Práctica 1. Primer contacto con ENBIARE 2025 en R
Karla Yareli Suaste Barajas
04/09/2026
Propósito
En esta práctica comenzaremos a trabajar con la base de la Encuesta Nacional de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) 2025, utilizando los datos de Veracruz 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 Veracruz le dimos el nombre
base_veracruz.
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_veracruz.
Ejecute el siguiente bloque:
base_veracruz <- readRDS("base_veracruz.rds")
dim(base_veracruz)## [1] 961 282Pregunta 1. ¿Cuántos casos y cuántas variables contiene la base?
Respuesta:
La base de veracruz contiene 961 casos y 282 variables.
2. Conocer los nombres de las variables
names(base_veracruz)## [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" "sexo_f" "grupo_edad" "salud_f" "salud_4"
## [281] "soledad_f" "fin_mes_f"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 edad, PA1, PA2, SEXO, CVE_ENT
3. Mirar los primeros registros
head(base_veracruz)## LLAVEENB LLAVEVIV LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## 1 300070902102 300070902 3000709021 19 7 3 08 08 08 08
## 2 300070903101 300070903 3000709031 44 8 8 05 08 07 09
## 3 300070904103 300070904 3000709041 26 9 9 09 10 10 08
## 4 300070905101 300070905 3000709051 89 7 7 07 06 08 09
## 5 300070906101 300070906 3000709061 62 8 9 02 04 07 07
## 6 300070907101 300070907 3000709071 51 7 9 08 10 08 07
## PA3_05 PA3_06 PA3_07 PA3_08 PA3_09 PA3_10 PA3_11 PA3_12 PA3_13 PA3_14 PA3_15
## 1 05 05 08 08 03 03 03 06 04 06 04
## 2 09 07 06 08 10 08 02 09 07 07 07
## 3 07 10 06 10 10 09 09 10 10 10 09
## 4 08 08 08 08 08 09 09 09 09 09 09
## 5 09 09 02 08 07 09 05 09 08 09 10
## 6 08 07 09 08 08 09 07 09 07 09 09
## 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 04 06 04 05 05 07 07 07 08 05 05 04
## 2 07 10 08 08 09 09 09 09 10 07 04 07
## 3 10 10 09 10 10 09 10 08 09 00 00 00
## 4 09 09 06 09 09 09 09 09 09 10 05 05
## 5 10 10 10 09 10 10 10 10 10 10 07 10
## 6 07 09 08 08 09 09 08 08 09 07 07 08
## PA5_04 PA5_05 PA5_06 PA5_07 PA5_08 PA5_09 PA5_10 PA5_11 PA6 PA7 PB1 PB2_1
## 1 05 04 05 00 05 02 00 00 04 08 4 2
## 2 09 01 00 06 01 00 08 01 08 10 4 2
## 3 00 00 00 00 00 00 00 00 09 10 4 1
## 4 08 06 00 05 05 01 04 09 09 08 3 1
## 5 09 08 00 02 00 00 00 02 08 10 4 2
## 6 06 08 02 02 02 04 02 00 07 08 4 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 2 1 1 1 0 0 0 0 0 3
## 2 1 1 1 1 1 1 1 3 3 2 0 1 2
## 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
## 4 3 2 2 2 1 1 2 0 1 1 0 0 3
## 5 1 1 2 1 1 1 1 0 2 0 0 0 2
## 6 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 2
## PC1 PC2_1 PC2_2 PC2_3 PC2_4 PC2_5 PC2_6 PC3 PC4 PD1 PD2 PD3 PD4 PD5 PD6
## 1 5 1 1 1 1 1 1 0010000 2 1 1 NA <NA> NA NA
## 2 5 2 2 2 2 2 2 0012000 2 1 2 NA 15 4 2
## 3 6 2 2 2 2 2 2 0010000 2 4 NA 1 <NA> NA NA
## 4 4 1 2 1 1 2 1 0010000 2 4 NA 8 <NA> NA NA
## 5 1 2 2 2 2 2 2 9999999 2 4 NA 8 <NA> NA NA
## 6 3 2 2 2 2 2 2 0012000 1 2 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 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 2 4 22 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA <NA> 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1
## 4 4 22 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 4 14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA <NA> 7 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 3 03 02 00 1 05 00 2 12 00
## 2 NA <NA> 04 00 2 00 00 NA 00 00
## 3 1 04 00 00 NA 02 00 2 00 00
## 4 NA <NA> 03 00 2 00 00 NA 00 00
## 5 NA <NA> 00 00 NA 00 00 NA 00 00
## 6 1 12 01 00 2 00 00 NA 08 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 3 00 00 NA 01 00 3 05 00
## 2 NA 00 00 NA 00 00 NA 06 00
## 3 NA 00 00 NA 00 00 NA 08 00
## 4 NA 00 00 NA 00 00 NA 08 00
## 5 NA 00 00 NA 00 00 NA 18 00
## 6 2 00 00 NA 00 00 NA 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 1 02 00 2 00 00 NA 00 00
## 2 2 01 00 2 08 00 2 00 00
## 3 2 10 00 3 00 00 NA 00 00
## 4 2 00 00 NA 05 00 1 00 00
## 5 3 00 00 NA 00 00 NA 05 00
## 6 1 01 00 3 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 