Propósito

En esta práctica comenzaremos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025, utilizando los datos de Guanajuato dentro de RStudio.

En la sesión anterior instalamos R y RStudio, revisamos la documentación de la encuesta e importamos el archivo. Al objeto que contiene los datos de Guanajuato le dimos el nombre base_gto.

El objetivo de hoy es familiarizarnos con la estructura de una base real, localizar algunas variables, producir resultados descriptivos sencillos y comenzar a interpretarlos.

Importante: no se trata de memorizar comandos. La idea es comprender qué estamos preguntando a los datos y qué significa el resultado que devuelve R.

1. ¿Está nuestra base en R?

Observe el panel Environment de RStudio. Debe aparecer un objeto llamado base.

Ejecute el siguiente bloque:

setwd("~/Desktop/METODOLOGÍA CUANTITATIVA/ejercicio ENBIARE")
base_gto <- readRDS("base_gto.rds")
dim(base_gto)

## [1] 1013  276

Pregunta 1. ¿Cuántos casos y cuántas variables contiene la base?

Respuesta:
La base de Guanajuato contiene 1013 casos y 275 variables.

2. Conocer los nombres de las variables

names(base_gto)

##   [1] "LLAVEENB"    "LLAVEVIV"    "LLAVEHOG"    "EDAD"        "PA1"        
##   [6] "PA2"         "PA3_01"      "PA3_02"      "PA3_03"      "PA3_04"     
##  [11] "PA3_05"      "PA3_06"      "PA3_07"      "PA3_08"      "PA3_09"     
##  [16] "PA3_10"      "PA3_11"      "PA3_12"      "PA3_13"      "PA3_14"     
##  [21] "PA3_15"      "PA3_16"      "PA3_17"      "PA3_18"      "PA4_1"      
##  [26] "PA4_2"       "PA4_3"       "PA4_4"       "PA4_5"       "PA4_6"      
##  [31] "PA5_01"      "PA5_02"      "PA5_03"      "PA5_04"      "PA5_05"     
##  [36] "PA5_06"      "PA5_07"      "PA5_08"      "PA5_09"      "PA5_10"     
##  [41] "PA5_11"      "PA6"         "PA7"         "PB1"         "PB2_1"      
##  [46] "PB2_2"       "PB2_3"       "PB2_4"       "PB2_5"       "PB2_6"      
##  [51] "PB2_7"       "PB2_8"       "PB3_1"       "PB3_2"       "PB3_3"      
##  [56] "PB3_4"       "PB3_5"       "PB4"         "PC1"         "PC2_1"      
##  [61] "PC2_2"       "PC2_3"       "PC2_4"       "PC2_5"       "PC2_6"      
##  [66] "PC3"         "PC4"         "PD1"         "PD2"         "PD3"        
##  [71] "PD4"         "PD5"         "PD6"         "PD7"         "PD8"        
##  [76] "PD9"         "PD10_1"      "PD10_2"      "PD10_3"      "PD10_4"     
##  [81] "PD10_5"      "PD10_6"      "PD10_7"      "PD10_8"      "PD10_9"     
##  [86] "PD11"        "PD12"        "PE1_01_1"    "PE1_01_2"    "PE2_01"     
##  [91] "PE1_02_1"    "PE1_02_2"    "PE2_02"      "PE1_03_1"    "PE1_03_2"   
##  [96] "PE2_03"      "PE1_04_1"    "PE1_04_2"    "PE2_04"      "PE1_05_1"   
## [101] "PE1_05_2"    "PE2_05"      "PE1_06_1"    "PE1_06_2"    "PE2_06"     
## [106] "PE1_07_1"    "PE1_07_2"    "PE2_07"      "PE1_08_1"    "PE1_08_2"   
## [111] "PE2_08"      "PE1_09_1"    "PE1_09_2"    "PE2_09"      "PE1_10_1"   
## [116] "PE1_10_2"    "PE2_10"      "PE3_01"      "PE3_02"      "PE3_03"     
## [121] "PE3_04"      "PE3_05"      "PE3_06"      "PE3_07"      "PE3_08"     
## [126] "PE3_09"      "PE3_10"      "PE3_11"      "PF1_1"       "PF1_2"      
## [131] "PF1_3"       "PF2_1"       "PF2_2"       "PF3"         "PG1_1"      
## [136] "PG1_2"       "PG1_3"       "PH1_01"      "PH1_02"      "PH1_03"     
## [141] "PH1_04"      "PH1_05"      "PH1_06"      "PH1_07"      "PH1_08"     
## [146] "PH1_09"      "PH1_10"      "PH1_11"      "PH2_1"       "PH2_2"      
## [151] "PH2_3"       "PH3_1"       "PH3_2"       "PH3_3"       "PH3_4"      
## [156] "PH3_5"       "PH3_6"       "PH3_7"       "PH3_8"       "PH4_01"     
## [161] "PH4_02"      "PH4_03"      "PH4_04"      "PH4_05"      "PH4_06"     
## [166] "PH4_07"      "PH4_08"      "PH4_09"      "PH4_10"      "PH5_1"      
## [171] "PH5_2"       "PH5_3"       "PH5_4"       "PH5_5"       "PH5_6"      
## [176] "PH5_7"       "PH5_8"       "PI1_1"       "PI1_2"       "PI1_3"      
## [181] "PI1_4"       "PI2_1"       "PI2_2"       "PI2_3"       "PI3_1"      
## [186] "PI3_2"       "PI3_3"       "PI3_4"       "PI4_1"       "PI4_2"      
## [191] "PI4_3"       "PI4_4"       "PJ1_1"       "PJ1_2"       "PJ1_3"      
## [196] "PJ1_4"       "PJ2_1"       "PJ2_2"       "PJ2_3"       "PJ2_4"      
## [201] "PJ3_1"       "PJ3_2"       "PJ3_3"       "PJ3_4"       "PJ4"        
## [206] "PJ5_01"      "PJ6_01"      "PJ5_02"      "PJ6_02"      "PJ5_03"     
## [211] "PJ6_03"      "PJ5_04"      "PJ6_04"      "PJ5_05"      "PJ6_05"     
## [216] "PJ5_06"      "PJ6_06"      "PJ5_07"      "PJ6_07"      "PJ5_08"     
## [221] "PJ6_08"      "PJ5_09"      "PJ6_09"      "PJ5_10"      "PJ6_10"     
## [226] "PJ5_11"      "PJ6_11"      "PJ5_12"      "PJ6_12"      "PJ5_13"     
## [231] "PJ6_13"      "PJ5_14"      "PJ6_14"      "PJ5_15"      "PJ6_15"     
## [236] "PJ5_16"      "PJ6_16"      "PK1"         "PK2_1"       "PK2_2"      
## [241] "PK2_3"       "PK3_1"       "PK3_2"       "PL1"         "PL2"        
## [246] "PL3"         "PL4"         "PL5"         "PL6"         "PL7"        
## [251] "PL8_1"       "PL8_2"       "PL8_3"       "PL8_4"       "PL8_5"      
## [256] "PL8_6"       "PL8_7"       "PL8_8"       "PL9_1"       "PL9_2"      
## [261] "PL9_3"       "PL9_4"       "PL10"        "PL11"        "SEXO"       
## [266] "CVEGEO"      "CVE_ENT"     "MENOR10"     "UPM_DIS"     "EST_DIS"    
## [271] "FAC_ELE"     "FOLIO"       "VIV_SEL"     "HOGAR"       "N_REN"      
## [276] "satisf_vida"

Observe la lista. No es necesario conocer todavía todas las variables.

Pregunta 2. ¿Reconoce algunos nombres a partir del cuestionario o del descriptor de ENBIARE?

