Práctica 1. Primer contacto con ENBIARE 2025 en R
Nombre: Leticia Villada Islas
Fecha: 04_09_26
Propósito
En esta práctica comenzaremos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025, utilizando los datos de Ciudad de México 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 la Ciudad de México le dimos el nombre
base_cdmx.
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_cdmx.
Ejecute el siguiente bloque:
setwd("D:/Clase_José Luis Castrejón Caballero")
base_cdmx <- readRDS("base_cdmx.rds")
dim(base_cdmx)## [1] 988 276Pregunta 1. ¿Cuántos casos y cuántas variables contiene la base?
Respuesta:
La base de la Ciudad de México contiene 988 casos y 275 variables
2. Conocer los nombres de las variables
names(base_cdmx)## [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, por ejemplo EDAD, PA1, PA2, SEXO, CVE_ENT
3. Mirar los primeros registros
head(base_cdmx)## LLAVEENB LLAVEVIV LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## 1 090035201101 090035201 0900352011 58 8 7 08 08 09 07
## 2 090035202101 090035202 0900352021 42 8 7 07 09 10 07
## 3 090035203103 090035203 0900352031 23 10 10 09 10 09 07
## 4 090035204101 090035204 0900352041 34 9 7 08 09 09 10
## 5 090035205101 090035205 0900352051 46 7 6 07 08 10 08
## 6 090065901101 090065901 0900659011 48 7 8 07 08 08 08
## PA3_05 PA3_06 PA3_07 PA3_08 PA3_09 PA3_10 PA3_11 PA3_12 PA3_13 PA3_14 PA3_15
## 1 08 08 07 09 06 06 07 08 08 07 06
## 2 09 08 06 08 04 07 08 07 08 09 09
## 3 09 09 07 10 08 06 10 10 06 07 06
## 4 10 10 10 09 09 06 10 08 08 08 06
## 5 09 08 06 07 04 09 07 07 08 09 06
## 6 08 07 07 08 07 06 07 09 08 07 07
## 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 08 09 07 09 10 08 08 08 09 07 06 07
## 2 09 09 08 09 09 08 08 09 08 08 07 07
## 3 07 10 06 10 10 10 10 10 10 08 07 08
## 4 08 09 07 09 10 10 10 10 10 08 06 07
## 5 08 09 06 08 09 09 09 09 09 07 07 08
## 6 07 09 07 09 10 10 08 07 09 09 03 08
## PA5_04 PA5_05 PA5_06 PA5_07 PA5_08 PA5_09 PA5_10 PA5_11 PA6 PA7 PB1 PB2_1
## 1 09 06 02 03 01 00 00 00 08 09 5 1
## 2 10 06 01 02 02 00 00 02 08 09 4 1
## 3 09 07 01 02 02 00 01 00 08 10 5 1
## 4 10 08 02 03 02 00 01 02 07 09 4 2
## 5 09 09 03 03 02 00 00 00 07 09 4 1
## 6 07 08 00 06 00 00 00 07 08 08 3 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 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2
## 3 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1
## 4 1 1 2 2 1 1 1 1 0 0 0 0 1
## 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1
## 6 1 1 1 2 1 1 1 3 2 2 0 0 1
## PC1 PC2_1 PC2_2 PC2_3 PC2_4 PC2_5 PC2_6 PC3 PC4 PD1 PD2 PD3 PD4 PD5 PD6
## 1 4 2 2 2 2 2 2 9999999 1 3 1 NA <NA> NA NA
## 2 4 2 2 2 2 2 2 0012000 2 1 1 NA <NA> NA NA
## 3 5 2 2 2 2 2 2 0010000 1 4 NA 8 <NA> NA NA
## 4 4 2 2 2 2 2 2 0025000 1 1 1 NA <NA> NA NA
## 5 4 2 2 2 2 2 2 0008000 2 3 1 NA <NA> NA NA
## 6 2 1 1 2 2 1 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> 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 NA <NA> 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1
## 3 4 22 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA <NA> 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
## 5 NA <NA> 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 6 NA <NA> 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1
## 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 1 10 02 00 2 00 00 NA 09 00
## 2 2 03 01 00 2 00 00 NA 08 00
## 3 NA <NA> 00 00 NA 00 00 NA 00 00
## 4 1 03 00 00 NA 00 00 NA 09 00
## 5 1 05 02 00 2 00 00 NA 05 00
## 6 2 03 03 00 2 05 00 2 09 00
## PE2_03 PE1_04_1 PE1_04_2 PE2_04 PE1_05_1 PE1_05_2 PE2_05 PE1_06_1 PE1_06_2
## 1 2 00 00 NA 01 00 2 06 00
## 2 2 00 00 NA 02 00 2 06 00
## 3 NA 06 00 2 02 00 2 06 00
## 4 