LABORATORIO 7

Análisis de Datos en R - Estadística Descriptiva

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1 Laboratorio 7: Análisis de Datos en R

1.1 Semana 7 - Estadística Descriptiva

🎯 Objetivo: Realizar un análisis exploratorio completo de la base de datos DATOS2026 usando tablas de frecuencias, gráficos y estadísticos descriptivos.

👤 Estudiante: Juan Sebastián Merlano Mendoza
📅 Fecha: 24 de September de 2026

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1.2 1 Importación de Datos

DATOS2026 <- read_excel("00. DATOS202460ULTIMOS25.xlsx")

kable(DATOS2026,
      caption = "Base de datos DATOS2026 - Juan Sebastián Merlano Mendoza") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"),
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  row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#3F3F8C")

Base de datos DATOS2026 - Juan Sebastián Merlano Mendoza

CURSO	ASISTENCIA2	ASISTENCIA1	PARCIAL 1	PARCIAL 2	NRC	PROGRAMA	EDAD	PESO	ESTATURA	SEXO	ESTADO_CIVIL	ESTRATO	URBANO	TRANSPORTE	GR_SANGUINEO
PROBABILIDAD	100	90	3.6	4.3	2314	F_NEGOCIOS	20	55	160	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	70	75	0.9	2.5	1136	DERECHO	18	80	185	Masculino	SOLTERO (A)	III	Cartegena	El bus que me deja mas cerca	A+
PROBABILIDAD	85	95	3.9	3.8	2314	F_NEGOCIOS	19	60	158	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	5	5	2.9	0.5	2314	MECANICA	18	72	181	Masculino	SOLTERO (A)	V	Bolivar	Particular	O+
ESTADISTICAI	20	70	3.7	0.55	1009	PSICOLOGÍA	19	45	163	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Mototaxi	O+
ESTADISTICAI	100	100	0.9	2.95	2313	PSICOLOGÍA	20	64	169	Femenino	SOLTERO (A)	I	Cartagena de Indias	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	50	75	3.7	1.7	1010	C_DATOS	18	50	157	Masculino	SOLTERO (A)	IV	Cartagena	Transcaribe	A+
PROBABILIDAD	100	95	3	3.3	2314	F_NEGOCIOS	19	50	155	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena de Indias	Mototaxi	A+
ESTADISTICAI	100	100	3.8	3.3	1009	PSICOLOGÍA	18	65	161	Femenino	SOLTERO (A)	III	Bolívar	Mototaxi	O+
PROBABILIDAD	95	85	3	2.9	2314	SISTEMAS	22	60	161	Masculino	SOLTERO (A)	I	pontezuela	El bus que me deja mas cerca	A+
ESTADISTICAI	100	100	2	3.3	1136	DERECHO	18	69	174	Masculino	SOLTERO (A)	I	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	85	4.6	3.65	1137	BIOMEDICA	19	54	164	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena de Indias	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	80	95	3.4	3.25	2314	INDUSTRIAL	17	60	153	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	90	90	4	3.8	1010	C_DATOS	17	71	170	Masculino	SOLTERO (A)	I	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	90	3.6	4	2314	SISTEMAS	19	52	174	Masculino	SOLTERO (A)	IV	Cartagena	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	70	85	1.4	2.6	1136	DERECHO	20	78	170	Masculino	SOLTERO (A)	IV	CARTAGENA	Taxi	O+
PROBABILIDAD	90	95	4.2	4.15	2314	SISTEMAS	20	67	160	Masculino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	B+
PROBABILIDAD	80	75	2.3	2.35	2314	ECONOMIA	19	65	172	Masculino	SOLTERO (A)	NA	cartagena	Mototaxi	O+
