Práctica 1. Primer contacto con ENBIARE 2025 en R
Nombre: Maria Teresa Romero Espinosa
Fecha: Septiembre 29, 2026
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 le dimos el nombre
base.
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.
setwd("C:/Users/MARIA TERESA/Desktop/PRÁCTICA R 2026/ARCHIVOS LIMPIOS - ITZEL")
getwd()## [1] "C:/Users/MARIA TERESA/Desktop/PRÁCTICA R 2026/ARCHIVOS LIMPIOS - ITZEL"dir()## [1] "Ambiente_BaseSLP.RData" "Practica 1 ENBIARE.R"
## [3] "Practica_1_ENAH_ENBIARE.Rmd" "Sesion 4 RStudio - ITZEL.R"
## [5] "TAREAS TERMINADAS" "TENBIARE.csv"
## [7] "THOGAR.csv" "TSDEM.csv"
## [9] "TVIVIENDA.csv"library(readr)
base <- read_csv("TENBIARE.csv")## Rows: 31922 Columns: 275
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (77): LLAVEENB, LLAVEVIV, LLAVEHOG, PA1, PA2, PA3_01, PA3_02, PA3_03, P...
## dbl (198): EDAD, PB1, PB2_1, PB2_2, PB2_3, PB2_4, PB2_5, PB2_6, PB2_7, PB2_8...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.base$PA1 <- as.numeric(base$PA1)
mean(base$PA1)## [1] 8.569169base$PA2 <- as.numeric(base$PA2)
mean(base$PA2)## [1] 8.003978base_slp <- base[base$CVE_ENT == "24", ]Ejecute el siguiente bloque:
dim(base_slp)## [1] 1012 275Pregunta 1. ¿Cuántos casos y cuántas variables contiene la base?
Respuesta:
La base tiene 31922 observaciones y 275 variables.
2. Conocer los nombres de las variables
names(base_slp)## [1] "LLAVEENB" "LLAVEVIV" "LLAVEHOG" "EDAD" "PA1" "PA2"
## [7] "PA3_01" "PA3_02" "PA3_03" "PA3_04" "PA3_05" "PA3_06"
## [13] "PA3_07" "PA3_08" "PA3_09" "PA3_10" "PA3_11" "PA3_12"
## [19] "PA3_13" "PA3_14" "PA3_15" "PA3_16" "PA3_17" "PA3_18"
## [25] "PA4_1" "PA4_2" "PA4_3" "PA4_4" "PA4_5" "PA4_6"
## [31] "PA5_01" "PA5_02" "PA5_03" "PA5_04" "PA5_05" "PA5_06"
## [37] "PA5_07" "PA5_08" "PA5_09" "PA5_10" "PA5_11" "PA6"
## [43] "PA7" "PB1" "PB2_1" "PB2_2" "PB2_3" "PB2_4"
## [49] "PB2_5" "PB2_6" "PB2_7" "PB2_8" "PB3_1" "PB3_2"
## [55] "PB3_3" "PB3_4" "PB3_5" "PB4" "PC1" "PC2_1"
## [61] "PC2_2" "PC2_3" "PC2_4" "PC2_5" "PC2_6" "PC3"
## [67] "PC4" "PD1" "PD2" "PD3" "PD4" "PD5"
## [73] "PD6" "PD7" "PD8" "PD9" "PD10_1" "PD10_2"
## [79] "PD10_3" "PD10_4" "PD10_5" "PD10_6" "PD10_7" "PD10_8"