2 00 00 NA 01 40 3 08 00
## 5 2 00 00 NA 00 40 2 07 00
## 6 3 00 00 NA 01 30 3 06 00
## PE2_06 PE1_07_1 PE1_07_2 PE2_07 PE1_08_1 PE1_08_2 PE2_08 PE1_09_1 PE1_09_2
## 1 2 01 00 2 00 00 NA 00 00
## 2 2 02 00 2 00 00 NA 00 00
## 3 1 03 00 2 02 00 2 00 00
## 4 2 03 00 3 04 00 2 00 00
## 5 2 01 30 2 02 00 2 00 00
## 6 1 00 30 1 00 30 1 00 00
## PE2_09 PE1_10_1 PE1_10_2 PE2_10 PE3_01 PE3_02 PE3_03 PE3_04 PE3_05 PE3_06
## 1 NA 00 00 NA 2 3 1 1 3 2
## 2 NA 00 00 NA 1 1 1 1 1 1
## 3 NA 00 00 NA 3 1 1 1 2 1
## 4 NA 00 00 NA 3 3 1 1 1 1
## 5 NA 00 00 NA 2 1 1 1 1 1
## 6 NA 00 00 NA 2 2 1 1 1 1
## PE3_07 PE3_08 PE3_09 PE3_10 PE3_11 PF1_1 PF1_2 PF1_3 PF2_1 PF2_2 PF3 PG1_1
## 1 1 1 4 2 3 03 10 07 1 1 5 1
## 2 1 1 3 2 2 05 08 07 1 1 5 2
## 3 1 1 4 3 3 04 08 07 1 1 7 2
## 4 2 1 3 2 3 08 10 07 1 1 7 1
## 5 1 1 3 1 2 05 10 07 1 2 7 2
## 6 1 1 4 2 3 02 08 06 1 1 7 2
## PG1_2 PG1_3 PH1_01 PH1_02 PH1_03 PH1_04 PH1_05 PH1_06 PH1_07 PH1_08 PH1_09
## 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 4 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 5 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2
## 6 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2
## PH1_10 PH1_11 PH2_1 PH2_2 PH2_3 PH3_1 PH3_2 PH3_3 PH3_4 PH3_5 PH3_6 PH3_7
## 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 6 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## PH3_8 PH4_01 PH4_02 PH4_03 PH4_04 PH4_05 PH4_06 PH4_07 PH4_08 PH4_09 PH4_10
## 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 5 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2
## 6 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## PH5_1 PH5_2 PH5_3 PH5_4 PH5_5 PH5_6 PH5_7 PH5_8 PI1_1 PI1_2 PI1_3 PI1_4 PI2_1
## 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## 5 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 6 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## PI2_2 PI2_3 PI3_1 PI3_2 PI3_3 PI3_4 PI4_1 PI4_2 PI4_3 PI4_4 PJ1_1 PJ1_2 PJ1_3
## 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1
## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
## 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1
## 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1
## 6 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
## PJ1_4 PJ2_1 PJ2_2 PJ2_3 PJ2_4 PJ3_1 PJ3_2 PJ3_3 PJ3_4 PJ4 PJ5_01 PJ6_01
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## 3 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 2 NA
## 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## 5 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 NA
## 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## PJ5_02 PJ6_02 PJ5_03 PJ6_03 PJ5_04 PJ6_04 PJ5_05 PJ6_05 PJ5_06 PJ6_06 PJ5_07
## 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 2 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 3 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 4 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 5 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## 6 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2
## PJ6_07 PJ5_08 PJ6_08 PJ5_09 PJ6_09 PJ5_10 PJ6_10 PJ5_11 PJ6_11 PJ5_12 PJ6_12
## 1 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 3 NA 1 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 4 NA 1 2 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 5 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 6 NA 1 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## PJ5_13 PJ6_13 PJ5_14 PJ6_14 PJ5_15 PJ6_15 PJ5_16 PJ6_16 PK1 PK2_1 PK2_2 PK2_3
## 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## 2 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## 3 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## 4 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 