Propósito

En esta práctica comenzaremos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025, utilizando los datos de Tlaxcala 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 Tlaxcala le dimos el nombre base_Tlaxcala.

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_tlax.

Ejecute el siguiente bloque:

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

## [1] 1032  277

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

Respuesta:
La base de Tlaxcala contiene 1032 casos y 275 variables.

2. Conocer los nombres de las variables

names(base_tlax)

##   [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" "grupo_edad"

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” y “CVE_ENT”.

3. Mirar los primeros registros

head(base_tlax)

##       LLAVEENB  LLAVEVIV   LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## 1 290000901103 290000901 2900009011   33   8   8     09     09     09     09
## 2 290000902101 290000902 2900009021   74  10  10     08     10     10     10
## 3 290000903103 290000903 2900009031   43   9   9     08     09     09     09
## 4 290000904102 290000904 2900009041   47   9   9     09     06     08     09
## 5 290000905102 290000905 2900009051   24   9   8     09     08     09     09
## 6 290001801102 290001801 2900018011   50   7   5     05     07     09     09
##   PA3_05 PA3_06 PA3_07 PA3_08 PA3_09 PA3_10 PA3_11 PA3_12 PA3_13 PA3_14 PA3_15
## 1     07     10     10     10     10     07     08     07     08     09     09
## 2     10     10     00     09     10     10     10     10     10     10     05
## 3     09     09     09     10     08     06     09     09     07     07     03
## 4     09     08     09     09     07     03     09     09     09     05     05
## 5     10     10     00     08     04     05     08     10     07     07     05
## 6     10     10     08     08     10     02     10     08     06     08     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     10     08    09    09    10    10    10    10     09     08     08
## 2     05     10     10    10    10    10    10    10    10     08     10     10
## 3     09     10     07    09    10    10    10    10    10     07     09     09
## 4     07     09     07    06    09    08    09    09    08     05     05     04
## 5     07     10     07    09    10    09    09    09    10     09     09     09
## 6     07     10     07    03    10    08    09    09    09     08     08     08
##   PA5_04 PA5_05 PA5_06 PA5_07 PA5_08 PA5_09 PA5_10 PA5_11 PA6 PA7 PB1 PB2_1
## 1     05     10     00     02     01     05     00     05  09  08   3     4
## 2     10     10     01     00     00     00     00     00  08  08   5     1
## 3     09     08     02     01     01     01     01     02  08  10   4     1
## 4     05     06     04     05     06     05     04     07  08  09   3     2
## 5     08     09     00     00     00     00     00     00  08  10   3     1
## 6     08     08     00     00     02     02     01     01  07  10   3     1
##   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     3     1     1     0     2     0     1     1   2
## 2     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     0   1
## 3     1     1     1     1     1     1     1     0     0     0     0     0   1
## 4     1     1     1     1     1     1     1     1     1     0     0     1   1
## 5     1     1     2     2     1     1     1     0     0     0     0     0   1
## 6     1     1     1     1     1     1     1     0     1     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   2     2     2     2     2     2     1 0020000   2   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 2   3     2     2     2     2     2     2 9999999   9   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 0006000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 5   6     2     2     2     2     2     2 0010000   1   1   1  NA <NA>  NA  NA
## 6   4     2     2     2     2     2     2 0004000   2   4  NA   8 <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      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 2   4   10  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      2      2      1      1      2      1
## 5  NA <NA>   1      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 6   4   10  NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA
##   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   02       03       00      2       00       00     NA       00       00
## 2   NA <NA>       01       00      2       00       00     NA       00       00
## 3    1   03       02       00      1       00       00     NA       07       00
## 4    1   03       02       00      2       00       00     NA       00       00
## 5    1   03       00       00     NA       00       00     NA       10       00
## 6   NA <NA>       03       00      2       00       00     NA       00       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     NA       00       00     NA       00       00     NA       08       00
## 2     NA       00       00     NA       00       00     NA       08       00
## 3      2       00       00     NA       01       00      2       07       00
## 4     NA       00       00     NA       00       00     NA       08       00
## 5      2       00       00     NA       00       30      2       09       00
## 6     NA       00       00     NA       00       00     NA       08       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      3       01       00      2       02       00
## 2      2       00       00     NA       01       00      2       04       00
## 3      1       00       10      2       02       00      2       00       00
## 4      1       02       00      3       02       00      2       00       00
## 5      2       02       08      2       01       00      2       00       00
## 6      