Respuesta:
Si, como sexo, CVE_ENT, edad, PA1 y PA2

3. Mirar los primeros registros

head(base_gto)

##       LLAVEENB  LLAVEVIV   LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## 1 110143701101 110143701 1101437011   43   3   0     03     03     00     04
## 2 110143702101 110143702 1101437021   65  10  10     10     10     10     10
## 3 110143703101 110143703 1101437031   56  10  10     10     10     10     10
## 4 110143704101 110143704 1101437041   56  10  10     08     07     08     10
## 5 110143705102 110143705 1101437051   30   8   6     07     04     04     07
## 6 110145901103 110145901 1101459011   24   9   8     10     09     09     07
##   PA3_05 PA3_06 PA3_07 PA3_08 PA3_09 PA3_10 PA3_11 PA3_12 PA3_13 PA3_14 PA3_15
## 1     03     00     03     10     05     00     10     05     05     05     10
## 2     10     10     10     10     10     10     10     10     10     10     10
## 3     10     10     10     10     08     05     10     10     10     10     10
## 4     08     08     09     09     06     07     09     09     09     09     10
## 5     09     09     09     09     05     02     08     08     06     04     03
## 6     09     09     09     08     09     07     07     09     09     08     08
##   PA3_16 PA3_17 PA3_18 PA4_1 PA4_2 PA4_3 PA4_4 PA4_5 PA4_6 PA5_01 PA5_02 PA5_03
## 1     10     05     05    10    10    10    10    05    10     05     05     05
## 2     10     10     10    10    10    10    10    10    10     10     10     10
## 3     10     10     10    00    10    10    10    10    10     05     07     04
## 4     09     09     07    09    10    10    10    10    10     10     10     10
## 5     05     09     06    08    09    09    08    09    09     05     06     06
## 6     09     09     08    08    09    08    08    07    09     08     06     06
##   PA5_04 PA5_05 PA5_06 PA5_07 PA5_08 PA5_09 PA5_10 PA5_11 PA6 PA7 PB1 PB2_1
## 1     05     02     05     05     05     05     07     05  00  10   3     2
## 2     10     09     00     00     00     00     00     00  10  06   5     1
## 3     10     10     05     02     06     00     00     06  10  07   4     3
## 4     10     10     00     00     00     00     00     00  08  10   3     1
## 5     08     08     03     03     03     01     02     08  07  09   3     1
## 6     07     08     02     04     03     01     02     01  07  09   5     2
##   PB2_2 PB2_3 PB2_4 PB2_5 PB2_6 PB2_7 PB2_8 PB3_1 PB3_2 PB3_3 PB3_4 PB3_5 PB4
## 1     2     2     2     2     1     2     1     3     3     1     3     2   5
## 2     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     0   1
## 3     1     1     3     1     1     1     1     0     1     0     0     0   1
## 4     1     1     2     1     1     1     1     0     0     0     0     0   1
## 5     1     1     2     1     1     1     1     2     1     0     0     3   1
## 6     1     1     1     2     1     1     1     1     1     0     1     1   2
##   PC1 PC2_1 PC2_2 PC2_3 PC2_4 PC2_5 PC2_6     PC3 PC4 PD1 PD2 PD3  PD4 PD5 PD6
## 1   1     1     2     1     1     2     1 0012000   2   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 2   4     2     2     2     2     2     2 0005000   1   4  NA   8 <NA>  NA  NA
## 3   5     2     2     2     2     2     2 0010000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 4   5     2     2     2     2     2     2 0020000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 5   3     2     2     2     2     1     2 0030000   2   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 6   6     2     2     2     2     2     2 0010000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
##   PD7  PD8 PD9 PD10_1 PD10_2 PD10_3 PD10_4 PD10_5 PD10_6 PD10_7 PD10_8 PD10_9
## 1  NA <NA>   1      1      1      1      2      1      1      1      1      1
## 2   4   22  NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA
## 3  NA <NA>   1      1      1      1      2      1      1      1      1      1
## 4  NA <NA>   1      1      1      1      1      2      1      2      1      1
## 5  NA <NA>   1      1      1      1      2      1      1      1      2      1
## 6  NA <NA>   1      1      1      2      2      2      2      2      2      2
##   PD11 PD12 PE1_01_1 PE1_01_2 PE2_01 PE1_02_1 PE1_02_2 PE2_02 PE1_03_1 PE1_03_2
## 1    3   03       00       00     NA       00       00     NA       12       00
## 2   NA <NA>       00       00     NA       00       00     NA       00       00
## 3    1   03       02       00      2       00       00     NA       12       00
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## 3     2     2      2      2      2      2      2      2      2      2      2
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## 3      2      2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
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## 3     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 4     2     2     2     2     2     1     2     2     2     2     1     2     2
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## 5    NA    NA     1     1     2     2    2 <NA>    2     11      11       2
## 6     3     2     2     1     1     2    1   02    2     11      11       2
##   UPM_DIS EST_DIS FAC_ELE   FOLIO VIV_SEL HOGAR N_REN satisf_vida
## 1    1755     144    2089 1101437      01     1    01           3
## 2    1755     144    4269 1101437      02     1    01          10
## 3    1755     144    2089 1101437      03     1    01          10
## 4    1755     144    4269 1101437      04     1    01          10
## 5    1755     144    4178 1101437      05     1    02           8
## 6    1756     145    6636 1101459      01     1    03           9

