Supongamos que realizamos una encuesta para saber a que Universidad pertenecen los estudiantes de Licenciatura en Enología en la ciudad de Mendoza Obtenemos los siguientes resultados

Uncuyo, Maza, UTN,UTN,UTN, Don Bosco, Don Bosco, Don Bosco ,Don Bosco, UTN, Maza,Maza,Maza,Maza,Maza,Maza,Maza,UTN,UTN,Uncuyo,Uncuyo,Uncuyo,Uncuyo,Uncuyo,Don Bosco, Don Bosco ,Don Bosco, Maza, Maza, Maza, Maza, Maza

Lo primero que deseamos saber que cantidad de alumnos estudian en cada una de las Universidades. Primeramente crearemos un objeto (vector) donde guardaremos todos los datos

datos <- c("Uncuyo", "Maza", "UTN","UTN","UTN", "Don Bosco", "Don Bosco", "Don Bosco" ,"Don Bosco", "UTN", "Maza","Maza","Maza","Maza","Maza","Maza","Maza","UTN","UTN","Uncuyo","Uncuyo","Uncuyo","Uncuyo","Uncuyo","Don Bosco", "Don Bosco" ,"Don Bosco", "Maza", "Maza", "Maza", "Maza", "Maza")

Para conocer el contendio que hay en el objeto datos, simplemente escribo datos

datos
##  [1] "Uncuyo"    "Maza"      "UTN"       "UTN"       "UTN"      
##  [6] "Don Bosco" "Don Bosco" "Don Bosco" "Don Bosco" "UTN"      
## [11] "Maza"      "Maza"      "Maza"      "Maza"      "Maza"     
## [16] "Maza"      "Maza"      "UTN"       "UTN"       "Uncuyo"   
## [21] "Uncuyo"    "Uncuyo"    "Uncuyo"    "Uncuyo"    "Don Bosco"
## [26] "Don Bosco" "Don Bosco" "Maza"      "Maza"      "Maza"     
## [31] "Maza"      "Maza"

Para conocer la proporción de alumnos que estudian en cada Universidad (Frecuencia Absoluta) utilizo la función “table”"

Fre_abs<-table(datos)
Fre_abs
## datos
## Don Bosco      Maza    Uncuyo       UTN 
##         7        13         6         6

Si quisiera conocer el tamaño de la muesta (n) utilizo la funcion “length”

n<-length(datos)

El tamaño de la muestra es de 32 estudiantes

Para conocer la frecuencia relativa utilizo la función “prop.table”

Fre_rel<-prop.table(table(datos))
Fre_rel
## datos
## Don Bosco      Maza    Uncuyo       UTN 
##   0.21875   0.40625   0.18750   0.18750

Para conocer la frecuencia relativa porcentual simplemente multiplico por 100

Fre_por<-prop.table(table(datos))*100
Fre_por
## datos
## Don Bosco      Maza    Uncuyo       UTN 
##    21.875    40.625    18.750    18.750
tablafrecuencias<-cbind(Fre_abs, Fre_rel,Fre_por)
tablafrecuencias
##           Fre_abs Fre_rel Fre_por
## Don Bosco       7 0.21875  21.875
## Maza           13 0.40625  40.625
## Uncuyo          6 0.18750  18.750
## UTN             6 0.18750  18.750

Si deseo conocer la moda utilizo la función “moda”

moda <- tablafrecuencias[which.max(Fre_abs),1]
moda
## [1] 13

La moda es la categoría que tiene la mayor frecuencia absoluta, por lo tanto la moda en este caso es la universidad Maza

La razón de variación es:

razon<-(n-moda)/n
razon
## [1] 0.59375

La razión de variación es la proporción de individuos que No pertenecen a la moda. En este caso casi el 60 % de los individuos no va a la Universidad Maza. Nos da una idea de la variación de los datos

Para visualizar los datos puedo utilizar un diagrama de torta o un diagrama de barras

Para realizar el diagrama de tortas sobre la frecuencias absolutas utilizo la función “pie”. Del mismo modo puedo hacer el gráfico de tortas para cada una de las frecuencias.

pie(Fre_abs)

Es importante poner los títulos en los gráficos

pie(Fre_abs,main = "Frecuencia absoluta")

Si quisiera cambiar el tamaño de las letra utilizo la función “cex”

pie(Fre_abs,main = "Frecuencia absoluta", cex=3)

Si quisiera cambiar los colores

pie(Fre_abs,main = "Frecuencia absoluta", col=c("green", "black","white", "yellow"))

También puedo construir un gráfico de barras y puedo modificar el gráfico al igual que con el gráfico de torta

barplot(Fre_por)

barplot(Fre_por, main="Porcentaje de alumnos que asisten a las distintas universidades", col=c("green", "blue","red","skyblue"))

barplot(Fre_por, main="Porcentaje de alumnos que asisten a las distintas universidades", col=c("green", "blue","red","skyblue"), horiz = TRUE)