra 45 no fumadores. Además, los hombres y las mujeres presentan pocas diferencias en ambos grupos, lo que indica una distribución relativamente equilibrada por sexos.

ggplot(Muestra, aes(Sexo,  fill=Fuma)) +      
  geom_bar(position="dodge",colour="black") +
  
  labs(x= "Sexo",  y="Frecuencias", fill="Fuma") +
  ylim(c(0,30)) +
  #xlim(c(0,300)) +   
  
  ggtitle("Diagrama de barras") + 
  
  #theme_bw() +                     
  theme_bw(base_size = 12) +          
  #coord_flip() + 
  
  #guides(fill=FALSE)+                                #8                                    
  scale_fill_manual(values = c("brown","purple")) +   #9
  
  geom_text(aes(label=..count..), stat='count',       #10
            position=position_dodge(0.9),
            vjust=-0.5, 
            size=5.0
            )+
  
  facet_wrap(~"Fuma por Genero")  #11

En la grafica se muestra la distribución del consumo de tabaco por sexo en una muestra de 100 participantes. En mujeres, 21 participantes no fuman y 28 sí fuman; en hombres, 24 no fuman y 27 sí fuman. En mujeres como en hombres se ve que los fumadores son mas frecuentes que los no fumadores. En el grupo de mujeres la diferencia es mayor, con 7 participantes mas fumadoras que no fumadoras, frente a una diferencia de 3 participantes en el grupo de hombres. En general, la grafica muestra una distribución relativamente parecida entre ambos sexos, aunque con una frecuencia mayor de fumadores en la muestra.

#Medidas estadísticas

Muestra2 <- datosCompleto[1:100,] 
x <- (Muestra2$Exam3)  # A) Convirtiendo la variable a numérica
x
##   [1] 5.0 3.7 2.0 5.0 5.0 4.2 3.5 4.6 3.8 4.3 3.0 3.8 3.4 3.3 3.5 4.5 3.6 4.0
##  [19] 3.4 4.0 4.2 3.5 3.7 4.0 4.0 3.2 2.9 2.9 3.0 3.3 2.8 2.4 3.8 3.3 3.2 2.2
##  [37] 2.6 3.2 3.3 1.2 4.2 2.4 5.0 2.8 3.0 3.8 3.2 1.5 2.6 3.8 3.2 3.3 1.4 3.8
##  [55] 1.4 3.6 3.6 2.4 2.8 3.1 2.4 1.8 1.6 3.3 4.4 1.0 4.5 2.0 4.2 4.2 3.1 2.3
##  [73] 2.6 2.7 2.4 2.2 2.8 2.4 1.9 2.4 1.7 2.9 2.4 2.2 2.8 3.2 3.1 2.7 2.5 3.5
##  [91] 3.3 2.1 3.3 2.1 3.7 5.0 3.7 2.0 5.0 5.0

#Estructura de la muestra permite conocer cómo están organizados los datos y qué tipo de variables contiene la base de datos. En este caso muestra la información y el tipo de cada variable de la muestra

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" ...
min(x)          #B) Mínimo
## [1] 1
max(x)          #C) Máximo
## [1] 5
range(x)        #D) Obtenemos (min, max)
## [1] 1 5
length(x)       #E) Tamaño
## [1] 100
sum(x)          #F) Suma los valores de los datos
## [1] 317.6
mean(x)         #G) Media aritmética
## [1] 3.176
median(x)       #H) Mediana
## [1] 3.2
var(x)          #I) Varianza muestral
## [1] 0.8885091
sqrt(var(x))    #J) Desviación estándar muestral (una forma)
## [1] 0.9426076
sd(x)           #K) Desviación estándar muestral (otra forma)
## [1] 0.9426076
skewness(x)     #L) Sesgo
## [1] 0.01846742
quantile(x, probs=0.80)    #M) 80-ésimo percentil o percentil 85
## 80% 
##   4
quantile(x, probs=0.25)    #N) Primer cuartil o 25-ésimo percentil
## 25% 
## 2.4
quantile(x, probs=0.50)    #O) Segundo cuartil o 50-ésimo percentil o mediana
## 50% 
## 3.2
quantile(x, probs=0.75)    #P) Tercer cuartil o 75-ésimo percentil
## 75% 
## 3.8

Las medidas estadísticas permiten conocer cómo se distribuyen los resultados de Exam3 en la muestra de 100 participantes. El mínimo y el máximo muestran los valores más bajo y más alto mientras que el rango indica la diferencia entre ambos. La media y la mediana permiten identificar el valor central de los datos. Por otro lado, la varianza y la desviación estándar muestran qué tan dispersos están los resultados y el sesgo permite observar la forma de la distribución. Finalmente los cuartiles y percentiles permiten conocer cómo se distribuyen los participantes según sus puntuaciones.

quantile(x, probs=0.85)    #M) 80-ésimo percentil o percentil 85
## 85% 
## 4.2
quantile(x, probs=0.25)    #N) Primer cuartil o 25-ésimo percentil
## 25% 
## 2.4
quantile(x, probs=0.50)    #O) Segundo cuartil o 50-ésimo percentil o mediana
## 50% 
## 3.2
quantile(x, probs=0.75)    #P) Tercer cuartil o 75-ésimo percentil
## 75% 
## 3.8