NA 00 00 NA 3 1 1 1 1 1
## 2 NA 00 00 NA 1 1 1 1 1 1
## 3 NA 01 00 2 1 3 1 1 1 3
## 4 NA 00 00 NA 1 1 1 1 1 1
## 5 2 02 00 2 1 1 1 1 1 1
## 6 NA 02 00 2 2 1 1 1 1 4
## 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 1 2 3 04 06 05 1 1 6 2
## 2 1 1 2 2 1 05 05 01 1 1 6 1
## 3 1 1 3 5 5 08 10 06 1 1 7 2
## 4 1 1 3 3 4 03 06 01 2 1 6 2
## 5 1 1 2 2 4 05 07 10 1 1 7 2
## 6 1 1 4 1 4 05 07 06 1 1 7 1
## 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 1 2 2 2 2 2 2 1
## 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 1 1 2 2 1 2 2 2 2
## 6 2 2 2 1 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 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2
## 5 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
## PH3_8 PH4_01 PH4_02 PH4_03 PH4_04 PH4_05 PH4_06 PH4_07 PH4_08 PH4_09 PH4_10
## 1 1 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 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2
## 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2
## 4 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1
## 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 6 2 1 2 2 2 2 2 1 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 1 1 2
## 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 3 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1
## 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## 5 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1
## 6 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 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 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 2 NA
## 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 NA
## 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## 4 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 NA
## 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 NA
## 6 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
## 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 1 1 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 1 2 1 2 2 NA 2 NA 2 NA 1
## PJ6_07 PJ5_08 PJ6_08 PJ5_09 PJ6_09 PJ5_10 PJ6_10 PJ5_11 PJ6_11 PJ5_12 PJ6_12
## 1 NA 1 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA
## 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 1 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 2 NA 1 1 2 NA 2 NA 1 1 1 1
## 2 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA NA NA
## 3 2 NA 2 NA 2 NA 2 NA 1 1 1 1
## 4 2 NA 2 NA 2 NA 1 2 2 NA NA NA
## 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 3 3 1 3 4 2 NA NA NA NA NA NA
## 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 3 1 1 1 1 1 1 2 3 1 2 1 2 2 3 3
## 4 1 1 1 1 2 2 1 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 5 1 1 1 1 2 2 2 2 2 NA NA NA NA NA NA
## 6 1 1 1 2 1 1 1 1 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 2 1 2 2 2 <NA> 2 30 30 2
## 2 NA NA 2 1 2 2 1 00 1 30 30 2
## 3 3 2 2 1 1 2 2 <NA> 1 30 30 2
## 4 NA NA 2 1 1 2 2 <NA> 2 30 30 2
## 5 NA NA 2 1 2 2 2 <NA> 1 30 30 2
## 6 NA NA 2 2 2 1 1 00 1 30 30 2
## UPM_DIS EST_DIS FAC_ELE FOLIO VIV_SEL HOGAR N_REN satisf_vida sexo_f
## 1 4547 470 5280 3000709 02 1 02 7 Mujer
## 2 4547 470 2849 3000709 03 1 01 8 Hombre
## 3 4547 470 11397 3000709 04 1 03 9 Hombre
## 4 4547 470 2639 3000709 05 1 01 7 Mujer
## 5 4547 470 2849 3000709 06 1 01 8 Hombre
## 6 4547 470 8549 3000709 07 1 01 7 Hombre
## grupo_edad salud_f salud_4 soledad_f fin_mes_f
## 1 18-29 Buena Buena Algunas veces Poca facilidad
## 2 30-44 Buena Buena Pocas veces Poca facilidad
## 3 18-29 Buena Buena Algunas veces Mucha facilidad
## 4 75+ Regular Regular Algunas veces Facilidad
## 5 60-74 Buena Buena Pocas veces Mucha dificultad
## 6 45-59 Buena Buena Pocas veces Poca dificultadPregunta 3. ¿Qué representa una fila de la base? ¿Qué representa una columna?
Respuesta:
La fila o renglón representa los sujetos de la muestra. Y la columna
representa las variables o las características de los individuos.
Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:
str(base_veracruz)## Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 961 obs. of 282 variables:
## $ LLAVEENB : chr "300070902102" "300070903101" "300070904103" "300070905101" ...
## $ LLAVEVIV : chr "300070902" "300070903" "300070904" "300070905" ...
## $ LLAVEHOG : chr "3000709021" "3000709031" "3000709041" "3000709051" ...
## $ EDAD : num 19 44 26 89 62 51 55 46 52 51 ...
## $ PA1 : num 7 8 9 7 8 7 10 3 9 10 ...
## $ PA2 : num 3 8 9 7 9 9 10 3 0 10 ...
## $ PA3_01 : chr "08" "05" "09" "07" ...
## $ PA3_02 : chr "08" "08" "10" "06" ...
## $ PA3_03 : chr "08" "07" "10" "08" ...
## $ PA3_04 : chr "08" "09" "08" "09" ...
## $ PA3_05 : chr "05" "09" "07" "08" ...
## $ PA3_06 : chr "05" "07" "10" "08" ...
## $ PA3_07 : chr "08" "06" "06" "08" ...
## $ PA3_08 : chr "08" "08" "10" "08" ...
## $ PA3_09 : chr "03" "10" "10" "08" ...
## $ PA3_10 : chr "03" "08" "09" "09" ...
## $ PA3_11 : chr "03" "02" "09" "09" ...
## $ PA3_12 : chr "06" "09" "10" "09" ...
## $ PA3_13 : chr "04" "07" "10" "09" ...
## $ PA3_14 : chr "06" "07" "10" "09" ...
## $ PA3_15 : chr "04" "07" "09" "09" ...
## $ PA3_16 : chr "04" "07" "10" "09" ...
## $ PA3_17 : chr "06" "10" "10" "09" ...
## $ PA3_18 : chr "04" "08" "09" "06" ...
## $ PA4_1 : chr "05" "08" "10" "09" ...
## $ PA4_2 : chr "05" "09" "10" "09" ...
## $ PA4_3 : chr "07" "09" "09" "09" ...
## $ PA4_4 : chr "07" "09" "10" "09" ...
## $ PA4_5 : chr "07" "09" "08" "09" ...
## $ PA4_6 : chr "08" "10" "09" "09" ...
## $ PA5_01 : chr "05" "07" "00" "10" ...
## $ PA5_02 : chr "05" "04" "00" "05" ...
## $ PA5_03 : chr "04" "07" "00" "05" ...
## $ PA5_04 : chr "05" "09" "00" "08" ...
## $ PA5_05 : chr "04" "01" "00" "06" ...
## $ PA5_06 : chr "05" "00" "00" "00" ...
## $ PA5_07 : chr "00" "06" "00" "05" ...
## $ PA5_08 : chr "05" "01" "00" "05" ...
## $ PA5_09 : chr "02" "00" "00" "01" ...
## $ PA5_10 : chr "00" "08" "00" "04" ...
## $ PA5_11 : chr "00" "01" "00" "09" ...
## $ PA6 : chr "04" "08" "09" "09" ...
## $ PA7 : chr "08" "10" "10" "08" ...
## $ PB1 : num 4 4 4 3 4 4 3 4 3 4 ...
## $ PB2_1 : num 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 ...
## $ PB2_2 : num 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_3 : num 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_4 : num 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 ...
## $ PB2_5 : num 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 ...
## $ PB2_6 : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_7 : num 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
## $ PB2_8 : num 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 ...
## $ PB3_1 : num 0 3 1 0 0 0 0 1 1 0 ...
## $ PB3_2 : num 0 3 3 1 2 1 1 1 1 0 ...
## $ PB3_3 : num 0 2 3 1 0 0 0 1 0 0 ...
## $ PB3_4 : num 0 0 3 0 0 0 0 1 1 0 ...
## $ PB3_5 : num 0 1 3 0 0 1 0 1 0 0 ...
## $ PB4 : num 3 2 3 3 2 2 1 2 1 1 ...
## $ PC1 : num 5 5 6 4 1 3 3 6 4 3 ...
## $ PC2_1 : num 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 ...
## $ PC2_2 : num 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_3 : num 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_4 : num 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 ...
## $ PC2_5 : num 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_6 : num 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 ...
## $ PC3 : chr "0010000" "0012000" "0010000" "0010000" ...
## $ PC4 : num 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 ...