## [85] "PD10_9" "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" "PE2_03"
## [97] "PE1_04_1" "PE1_04_2" "PE2_04" "PE1_05_1" "PE1_05_2" "PE2_05"
## [103] "PE1_06_1" "PE1_06_2" "PE2_06" "PE1_07_1" "PE1_07_2" "PE2_07"
## [109] "PE1_08_1" "PE1_08_2" "PE2_08" "PE1_09_1" "PE1_09_2" "PE2_09"
## [115] "PE1_10_1" "PE1_10_2" "PE2_10" "PE3_01" "PE3_02" "PE3_03"
## [121] "PE3_04" "PE3_05" "PE3_06" "PE3_07" "PE3_08" "PE3_09"
## [127] "PE3_10" "PE3_11" "PF1_1" "PF1_2" "PF1_3" "PF2_1"
## [133] "PF2_2" "PF3" "PG1_1" "PG1_2" "PG1_3" "PH1_01"
## [139] "PH1_02" "PH1_03" "PH1_04" "PH1_05" "PH1_06" "PH1_07"
## [145] "PH1_08" "PH1_09" "PH1_10" "PH1_11" "PH2_1" "PH2_2"
## [151] "PH2_3" "PH3_1" "PH3_2" "PH3_3" "PH3_4" "PH3_5"
## [157] "PH3_6" "PH3_7" "PH3_8" "PH4_01" "PH4_02" "PH4_03"
## [163] "PH4_04" "PH4_05" "PH4_06" "PH4_07" "PH4_08" "PH4_09"
## [169] "PH4_10" "PH5_1" "PH5_2" "PH5_3" "PH5_4" "PH5_5"
## [175] "PH5_6" "PH5_7" "PH5_8" "PI1_1" "PI1_2" "PI1_3"
## [181] "PI1_4" "PI2_1" "PI2_2" "PI2_3" "PI3_1" "PI3_2"
## [187] "PI3_3" "PI3_4" "PI4_1" "PI4_2" "PI4_3" "PI4_4"
## [193] "PJ1_1" "PJ1_2" "PJ1_3" "PJ1_4" "PJ2_1" "PJ2_2"
## [199] "PJ2_3" "PJ2_4" "PJ3_1" "PJ3_2" "PJ3_3" "PJ3_4"
## [205] "PJ4" "PJ5_01" "PJ6_01" "PJ5_02" "PJ6_02" "PJ5_03"
## [211] "PJ6_03" "PJ5_04" "PJ6_04" "PJ5_05" "PJ6_05" "PJ5_06"
## [217] "PJ6_06" "PJ5_07" "PJ6_07" "PJ5_08" "PJ6_08" "PJ5_09"
## [223] "PJ6_09" "PJ5_10" "PJ6_10" "PJ5_11" "PJ6_11" "PJ5_12"
## [229] "PJ6_12" "PJ5_13" "PJ6_13" "PJ5_14" "PJ6_14" "PJ5_15"
## [235] "PJ6_15" "PJ5_16" "PJ6_16" "PK1" "PK2_1" "PK2_2"
## [241] "PK2_3" "PK3_1" "PK3_2" "PL1" "PL2" "PL3"
## [247] "PL4" "PL5" "PL6" "PL7" "PL8_1" "PL8_2"
## [253] "PL8_3" "PL8_4" "PL8_5" "PL8_6" "PL8_7" "PL8_8"
## [259] "PL9_1" "PL9_2" "PL9_3" "PL9_4" "PL10" "PL11"
## [265] "SEXO" "CVEGEO" "CVE_ENT" "MENOR10" "UPM_DIS" "EST_DIS"
## [271] "FAC_ELE" "FOLIO" "VIV_SEL" "HOGAR" "N_REN"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 (se refiere a bienestar subjetivo, en una
escala del 0 al 10 que tan satisfecho estas con tu vida, es
alfanumerico), PA2 (que tan satisfecho se encontraba con su vida el año
pasado).