Pregunta 3. ¿Qué representa una fila de la base? ¿Qué representa una columna?

Respuesta:
Una fila representa a las personas y la columna las características de los individuos o personas

Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:

str(base_gto)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    1013 obs. of  276 variables:
##  $ LLAVEENB   : chr  "110143701101" "110143702101" "110143703101" "110143704101" ...
##  $ LLAVEVIV   : chr  "110143701" "110143702" "110143703" "110143704" ...
##  $ LLAVEHOG   : chr  "1101437011" "1101437021" "1101437031" "1101437041" ...
##  $ EDAD       : num  43 65 56 56 30 24 35 40 19 70 ...
##  $ PA1        : num  3 10 10 10 8 9 9 9 9 9 ...
##  $ PA2        : num  0 10 10 10 6 8 8 9 9 9 ...
##  $ PA3_01     : chr  "03" "10" "10" "08" ...
##  $ PA3_02     : chr  "03" "10" "10" "07" ...
##  $ PA3_03     : chr  "00" "10" "10" "08" ...
##  $ PA3_04     : chr  "04" "10" "10" "10" ...
##  $ PA3_05     : chr  "03" "10" "10" "08" ...
##  $ PA3_06     : chr  "00" "10" "10" "08" ...
##  $ PA3_07     : chr  "03" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_08     : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_09     : chr  "05" "10" "08" "06" ...
##  $ PA3_10     : chr  "00" "10" "05" "07" ...
##  $ PA3_11     : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_12     : chr  "05" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_13     : chr  "05" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_14     : chr  "05" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_15     : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA3_16     : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_17     : chr  "05" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_18     : chr  "05" "10" "10" "07" ...
##  $ PA4_1      : chr  "10" "10" "00" "09" ...
##  $ PA4_2      : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA4_3      : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA4_4      : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA4_5      : chr  "05" "10" "10" "10" ...
##  $ PA4_6      : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA5_01     : chr  "05" "10" "05" "10" ...
##  $ PA5_02     : chr  "05" "10" "07" "10" ...
##  $ PA5_03     : chr  "05" "10" "04" "10" ...
##  $ PA5_04     : chr  "05" "10" "10" "10" ...
##  $ PA5_05     : chr  "02" "09" "10" "10" ...
##  $ PA5_06     : chr  "05" "00" "05" "00" ...
##  $ PA5_07     : chr  "05" "00" "02" "00" ...
##  $ PA5_08     : chr  "05" "00" "06" "00" ...
##  $ PA5_09     : chr  "05" "00" "00" "00" ...
##  $ PA5_10     : chr  "07" "00" "00" "00" ...
##  $ PA5_11     : chr  "05" "00" "06" "00" ...
##  $ PA6        : chr  "00" "10" "10" "08" ...
##  $ PA7        : chr  "10" "06" "07" "10" ...
##  $ PB1        : num  3 5 4 3 3 5 4 4 4 5 ...
##  $ PB2_1      : num  2 1 3 1 1 2 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_2      : num  2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_3      : num  2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...
##  $ PB2_4      : num  2 1 3 2 2 1 1 1 1 3 ...
##  $ PB2_5      : num  2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 ...
##  $ PB2_6      : num  1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...
##  $ PB2_7      : num  2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_8      : num  1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...