## $ PD1 : num 1 1 4 4 4 2 2 3 4 2 ...
## $ PD2 : num 1 2 NA NA NA 1 1 2 NA 1 ...
## $ PD3 : num NA NA 1 8 8 NA NA NA 8 NA ...
## $ PD4 : chr NA "15" NA NA ...
## $ PD5 : num NA 4 NA NA NA NA NA 1 NA NA ...
## $ PD6 : num NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ PD7 : num NA 4 NA 4 4 NA NA NA 4 NA ...
## $ PD8 : chr NA "22" NA "22" ...
## $ PD9 : num 1 NA 1 NA NA 7 6 4 NA 5 ...
## $ PD10_1 : num 2 NA 2 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_2 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_3 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_4 : num 2 NA 2 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_5 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_6 : num 2 NA 2 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_7 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_8 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD10_9 : num 2 NA 1 NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ PD11 : num 3 NA 1 NA NA 1 1 1 NA 1 ...
## $ PD12 : chr "03" NA "04" NA ...
## $ PE1_01_1 : chr "02" "04" "00" "03" ...
## $ PE1_01_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_01 : num 1 2 NA 2 NA 2 NA 2 2 2 ...
## $ PE1_02_1 : chr "05" "00" "02" "00" ...
## $ PE1_02_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_02 : num 2 NA 2 NA NA NA NA 2 NA NA ...
## $ PE1_03_1 : chr "12" "00" "00" "00" ...
## $ PE1_03_2 : chr "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_03 : num 3 NA NA NA NA 2 2 2 NA 2 ...
## $ 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_veracruz$SEXO## [1] 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1
## [38] 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2
## [75] 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2
## [112] 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2
## [149] 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2
## [186] 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2
## [260] 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2
## [297] 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1
## [334] 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1
## [371] 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1
## [408] 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1
## [445] 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1
## [482] 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2
## [519] 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2
## [556] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2
## [593] 1 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2
## [630] 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2
## [667] 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1
## [704] 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
## [741] 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2
## [778] 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2
## [815] 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1
## [852] 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1
## [889] 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2
## [926] 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1No es necesario revisar en pantalla los más de 961 mil valores. Lo importante es comprender la expresión:
base_veracruz$SEXO = la variable SEXO que se
encuentra dentro del objeto base_veracruz.