3. Mirar los primeros registros
head(base_slp)## # A tibble: 6 × 275
## LLAVEENB LLAVEVIV LLAVEHOG EDAD PA1 PA2 PA3_01 PA3_02 PA3_03 PA3_04
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 240003101101 240003101 24000310… 73 9 8 07 07 08 09
## 2 240003102102 240003102 24000310… 45 9 10 06 06 06 06
## 3 240003105102 240003105 24000310… 88 5 4 06 07 10 10
## 4 240003106103 240003106 24000310… 23 10 10 08 09 09 09
## 5 240003108101 240003108 24000310… 38 10 10 09 09 09 09
## 6 240003109102 240003109 24000310… 34 10 10 08 10 10 09
## # ℹ 265 more variables: PA3_05 <chr>, PA3_06 <chr>, PA3_07 <chr>, PA3_08 <chr>,
## # PA3_09 <chr>, PA3_10 <chr>, PA3_11 <chr>, PA3_12 <chr>, PA3_13 <chr>,
## # PA3_14 <chr>, PA3_15 <chr>, PA3_16 <chr>, PA3_17 <chr>, PA3_18 <chr>,
## # PA4_1 <chr>, PA4_2 <chr>, PA4_3 <chr>, PA4_4 <chr>, PA4_5 <chr>,
## # PA4_6 <chr>, PA5_01 <chr>, PA5_02 <chr>, PA5_03 <chr>, PA5_04 <chr>,
## # PA5_05 <chr>, PA5_06 <chr>, PA5_07 <chr>, PA5_08 <chr>, PA5_09 <chr>,
## # PA5_10 <chr>, PA5_11 <chr>, PA6 <chr>, PA7 <chr>, PB1 <dbl>, PB2_1 <dbl>, …Pregunta 3. ¿Qué representa una fila de la base? ¿Qué representa una columna?
Respuesta:
Las filas representan las observaciones y las columnas representan las
variables
Ahora observe cómo R reconoce la estructura de los datos:
str(base_slp)## tibble [1,012 × 275] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ LLAVEENB: chr [1:1012] "240003101101" "240003102102" "240003105102" "240003106103" ...
