De R a la web: Caso Univariado.

En este ejercicio publicaremos en la web una gráfica hecha en R. El gráfico será estático y tendrá los elementos principales.

Preparando RStudio

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Preparando el gráfico

Vayamos a este link y descargue la tabla de los congresistas electos.

library(htmltab)

url= "https://es.wikipedia.org/wiki/Elecciones_parlamentarias_de_Per%C3%BA_de_2016" 

xpathTabla='//*[@id="mw-content-text"]/div/table[6]/tbody/tr/td/table/tbody'


congreso = htmltab(doc = url, 
                   which = xpathTabla) 

str(congreso)

## 'data.frame':    130 obs. of  6 variables:
##  $ Distrito Electoral  : chr  "Amazonas(al 100,00%)" "Amazonas(al 100,00%)" "Áncash(al 100,00%)" "Áncash(al 100,00%)" ...
##  $ Escaños             : chr  "2" "2" "5" "5" ...
##  $ Congresistas electos: chr  "2" "1" "2" "1" ...
##  $ Congresistas electos: chr  "Marita Herrera Arévalo" "Miguel Antonio Castro Grández" "Eloy Ricardo Narváez Soto" "María Elena Foronda Farro" ...
##  $ Partido             : chr  "Fuerza Popular" "Fuerza Popular" "Alianza para el Progreso" "Frente Amplio" ...
##  $ Votos               : chr  "15 312" "12 939" "20 941" "9 094" ...

Verificar que no haya nombres de columnas repetidos.

congresoOK=congreso[,-c(3)] # eliminé

Preparar estructura de datos: La tabla de frequencia debe ser un data frame:

# de:
table(congresoOK$Partido)

## 
##           Acción Popular Alianza para el Progreso          Alianza Popular 
##                        5                        9                        5 
##            Frente Amplio           Fuerza Popular   Peruanos por el Kambio 
##                       20                       73                       18

# a:

##guardar valores
TableFA=table(congresoOK$Partido)

# get vectors for columns:
VALUES=names(TableFA)
FREQUENCIES=as.vector(TableFA)

# A data frame from those vectors:
congresoOK_DF=data.frame(partido=VALUES,   
                         conteo=FREQUENCIES)
# obtuviste:
congresoOK_DF

##                    partido conteo
## 1           Acción Popular      5
## 2 Alianza para el Progreso      9
## 3          Alianza Popular      5
## 4            Frente Amplio     20
## 5           Fuerza Popular     73
## 6   Peruanos por el Kambio     18

Graficar la variable Partido.

Decidir escala de medicion: la variable partido está en escala nominal.

Decidir tipo de gráfico:
- Si es Nominal: Barras y “Chupetin” (Lollipop), pero reordenando eje X por altura en eje Y. Evitar gráficos circulares (Pieplot).
- Si es Ordinal: Las anteriores y de “Cajas y Bigotes” (Boxplot). Nunca reordenar eje X.
- Si es numerica: Boxplot e Histograma.

Aqui tenemos la solución inicial usando la biblioteca ggplot2:

# verificado si funciona:

library(ggplot2)
base=ggplot(congresoOK_DF,aes(x=partido,y=conteo))
base + geom_bar(stat = 'identity')

Para reordenar, como se sugirió, hacemos:

# REORDENANDO
congresoOK_DF_Ord=congresoOK_DF[order(-congresoOK_DF$conteo),]

#POSICIONES ORDENADAS
WHERE=congresoOK_DF_Ord$partido


base=ggplot(congresoOK_DF_Ord,aes(x=partido,y=conteo))
barp=base + geom_bar(stat = 'identity') + 
            scale_x_discrete(limits=WHERE) # NECESARIO
barp

Colorear. Mientras menos color mejor.

barp= base + geom_bar(stat='identity',
                      fill ='white', color='black') + 
             scale_x_discrete(limits=WHERE)

barp=barp + theme_classic()

barp

Titular: Los titulos de los ejes salen por defecto, hay que modificar. Decidir título, tal que el gráfico sea la respuesta.

text1="¿Tenemos un Congreso competitivo?"
text2="Partidos"
text3="Conteo"
text4="Fuente: Wikipedia"

barp= barp + labs(title=text1,
            x =text2, 
            y = text3,
            caption = text4) 
barp

Corregir detalles:

library(stringr)
barp= barp + theme(plot.caption = element_text(hjust = 0),
                   plot.title = element_text(hjust = 0.5,size=15),
                   axis.text.x = element_text(angle=45,hjust = 1)) + 
             scale_x_discrete(limits=WHERE,
                              labels=function(x) str_wrap(x, width = 10))

barp

Decidir si se necesita anotaciones:

Podemos añadir lineas de referencia:

barp= barp + annotate("segment", 
                      x = 0, y = 66,xend = 6.5, yend = 66,
                      linetype=2,
                      colour = "blue") 

barp

Textos aclarativos sobre el gráfico:

barp= barp + annotate("text", label = "UMBRAL DE MAYORIA ABSOLUTA",
                      x = 4, y = 70, 
                      size = 3, 
                      colour = "grey") +
             annotate("text", label = "PARTIDO\nOPOSITOR",
                      x = 1, y = 40, 
                      size = 3,fontface =2,
                      colour = "grey40") +
             annotate("text", label = "PARTIDO\nDE\nGOBIERNO",
                      x = 3, y = 10, 
                      size = 3,fontface =2,
                      colour = "grey40")

barp

Textos aclarativos en el gráfico:

barp + geom_text(aes(label=conteo),
                 vjust='bottom',nudge_y=1,
                 size=3,
                 color='gray')

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Usando Zotero

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Descargar e instale el cliente de Zotero.
En el cliente de Zotero, cree una carpeta (collection), dele por nombre reproviz, y luego añada ahí el DOI de este LINK.
Descargue la carpeta (bajara como un archivo) en el mismo folder de este trabajo.

Preparar reporte

Abrir un nuevo RStudio Notebook.
Al inicio del Notebook escribir:

Escribir este texto antes del gráfico: “Aqui presentamos un reporte sobre los resultados de las elecciones congresales del Peru en 2016. La variable analizada es partido. Se le ha analizado como variable nominal.”
Luego de escribir el párrafo anterior, añada la referencia de Stevens luego de la palabra nominal, usando el Addins:

Luego del párrafo, ponga la gráfica.
Al final de todo escriba ‘# References’.
Knitear el resultado, y publicarlo en RPubs.

AUSPICIO:

El desarrollo de estos contenidos ha sido posible gracias al grant del Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) at the Center for Effective Global Action (CEGA) at the University of California, Berkeley

RECONOCIMIENTO

EL Dr. Magallanes agradece a la Pontificia Universidad Católica del Perú, por su apoyo en la participación en la Escuela ALACIP.

El autor reconoce el apoyo que el eScience Institute de la Universidad de Washington le ha brindado desde el 2015 para desarrollar su investigación en Ciencia de Datos.

Curso: Visualización de Datos con enfoque reproducible de Data Science

De R a la web: Caso Univariado.