5. Primera distribución de frecuencias
En el cuestionario, SEXO utiliza los códigos 1 =
Hombre y 2 = Mujer.
table(base_veracruz$SEXO)##
## 1 2
## 416 545Pregunta 4. ¿Cuántos registros corresponden a hombres y cuántos a mujeres?
Respuesta:
416 hombres y 545 mujeres. La muestra contiene más mujeres que
hombres.
6. Explorar la edad
summary(base_veracruz$EDAD)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 18.00 34.00 48.00 48.21 62.00 99.00Pregunta 5. Registre el mínimo, la mediana, la media y el máximo.
Respuesta:
La edad mínima es 18 años, la mediana es de 48 la media es de 48.21 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 indica que la edad no está especificada es decir, se ignora
por lo tanto, en el caso de veracruz se desconoce 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_veracruz$PA1)## num [1:961] 7 8 9 7 8 7 10 3 9 10 ...Ahora observemos sus respuestas:
table(base_veracruz$PA1)##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 6 2 4 6 7 58 30 87 211 199 351Pregunta 7. ¿R reconoce PA1 como una
variable numérica? ¿Qué observa en los valores?
Respuesta:
El valor que más se repitió fue el 10.
Vamos a conservar la variable original y crear dentro de
base una nueva variable numérica:
base_veracruz$satisf_vida <- as.numeric(base_veracruz$PA1)Compruebe qué cambió:
str(base_veracruz$PA1)## num [1:961] 7 8 9 7 8 7 10 3 9 10 ...str(base_veracruz$satisf_vida)## num [1:961] 7 8 9 7 8 7 10 3 9 10 ...Obtenga ahora un resumen:
summary(base_veracruz$satisf_vida)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 8.000 9.000 8.454 10.000 10.000Pregunta 8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la mediana? ¿Qué le sugieren estos resultados?
Respuesta:
La media es de 8.454 y la mediana es de 9. La mayoría de respuesta fue
de 8 o más, por lo que se puede inferir que hay valores pequeños (3-4)
que están haciendo que la media sea más baja.
8. Una primera gráfica
Construiremos un histograma sencillo. Por ahora interesa observar la distribución, no aprender técnicas gráficas avanzadas.
hist(base_veracruz$satisf_vida,
main = "Gráfica 1. Satisfacción con la vida en Veracruz, 2025",
xlab = "Satisfacción (0 a 10)",
ylab = "Frecuencia")
Pregunta 9. Describa la gráfica. ¿Dónde se concentran las respuestas? ¿La distribución parece simétrica?
Respuesta:
No parece simétrica, las respuestras se concentran en la respuesta de
satisfacción 10.
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.
PB4:soledad ______________________________
Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.
¿Qué mide y cómo está codificada?
Escriba aquí su respuesta.
Ahora obtenga su distribución. Sustituya soledad por el
nombre elegido.
table(base_veracruz$PB4)En el bloque anterior
eval=FALSEevita que R intente ejecutar la palabraVARIABLE. Escriba abajo su propio bloque de código con el nombre correcto.
table(base_veracruz$PB4)##
## 1 2 3 4 5
## 537 220 135 39 30Pregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.
Respuesta: De acuerdo con la variable ‘soledad’ el inciso 1 indica que 537 personas nunca se perciben solos y el inciso 5 evidencia que 30 personas todo el tiempo se perciben solas en el caso de Veracruz.
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:
¿Qué razones tienen las 30 personas que siempre se perciben en un estado
de soledad en Veracruz?
Pregunta 12. ¿Con qué otra variable de ENBIARE podría relacionarla o compararla?
Respuesta:
PB1 Salud autopercibida. Se podría comparar con los resultados de
soledad porque por lo general, los adultos mayores son abandonados por
sus familiares por las complicaciones de salud que se generan con la
edad, en ese sentido, sería interesante saber la edad de las 30 personas
que se identifican siempre en un estado de soledad.
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.