## $ LLAVEVIV: chr [1:1012] "240003101" "240003102" "240003105" "240003106" ...
## $ LLAVEHOG: chr [1:1012] "2400031011" "2400031021" "2400031051" "2400031061" ...
## $ EDAD : num [1:1012] 73 45 88 23 38 34 64 62 39 21 ...
## $ PA1 : num [1:1012] 9 9 5 10 10 10 8 9 10 6 ...
## $ PA2 : num [1:1012] 8 10 4 10 10 10 8 9 9 6 ...
## $ PA3_01 : chr [1:1012] "07" "06" "06" "08" ...
## $ PA3_02 : chr [1:1012] "07" "06" "07" "09" ...
## $ PA3_03 : chr [1:1012] "08" "06" "10" "09" ...
## $ PA3_04 : chr [1:1012] "09" "06" "10" "09" ...
## $ PA3_05 : chr [1:1012] "09" "08" "10" "10" ...
## $ PA3_06 : chr [1:1012] "10" "08" "10" "10" ...
## $ PA3_07 : chr [1:1012] "00" "08" "10" "08" ...
## $ PA3_08 : chr [1:1012] "07" "09" "10" "08" ...
## $ PA3_09 : chr [1:1012] "08" "10" "10" "07" ...
## $ PA3_10 : chr [1:1012] "08" "06" "08" "06" ...
## $ PA3_11 : chr [1:1012] "08" "09" "03" "08" ...
## $ PA3_12 : chr [1:1012] "08" "08" "10" "09" ...
## $ PA3_13 : chr [1:1012] "08" "10" "10" "08" ...
## $ PA3_14 : chr [1:1012] "09" "10" "10" "08" ...
## $ PA3_15 : chr [1:1012] "09" "07" "10" "08" ...
## $ PA3_16 : chr [1:1012] "09" "10" "10" "09" ...
## $ PA3_17 : chr [1:1012] "10" "10" "10" "10" ...
## $ PA3_18 : chr [1:1012] "10" "10" "10" "07" ...
## $ PA4_1 : chr [1:1012] "07" "09" "10" "08" ...
## $ PA4_2 : chr [1:1012] "08" "10" "09" "08" ...
## $ PA4_3 : chr [1:1012] "08" "10" "07" "09" ...
## $ PA4_4 : chr [1:1012] "09" "10" "08" "10" ...
## $ PA4_5 : chr [1:1012] "09" "10" "08" "09" ...
## $ PA4_6 : chr [1:1012] "09" "10" "10" "10" ...
## $ PA5_01 : chr [1:1012] "08" "09" "05" "09" ...
## $ PA5_02 : chr [1:1012] "08" "08" "06" "07" ...
## $ PA5_03 : chr [1:1012] "08" "09" "05" "08" ...
## $ PA5_04 : chr [1:1012] "08" "09" "00" "05" ...
## $ PA5_05 : chr [1:1012] "08" "09" "08" "09" ...
## $ PA5_06 : chr [1:1012] "00" "00" "00" "01" ...
## $ PA5_07 : chr [1:1012] "00" "00" "04" "02" ...
## $ PA5_08 : chr [1:1012] "00" "00" "05" "01" ...
## $ PA5_09 : chr [1:1012] "00" "00" "04" "05" ...
## $ PA5_10 : chr [1:1012] "00" "00" "00" "01" ...
## $ PA5_11 : chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PA6 : chr [1:1012] "08" "09" "03" "07" ...
## $ PA7 : chr [1:1012] "09" "09" "05" "09" ...
## $ PB1 : num [1:1012] 3 3 2 5 5 5 3 4 4 2 ...
## $ PB2_1 : num [1:1012] 1 1 1 1 2 1 1 3 1 2 ...
## $ PB2_2 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
## $ PB2_3 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_4 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ PB2_5 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 2 2 1 3 ...
## $ PB2_6 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ PB2_7 : num [1:1012] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 ...
## $ PB2_8 : num [1:1012] 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 ...
## $ PB3_1 : num [1:1012] 1 0 1 0 0 0 2 1 0 3 ...
## $ PB3_2 : num [1:1012] 1 2 1 1 0 1 3 2 0 3 ...
## $ PB3_3 : num [1:1012] 1 0 1 0 0 1 2 1 1 2 ...
## $ PB3_4 : num [1:1012] 0 0 0 0 0 0 2 1 0 2 ...
## $ PB3_5 : num [1:1012] 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 ...
## $ PB4 : num [1:1012] 2 4 2 1 3 1 3 2 1 3 ...
## $ PC1 : num [1:1012] 5 4 3 4 4 5 5 4 5 3 ...
## $ PC2_1 : num [1:1012] 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_2 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_3 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_4 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_5 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC2_6 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ PC3 : chr [1:1012] "0010000" "0004000" "0004000" "0016000" ...
## $ PC4 : num [1:1012] 9 2 1 1 1 1 1 2 1 9 ...
## $ PD1 : num [1:1012] 4 4 4 1 3 1 3 4 1 4 ...
## $ PD2 : num [1:1012] NA NA NA 1 1 1 1 NA 1 NA ...
## $ PD3 : num [1:1012] 8 8 8 NA NA NA NA 8 NA 8 ...
## $ PD4 : chr [1:1012] NA NA NA NA ...
## $ PD5 : num [1:1012] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ PD6 : num [1:1012] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ PD7 : num [1:1012] 4 4 4 NA NA NA NA 4 NA 4 ...
## $ PD8 : chr [1:1012] "22" "22" "22" NA ...
## $ PD9 : num [1:1012] NA NA NA 1 6 1 5 NA 1 NA ...
## $ PD10_1 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_2 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 1 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_3 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_4 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_5 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_6 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_7 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_8 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD10_9 : num [1:1012] NA NA NA 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PD11 : num [1:1012] NA NA NA 1 1 1 1 NA 1 NA ...
## $ PD12 : chr [1:1012] NA NA NA "03" ...
## $ PE1_01_1: chr [1:1012] "03" "03" "02" "03" ...
## $ PE1_01_2: chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_01 : num [1:1012] 2 2 2 2 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ PE1_02_1: chr [1:1012] "00" "12" "00" "00" ...
