title: “TALLER 2” author: “Mariapaz Garcia” date: “2026-10-02” output: html_document
library(tidyverse) library(knitr)
data_text <- ” 1 48 Hombre Universitario 3695812 Derecha 5.8 3.5 7 5 Si C 2 32 Hombre Secundaria 1740274 Derecha 8.3 4.5 2 3 No C 3 68 Hombre Secundaria 1659802 Izquierda 11.3 1 5 5 Si B 4 31 Mujer Secundaria 2081495 Centro 1.9 3 4 3 No B 5 20 Mujer Universitario 4013781 Derecha 10.8 4.6 1 1 No C 6 59 Mujer Secundaria 2288487 Centro 14.9 2.7 6 6 Si A 7 67 Mujer Secundaria 1612710 Izquierda 18.2 3.8 5 4 Si A 8 71 Hombre Tecnico 3026356 Centro 15.2 4.2 5 4 Si B 9 60 Hombre Secundaria 1275411 Izquierda 13 3.9 6 4 Si A 10 54 Mujer Tecnico 1869922 Centro 3.1 4.5 7 10 Si C 11 69 Mujer Universitario 5820520 Derecha 7.6 3.3 6 6 Si B 12 31 Mujer Universitario 3991571 Izquierda 8.6 2.9 4 6 Si B 13 71 Hombre Tecnico 2649114 Centro 12.8 0 4 1 Si A 14 42 Mujer Posgrado 6818285 Izquierda 9.6 3.4 5 4 Si A 15 43 Hombre Secundaria 1558110 Centro 5 4.1 6 5 Si B 16 44 Mujer Posgrado 6758431 Centro 16.7 4.3 3 1 Si B 17 22 Hombre Tecnico 2684482 Centro 13.6 2.7 5 7 Si C 18 68 Hombre Tecnico 2392310 Centro 10.9 6.2 7 5 Si A 19 44 Hombre Secundaria 1832647 Derecha 14.9 3.9 5 5 Si C 20 74 Mujer Universitario 4182966 Derecha 4.6 3.7 4 5 Si C 21 45 Mujer Universitario 5264226 Izquierda 12.6 5.4 5 5 Si C 22 74 Hombre Universitario 3829332 Centro 7.9 2.4 8 7 Si Blanco 23 26 Hombre Tecnico 1952002 Izquierda 12.7 2.8 7 8 No Blanco 24 46 Hombre Posgrado 6518894 Centro 9.8 7.1 8 8 Si Blanco 25 52 Mujer Tecnico 2655240 Izquierda 12.5 3.5 6 4 Si A 26 25 Hombre Universitario 4418262 Derecha 15.3 6 6 4 Si C 27 43 Mujer Universitario 3970817 Derecha 10 1.3 4 7 Si A 28 24 Mujer Secundaria 1268337 Izquierda 14.1 3.2 7 6 Si A 29 59 Mujer Secundaria 2431593 Centro 5.2 4.1 4 1 Si B 30 26 Mujer Universitario 4025175 Izquierda 7.1 4 3 4 Si A 31 36 Mujer Secundaria 1367244 Centro 16.1 2 6 6 Si C 32 53 Mujer Tecnico 2381860 Izquierda 11.5 3.5 9 7 Si A 33 31 Mujer Secundaria 1701412 Derecha 1.8 1.9 7 4 Si B 34 34 Hombre Tecnico 3054960 Centro 4.5 4.6 8 8 Si C 35 60 Mujer Universitario 4242369 Izquierda 9.2 5.1 6 8 Si A 36 56 Mujer Tecnico 2877027 Centro 13.5 0.2 4 5 Si C 37 70 Mujer Secundaria 1550354 Izquierda 9.6 5.4 5 4 Si A 38 29 Hombre Tecnico 2607223 Centro 12.5 1.6 5 4 Si B 39 32 Mujer Universitario 4037657 Izquierda 13.8 4.2 5 5 Si A 40 49 Mujer Tecnico 2547292 Izquierda 16.7 4.5 7 7 Si B 41 59 