##  $ PB3_1      : num  3 0 0 0 2 1 0 0 0 0 ...
##  $ PB3_2      : num  3 0 1 0 1 1 0 0 0 0 ...
##  $ PB3_3      : num  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ PB3_4      : num  3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ PB3_5      : num  2 0 0 0 3 1 0 1 0 0 ...
##  $ PB4        : num  5 1 1 1 1 2 1 1 1 1 ...
##  $ PC1        : num  1 4 5 5 3 6 5 5 5 5 ...
##  $ PC2_1      : num  1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_2      : num  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_3      : num  1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_4      : num  1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_5      : num  2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_6      : num  1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC3        : chr  "0012000" "0005000" "0010000" "0020000" ...
##  $ PC4        : num  2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 ...
##  $ PD1        : num  1 4 1 1 1 1 1 1 4 4 ...
##  $ PD2        : num  1 NA 1 1 1 1 2 1 NA NA ...
##  $ PD3        : num  NA 8 NA NA NA NA NA NA 8 8 ...
##  $ PD4        : chr  NA NA NA NA ...
##  $ PD5        : num  NA NA NA NA NA NA 3 NA NA NA ...
##  $ PD6        : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ PD7        : num  NA 4 NA NA NA NA NA NA 4 4 ...
##  $ PD8        : chr  NA "22" NA NA ...
##  $ PD9        : num  1 NA 1 1 1 1 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_1     : num  1 NA 1 1 1 1 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_2     : num  1 NA 1 1 1 1 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_3     : num  1 NA 1 1 1 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_4     : num  2 NA 2 1 2 2 2 2 NA NA ...
##  $ PD10_5     : num  1 NA 1 2 1 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_6     : num  1 NA 1 1 1 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_7     : num  1 NA 1 2 1 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_8     : num  1 NA 1 1 2 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD10_9     : num  1 NA 1 1 1 2 1 1 NA NA ...
##  $ PD11       : num  3 NA 1 1 1 1 1 1 NA NA ...
##  $ PD12       : chr  "03" NA "03" "03" ...
##  $ PE1_01_1   : chr  "00" "00" "02" "00" ...
##  $ PE1_01_2   : chr  "00" "00" "00" "20" ...
##  $ PE2_01     : num  NA NA 2 1 1 2 2 2 2 NA ...
##  $ PE1_02_1   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE1_02_2   : chr  "00" "00" "00" "30" ...
##  $ PE2_02     : num  NA NA NA 1 1 2 NA 2 NA NA ...
##  $ PE1_03_1   : chr  "12" "00" "12" "14" ...
##  $ PE1_03_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_03     : num  2 NA 2 3 2 2 NA 2 NA NA ...
##  $ PE1_04_1   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE1_04_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_04     : num  NA NA NA NA NA 2 NA NA 2 NA ...
##   [list output truncated]

No necesitamos memorizar todos los tipos de variables. Por ahora, observe que R puede reconocerlas como numéricas, caracteres u otros tipos.

4. Del cuestionario a la base

Durante la sesión anterior revisamos la documentación de ENBIARE. Localice en la base estas variables:

SEXO: sexo.
EDAD: edad.
PA1: satisfacción actual con la vida.
PB1: salud autopercibida.
PB4: frecuencia de soledad.
PC1: capacidad del hogar para llegar a fin de mes.
PF1_1: confianza en la mayoría de la gente.

