Gráficos para el Análisis Estadístico
David Sulmont
9 de abril de 2017
Datos y Paquetes
library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.3.3library(stringr)
load("genero12.Rda")Gráficos Univariables
Para variables categóricas: Gráfico de Barras Simple
Barras verticales
tabla.p35r <- as.data.frame(prop.table(table(genero12$P35C))*100)
ggplot(tabla.p35r, aes(x = Var1, y = Freq)) + geom_bar(stat="identity") +
xlab("") + ylab("% de entrevistados") +
ggtitle("Pensando en las tareas del hogar, ¿quien cree que podría\nrealizar mejor: cuidar a los miembros de la familia\nque están enfermos?, ¿el hombre o la mujer?") +
theme_bw()
tabla.p51d <- as.data.frame(prop.table(table(genero12$P51D))*100)
ggplot(tabla.p51d, aes(x = Var1, y = Freq)) + xlab("") +
ylab("% de entrevistados") +
geom_bar(stat="identity") +
scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 10)) +
ggtitle("Opinión de acuerdo o en desacuerdo con la siguiente afirmación:\n ''Jamás tendría un amigo homosexual o una amiga lesbiana''") +
theme_bw()
Barras horizontales
tabla.p29 <- as.data.frame(prop.table(table(genero12$P29))*100)
ggplot(tabla.p29, aes(x = Var1, y = Freq)) + xlab("") +
ylab("% de los entrevistados con pareja") +
geom_bar(stat="identity") +
scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 23)) +
ggtitle("¿Cómo administran Ud. y su pareja los ingresos que perciben?") +
theme_bw() +
coord_flip()
Para variables cuantitativas
Histograma
Primero contar con el rango para definir la amplitud de las barras / número de barras
range(genero12$P19A, na.rm=T)## [1] 0 112Amplitud 8, 14 barras:
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 14) + xlab("") +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
Amplitud 4, 28 barras:
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 28) + xlab("") +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
Amplitud 16, 7 barras:
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 7) + xlab("") +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
Polígono de frecuencias
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_freqpoly(bins=14) + xlab("") +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Polígono de frecuencias: Horas semanales dedicadas \na labores domésticas") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
Gráfico de cajas o BOXPLOT
boxplot(genero12$P2)
boxplot(genero12$P1)
## Ojiva o gráfico de frecuencias acumuladas
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_step(stat = "ecdf") +
xlab("Horas") + ylab("Proporción acumulada de casos") +
ggtitle("Horas semanales dedicadas a labores domésticas") + theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_ecdf).
Gráficos Multivariables
Barras múltiples
tabla.p35r_sex <- as.data.frame(prop.table(table(genero12$P35C, genero12$SEXO),2)*100)
tabla.p35r_sex## Var1 Var2 Freq
## 1 Hombre Masculino 2.2071307
## 2 Mujer Masculino 50.9337861
## 3 Ambos igual Masculino 46.0101868
## 4 NS / NR Masculino 0.8488964
## 5 Hombre Femenino 2.9315961
## 6 Mujer Femenino 56.6775244
## 7 Ambos igual Femenino 39.9022801
## 8 NS / NR Femenino 0.4885993ggplot(tabla.p35r_sex, aes(x = Var1, y = Freq, fill=Var2)) +
geom_bar(stat="identity", position="dodge") +
xlab("") + ylab("% de entrevistados") + labs(fill="Sexo") +
ggtitle("Pensando en las tareas del hogar, ¿quien cree que podría\nrealizar mejor: cuidar a los miembros de la familia\nque están enfermos?, ¿el hombre o la mujer?, \nRespuestas según el sexo del entrevistado") +
theme_bw()
ggplot(tabla.p35r_sex, aes(x = Var2, y = Freq, fill=Var1)) +
geom_bar(stat="identity") +
xlab("") + ylab("% de entrevistados") + labs(fill="Sexo") +
ggtitle("Pensando en las tareas del hogar, ¿quien cree que podría\nrealizar mejor: cuidar a los miembros de la familia\nque están enfermos?, ¿el hombre o la mujer?, \nRespuestas según el sexo del entrevistado") +