PROBABILIDAD	85	95	4.4	4.6	2314	SISTEMAS	19	49	158	Femenino	SOLTERO (A)	I	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	90	100	2.2	2.65	1010	F_NEGOCIOS	21	69	180	Masculino	SOLTERO (A)	V	Cartagena	Taxi	O+
PROBABILIDAD	100	100	3.5	3.85	1010	MECATRONICA	18	77	175	Masculino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	95	2	4.35	2314	SISTEMAS	19	75	173	Masculino	SOLTERO (A)	I	Cartagena	Transcaribe	O-
PROBABILIDAD	100	95	1.6	2.9	2314	SISTEMAS	19	59	166	Masculino	SOLTERO (A)	II	Turbaco	El bus que me deja mas cerca	O+
PROBABILIDAD	100	95	3.9	4.25	2314	SISTEMAS	19	102	179	Masculino	SOLTERO (A)	II	Turbaco	El bus que me deja mas cerca	O+
PROBABILIDAD	100	100	4.4	4.65	1010	MECANICA	18	70	178	Masculino	SOLTERO (A)	III	cartagena	Mototaxi	O+
ESTADISTICAI	85	75	2.5	3.1	2313	PSICOLOGÍA	19	82	175	Masculino	SOLTERO (A)	II	Bolivar	Transcaribe	A+
PROBABILIDAD	90	90	3	3.75	2314	SISTEMAS	20	88	175	Masculino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	A+
ESTADISTICAI	100	100	3.6	3.65	2313	PSICOLOGÍA	17	67	169	Masculino	SOLTERO (A)	II	Bolívar	Mototaxi	A+
PROBABILIDAD	90	65	3.2	1.8	1010	F_NEGOCIOS	22	73	180	Masculino	SOLTERO (A) CON HIJOS	IV	Cartagena	Mototaxi	B+
PROBABILIDAD	100	85	4.2	4.1	1010	SISTEMAS	18	65	170	Masculino	SOLTERO (A)	I	Bolivar	Transcaribe	B+
PROBABILIDAD	100	90	1.9	3.3	2314	F_NEGOCIOS	19	48	166	Femenino	SOLTERO (A)	III	Turbaco	Particular	O+
ESTADISTICAI	80	60	2	2.9	1136	DERECHO	18	55	160	Femenino	SOLTERO (A)	IV	Parque Heredia	Taxi	O+
PROBABILIDAD	100	95	4.8	3.7	1010	MECATRONICA	18	70	175	Masculino	SOLTERO (A)	I	Zaragocilla	El bus que me deja mas cerca	A+
ESTADISTICAI	100	85	2.6	3	1136	PSICOLOGÍA	17	50	165	Masculino	SOLTERO (A)	III	cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	80	2.7	3.75	2314	NAVAL	17	80	192	Masculino	SOLTERO (A)	II	cartagena de indias , bolivar	Particular	O+
ESTADISTICAI	70	75	2.5	3.05	1136	DERECHO	18	62	164	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	100	65	1.8	2.25	1009	C_SOCIAL	21	62	167	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	B+
ESTADISTICAI	90	100	3.3	2.95	1136	DERECHO	18	53	154	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena de indias	Mototaxi	A+
PROBABILIDAD	90	90	1.8	3.7	2314	QUIMICA	18	55	167	Femenino	SOLTERO (A)	I	El Carmen de Bolívar	Mototaxi	A+
PROBABILIDAD	90	75	3.5	3.75	1010	F_NEGOCIOS	18	67	173	Femenino	SOLTERO (A)	IV	Cartagena	Transcaribe	B+
ESTADISTICAI	100	80	1	3.1	2313	PSICOLOGÍA	18	42	155	Femenino	SOLTERO (A)	I	Barranco de loba	Transcaribe	A+
PROBABILIDAD	100	85	3.1	3.65	1010	F_NEGOCIOS	19	48	166	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	90	95	3.3	3.35	1010	F_NEGOCIOS	18	56	160	Femenino	SOLTERO (A)	V	Cartagena	Particular	B+
PROBABILIDAD	70	75	2.8	3	1010	C_DATOS	17	70	163	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Mototaxi	O+
ESTADISTICAI	80	85	2.9	3.1	1009	PSICOLOGÍA	18	65	174	Masculino	CASADO (A)	IV	Bolivar	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	55	80	2.3	0.55	2314	F_NEGOCIOS	19	76	168	Femenino	SOLTERO (A)	I	Pontezuela	El bus que me deja mas cerca	O+