1 1 1 1
## 5 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## 6 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## PK3_1 PK3_2 PL1 PL2 PL3 PL4 PL5 PL6 PL7 PL8_1 PL8_2 PL8_3 PL8_4 PL8_5 PL8_6
## 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 2 1 1 1 2 2 1 2 3 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 1 1 1 2 2 1 3 4 1 1 2 2 2 3 2
## 4 1 1 1 1 1 1 1 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 5 1 1 2 2 2 3 2 3 2 NA NA NA NA NA NA
## 6 1 1 1 1 3 1 2 3 2 NA NA NA NA NA NA
## PL8_7 PL8_8 PL9_1 PL9_2 PL9_3 PL9_4 PL10 PL11 SEXO CVEGEO CVE_ENT MENOR10
## 1 NA NA 1 1 2 2 2 <NA> 2 09 09 2
## 2 NA NA 1 2 2 2 2 <NA> 1 09 09 2
## 3 3 3 1 2 1 2 1 00 2 09 09 2
## 4 NA NA 1 1 2 2 1 00 2 09 09 2
## 5 NA NA 1 2 2 2 2 <NA> 2 09 09 2
## 6 NA NA 1 1 2 2 2 <NA> 2 09 09 2
## UPM_DIS EST_DIS FAC_ELE FOLIO VIV_SEL HOGAR N_REN satisf_vida
## 1 1370 124 2758 0900352 01 1 01 8
## 2 1370 124 2862 0900352 02 1 01 8
## 3 1370 124 11033 0900352 03 1 03 10
## 4 1370 124 5518 0900352 04 1 01 9
## 5 1370 124 2758 0900352 05 1 01 7
## 6 1371 125 12138 0900659 01 1 01 7Pregunta 3. ¿Qué representa una fila de la base? ¿Qué representa una columna?
Respuesta:
Las filas representan los sujetos o personas de la muestra y las
columnas las características de los individuos o variables
Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:
str(base_cdmx)## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 988 obs. of 276 variables:
## $ LLAVEENB : chr "090035201101" "090035202101" "090035203103" "090035204101" ...
## $ LLAVEVIV : chr "090035201" "090035202" "090035203" "090035204" ...
## $ LLAVEHOG : chr "0900352011" "0900352021" "0900352031" "0900352041" ...
## $ EDAD : num 58 42 23 34 46 48 41 41 38 75 ...
## $ PA1 : num 8 8 10 9 7 7 10 9 8 5 ...
## $ PA2 : num 7 7 10 7 6 8 10 8 8 7 ...
## $ PA3_01 : chr "08" "07" "09" "08" ...
## $ PA3_02 : chr "08" "09" "10" "09" ...
## $ PA3_03 : chr "09" "10" "09" "09" ...
## $ PA3_04 : chr "07" "07" "07" "10" ...
## $ PA3_05 : chr "08" "09" "09" "10" ...
## $ PA3_06 : chr "08" "08" "09" "10" ...
## $ PA3_07 : chr "07" "06" "07" "10" ...
## $ PA3_08 : chr "09" "08" "10" "09" ...
## $ PA3_09 : chr "06" "04" "08" "09" ...
## $ PA3_10 : chr "06" "07" "06" "06" ...
## $ PA3_11 : chr "07" "08" "10" "10" ...
## $ PA3_12 : chr "08" "07" "10" "08" ...
## $ PA3_13 : chr "08" "08" "06" "08" ...
## $ PA3_14 : chr "07" "09" "07" "08" ...
## $ PA3_15 : chr "06" "09" "06" "06" ...
## $ PA3_16 : chr "08" "09" "07" "08" ...
## $ PA3_17 : chr "09" "09" "10" "09" ...
## $ PA3_18 : chr "07" "08" "06" "07" ...
## $ PA4_1 : chr "09" "09" "10" "09" ...
## $ PA4_2 : chr "10" "09" "10" "10" ...
## $ PA4_3 : chr "08" "08" "10" "10" ...
## $ PA4_4 : chr "08" "08" "10" "10" ...
## $ PA4_5 : chr "08" "09" "10" "10" ...
## $ PA4_6 : chr "09" "08" "10" "10" ...
## $ PA5_01 : chr "07" "08" "08" "08" ...
## $ PA5_02 : chr "06" "07" "07" "06" ...
## $ PA5_03 : chr "07" "07" "08" "07" ...
## $ PA5_04 : chr "09" "10" "09" "10" ...
## $ PA5_05 : chr "06" "06" "07" "08" ...
## $ PA5_06 : chr "02" "01" "01" "02" ...
## $ PA5_07 : chr "03" "02" "02" "03" ...
## $ PA5_08 : chr "01" "02" "02" "02" ...
## $ PA5_09 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PA5_10 : chr "00" "00" "01" "01" ...
## $ PA5_11 : chr "00" "02" "00" "02" ...
## $ PA6 : chr "08" "08" "08" "07" ...
## $ PA7 : chr "09" "09" "10" "09" ...
## $ PB1 : num 5 4 5 4 4 3 5 4 4 1 ...
## $ PB2_1 : num 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 ...
## $ PB2_2 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ PB2_3 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ PB2_4 : num 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 ...