2       00       00     NA       00       00     NA       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      2       03       00      2      2      3      4      2      1      5
## 2      2       00       00     NA      1      1      1      1      1      4
## 3     NA       01       00      1      1      1      1      1      1      2
## 4     NA       00       00     NA      1      1      1      1      2      2
## 5     NA       03       00      2      1      1      1      1      1      2
## 6     NA       01       00      1      1      1      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      5      3      4      4    08    10    05     1     1   7     1
## 2      1      1      3      1      2    03    07    00     1     1   7     2
## 3      1      1      2      2      3    05    08    00     1     1   7     2
## 4      1      1      1      1      3    05    07    05     1     1   7     2
## 5      1      1      3      3      2    02    08    00     1     1   7     1
## 6      1      1      1      1      3    05    05    04     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     1     1      1      2      2      1      1      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      2      2
## 4     2     2      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 5     2     2      2      2      2      2      2      2      2      2      1
## 6     2     2      1      2      2      2      1      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     1     2     2
## 2      2      2     2     2     2     1     2     2     2     2     2     2
## 3      2      2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 4      2      2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 5      2      2     2     2     2     2     2     2     1     1     2     2
## 6      2      2     1     2     2     1     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     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      2      2
## 4     2      2      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 5     2      2      2      2      2      2      2      2      2      2      2
## 6     2      2      1      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     1     2     2     2     2     1     2     1     1     2     2
## 2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 3     2     2     2     1     2     1     2     1     2     2     2     2     2
## 4     2     2     2     1     2     1     2     2     2     2     2     2     1
## 5     2     2     2     1     2     1     2     2     2     2     1     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     1     2     2     2     2     2     2     2     2     2     1     1
## 2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 3     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
## 4     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     1     1     2
## 5     2     2     2     1     1     2     2     2     2     2     2     2     2
## 6     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2     2
##   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     2     2     2     2     2     2     2     2     2   2      2     NA
## 3     2     1     1     1     1     1     1     1     1   2      2     NA
## 4     2     2     2     1     1     1     1     1     1   1      2     NA
## 5     3     1     1     1     3     1     1     1     3   1      2     NA
## 6     2     2     2     2     2     1     1     1     1   2      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      1      2      2     NA      2     NA      1
## 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      1      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      1      1
## 2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA
## 3     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA
## 4     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA
## 5     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA      2     NA
## 6     NA      2     NA      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      1      1      1      1      2     NA      1      1   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   1     2     1     1
## 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   1     1     1     1
##   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   1   1   1   2   3   2    NA    NA    NA    NA    NA    NA
## 2     1     1   1   1   1   1   1   1   2    NA    NA    NA    NA    NA    NA
## 3     1     1   1   1   1   1   1   1   1     2     2     2     2     2     1
## 4     1     1   1   1   1   1   1   1   2    NA    NA    NA    NA    NA    NA
## 5     1     1   1   2   1   1   1   2   2    NA    NA    NA    NA    NA    NA
## 6     1     1   1   1   2   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     2     2     2    1   01    2     29      29       2
## 2    NA    NA     1     2     2     1    2 <NA>    1     29      29       2
## 3     3     2     1     1     1     2    1   01    2     29      29       2
## 4    NA    NA     2     2     1     2    2 <NA>    2     29      29       2
## 5    NA    NA     1     1     1     1    2 <NA>    1     29      29       2
## 6    NA    NA     1     2     2     2    2 <NA>    2     29      29       2
##   UPM_DIS EST_DIS FAC_ELE   FOLIO VIV_SEL HOGAR N_REN satisf_vida grupo_edad
## 1    4382     453    1375 2900009      01     1    03           8      30-44
## 2    4382     453    2455 2900009      02     1    01          10      60-74
## 3    4382     453    1375 2900009      03     1    03           9      30-44
## 4    4382     453    1375 2900009      04     1    02           9      45-59
## 5    4382     453     982 2900009      05     1    02           9      18-29
## 6    4383     454     783 2900018      01     1    02           7      45-59