PROBABILIDAD	90	100	3	3.3	1010	F_NEGOCIOS	18	50	158	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Taxi	A+
PROBABILIDAD	90	100	2.6	2.85	1137	ELECTRICA	21	50	155	Femenino	SOLTERO (A)	II	Turbaco/Bolivar	El bus que me deja mas cerca	A+
PROBABILIDAD	100	100	2.8	2.45	1137	BIOMEDICA	18	62	168	Femenino	SOLTERO (A)	III	Bolívar	Taxi	O+
PROBABILIDAD	100	100	4	3.15	1010	INDUSTRIAL	19	58	164	Femenino	SOLTERO (A)	V	Cartagena (barrio: pie de la popa)	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	90	85	1.5	3.45	1009	C_SOCIAL	18	50	178	Masculino	SOLTERO (A)	III	Bolívar	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	90	90	2.4	3.3	1009	PSICOLOGÍA	21	65	164	Femenino	SOLTERO (A)	II	Boquilla	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	100	100	2.9	3.1	1009	C_SOCIAL	18	57	164	Femenino	SOLTERO (A)	III	San José de los campanos	Particular	O+
PROBABILIDAD	100	90	1.3	3.15	2314	INDUSTRIAL	19	53	175	Femenino	SOLTERO (A)	II	bolivar	Mototaxi	O+
ESTADISTICAI	70	75	2.7	2.2	1136	DERECHO	17	78	180	Masculino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	100	4.2	3.85	1010	MECANICA	18	80	187	Masculino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Mototaxi	O-
PROBABILIDAD	100	95	4.9	4.1	2314	SISTEMAS	19	64	172	Masculino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Transcaribe	B+
PROBABILIDAD	100	100	4	4.4	1010	INDUSTRIAL	18	60	177	Femenino	SOLTERO (A)	II	Turbaco	Particular	O+
ESTADISTICAI	100	80	1.6	3.3	1009	C_SOCIAL	19	72	169	Femenino	SOLTERO (A)	II	Turbaco	Particular	A+
ESTADISTICAI	80	85	2.8	2.55	1136	DERECHO	18	60	159	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	A+
PROBABILIDAD	75	75	3.3	2.5	2314	CIVIL	18	55	165	Masculino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	60	90	1.9	0.6	1009	C_SOCIAL	20	90	186	Masculino	SOLTERO (A)	IV	Bolibar Cartagena	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	65	2.6	3.15	1137	MECANICA	18	63	170	Masculino	SOLTERO (A)	I	Cartagena	Transcaribe	A+
PROBABILIDAD	90	45	4	3.4	1010	F_NEGOCIOS	18	61	163	Femenino	SOLTERO (A)	V	Cartagena	Particular	A+
PROBABILIDAD	85	95	2.3	2.8	2314	F_NEGOCIOS	18	70	172	Femenino	SOLTERO (A)	II	Arjona	El bus que me deja mas cerca	O+
ESTADISTICAI	90	90	2	3.1	1136	DERECHO	19	48	167	Femenino	SOLTERO (A)	IV	Cartagena	Particular	O+
PROBABILIDAD	100	90	3.1	3.25	1010	F_NEGOCIOS	19	57	154	Femenino	SOLTERO (A)	II	Bolivar	Transcaribe	O+
PROBABILIDAD	100	95	1.5	2.95	1137	CONTADURIA	18	60	170	Femenino	SOLTERO (A)	II	Turbaco	El bus que me deja mas cerca	O+
PROBABILIDAD	90	100	1.3	3.5	1010	ELECTRICA	22	70	163	Femenino	SOLTERO (A)	I	Turbaco	Mototaxi	O+
PROBABILIDAD	90	90	2.3	2.1	2314	F_NEGOCIOS	18	59	176	Femenino	SOLTERO (A)	IV	Bolivar	Transcaribe	B+
PROBABILIDAD	85	95	2	3.1	2314	F_NEGOCIOS	18	60	171	Femenino	SOLTERO (A)	II	Cartagena	Transcaribe	O+
ESTADISTICAI	65	75	1.7	2.95	1136	DERECHO	20	55	164	Femenino	SOLTERO (A)	III	Cartagena	Mototaxi	A+
ESTADISTICAI	100	100	2.3	3.2	2313	PSICOLOGÍA	19	67	171	Femenino	SOLTERO (A)	I	El rodeo	Mototaxi	A+
ESTADISTICAI	100	100	3.8	3.1	1136	DERECHO	18	60	165	Femenino	SOLTERO (A)	I	Villa de la cruz	El bus que me deja mas cerca	A+

