RECODIFICANDO :(

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

KI=c("BAJO","MEDIO", "ALTO")

asdasdsasaas$SES=factor(asdasdsasaas$SES, levels=KI,ordered = TRUE)

asdasdsasaas$SES=as.ordered(asdasdsasaas$SES) #Por si acaso no olvidarse de esto...

table(asdasdsasaas$SES)

## 
##  BAJO MEDIO  ALTO 
##   162   299   139

summary(asdasdsasaas$SES)

##  BAJO MEDIO  ALTO 
##   162   299   139

library(questionr)
library(magrittr)
acddccwr=freq(asdasdsasaas$SES,total = F,exclude = c(NA),cum = T) %>% data.frame()
acddccwr=data.frame(row.names(acddccwr),acddccwr,row.names = NULL)

names(asdasdsasaas)=c("Categoria","Conteo", "Porcentaje", "Porcentaje Acumulado")
acddccwr

##   row.names.acddccwr.   n   X. X.cum
## 1                BAJO 162 27.0  27.0
## 2               MEDIO 299 49.8  76.8
## 3                ALTO 139 23.2 100.0

library(ggplot2)
# en base solo se pone: en data como se llama la tabla de frecuencias
# y en aes la variable 'x' para los nombres y la 'y' para los conteos.
oijopijpi = ggplot(data=acddccwr,aes(x=row.names.acddccwr. , y=n)) 
# luego a la base se le pide añadir la 'geometria' deseada:
ISDISDIPSDJISD = oijopijpi + geom_bar(stat='identity') 

# aqui resultado:
ISDISDIPSDJISD + scale_x_discrete(limits =asdasdsasaas$SES)

library(ggplot2)
mnmnmnmn=ggplot(data=asdasdsasaas, aes(y=as.numeric(asdasdsasaas$SES))) # ojo