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

Respuesta:
Una fila representa a cada persona encuestada de la muestra y una columna representa las variables o caracteristicas de los encuestados.

Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:

str(base_tlax)

## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame':    1032 obs. of  277 variables:
##  $ LLAVEENB   : chr  "290000901103" "290000902101" "290000903103" "290000904102" ...
##  $ LLAVEVIV   : chr  "290000901" "290000902" "290000903" "290000904" ...
##  $ LLAVEHOG   : chr  "2900009011" "2900009021" "2900009031" "2900009041" ...
##  $ EDAD       : num  33 74 43 47 24 50 79 81 37 50 ...
##  $ PA1        : num  8 10 9 9 9 7 10 8 10 9 ...
##  $ PA2        : num  8 10 9 9 8 5 8 9 10 9 ...
##  $ PA3_01     : chr  "09" "08" "08" "09" ...
##  $ PA3_02     : chr  "09" "10" "09" "06" ...
##  $ PA3_03     : chr  "09" "10" "09" "08" ...
##  $ PA3_04     : chr  "09" "10" "09" "09" ...
##  $ PA3_05     : chr  "07" "10" "09" "09" ...
##  $ PA3_06     : chr  "10" "10" "09" "08" ...
##  $ PA3_07     : chr  "10" "00" "09" "09" ...
##  $ PA3_08     : chr  "10" "09" "10" "09" ...
##  $ PA3_09     : chr  "10" "10" "08" "07" ...
##  $ PA3_10     : chr  "07" "10" "06" "03" ...
##  $ PA3_11     : chr  "08" "10" "09" "09" ...
##  $ PA3_12     : chr  "07" "10" "09" "09" ...
##  $ PA3_13     : chr  "08" "10" "07" "09" ...
##  $ PA3_14     : chr  "09" "10" "07" "05" ...
##  $ PA3_15     : chr  "09" "05" "03" "05" ...
##  $ PA3_16     : chr  "08" "05" "09" "07" ...
##  $ PA3_17     : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA3_18     : chr  "08" "10" "07" "07" ...
##  $ PA4_1      : chr  "09" "10" "09" "06" ...
##  $ PA4_2      : chr  "09" "10" "10" "09" ...
##  $ PA4_3      : chr  "10" "10" "10" "08" ...
##  $ PA4_4      : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA4_5      : chr  "10" "10" "10" "09" ...
##  $ PA4_6      : chr  "10" "10" "10" "08" ...
##  $ PA5_01     : chr  "09" "08" "07" "05" ...
##  $ PA5_02     : chr  "08" "10" "09" "05" ...
##  $ PA5_03     : chr  "08" "10" "09" "04" ...
##  $ PA5_04     : chr  "05" "10" "09" "05" ...
##  $ PA5_05     : chr  "10" "10" "08" "06" ...
##  $ PA5_06     : chr  "00" "01" "02" "04" ...
##  $ PA5_07     : chr  "02" "00" "01" "05" ...
##  $ PA5_08     : chr  "01" "00" "01" "06" ...
##  $ PA5_09     : chr  "05" "00" "01" "05" ...
##  $ PA5_10     : chr  "00" "00" "01" "04" ...
##  $ PA5_11     : chr  "05" "00" "02" "07" ...
##  $ PA6        : chr  "09" "08" "08" "08" ...
##  $ PA7        : chr  "08" "08" "10" "09" ...
##  $ PB1        : num  3 5 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
##  $ PB2_1      : num  4 1 1 2 1 1 2 3 1 1 ...
##  $ PB2_2      : num  1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 ...
##  $ PB2_3      : num  1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 ...
##  $ PB2_4      : num  1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 ...
##  $ PB2_5      : num  1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 ...
##  $ PB2_6      : num  3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
##  $ PB2_7      : num  1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
##  $ PB2_8      : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ PB3_1      : num  0 0 0 1 0 0 2 3 0 1 ...
##  $ PB3_2      : num  2 0 0 1 0 1 3 3 1 1 ...
##  $ PB3_3      : num  0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 ...
##  $ PB3_4      : num  1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 ...
##  $ PB3_5      : num  1 0 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
##  $ PB4        : num  2 1 1 1 1 1 1 5 2 1 ...
##  $ PC1        : num  2 3 5 5 6 4 4 1 2 5 ...
##  $ PC2_1      : num  2 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 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 2 2 2 2 2 ...
##  $ PC2_6      : num  1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ PC3        : chr  "0020000" "9999999" "0010000" "0006000" ...
##  $ PC4        : num  2 9 1 1 1 2 2 9 2 1 ...
##  $ PD1        : num  1 4 1 1 1 4 4 4 4 1 ...
##  $ PD2        : num  1 NA 1 1 1 NA NA NA NA 2 ...
##  $ PD3        : num  NA 8 NA NA NA 8 8 8 8 NA ...
##  $ PD4        : chr  NA NA NA NA ...
##  $ PD5        : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3 ...
##  $ PD6        : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ PD7        : num  NA 4 NA NA NA 4 4 4 4 NA ...
##  $ PD8        : chr  NA "10" NA NA ...
##  $ PD9        : num  1 NA 1 1 1 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_1     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_2     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_3     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_4     : num  2 NA 2 2 2 NA NA NA NA 2 ...
##  $ PD10_5     : num  2 NA 1 2 2 NA NA NA NA 2 ...
##  $ PD10_6     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_7     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_8     : num  2 NA 1 2 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD10_9     : num  2 NA 1 1 2 NA NA NA NA 1 ...
##  $ PD11       : num  1 NA 1 1 1 NA NA NA NA 2 ...
##  $ PD12       : chr  "02" NA "03" "03" ...
##  $ PE1_01_1   : chr  "03" "01" "02" "02" ...
##  $ PE1_01_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_01     : num  2 2 1 2 NA 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 NA NA NA NA NA ...
##  $ PE1_03_1   : chr  "00" "00" "07" "00" ...
##  $ PE1_03_2   : chr  "00" "00" "00" "00" ...
##  $ PE2_03     : num  NA NA 2 NA 2 NA NA NA 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_tlax$SEXO