La base de datos contiene información de 74 estudiantes con variables demográficas y antropométricas.

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1.3 2 Análisis Univariado: Variable SEXO

1.3.1 Tabla de Frecuencias Absolutas

table_sexo <- table(DATOS2026$SEXO)
table_sexo

 Femenino Masculino 
       42        32 

1.3.2 Gráfico de Pastel

colores <- c("#FF8C42", "#00CED1")
porc <- round(prop.table(table_sexo) * 100, 1)
etiquetas <- paste0(names(table_sexo), "\n", table_sexo, " (", porc, "%)")

pie(table_sexo,
    col = colores,
    labels = etiquetas,
    border = "white",
    lwd = 3,
    radius = 0.95,
    cex = 1.2,
    main = "Distribución por Sexo\nJuan Sebastián Merlano Mendoza",
    col.main = "#3F3F8C")

1.3.3 Tabla Porcentual

table_sexo2 <- round(table(DATOS2026$SEXO) / nrow(DATOS2026) * 100)
kable(data.frame(Sexo = names(table_sexo2), Porcentaje = paste0(table_sexo2, "%")),
      caption = "Distribución Porcentual") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"), position = "center")

Distribución Porcentual

Sexo	Porcentaje
Femenino	57%
Masculino	43%

1.3.4 Gráfico de Barras - Frecuencias Absolutas

barp <- barplot(table_sexo,
                col = colores,
                border = "white",
                lwd = 2,
                main = "Gráfico de Barras: Distribución por Sexo\nJuan Sebastián Merlano Mendoza",
                xlab = "SEXO",
                ylab = "Frecuencia",
                ylim = c(0, max(table_sexo) * 1.2),
                las = 1)

text(barp, table_sexo, labels = table_sexo, pos = 3, cex = 1.3, font = 2, col = "#3F3F8C")

1.3.5 Gráfico de Barras - Frecuencias Porcentuales

barp2 <- barplot(table_sexo2,
                 col = colores,
                 border = "white",
                 lwd = 2,
                 main = "Gráfico de Barras: Porcentajes por Sexo\nJuan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "SEXO",
                 ylab = "Porcentaje (%)",
                 ylim = c(0, max(table_sexo2) * 1.2),
                 las = 1)

text(barp2, table_sexo2, labels = paste0(table_sexo2, "%"), pos = 3, cex = 1.3, font = 2, col = "#3F3F8C")

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1.4 3 Análisis Bivariado: SEXO vs CURSO

1.4.1 Tabla de Contingencia

table_3 <- table(DATOS2026$SEXO, DATOS2026$CURSO)
kable(table_3, caption = "SEXO × CURSO") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"), position = "center") |>
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#3F3F8C", color = "white")

SEXO × CURSO

	ESTADISTICAI	PROBABILIDAD
Femenino	16	26
Masculino	10	22

1.4.2 Gráfico de Barras Agrupadas

barp3 <- barplot(table_3, beside = TRUE,
                 col = colores, 
                 border = "white",
                 lwd = 2,
                 main = "SEXO vs CURSO - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "CURSO", 
                 ylab = "Frecuencia",
                 ylim = c(0, max(table_3) * 1.25), 
                 las = 1,
                 legend.text = rownames(table_3),
                 args.legend = list(x = "topright", bty = "n"))

text(barp3, table_3, labels = table_3, pos = 3, cex = 1.1, font = 2)

1.4.3 Tabla Porcentual

table_4 <- round(table(DATOS2026$SEXO, DATOS2026$CURSO) / nrow(DATOS2026) * 100)
kable(table_4, caption = "SEXO × CURSO (%)") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"), position = "center") |>
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#3F3F8C", color = "white")

SEXO × CURSO (%)

	ESTADISTICAI	PROBABILIDAD
Femenino	22	35
Masculino	14	30

1.4.4 Gráfico de Barras Porcentuales

barp4 <- barplot(table_4, beside = TRUE,
                 col = colores, 
                 border = "white",
                 lwd = 2,
                 main = "SEXO vs CURSO (Porcentajes) - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "CURSO", 
                 ylab = "Porcentaje (%)",
                 ylim = c(0, max(table_4) * 1.3), 
                 las = 1,
                 legend.text = rownames(table_4),
                 args.legend = list(x = "topright", bty = "n"))

text(barp4, table_4, labels = paste0(table_4, "%"), pos = 3, cex = 1.1, font = 2)

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1.5 4 Análisis Bivariado: ESTRATO vs CURSO

1.5.1 Tabla de Contingencia

table_5 <- table(DATOS2026$ESTRATO, DATOS2026$CURSO)
kable(table_5, caption = "ESTRATO × CURSO") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"), position = "center") |>
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#3F3F8C", color = "white")

ESTRATO × CURSO

	ESTADISTICAI	PROBABILIDAD
I	5	10
II	7	18
III	9	9
IV	5	5
V	0	5

1.5.2 Gráfico de Barras Agrupadas

colores_estrato <- hcl.colors(nrow(table_5), "Pastel 1")
barp5 <- barplot(table_5, beside = TRUE,
                 col = colores_estrato, 
                 border = "white",
                 lwd = 2,
                 main = "ESTRATO vs CURSO - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "CURSO", 
                 ylab = "Frecuencia",
                 ylim = c(0, max(table_5) * 1.25), 
                 las = 1,
                 legend.text = rownames(table_5),
                 args.legend = list(x = "topright", bty = "n", title = "ESTRATO"))

text(barp5, table_5, labels = table_5, pos = 3, cex = 0.9, font = 2)