## $ PB2_5 : num 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 ...
## $ PB2_6 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ PB2_7 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_8 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 ...
## $ PB3_1 : num 1 0 1 1 1 3 0 1 1 1 ...
## $ PB3_2 : num 1 0 0 0 1 2 0 0 1 1 ...
## $ PB3_3 : num 0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 ...
## $ PB3_4 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 ...
## $ PB3_5 : num 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 ...
## $ PB4 : num 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ PC1 : num 4 4 5 4 4 2 6 5 6 5 ...
## $ PC2_1 : num 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
## $ PC2_2 : num 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
## $ PC2_3 : num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_4 : num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_5 : num 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
## $ PC2_6 : num 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC3 : chr "9999999" "0012000" "0010000" "0025000" ...
## $ PC4 : num 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
## $ PD1 : num 3 1 4 1 3 1 1 1 1 4 ...
## $ PD2 : num 1 1 NA 1 1 1 1 1 1 NA ...
## $ PD3 : num NA NA 8 NA NA NA NA NA NA 8 ...
## $ PD4 : chr NA NA NA NA ...
## $ PD5 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ PD6 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ PD7 : num NA NA 4 NA NA NA NA NA NA 4 ...
## $ PD8 : chr NA NA "22" NA ...
## $ PD9 : num 5 1 NA 1 5 1 1 1 1 NA ...
## $ PD10_1 : num 2 1 NA 1 2 1 1 1 1 NA ...
## $ PD10_2 : num 2 2 NA 1 2 1 1 1 1 NA ...
## $ PD10_3 : num 2 1 NA 1 2 1 1 2 1 NA ...
## $ PD10_4 : num 2 2 NA 2 2 2 2 1 1 NA ...
## $ PD10_5 : num 2 2 NA 1 2 2 2 2 2 NA ...
## $ PD10_6 : num 2 2 NA 1 2 2 1 2 1 NA ...
## $ PD10_7 : num 2 1 NA 1 2 1 1 1 1 NA ...
## $ PD10_8 : num 2 1 NA 1 2 1 1 2 2 NA ...
## $ PD10_9 : num 2 1 NA 1 2 1 1 2 1 NA ...
## $ PD11 : num 1 2 NA 1 1 2 1 1 1 NA ...
## $ PD12 : chr "10" "03" NA "03" ...
## $ PE1_01_1 : chr "02" "01" "00" "00" ...
## $ PE1_01_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_01 : num 2 2 NA NA 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PE1_02_1 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE1_02_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_02 : num NA NA NA NA NA 2 NA NA 2 NA ...
## $ PE1_03_1 : chr "09" "08" "00" "09" ...
## $ PE1_03_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_03 : num 2 2 NA 2 2 3 NA 2 3 NA ...
## $ PE1_04_1 : chr "00" "00" "06" "00" ...
## $ PE1_04_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_04 : num NA NA 2 NA NA NA NA NA NA 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_cdmx$SEXO## [1] 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2
## [38] 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2
## [75] 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2
## [112] 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1
## [149] 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1
## [186] 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1
## [223] 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1
## [260] 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1
## [297] 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## [334] 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2
## [371] 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1
## [408] 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2
## [445] 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2
## [482] 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1
## [519] 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1
## [556] 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 1
## [593] 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
## [630] 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2
## [667] 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2
## [704] 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2
## [741] 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2
## [778] 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1
## [815] 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1
## [852] 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1
## [889] 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2
## [926] 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1
## [963] 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2No es necesario revisar en pantalla los 988 valores. Lo importante es comprender la expresión:
base_cdmx$SEXO = la variable SEXO que se
encuentra dentro del objeto base_cdmx.
5. Primera distribución de frecuencias
En el cuestionario, SEXO utiliza los códigos 1 =
Hombre y 2 = Mujer.
table(base_cdmx$SEXO)##
## 1 2
## 448 540Pregunta 4. ¿Cuántos registros corresponden a hombres y cuántos a mujeres?
Respuesta:
Los registros de hombres es 448 y de mujeres 540. La muestra contiene
más mujeres que hombres.