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

No es necesario revisar en pantalla los 1032 mil valores. Lo importante es comprender la expresión:

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

5. Primera distribución de frecuencias

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

table(base_tlax$SEXO)

## 
##   1   2 
## 443 589

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

Respuesta:
los registros de hombres es de: 443 y los de mujeres 589. La muestra contiene más mujeres que hombres.

6. Explorar la edad

summary(base_tlax$EDAD)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   18.00   31.00   42.00   44.57   57.25   95.00

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

Respuesta:
La edad minima es de 18 años, la mediana es de: 42, la media es de 44.57 y la edad maxima es de : 95 años

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

Respuesta:
Considerando el cuestionario o el descriptor, no se contienen datos perdidos, por lo que se confirma que en Tlaxcala el máximo de edad es de 95 años entre los encuestados.

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_tlax$PA1)

##  num [1:1032] 8 10 9 9 9 7 10 8 10 9 ...

Ahora observemos sus respuestas:

base_tlax$PA1 <- as.numeric(base_tlax$PA1)
table(base_tlax$PA1)

## 
##   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
##   6   4   1   6   8  44  33  89 266 241 334

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

Respuesta:
Seis personas dijeron 0, es decir, que se sienten insatisfechas, cuatro personas eligieron 1 y 334 encuestados eligieron 10,y la mayoria contesto 7 o más, es decir, que se sienten satisfechas, en general la población de Tlaxcala se siente satisfechas.

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

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

Compruebe qué cambió: Se creo la variable satisfacción de vida

str(base_tlax$PA1)

##  num [1:1032] 8 10 9 9 9 7 10 8 10 9 ...

str(base_tlax$satisf_vida)

##  num [1:1032] 8 10 9 9 9 7 10 8 10 9 ...

Obtenga ahora un resumen:

summary(base_tlax$satisf_vida)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   8.000   9.000   8.463  10.000  10.000

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

Respuesta:
la media es de: 8.463 y la mediana es de: 9.000. La media es mas pequeña que la mediana y ya vimos que la mayoria de las respuestas fueron de 7 o más, por lo cual se puede inferir que hay valores pequeños (0-2) que estan 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_tlax$satisf_vida,
     main = "Gráfica 1. Satisfacción con la vida en Tlaxcala, 2025",
     xlab = "Satisfacción (0 a 10)", ylab="Frecuencia")

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

Respuesta:
Las respuestas de la gráfica se concentran más del 6 al 10, lo cual nos indica que las personas encuestadas en Tlaxcala se sienten más satisfechas.

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: soledad.

Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.

base_tlax$PB4 <- as.numeric(base_tlax$PB4) table(base_tlax$PB4)

1 2 3 4 5 611 216 135 50 20

¿Qué mide y cómo está codificada?

La variable describe en las últimas cuatro semanas con que frecuencia los encuestados se sienten solos o solas, donde 1 representa nunca y 5 representa todo el tiempo. En el resultado se observa en Tlaxcala 611 personas en las últimas cuatro semanas nunca se sintieron solas y 20 se sitieron solas todo el tiempo.

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


> 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.

{r}
table(base_tlax$PB4)

Pregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.

Respuesta:
1 representa nunca y 5 representa todo el tiempo. En el resultado se observa que en tlaxcala 611 personas en las últimas cuatro semanas nunca se sintieron solas y 20 se sintieron solas todo el tiempo durante esas últimas cuatro semanas antes del día en el que se realizo a encuesta.

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:
¿Cúal es la razón, por la cual en tlaxacala la gente se siente feliz y no se siente sola? La pregunta se sustenta bajo los resultados obtenidos, los habitantes exponen que se sienten felices y el último indicador deteermina que no se siente solos.

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

Respuesta:
PF1_1 confianza en la mayoria de la gente. Las variebles antes analizadas permitiran tambien hacer un comparativo en el resultado, agregando esta variable, si sienten felices y acompañados puedan tener confianza.

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: Carlos Iván Santana Gaspar

Fecha: 04/09/2026