Propósito

En esta práctica comenzaremos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025 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 Chiapas le dimos el nombre base_chis.

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_chis.

Ejecute el siguiente bloque:

base_chis <- readRDS("base_chis.rds")
dim(base_chis)

## [1] 1020  276

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

Respuesta:
La base de Chiapas contiene 1020 casos y 275 variables.

2. Conocer los nombres de las variables

names(base_chis)

##   [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:
Sí, por ejemplo: SEXO, EDAD, PA1, PA2, CVE_ENT.

3. Mirar los primeros registros

head(base_chis)

##       LLAVEENB  LLAVEVIV   LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## 1 050001201101 050001201 0500012011   26  10  07     09     10     10     10
## 2 050001202102 050001202 0500012021   52   8  08     08     08     09     09
## 3 050001203102 050001203 0500012031   52   8  08     08     09     09     07
## 4 050001204101 050001204 0500012041   48   8  08     08     09     08     08
## 5 050009701101 050009701 0500097011   55   7  07     07     05     06     08
## 6 050009702101 050009702 0500097021   67   9  10     08     10     10     10
##   PA3_05 PA3_06 PA3_07 PA3_08 PA3_09 PA3_10 PA3_11 PA3_12 PA3_13 PA3_14 PA3_15
## 1     10     10     09     09     10     08     08     09     09     09     09
## 2     10     09     10     09     09     08     08     10     08     08     08
## 3     08     05     09     08     06     07     08     09     08     08     09
## 4     09     08     08     09     09     08     08     08     08     08     06
## 5     07     07     08     07     07     07     06     10     07     07     08
## 6     05     03     06     06     03     08     10     10     10     10     10
##   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     09     10     07    08    10    07    10    10    10     08     08     07
## 2     08     09     08    10    10    10    10    10    10     09     08     07
## 3     08     10     06    09    09    09    09    10    09     10     08     06
## 4     08     10     08    10    10    09    09    10    10     09     10     10
## 5     06     08     08    07    10    07    07    06    06     05     05     05
## 6     08     10     08    05    09    10    10    09    07     07     07     05
##   PA5_04 PA5_05 PA5_06 PA5_07 PA5_08 PA5_09 PA5_10 PA5_11 PA6 PA7 PB1 PB2_1
## 1     10     08     00     00     03     00     00     03  09  09   4     1
## 2     09     09     01     02     03     00     00     02  08  10   4     1
## 3     07     07     00     01     04     00     00     07  08  09   4     2
## 4     09     10     00     00     00     00     00     00  07  09   5     1
## 5     05     05     04     05     05     05     05     09  08  08   1     1
## 6     09     10     02     02     05     00     00     05  09  06   4     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     0     0     0     0     1   2
## 2     1     1     1     1     2     1     1     0     0     0     0     0   1
## 3     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0     0     1   1
## 4     1     1     1     2     1     1     1     0     0     0     0     1   1
## 5     3     1     3     3     2     1     1     0     1     2     1     2   1
## 6     2     1     3     3     1     1     1     0     0     0     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     1     2     2     2     2     2 0005000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 2   5     2     2     2     2     1     2 0012000   9   4  NA   8 <NA>  NA  NA
## 3   4     2     2     2     2     2     2 0008000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 4   5     2     2     2     2     2     2 0008000   1   4  NA   8 <NA>  NA  NA
## 5   3     2     2     2     2     2     2 0008000   2   3   1  NA <NA>  NA  NA
## 6   6     2     2     2     2     2     2 0001500   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      2      1      2      1
## 2   1 <NA>  NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA
## 3  NA <NA>   1      1      1      1      2      1      1      1      1      1
## 4   4   10  NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA
## 5  NA <NA>   5      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 6  NA <NA>   1      2      2      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    1   03       00       00     NA       00       00     NA       12       00
## 2   NA <NA>       05       00      3       00       00     NA       00       00
## 3    1   03       02       00      2       00       00     NA       12       00
## 4   NA <NA>       01       00      2       00       00     NA       00       00
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##   UPM_DIS EST_DIS FAC_ELE   FOLIO VIV_SEL HOGAR N_REN satisf_vida
## 1    0719     057    1150 0500012      01     1    01          10
## 2    0719     057    4601 0500012      02     1    02           8
## 3    0719     057    2393 0500012      03     1    02           8
## 4    0719     057    1150 0500012      04     1    01           8
## 5    0720     058    2014 0500097      01     1    01           7
## 6    0720     058    2014 0500097      02     1    01           9

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

Respuesta:
Las filas representan los sujetos o personas de la muestra. Las columnas representan las variables de la muestra.

Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:

str(base_chis)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    1020 obs. of  276 variables:
##  $ LLAVEENB   : chr  "050001201101" "050001202102" "050001203102" "050001204101" ...
##  $ LLAVEVIV   : chr  "050001201" "050001202" "050001203" "050001204" ...
##  $ LLAVEHOG   : chr  "0500012011" "0500012021" "0500012031" "0500012041" ...
##  $ EDAD       : num  26 52 52 48 55 67 46 53 20 77 ...
##  $ PA1        : num  10 8 8 8 7 9 10 7 10 10 ...
##  $ PA2        : chr  "07" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_01     : chr  "09" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_02     : chr  "10" "08" "09" "09" ...
##  $ PA3_03     : chr  "10" "09" "09" "08" ...
##  $ PA3_04     : chr  "10" "09" "07" "08" ...
##  $ PA3_05     : chr  "10" "10" "08" "09" ...
##  $ PA3_06     : chr  "10" "09" "05" "08" ...
##  $ PA3_07     : chr  "09" "10" "09" "08" ...
##  $ PA3_08     : chr  "09" "09" "08" "09" ...
##  $ PA3_09     : chr  "10" "09" "06" "09" ...
##  $ PA3_10     : chr  "08" "08" "07" "08" ...
##  $ PA3_11     : chr  "08" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_12     : chr  "09" "10" "09" "08" ...
##  $ PA3_13     : chr  "09" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_14     : chr  "09" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_15     : chr  "09" "08" "09" "06" ...
##  $ PA3_16     : chr  "09" "08" "08" "08" ...
##  $ PA3_17     : chr  "10" "09" "10" "10" ...
##  $ PA3_18     : chr  "07" "08" "06" "08" ...
##  $ PA4_1      : chr  "08" "10" "09" "10" ...
##  $ PA4_2      : chr  "10" "10" "09" "10" ...
##  $ PA4_3      : chr  "07" "10" "09" "09" ...
##  $ PA4_4      : chr  "10" "10" "09" "09" ...
##  $ PA4_5      : chr  "10" "10" "10" "10" ...
##  $ PA4_6      : chr  "10" "10" "09" "10" ...
##  $ PA5_01     : chr  "08" "09" "10" "09" ...
##  $ PA5_02     : chr  "08" "08" "08" "10" ...
##  $ PA5_03     : chr  "07" "07" "06" "10" ...
##  $ PA5_04     : chr  "10" "09" "07" "09" ...
##  $ PA5_05     : chr  "08" "09" "07" "10" ...
##  $ PA5_06     : chr  "00" "01" "00" "00" ...
##  $ PA5_07     : chr  "00" "02" "01" "00" ...
##  $ PA5_08     : chr  "03" "03" "04" "00" ...
##  $ PA5_09     : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PA5_10     : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PA5_11     : chr  "03" "02" "07" "00" ...
##  $ PA6        : chr  "09" "08" "08" "07" ...
##  $ PA7        : chr  "09" "10" "09" "09" ...
##  $ PB1        : num  4 4 4 5 1 4 4 3 5 4 ...
##  $ PB2_1      : num  1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 ...
##  $ PB2_2      : num  1 1 1 1 3 2 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_3      : num  1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
##  $ PB2_4      : num  1 1 1 1 3 3 1 2 1 1 ...
##  $ PB2_5      : num  1 1 1 2 3 3 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_6      : num  1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_7      : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB2_8      : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB3_1      : num  0 0 1 0 0 0 0 1 1 2 ...
##  $ PB3_2      : num  0 0 1 0 1 0 0 0 1 2 ...
##  $ PB3_3      : num  0 0 0 0 2 0 1 2 1 1 ...
##  $ PB3_4      : num  0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 ...
##  $ PB3_5      : num  1 0 1 1 2 0 2 0 0 3 ...
##  $ PB4        : num  2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PC1        : num  4 5 4 5 3 6 5 4 6 6 ...
##  $ PC2_1      : num  1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ PC2_2      : num  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_3      : num  2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ PC2_4      : num  2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ PC2_5      : num  2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ PC2_6      : num  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC3        : chr  "0005000" "0012000" "0008000" "0008000" ...
##  $ PC4        : num  1 9 1 1 2 1 1 1 1 1 ...
##  $ PD1        : num  1 4 1 4 3 1 1 1 1 4 ...
##  $ PD2        : num  1 NA 1 NA 1 1 1 1 1 NA ...
##  $ PD3        : num  NA 8 NA 8 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 1 NA 4 NA NA NA NA NA 4 ...
##  $ PD8        : chr  NA NA NA "10" ...
##  $ PD9        : num  1 NA 1 NA 5 1 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_1     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_2     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_3     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_4     : num  2 NA 2 NA 2 2 2 2 2 NA ...
##  $ PD10_5     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_6     : num  2 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_7     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_8     : num  2 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD10_9     : num  1 NA 1 NA 2 2 1 1 1 NA ...
##  $ PD11       : num  1 NA 1 NA 1 1 1 2 2 NA ...
##  $ PD12       : chr  "03" NA "03" NA ...
##  $ PE1_01_1   : chr  "00" "05" "02" "01" ...
##  $ PE1_01_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_01     : num  NA 3 2 2 NA 1 2 1 1 2 ...
##  $ PE1_02_1   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE1_02_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_02     : num  NA NA NA NA 1 NA NA NA NA NA ...
##  $ PE1_03_1   : chr  "12" "00" "12" "00" ...
##  $ PE1_03_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_03     : num  3 NA 3 NA 2 NA 2 3 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 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_chis$SEXO

