rm(list=ls()) #Limpiar entorno de trabajo
setwd("/home/daniel/Dropbox/U CENTRAL/02 2020/01 Primer semestre 2020/Analisis de datos cuantitativos I/Clases/11") #Escribir el directorio en que va a trabajar
#Si su pc no tiene instalado los paquetes necesarios, primero ejecutar:
#install.packages("foreign")
library(foreign) #Cargar paquete de importación y exportación de datos

Abrir base de datos CEP 84 (Diciembre 2019)

CEP84 <- read.spss("/home/daniel/Dropbox/U CENTRAL/02 2020/01 Primer semestre 2020/Analisis de datos cuantitativos I/Bases de datos/CEP84/Encuesta CEP 84 Dic 2019 v1.sav", to.data.frame = TRUE)

Estimaciones para la proporción

Estimación puntual

Se necesita conocer el nivel de aprobación al gobierno en diciembre 2019.

#Definir No sabe y No contesta como NA (casos perdidos)
CEP84$MB_P7[CEP84$MB_P7=="8. - No sabe"]<-NA
CEP84$MB_P7[CEP84$MB_P7=="9. - No contesta"]<-NA
CEP84$MB_P7<-droplevels(CEP84$MB_P7)

#Ordenar un poco los niveles
levels(CEP84$MB_P7) <- c("Aprueba", "Desaprueba", "No aprueba ni desaprueba")

Primero, un vistazo a las frecuencias absolutas, relativas y porcentajes de la variable “aprobación al gobierno” (MB_P7).

#Frecuencias absolutas
table(CEP84$MB_P7)
## 
##                  Aprueba               Desaprueba No aprueba ni desaprueba 
##                       95                     1216                      156
#Frecuencias relativas
tabla <-table(CEP84$MB_P7)
round(prop.table(tabla),2)
## 
##                  Aprueba               Desaprueba No aprueba ni desaprueba 
##                     0.06                     0.83                     0.11
#Porcentajes
round(prop.table(tabla)*100,2)
## 
##                  Aprueba               Desaprueba No aprueba ni desaprueba 
##                     6.48                    82.89                    10.63

La estimación puntual para la aprobación al gobierno en Diciembre 2019 es 6.48%.

Intervalo de confianza

Calculamos un intervalo de confianza para aprobación al gobierno, fijando un nivel de confianza del 95%.

table(CEP84$MB_P7) #95 "Aprueba"
## 
##                  Aprueba               Desaprueba No aprueba ni desaprueba 
##                       95                     1216                      156
sum(!is.na(CEP84$MB_P7)) #1467 casos válidos
## [1] 1467
prop.test(x=95, n=1467, conf.level=0.95)$conf.int 
## [1] 0.05295728 0.07889342
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95
#prop.test(x=frecuencia de clase de interés, n=cantidad de casos, conf.level=nivel de confianza)$conf.int

Con un nivel de confianza del 95%, la aprobación al gobierno en diciembre 2019 se encuentra entre un 5.30% y un 7.89%.

Repetimos el ejercicio, pero con un nivel de confianza del 99%.

prop.test(x=95, n=1467, conf.level=0.99)$conf.int 
## [1] 0.04978934 0.08372592
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99

Con un nivel de confianza del 99%, la aprobación al gobierno en diciembre 2019 se encuentra entre un 4.98% y un 8.37%.

En este ejemplo podemos notar cómo el margen de error aumenta al acrecentar el nivel de confianza de la estimación.

Estimaciones para la media

Estimación puntual

Se necesita conocer cuánto se cree, en promedio, que gana un doctor o médico de medicina general en Chile (ESP_14A1).

#verificamos si el objeto es un vector tipo numeric o integer
class(CEP84$ESP_14A1) #numeric
## [1] "numeric"
#consultamos si hay valores perdidos (NA)
table(is.na(CEP84$ESP_14A1)) #no hay
## 
## FALSE 
##  1496

Calculamos la estimación puntual de la media.

mean(CEP84$ESP_14A1)
## [1] 3943348

En Chile, la media de cuánto creen que un doctor o médico de medicina general en Chile gana $3,943,348 mensual, después de descontar los impuestos.

Intervalo de confianza

Calculamos un intervalo de confianza para la media del ingreso líquido mensual esperado en un doctoR o médico de medicina general en Chile, fijando un nivel de confianza del 95%.

t.test(CEP84$ESP_14A1, conf.level=0.95)$conf.int
## [1] 3623941 4262756
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95
#t.test(variable continua de interes, conf.level = nivel de confianza)$conf.int

Con un nivel de confianza del 95%, la media de cuánto creen que un doctor o médico de medicina general gana mensualmente en Chile, después de descontar los impuestos, se ubica entre los $3,623,941 y $4,262,756.

Repetimos el ejercicio, pero con un nivel de confianza del 99%.

t.test(CEP84$ESP_14A1, conf.level=0.99)$conf.int
## [1] 3523380 4363317
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99
#t.test(variable continua de interes, conf.level = nivel de confianza)$conf.int

Con un nivel de confianza del 99%, la media de cuánto creen que un doctor o médico de medicina general gana mensualmente en Chile, después de descontar los impuestos, se ubica entre los $3,523,380 y $4,363,317.

En este ejemplo podemos notar cómo el margen de error aumenta al acrecentar el nivel de confianza de la estimación.