theme_bw()
Barras horizontales
tabla.p29_sex <- as.data.frame(prop.table(table(genero12$P29, genero12$SEXO),2)*100)
ggplot(tabla.p29_sex, aes(x = Var1, y = Freq, fill=Var2)) + xlab("") +
ylab("% de los entrevistados con pareja") +
geom_bar(stat="identity", position = "dodge") +
labs(fill="Sexo") +
scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 23)) +
ggtitle("¿Cómo administran Ud. y su pareja los ingresos que\n perciben?, respuestas según el sexo del entrevistado") +
theme_bw() +
coord_flip()
Histograma múltiple
Primero contar con el rango para definir la amplitud de las barras / número de barras
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 14) + xlab("") +
facet_grid(SEXO ~.) +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas \nsegún sexo del entrevistado") +
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ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 14) + xlab("") +
facet_grid(NSEGrup ~.) +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas \nsegún nivel socioeconómico del entrevistado") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
ggplot(genero12, aes(P19A)) + geom_histogram(bins = 14) + xlab("") +
facet_grid(NSEGrup ~ SEXO) +
ylab("No. de entrevistados") +
ggtitle("Histograma: Horas semanales dedicadas a labores domésticas \nsegún sexo y nivel socioeconómico del entrevistado") +
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Polígono de frecuencias
ggplot(genero12, aes(P19A,..density..*1000,colour=SEXO)) + geom_freqpoly(bins=14) +
xlab("") + ylab("% de entrevistados") +
ggtitle("Polígono de frecuencias: Horas semanales dedicadas \na labores domésticas, según sexo del entrevistado") +
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ggplot(genero12, aes(P19A,..density..*1000,colour=SEXO)) + geom_freqpoly(bins=14) +
xlab("") + ylab("% de entrevistados") +
ggtitle("Polígono de frecuencias: Horas semanales dedicadas \na labores domésticas, según sexo y nivel socioeconómico del entrevistado") + facet_grid(NSEGrup ~.)## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_bin).
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## - attr(*, "complete")= logi TRUE
## - attr(*, "validate")= logi TRUEBoxplot múltiples
ggplot(genero12, aes(x=SEXO, y=P19A)) + geom_boxplot() +
xlab("") + ylab("Horas") +
ggtitle("Diagrama de cajas: Horas semanales dedicadas a labores del hogar\nsegún sexo del entrevistado") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
ggplot(genero12, aes(x=SEXO, y=P19A)) + geom_boxplot() +
xlab("") + ylab("Horas") +
ggtitle("Diagrama de cajas: Horas semanales dedicadas a labores del hogar\nsegún sexo y nivel socioeconómico del entrevistado") + facet_grid(.~NSEGrup) +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
ggplot(genero12, aes(x=NSEGrup, y=P19A)) + geom_boxplot() +
xlab("") + ylab("Horas") +
ggtitle("Diagrama de cajas: Horas semanales dedicadas a labores del hogar\nsegún sexo y nivel socioeconómico del entrevistado") + facet_grid(.~SEXO) +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
ggplot(genero12, aes(x=NSEGrup, y=P19A)) + geom_boxplot(aes(fill=SEXO)) +
xlab("") + ylab("Horas") +
ggtitle("Diagrama de cajas: Horas semanales dedicadas a labores del hogar\nsegún sexo y nivel socioeconómico del entrevistado") +
theme_bw()## Warning: Removed 7 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
Guardar un gráfico en un archivo .PNG
Primero se crea un objeto en R con el gráfico:
grafico1 <- ggplot(tabla.p51d, aes(x = Var1, y = Freq)) + xlab("") +
ylab("% de entrevistados") +
geom_bar(stat="identity") +
scale_x_discrete(labels = function(x) str_wrap(x, width = 10)) +
ggtitle("Opinión de acuerdo o en desacuerdo con la siguiente afirmación:\n ''Jamás tendría un amigo homosexual o una amiga lesbiana''") +
theme_bw()
grafico1
Luego se graba el gráfico:
png("grafico1.png")
grafico1
dev.off()## png
## 2