Podemos mirar una variable escribiendo el nombre de la base, el signo $ y el nombre de la variable:

base_gto$SEXO

##    [1] 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2
##   [38] 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2
##   [75] 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1
##  [112] 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1
##  [149] 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2
##  [186] 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1
##  [223] 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2
##  [260] 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2
##  [297] 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2
##  [334] 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2
##  [371] 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1
##  [408] 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 2
##  [445] 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2
##  [482] 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2
##  [519] 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1
##  [556] 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1
##  [593] 2 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1
##  [630] 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2
##  [667] 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2
##  [704] 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2
##  [741] 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2
##  [778] 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2
##  [815] 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1
##  [852] 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2
##  [889] 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1
##  [926] 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2
##  [963] 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2
## [1000] 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2

No es necesario revisar en pantalla los 1013 valores. Lo importante es comprender la expresión:

base_gto$SEXO = la variable SEXO que se encuentra dentro del objeto base_gto.

5. Primera distribución de frecuencias

En el cuestionario, SEXO utiliza los códigos 1 = Hombre y 2 = Mujer.

table(base_gto$SEXO)

## 
##   1   2 
## 434 579

Pregunta 4. ¿Cuántos registros corresponden a hombres y cuántos a mujeres?

Respuesta:
En Guanajuato fueron 439 hombres y 579 mujeres. Hay más mujeres que hombres en la muestra.

6. Explorar la edad

summary(base_gto$EDAD)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   18.00   31.00   43.00   45.17   57.00   90.00

Pregunta 5. Registre el mínimo, la mediana, la media y el máximo.

Respuesta:
En Guanajuato la edad mínima es 18, la mediana es de 43, la media es de 45.17 y la máxima de 90

Pregunta 6. Antes de interpretar el valor máximo como una edad real, consulte el cuestionario o el descriptor. ¿Qué descubre?

Respuesta:
En Guanajuato la gente sí se dabe su edad, no hubo datos perdidos en cuanto a la edad. La edad máxima de Gto es de 90. No hubo casos no identificados.

7. Satisfacción con la vida

PA1 corresponde a la satisfacción actual con la vida en una escala de 0 a 10.

Primero observemos cómo fue importada:

str(base_gto$PA1)

##  num [1:1013] 3 10 10 10 8 9 9 9 9 9 ...

Ahora observemos sus respuestas:

table(base_gto$PA1)

## 
##   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
##   5   5   3   8  11  47  30  77 219 200 408

Pregunta 7. ¿R reconoce PA1 como una variable numérica? ¿Qué observa en los valores?

Respuesta:
En Guanajuato hubo 5 personas dijeron que no tienen ninguna satisfacción actual en su vida. El valor que menos se repitió fue 2. El valor que más se repitió fue el 10, con 408 personas diciendo que estan completamente satisfechos con su vida actual.

Vamos a conservar la variable original y crear dentro de base una nueva variable numérica:

base_gto$satisf_vida <- as.numeric(base_gto$PA1)

Compruebe qué cambió:

str(base_gto$PA1)

##  num [1:1013] 3 10 10 10 8 9 9 9 9 9 ...

str(base_gto$satisf_vida)

##  num [1:1013] 3 10 10 10 8 9 9 9 9 9 ...

Obtenga ahora un resumen:

summary(base_gto$satisf_vida)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   8.000   9.000   8.554  10.000  10.000

Pregunta 8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la mediana? ¿Qué le sugieren estos resultados?

Respuesta:
La media de Guanajuato en satisfacción de vida es de 8.55 y la mediana es de 9. La media es más pequeña que la mediana y ya vimos que la mayoría de las respuestas fueron de 7 o más, por lo cual se puede inferir que hay valores pequeños (o, 1, 2 o 3) que hacen que la media sea más baja.