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1.6 5 Análisis Bivariado: ESTRATO vs SEXO

1.6.1 Tabla de Contingencia

table_6 <- table(DATOS2026$ESTRATO, DATOS2026$SEXO)
kable(table_6, caption = "ESTRATO × SEXO") |>
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"), position = "center") |>
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#3F3F8C", color = "white")

ESTRATO × SEXO

	Femenino	Masculino
I	8	7
II	17	8
III	10	8
IV	4	6
V	3	2

1.6.2 Gráfico de Barras Agrupadas

barp6 <- barplot(table_6, beside = TRUE,
                 col = colores_estrato, 
                 border = "white",
                 lwd = 2,
                 main = "ESTRATO vs SEXO - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "SEXO", 
                 ylab = "Frecuencia",
                 ylim = c(0, max(table_6) * 1.25), 
                 las = 1,
                 legend.text = rownames(table_6),
                 args.legend = list(x = "topright", bty = "n", title = "ESTRATO"))

text(barp6, table_6, labels = table_6, pos = 3, cex = 0.9, font = 2)

---

1.7 6 Análisis Variable EDAD

EDAD es una variable cuantitativa continua. Se analiza con medidas descriptivas, diagramas de caja y distribuciones de frecuencia.

1.7.1 Resumen Estadístico

summary(DATOS2026$EDAD)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   17.0    18.0    18.0    18.7    19.0    22.0 

1.7.2 Tabla de Frecuencias

tabla_edad <- freq(DATOS2026$EDAD)
tabla_edad

Frequencies  
DATOS2026$EDAD  
Type: Numeric  

              Freq   % Valid   % Valid Cum.   % Total   % Total Cum.
----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
         17      7      9.46           9.46      9.46           9.46
         18     32     43.24          52.70     43.24          52.70
         19     21     28.38          81.08     28.38          81.08
         20      7      9.46          90.54      9.46          90.54
         21      4      5.41          95.95      5.41          95.95
         22      3      4.05         100.00      4.05         100.00
       <NA>      0                               0.00         100.00
      Total     74    100.00         100.00    100.00         100.00

1.7.3 Diagrama de Caja

boxplot(DATOS2026$EDAD, horizontal = TRUE, 
        col = "#7B68EE", border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "Diagrama de Caja: EDAD - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "EDAD", boxwex = 0.5)

1.7.4 Diagrama de Caja con Muesca

boxplot(DATOS2026$EDAD, notch = TRUE, horizontal = TRUE,
        col = "#7B68EE", border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "Diagrama de Caja con Muesca: EDAD - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
        xlab = "EDAD", boxwex = 0.5)

1.7.5 EDAD vs SEXO

boxplot(EDAD ~ SEXO, data = DATOS2026, horizontal = TRUE,
        col = colores, border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "EDAD vs SEXO - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "EDAD", las = 1)

1.7.6 EDAD vs ESTRATO

n_est <- length(unique(DATOS2026$ESTRATO))
boxplot(EDAD ~ ESTRATO, data = DATOS2026, horizontal = TRUE,
        col = colores_estrato, border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "EDAD vs ESTRATO - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "EDAD", ylab = "ESTRATO", las = 1)

1.7.7 EDAD vs ESTRATO vs SEXO

ggplot(DATOS2026, aes(x = ESTRATO, y = EDAD, fill = SEXO)) +
  geom_boxplot(color = "#3F3F8C", alpha = 0.85) +
  scale_fill_manual(values = c("Femenino" = "#FF8C42", "Masculino" = "#00CED1")) +
  labs(title = "EDAD vs ESTRATO vs SEXO - Juan Sebastián Merlano Mendoza") +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", color = "#3F3F8C", hjust = 0.5, size = 14),
        legend.position = "top")

---

1.8 7 Análisis Variable ESTATURA

1.8.1 Resumen Estadístico

summary(DATOS2026$ESTATURA)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  153.0   163.0   168.0   168.4   174.0   192.0 

1.8.2 Diagrama de Caja

boxplot(DATOS2026$ESTATURA, horizontal = TRUE, 
        col = "#00CED1", border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "Diagrama de Caja: ESTATURA - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "ESTATURA", boxwex = 0.5)