Mujer Universitario 3752318 Centro 10.2 3.2 3 4 Si A 42 62 Hombre Posgrado 5844599 Izquierda 9.8 2.5 7 6 Si A 43 24 Mujer Posgrado 7498607 Izquierda 3 3.7 7 8 Si B 44 26 Mujer Tecnico 2800354 Centro 10.4 4.2 3 2 Si B 45 58 Hombre Secundaria 1174364 Centro 7.7 4.8 7 7 Si C 46 27 Mujer Secundaria 1494417 Centro 6.1 0.4 10 10 No Blanco 47 40 Hombre Universitario 3607260 Derecha 9.3 1 4 5 Si B 48 44 Mujer Secundaria 2899405 Izquierda 14.1 5.6 7 4 Si A 49 70 Hombre Universitario 4856206 Derecha 2 5.1 4 4 Si C 50 24 Hombre Tecnico 2367427 Derecha 8.3 4.2 8 9 No C 51 70 Hombre Secundaria 2071597 Derecha 10.5 4.6 6 4 Si C 52 44 Hombre Universitario 3992830 Derecha 6.4 4.9 9 10 Si A 53 49 Hombre Universitario 3961877 Derecha 11.3 0 3 2 Si A 54 55 Hombre Posgrado 6105699 Centro 11.6 5.2 5 7 Si A 55 42 Hombre Posgrado 6202691 Centro 9.9 2.8 4 5 No B 56 51 Mujer Posgrado 7325454 Izquierda 0.1 3.8 5 6 Si B 57 46 Mujer Tecnico 2472986 Izquierda 20.3 3.1 4 4 Si A 58 22 Mujer Posgrado 6559623 Centro 9.2 4.8 4 5 Si A 59 25 Hombre Universitario 4321844 Derecha 12.6 3 7 9 Si B 60 29 Mujer Universitario 4816238 Derecha 11.1 4.3 3 6 No B 61 30 Hombre Universitario 3941968 Centro 14.1 2.9 8 8 No B 62 35 Hombre Universitario 3703746 Izquierda 13.3 1.9 3 1 Si A 63 50 Mujer Secundaria 2637848 Derecha 9.2 5.3 6 6 Si C 64 74 Hombre Universitario 3979418 Izquierda 11.5 4.6 7 7 Si A 65 44 Mujer Posgrado 6138467 Derecha 6.2 6.1 7 7 Si C 66 42 Mujer Secundaria 1181863 Izquierda 13.4 3.6 5 6 Si B 67 55 Mujer Secundaria 1157642 Derecha 8.2 5.2 6 8 Si B 68 38 Mujer Secundaria 1513013 Derecha 19.7 6.5 7 6 Si C 69 32 Hombre Tecnico 2808993 Izquierda 3.4 3.1 3 3 Si A 70 58 Hombre Tecnico 3054924 Izquierda 8.1 1.5 4 5 Si Blanco 71 64 Hombre Posgrado 6853794 Derecha 13.3 3.1 6 5 Si B 72 43 Mujer Universitario 4018171 Centro 12 3.2 5 5 No C 73 48 Mujer Secundaria 1829875 Derecha 7.6 3.7 8 5 Si C 74 33 Mujer Tecnico 2147702 Derecha 6 6.1 7 5 No B 75 69 Mujer Tecnico 2141391 Izquierda 10.6 3 6 4 Si B 76 47 Hombre Secundaria 2242325 Izquierda 9.9 4.1 2 1 Si Blanco 77 23 Hombre Universitario 3692204 Izquierda 2.8 3.2 6 5 No A 78 60 Hombre Secundaria 2777647 Centro 10.1 3.5 5 6 Si B 79 25 Hombre Secundaria 1754840 Izquierda 10.8 4 5 6 No A 80 39 Mujer Universitario 4307269 Centro 10.7 5.5 3 2 Si B 81 39 Mujer Secundaria 1430736 Centro 5.8 3.7 6 5 Si Blanco 82 56 Hombre Secundaria 1512806 Derecha 11.9 4.6 3 1 Si C 83 48 