6. Explorar la edad
summary(base_cdmx$EDAD)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 18.00 34.00 46.00 47.39 60.00 99.00Pregunta 5. Registre el mínimo, la mediana, la media y el máximo.
Respuesta:
La edad mínima es de 18 años, la mediana es de 46 años, la media es de
47.39 y el máximo es de 99 años.
Pregunta 6. Antes de interpretar el valor máximo como una edad real, consulte el cuestionario o el descriptor. ¿Qué descubre?
Respuesta:
El valor 99 índica que la edad no está específicada es decir se ignora,
por lo tanto en el caso de la Ciudad de México se desconoce cual es la
edad máxima.
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_cdmx$PA1)## num [1:988] 8 8 10 9 7 7 10 9 8 5 ...Ahora observemos sus respuestas:
table(base_cdmx$PA1)##
## 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 1 4 6 25 25 94 254 253 326Pregunta 7. ¿R reconoce PA1 como una
variable numérica? ¿Qué observa en los valores?
Respuesta:
Ninguna persona dijo cero o uno. El valor que más se repitió fue el 10 y
la mayoría contestó siete, ocho, nueve y diez.
Vamos a conservar la variable original y crear dentro de
base_cdmx una nueva variable numérica:
base_cdmx$satisf_vida <- as.numeric(base_cdmx$PA1)Compruebe qué cambió:
str(base_cdmx$PA1)## num [1:988] 8 8 10 9 7 7 10 9 8 5 ...str(base_cdmx$satisf_vida)## num [1:988] 8 8 10 9 7 7 10 9 8 5 ...Obtenga ahora un resumen:
summary(base_cdmx$satisf_vida)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.000 8.000 9.000 8.644 10.000 10.000Pregunta 8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la mediana? ¿Qué le sugieren estos resultados?
Respuesta:
La media es de 8.644, y la mediana es de 9. La media es más pequeña que
la mediana y ya vimos que la mayoría de las respuestas fueron de siete o
más, por lo cual se puede inferir que hay valores pequeños, dos y tres,
que están haciendo que la media sea más baja.
8. Una primera gráfica
Construiremos un histograma sencillo. Por ahora interesa observar la distribución, no aprender técnicas gráficas avanzadas.
hist(base_cdmx$satisf_vida,
main = "Gráfica 1. Satisfacción con la vida en la Ciudad de México, 2025",
xlab = "Satisfacción (0 a 10)",
ylab="Frecuencia")
Pregunta 9. Describa la gráfica. ¿Dónde se concentran las respuestas? ¿La distribución parece simétrica?
Respuesta:
Los valores altos se concentran en la escala (7 al 10) y la distribución
no es simétrica
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: PB1 (salud autopercibida)
Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.
¿Qué mide y cómo está codificada?
Mide la percepción subjetiva que tiene la persona sobre su propio estado de salud general. Está codificada en una variable cualitativa ordinal, que van del nivel lmás bajo al más alto de bienestar
Ahora obtenga su distribución. Sustituya VARIABLE por el
nombre elegido.
table(base_cdmx$PB1)En el bloque anterior
eval=FALSEevita que R intente ejecutar la palabraVARIABLE. Escriba abajo su propio bloque de código con el nombre correcto.
# Escriba aquí su instrucciónPregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.
Respuesta:
El resultado muestra que la gran mayoría de los habitantes de la Ciudad
de México perciben su salud de forma positiva, ya que la mayoría de
datos se concentra en la categoría 4 y 5, en contraste, las valoraciones
negativas son muy bajas, registrando solo 5 en la categoría 1 y 28 en la
categoría2. La respuesta más común o moda es la opcón 4.
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:
¿De qué manera la precariedad laboral y la escasez de recursos
económicos condicionan la capacidad de los habitantes urbanos para
atender sus malestares físicos y transformar su percepción de lo que
significa “estar sano”?
Pregunta 12. ¿Con qué otra variable de ENBIARE podría relacionarla o compararla?
Respuesta:
Se puede relacionar con la variable PC1 (capacidad para llegar a fin de
mes) o con satisf_vida (satisfacción con la vida).Lo que permititía
analizar estadísticamente las limitaciones económicas y la forma en que
impacta el bienestar percibido de la salud física de las personas en
lall Ciudad de México.
Cierre
Al terminar esta práctica deberá poder:
- reconocer el objeto
basedentro de RStudio; - distinguir filas, columnas y variables;
- utilizar
dim(),names(),head(),str(),table()ysummary(); - 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.