8. Una primera gráfica

Construiremos un histograma sencillo. Por ahora interesa observar la distribución, no aprender técnicas gráficas avanzadas.

hist(base_gto$satisf_vida,
     main = "Gráfica 1. Satisfacción con la vida en Guanajuato, 2025",
     xlab = "Satisfacción (0 a 10)",
     ylab = "Frecuencia")

Pregunta 9. Describa la gráfica. ¿Dónde se concentran las respuestas? ¿La distribución parece simétrica?

Respuesta:
Lo que podemos observar en la gráfica es que la satisfacción de vida en Gto es alta, pues las respuestas más concentradas estan en 10 en la escala de 1-10, siendo 10 muy satisfactoria. El número que sigue ahi es el 7, siendo el segundo más colocado en la encuesta.

9. Explore otra variable

Elija una de estas variables:

PB1: salud autopercibida.
PB4: soledad.
PC1: capacidad para llegar a fin de mes.
PF1_1: confianza en la mayoría de la gente.

Variable elegida: PB4

Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.

¿Qué mide y cómo está codificada?

La variable PB4 esta codificada en alfanumérico y mide, en un rango del 1 al 5 con que frecuencia se ha sentido solo en las ultimas semanas, siendo 1 “nunca” y 5 “todo el tiempo”.

Ahora obtenga su distribución. Sustituya VARIABLE por el nombre elegido.

table(base_gto$PB4)

En el bloque anterior eval=FALSE evita que R intente ejecutar la palabra VARIABLE. Escriba abajo su propio bloque de código con el nombre correcto.

table(base_gto$PB4)

## 
##   1   2   3   4   5 
## 629 180 130  41  33

Pregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.

Respuesta:
En Guanajuato podemos observar que la distribución más alta estuvo en “1”, quiere esto decir que más de la mitad de la población (629) no se siente sola, mientras que la mínoria (33) fueron los que contestaron que se sienten solos todo el tiempo.

10. De un resultado a una pregunta antropológica

El objetivo del curso no es aprender comandos de R de manera aislada.

A partir de la variable que acaba de explorar:

Pregunta 11. Formule una pregunta que pudiera tener interés para las ciencias antropológicas.

Mi pregunta:
¿Cuales son los motivos y razones que hacen que la gente en Guanajuato se sienta feliz con su vida en general? ¿es la religión un factor determinante en la percebción del bienestar de vida en Guanajuato? Al ser uno de los bastiones del catolicismo en México, ¿que tanto influye la religión en su percepción positiva sobre la vida?

Pregunta 12. ¿Con qué otra variable de ENBIARE podría relacionarla o compararla?

Respuesta:
Me gustaría relacionarlo con la variable EDAD, con la salud actual PB1, con el ingreso al hogar PC1, lo laboral PD1 y la frecuencia con la que hace actividades que disfruta hacer PE3_11

Cierre

Al terminar esta práctica deberá poder:

reconocer el objeto base dentro de RStudio;
distinguir filas, columnas y variables;
utilizar dim(), names(), head(), str(), table() y summary();
comprender el uso de $ para seleccionar una variable;
crear una nueva variable dentro de base;
producir una gráfica sencilla;
relacionar los resultados estadísticos con preguntas sustantivas.

Para guardar su trabajo

Guarde este archivo con un nombre que permita identificarlo, por ejemplo:

Apellido_Nombre_Practica1_ENBIARE.Rmd

En esta primera práctica no es indispensable generar el documento final con Knit. Lo importante es guardar el archivo .Rmd, conservar el código, los resultados y sus interpretaciones.

Nota metodológica: en esta sesión estamos conociendo y describiendo los registros de la base. Más adelante incorporaremos la ponderación y el diseño muestral necesarios para realizar estimaciones de la población.

Práctica 1. Primer contacto con ENBIARE 2025 en R

Nombre: Ismael Seth Medina Vizcarra

Fecha: 4 de Septiembre de 2026