CASO4

1.-Cargar librerias o paquetes

library(readr)

## Warning: package 'readr' was built under R version 3.6.3

library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3

library(resumeRdesc)

2.- Cargar Datos.

set.seed(2020)

n <-  100
media.edad <- 45; ds.edad <- 10
media.peso <- 75; ds.peso <- 15
media.estatura <- 1.70; ds.estatura <- 0.10

edad <- round(rnorm(n = n, mean = media.edad, sd = ds.edad),0)
peso <- round(rnorm(n = n, mean = media.peso, sd = ds.peso),2)
estatura <- round(rnorm(n = n, mean = media.estatura, sd = ds.estatura),2)

personas <- data.frame(edad, peso, estatura)

head(personas); tail(personas)

##   edad  peso estatura
## 1   49 49.07     1.63
## 2   48 60.13     1.79
## 3   34 66.22     1.66
## 4   34 80.75     1.74
## 5   17 86.20     1.60
## 6   52 61.07     1.57

##     edad  peso estatura
## 95    43 64.09     1.73
## 96    37 84.40     1.63
## 97    48 58.63     1.65
## 98    52 67.26     1.88
## 99    40 75.25     1.60
## 100   38 84.91     1.64

3.- Cuartiles al 25%, 50 y 75%

cuartiles=quantile(personas$edad, probs = c(0.25, 0.50, 0.75), type = 6)
cuartiles[1]

## 25% 
##  39

cuartiles=quantile(personas$edad, probs = c(0.25, 0.50, 0.75), type = 6)
cuartiles[1]

## 25% 
##  39

cuartiles[2]

## 50% 
##  46

cuartiles[3]

##   75% 
## 52.75

4.- Percentilles

percentil=quantile(personas$edad,probs = c(0.10, 0.30, 0.50, 0.70, 0.90), type = 7)
percentil[1]

##  10% 
## 32.9

percentil[2]

##  30% 
## 41.7

percentil[3]

## 50% 
##  46

percentil[4]

## 70% 
##  51

percentil[5]

##  90% 
## 61.1

5.- Visualizar datos

ggplot(data = personas, aes(edad, colour="edad"))+
         geom_histogram(position = "stack", bins = 30)

ggplot(data = personas, aes(edad, colour="edad"))+
  geom_density()

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = median(edad),
                  color = "mediana"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = mean(edad),
                  color = "media"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
  labs(title = "Histograma de Edad",subtitle =  paste("Media = ", round(mean(edad),2), ", Mediana = ", round(median(edad),2))) 

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[1],
                  color = "Q1"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[2],
                  color = "Q2"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +
    geom_vline(aes(xintercept = cuartiles[3],
                  color = "Q3"),
              linetype = "dashed",
              size = 1) +  
  labs(title = "Histograma de Edad",subtitle =  paste("Cuartil 1 al 25% = ",round(cuartiles[1],2), ", Cuartil 2 al 50% = ",round(cuartiles[2],2), ", Cuartil 3 al 75% = ",round(cuartiles[3],2)))

ggplot(data = personas, aes(edad)) +
    geom_histogram(bins = 30) + 
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[1],
                  color = "Perc1"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[2],
                  color = "Perc2"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[3],
                  color = "Perc3"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +  
      geom_vline(aes(xintercept = percentil[4],
                  color = "Perc4"),
              linetype = "solid",
              size = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = percentil[5],
                  color = "Perc5"),
              linetype = "solid",
              size = 2) + 
  labs(title = "Histograma de Edad. Perc = Percentiles",subtitle =  paste("Perc al 10% = ",round(percentil[1],2), "Perc al 30% = ",round(percentil[2],2),"Perc al 50% = ",round(percentil[3],2),"Perc al 70% = ",round(percentil[4],2),"Perc al 90% = ",round(percentil[5],2)))

7.-Interpretar y comunicar datos

Los cuartiles son valores que dividen una muestra de datos en cuatro partes iguales. Utilizando cuartiles puede evaluar rápidamente la dispersión y la tendencia central de un conjunto de datos, que son los pasos iniciales importantes para comprender sus datos. El percentil es una medida de posición usada en estadística que indica, una vez ordenados los datos de menor a mayor, el valor de la variable por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de observaciones en un grupo. Los valores de los cuartiles de la variable edad son al 25% es:39, al 50% es: 46 y al 75% es 52.75