1.8.3 Diagrama de Caja con Muesca

boxplot(DATOS2026$ESTATURA, notch = TRUE, horizontal = TRUE,
        col = "#00CED1", border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "Diagrama de Caja con Muesca: ESTATURA - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
        xlab = "ESTATURA", boxwex = 0.5)

1.8.4 ESTATURA vs SEXO

boxplot(ESTATURA ~ SEXO, data = DATOS2026, horizontal = TRUE,
        col = colores, border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "ESTATURA vs SEXO - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "ESTATURA", las = 1)

1.8.5 ESTATURA vs ESTRATO

boxplot(ESTATURA ~ ESTRATO, data = DATOS2026, horizontal = TRUE,
        col = colores_estrato, border = "#3F3F8C", lwd = 2,
        main = "ESTATURA vs ESTRATO - Juan Sebastián Merlano Mendoza", 
        xlab = "ESTATURA", ylab = "ESTRATO", las = 1)

1.8.6 ESTATURA vs ESTRATO vs SEXO

ggplot(DATOS2026, aes(x = ESTRATO, y = ESTATURA, fill = SEXO)) +
  geom_boxplot(color = "#3F3F8C", alpha = 0.85) +
  scale_fill_manual(values = c("Femenino" = "#FF8C42", "Masculino" = "#00CED1")) +
  labs(title = "ESTATURA vs ESTRATO vs SEXO - Juan Sebastián Merlano Mendoza") +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", color = "#3F3F8C", hjust = 0.5, size = 14),
        legend.position = "top")

---

1.9 8 Histograma y Polígonos de Frecuencia

1.9.1 Histograma (Regla de Sturges)

h2 <- graph.freq(DATOS2026$EDAD, col = "#7B68EE", border = "white", lwd = 2,
                 main = "Histograma de EDAD (Regla de Sturges) - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
                 xlab = "EDAD", ylab = "Frecuencia")

1.9.2 Tabla de Frecuencias Agrupadas

summary(h2)

1.9.3 Polígono de Frecuencias Absolutas

plot(h2, col = "#7B68EE", border = "white", lwd = 2, frequency = 1,
     main = "Polígono de Frecuencias Absolutas - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
     xlab = "EDAD", ylab = "Frecuencia")
polygon.freq(h2, col = "#FF8C42", frequency = 1, lwd = 3)

1.9.4 Polígono de Frecuencias Relativas

plot(h2, col = "#7B68EE", border = "white", lwd = 2, frequency = 2,
     main = "Polígono de Frecuencias Relativas - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
     xlab = "EDAD", ylab = "Frecuencia Relativa")
polygon.freq(h2, col = "#FF8C42", frequency = 2, lwd = 3)

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1.10 9 Ojivas (Frecuencias Acumuladas)

Las ojivas permiten visualizar el acumulado de frecuencias y estimar percentiles.

1.10.1 Cálculos de Frecuencias Acumuladas

fr_por_clase2 <- h2$counts
total_n2 <- sum(h2$counts)
fr_relativos2 <- fr_por_clase2 / total_n2
fr_porcentuales2 <- 100 * fr_relativos2

cat("Frecuencias Acumuladas Absolutas:\n")

Frecuencias Acumuladas Absolutas:

print(cumsum(fr_por_clase2))

[1]  7 39 60 60 67 71 71 74

cat("\nFrecuencias Acumuladas Porcentuales:\n")

Frecuencias Acumuladas Porcentuales:

print(cumsum(fr_porcentuales2))

[1]   9.459459  52.702703  81.081081  81.081081  90.540541  95.945946  95.945946
[8] 100.000000

1.10.2 Ojiva de Frecuencias Porcentuales

p4 <- cumsum(fr_porcentuales2)
plot(h2$breaks, c(0, p4), type = "b", pch = 21, bg = "#FF8C42", cex = 2,
     col = "#3F3F8C", lwd = 2.5, las = 1, ylim = c(0, 100),
     main = "Ojiva de Frecuencias Porcentuales Acumuladas - Juan Sebastián Merlano Mendoza",
     xlab = "EDAD", ylab = "Porcentaje Acumulado (%)")
grid(col = "#E8E3F3", lty = "dotted")

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✨ LABORATORIO 7 - COMPLETADO EXITOSAMENTE ✨

Análisis Exploratorio de Datos en R | Estadística Descriptiva

Juan Sebastián Merlano Mendoza | 24 de September de 2026