## $ PE1_02_2: chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_02 : num [1:1012] NA 2 NA NA NA 2 NA NA NA NA ...
## $ PE1_03_1: chr [1:1012] "00" "00" "00" "08" ...
## $ PE1_03_2: chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_03 : num [1:1012] NA NA NA 2 3 2 2 NA 2 NA ...
## $ PE1_04_1: chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE1_04_2: chr [1:1012] "00" "00" "00" "00" ...
## $ PE2_04 : num [1:1012] NA NA NA NA 2 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_slp$SEXO## [1] 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2
## [38] 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1
## [75] 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2
## [112] 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2
## [149] 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
## [186] 2 2 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2
## [223] 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2
## [260] 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1
## [297] 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2
## [334] 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2
## [371] 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1
## [408] 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2
## [445] 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2
## [482] 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2
## [519] 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2
## [556] 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1
## [593] 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2
## [630] 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1
## [667] 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2
## [704] 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1
## [741] 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1
## [778] 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2
## [815] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2
## [852] 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1
## [889] 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1
## [926] 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2
## [963] 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1
## [1000] 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1No es necesario revisar en pantalla los más de 31 mil 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_slp$SEXO)##
## 1 2
## 483 529Pregunta 4. ¿Cuántos registros corresponden a hombres y cuántos a mujeres?
Respuesta: Existen 483 hombres y 529 mujeres en la encuesta.
summary(base_slp$EDAD)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 18.00 33.00 44.00 46.29 60.00 96.00Pregunta 5. Registre el mínimo, la mediana, la media y el máximo.
Respuesta:
El mínimo es 18, la mediana es 44, la media es 46.29 y el máximo es 96
años.
Pregunta 6. Antes de interpretar el valor máximo como una edad real, consulte el cuestionario o el descriptor. ¿Qué descubre?
Respuesta:
El descriptor indica un rango de 18a 95 años, 96 se refiere a 96 años o
más, y 99 indica, no especificado.
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_slp$PA1)## num [1:1012] 9 9 5 10 10 10 8 9 10 6 ...Ahora observemos sus respuestas:
table(base_slp$PA1)##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## 7 1 4 3 8 50 42 74 251 196 376Pregunta 7. ¿R reconoce PA1 como una
variable numérica? ¿Qué observa en los valores?
Respuesta:
Si, es una variable numerica porque la cambiamos con la funcion
as.numeric()
Vamos a conservar la variable original y crear dentro de
base una nueva variable numérica:
base_slp$satisf_vida <- as.numeric(base_slp$PA1)Compruebe qué cambió:
str(base_slp$PA1)## num [1:1012] 9 9 5 10 10 10 8 9 10 6 ...str(base_slp$satisf_vida)## num [1:1012] 9 9 5 10 10 10 8 9 10 6 ...Obtenga ahora un resumen:
summary(base_slp$satisf_vida)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.0 8.0 9.0 8.5 10.0 10.0Pregunta 8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la mediana? ¿Qué le sugieren estos resultados?
Respuesta:
La media es de 8.5, la mediana es de 9.0. Los datos sugieren que las
personas entrevistadas consideran tener altos indices de satisfaccion en
su vida.
8. Una primera gráfica
Construiremos un histograma sencillo. Por ahora interesa observar la distribución, no aprender técnicas gráficas avanzadas.
hist(base_slp$satisf_vida,
main = "Satisfacción con la vida en San Luis Potosi",
xlab = "Satisfacción (0 a 10)")
Pregunta 9. Describa la gráfica. ¿Dónde se concentran las respuestas? ¿La distribución parece simétrica?
Respuesta:
La mayoria de las personas se sienten satisfechas con su vida, la
distribucion no es simetrica
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: PC1: capacidad para
llegar a fin de mes.
Antes de analizarla, consulte el cuestionario o el descriptor.
¿Qué mide y cómo está codificada?
Es un rango del 1 al 6 en donde 1 representa mucha dificultad para llegar al fin de mes y 6 representa mucha facilidad
Ahora obtenga su distribución. Sustituya VARIABLE por el
nombre elegido.
table(base_slp$PC1)En el bloque anterior
eval=FALSEevita que R intente ejecutar la palabraVARIABLE. Escriba abajo su propio bloque de código con el nombre correcto.
table(base_slp$PC1)##
## 1 2 3 4 5 6
## 56 138 206 175 336 101Pregunta 10. ¿Qué resultado obtuvo? Descríbalo brevemente.
Respuesta:
56 personas tienen dificultad para llegar al fin de mes, 101 personas
llegan con mucha facilidad mientras que la mayoria llega con mediana
facilidad o nivel 5
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:
la satisfaccion en la vida esta relacionada con las dificultades para
llegar al fin de mes?
Pregunta 12. ¿Con qué otra variable de ENBIARE podría relacionarla o compararla?
Respuesta:
Podria ser con PB1 Salud autopercibida
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.