Hombre Secundaria 1141492 Izquierda 15.5 4.7 5 4 Si A 84 65 Mujer Tecnico 2408537 Derecha 11.8 4.9 6 6 Si C 85 34 Mujer Secundaria 2009491 Derecha 5.5 2.6 4 5 Si A 86 71 Hombre Secundaria 1962152 Centro 8.3 5.9 7 7 Si B 87 67 Hombre Secundaria 1409232 Izquierda 11.4 2.9 3 1 No A 88 66 Mujer Posgrado 6105689 Centro 7.4 3.3 1 1 Si Blanco 89 51 Mujer Tecnico 2248901 Centro 1.4 5.6 6 8 Si B 90 21 Hombre Tecnico 3248030 Izquierda 13.5 5.4 7 9 No A 91 30 Hombre Posgrado 5931348 Derecha 6.7 1.9 5 4 No A 92 22 Mujer Secundaria 1710474 Centro 7.7 2.2 7 5 Si B 93 71 Hombre Secundaria 2751181 Izquierda 16 1.5 3 7 Si C 94 68 Mujer Tecnico 2449513 Centro 6.9 3.8 5 5 Si A 95 42 Mujer Tecnico 1820080 Centro 13.4 3.7 2 2 Si C 96 69 Mujer Secundaria 1467615 Derecha 5 4 8 9 No C 97 39 Mujer Tecnico 2742730 Centro 8.6 4.3 9 7 Si B 98 42 Hombre Tecnico 2312199 Centro 9.7 2.6 8 7 Si A 99 49 Mujer Tecnico 2219062 Centro 5.3 2 5 3 Si B 100 63 Mujer Universitario 4028041 Izquierda 7.5 5 5 4 Si A ”
encuesta <- read.table(text = data_text, col.names = c( “ID”, “Edad”, “Sexo”, “Nivel_Educativo”, “Ingreso_Mensual”, “Ideologia”, “Horas_Noticias”, “Uso_Redes”, “Confianza_Gobierno”, “Satisfaccion_Democracia”, “Participa_Votacion”, “Intencion_Voto” ))
cat(“— RESUMEN ESTADÍSTICO DE VARIABLES CUANTITATIVAS —”) summary(encuesta[, c(“Edad”, “Ingreso_Mensual”, “Horas_Noticias”, “Uso_Redes”)])
cat(“Estándar:”) sapply(encuesta[, c(“Edad”, “Ingreso_Mensual”, “Horas_Noticias”, “Uso_Redes”)], sd)
cat(“— DISTRIBUCIÓN POR IDEOLOGÍA POLÍTICA (%) —”) prop.table(table(encuesta$Ideologia)) * 100
cat(“— PARTICIPACIÓN ELECTORAL (%) —”) prop.table(table(encuesta$Participa_Votacion)) * 100
cat(“— NIVEL EDUCATIVO (%) —”) prop.table(table(encuesta$Nivel_Educativo)) * 100
ggplot(encuesta, aes(x = Horas_Noticias)) + geom_histogram(binwidth = 2, fill = “#2c3e50”, color = “white”, alpha = 0.85) + theme_minimal() + labs(title = “Distribución del Consumo Semanal de Noticias”, x = “Horas Semanales”, y = “Número de Personas”)
ggplot(encuesta, aes(x = Ideologia, y = Horas_Noticias, fill = Ideologia)) + geom_boxplot(alpha = 0.7) + scale_fill_manual(values = c(“Centro” = “#95a5a6”, “Derecha” = “#e74c3c”, “Izquierda” = “#3498db”)) + theme_minimal() + labs(title = “Comparación del Consumo de Noticias según Ideología”, x = “Ideología Política”, y = “Horas de Noticias”) + theme(legend.position = “none”)