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

No es necesario revisar en pantalla los 1020 valores. Lo importante es comprender la expresión:

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

5. Primera distribución de frecuencias

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

table(base_chis$SEXO)

## 
##   1   2 
## 493 527

Pregunta 4. ¿Cuántos registros corresponden a hombres y cuántos a mujeres? 493 son hombres. 527 son mujeres. Hay más mujeres que hombres. Respuesta:
Escriba aquí los resultados y una breve interpretación.

6. Explorar la edad

summary(base_chis$EDAD)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   18.00   32.00   45.00   46.22   59.00   99.00

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

Respuesta:
La edad mínima es 18, la mediana 45, la media 46.22 y la máxima 99.

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

Respuesta:
El valor 99 indica que la edad no está especificada, es decir se ignora. Por lo tanto en el caso de Chiapas se desconoce cuál 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:

base_chis$PA1 <- as.numeric(base_chis$PA1)
str(base_chis$PA1)

##  num [1:1020] 10 8 8 8 7 9 10 7 10 10 ...

Ahora observemos sus respuestas:

table(base_chis$PA1)

## 
##   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
##   4   1   5   7  10  35  29  60 198 213 458

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

Respuesta:
Sí, R reconoce PA1 como una variable numérica. Los valores corresponden a las respuestas de satisfacción con la vida en una escala de 0 a 10. Vamos a conservar la variable original y crear dentro de base una nueva variable numérica:

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

Compruebe qué cambió:

str(base_chis$PA1)

##  num [1:1020] 10 8 8 8 7 9 10 7 10 10 ...

str(base_chis$satisf_vida)

##  num [1:1020] 10 8 8 8 7 9 10 7 10 10 ...

Obtenga ahora un resumen:

summary(base_chis$satisf_vida)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   8.000   9.000   8.747  10.000  10.000

Pregunta 8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la mediana? ¿Qué le sugieren estos resultados? La media es de 8.747. La mediana es de 9. La media es más pequeña que la mediana. Los valores pequeños (2, 3) hacen que la media sea más baja. Sin embargo la mediana es 9. Respuesta:
La media es de 8.747 y la mediana es de 9. Esto sugiere que, en general, las personas de la muestra reportan niveles altos de satisfacción con la vida. El hecho de que la media sea menor que la mediana indica que algunas respuestas bajas disminuyen el promedio.

8. Una primera gráfica

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

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

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

Respuesta:
La mayoría de las personas reporta niveles altos de satisfacción con la vida, especialmente entre 8 y 10 puntos. La distribución no parece simétrica, porque hay pocas respuestas en los valores bajos y una mayor concentración en los valores altos.

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

Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.

¿Qué mide y cómo está codificada?

PB1 mide la percepción que tiene la persona sobre su propio estado de salud. Está codificada en categorías que representan distintos niveles de salud autopercibida, desde una valoración más negativa hasta una valoración más positiva.

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

table(base$PB1)

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.

# Escriba aquí su instrucción

Pregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.

Respuesta:
La mayoría de las respuestas se concentra en los valores 3 y 4, especialmente en el valor 4, que es el más frecuente. Hay pocas respuestas en los valores 1 y 2, mientras que el valor 5 también presenta una frecuencia considerable. Por ello, la distribución no parece simétrica, ya que existe una mayor concentración de respuestas en los valores intermedios-altos.

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:
¿Cómo se relaciona la percepción que tienen las personas sobre su estado de salud con la frecuencia con la que experimentan soledad?

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

Respuesta:
Podría relacionarla con la variable PB4, que mide la frecuencia de soledad, para analizar si existe una relación entre la salud autopercibida y la experiencia de soledad.

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: Denise Cazes

Fecha: 040926