ggplot(encuesta, aes(x = Participa_Votacion, fill = Participa_Votacion)) + geom_bar(alpha = 0.8) + scale_fill_manual(values = c(“Si” = “#2ecc71”, “No” = “#e67e22”)) + theme_minimal() + labs(title = “Proporción de Participación Electoral”, x = “¿Participa en Votaciones?”, y = “Cantidad de Ciudadanos”) + theme(legend.position = “none”)
#Intervalos de confianza 3.1IC1:Media Poblacional(Horas_Noticias)
media_noticias <- mean(encuesta\(Horas_Noticias) desv_noticias <- sd(encuesta\)Horas_Noticias) n <- nrow(encuesta)
z <- qnorm(1 - 0.05 / 2)
lim_inf_1 <- media_noticias - z * (desv_noticias / sqrt(n)) lim_sup_1 <- media_noticias + z * (desv_noticias / sqrt(n))
cat(“Media Muestral:”, round(media_noticias, 4), “”) cat(“IC 95%: [”, round(lim_inf_1, 4), ”,”, round(lim_sup_1, 4), ”]”)
3.2IC2:Proporción Poblacional(Abstencionismo / No Vota)
p_no_vota <- mean(encuesta$Participa_Votacion == “No”)
lim_inf_2 <- p_no_vota - z * sqrt((p_no_vota * (1 - p_no_vota)) / n) lim_sup_2 <- p_no_vota + z * sqrt((p_no_vota * (1 - p_no_vota)) / n)
cat(“Proporción Muestral (No Vota):”, round(p_no_vota, 4), “”) cat(“IC 95%: [”, round(lim_inf_2, 4), ”,”, round(lim_sup_2, 4), ”]”)
3.3IC3:Diferencia de Medias Poblacionales (Horas_Noticias: Izquierda vs. Derecha)
izq <- encuesta %>% filter(Ideologia == “Izquierda”) der <- encuesta %>% filter(Ideologia == “Derecha”)
x_izq <- mean(izq\(Horas_Noticias) x_der <- mean(der\)Horas_Noticias)
s_izq <- sd(izq\(Horas_Noticias) s_der <- sd(der\)Horas_Noticias)
n_izq <- nrow(izq) n_der <- nrow(der)
diff_m <- x_izq - x_der se_diff_m <- sqrt((s_izq^2 / n_izq) + (s_der^2 / n_der))
lim_inf_3 <- diff_m - z * se_diff_m lim_sup_3 <- diff_m + z * se_diff_m
cat(“Diferencia Muestral (Izq - Der):”, round(diff_m, 4), “”) cat(“IC 95%: [”, round(lim_inf_3, 4), ”,”, round(lim_sup_3, 4), ”]”)
3.4IC4: Diferencia de Proporciones Poblacionales (Participación Electoral / Vota Sí: Izquierda vs. Derecha)
p_izq_si <- mean(izq\(Participa_Votacion == "Si") p_der_si <- mean(der\)Participa_Votacion == “Si”)
diff_p <- p_izq_si - p_der_si se_diff_p <- sqrt((p_izq_si * (1 - p_izq_si) / n_izq) + (p_der_si * (1 - p_der_si) / n_der))
lim_inf_4 <- diff_p - z * se_diff_p lim_sup_4 <- diff_p + z * se_diff_p
cat(“Proporción Izq que vota:”, round(p_izq_si, 4), “”) cat(“Proporción Der que vota:”, round(p_der_si, 4), “”) cat(“Diferencia Muestral (Izq - Der):”, round(diff_p, 4), “”) cat(“IC 95%: [”, round(lim_inf_4, 4), ”,”, round(lim_sup_4, 4), ”]”)