LINK="https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQw5yDzY3trmUGrF-rDJGCLxDUD51L9NwUyhrZ6QeZjzLTL8XSsQpOciXec6Bs9MWoDUKzKAiikixJl/pub?gid=1363658439&single=true&output=csv"
idh=read.csv(LINK,stringsAsFactors = F)
names(idh)
## [1] "X" "X1993" "X2000" "X2007" "X2012"
names(idh)=c("Region", "año93", "año00", "año07", "año12")
names(idh)
## [1] "Region" "año93" "año00" "año07" "año12"
summarytools::descr(idh[,-1])
## Registered S3 method overwritten by 'pryr':
## method from
## print.bytes Rcpp
## Warning in fun(libname, pkgname): couldn't connect to display ":0"
## Descriptive Statistics
## idh
## N: 24
##
## año00 año07 año12 año93
## ----------------- -------- -------- -------- --------
## Mean 0.58 0.60 0.45 0.54
## Std.Dev 0.07 0.04 0.09 0.10
## Min 0.46 0.54 0.30 0.37
## Q1 0.52 0.57 0.38 0.46
## Median 0.57 0.60 0.44 0.53
## Q3 0.62 0.64 0.53 0.60
## Max 0.75 0.68 0.63 0.75
## MAD 0.08 0.04 0.09 0.11
## IQR 0.10 0.07 0.14 0.14
## CV 0.13 0.06 0.20 0.18
## Skewness 0.32 0.27 0.39 0.28
## SE.Skewness 0.47 0.47 0.47 0.47
## Kurtosis -0.66 -1.12 -0.90 -0.63
## N.Valid 24.00 24.00 24.00 24.00
## Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 100.00
psych::describe(idh[,-1])
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis
## año93 1 24 0.54 0.10 0.53 0.54 0.11 0.37 0.75 0.38 0.28 -0.63
## año00 2 24 0.58 0.07 0.57 0.57 0.08 0.46 0.75 0.29 0.32 -0.66
## año07 3 24 0.60 0.04 0.60 0.60 0.04 0.54 0.68 0.14 0.27 -1.12
## año12 4 24 0.45 0.09 0.44 0.45 0.09 0.30 0.63 0.33 0.39 -0.90
## se
## año93 0.02
## año00 0.02
## año07 0.01
## año12 0.02
stargazer::stargazer(idh[,-1], type = "html")
##
## <table style="text-align:center"><tr><td colspan="8" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">Statistic</td><td>N</td><td>Mean</td><td>St. Dev.</td><td>Min</td><td>Pctl(25)</td><td>Pctl(75)</td><td>Max</td></tr>
## <tr><td colspan="8" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">año93</td><td>24</td><td>0.540</td><td>0.096</td><td>0.370</td><td>0.465</td><td>0.602</td><td>0.750</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año00</td><td>24</td><td>0.576</td><td>0.075</td><td>0.460</td><td>0.518</td><td>0.622</td><td>0.750</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año07</td><td>24</td><td>0.603</td><td>0.038</td><td>0.540</td><td>0.570</td><td>0.635</td><td>0.680</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año12</td><td>24</td><td>0.453</td><td>0.091</td><td>0.300</td><td>0.387</td><td>0.525</td><td>0.630</td></tr>
## <tr><td colspan="8" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr></table>
statsIDH=psych::describe(idh[,-1])
stargazer::stargazer(statsIDH, type = "html",summary = FALSE)
##
## <table style="text-align:center"><tr><td colspan="14" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left"></td><td>vars</td><td>n</td><td>mean</td><td>sd</td><td>median</td><td>trimmed</td><td>mad</td><td>min</td><td>max</td><td>range</td><td>skew</td><td>kurtosis</td><td>se</td></tr>
## <tr><td colspan="14" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr><tr><td style="text-align:left">año93</td><td>1</td><td>24</td><td>0.540</td><td>0.096</td><td>0.530</td><td>0.536</td><td>0.111</td><td>0.370</td><td>0.750</td><td>0.380</td><td>0.279</td><td>-0.629</td><td>0.020</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año00</td><td>2</td><td>24</td><td>0.576</td><td>0.075</td><td>0.575</td><td>0.574</td><td>0.082</td><td>0.460</td><td>0.750</td><td>0.290</td><td>0.319</td><td>-0.664</td><td>0.015</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año07</td><td>3</td><td>24</td><td>0.603</td><td>0.038</td><td>0.600</td><td>0.602</td><td>0.044</td><td>0.540</td><td>0.680</td><td>0.140</td><td>0.273</td><td>-1.115</td><td>0.008</td></tr>
## <tr><td style="text-align:left">año12</td><td>4</td><td>24</td><td>0.453</td><td>0.091</td><td>0.440</td><td>0.450</td><td>0.089</td><td>0.300</td><td>0.630</td><td>0.330</td><td>0.388</td><td>-0.897</td><td>0.019</td></tr>
## <tr><td colspan="14" style="border-bottom: 1px solid black"></td></tr></table>
library(knitr)
library(kableExtra)
kable(statsIDH, format = "html", digits = 2)%>%
kable_styling()
|
|
vars
|
n
|
mean
|
sd
|
median
|
trimmed
|
mad
|
min
|
max
|
range
|
skew
|
kurtosis
|
se
|
|
año93
|
1
|
24
|
0.54
|
0.10
|
0.53
|
0.54
|
0.11
|
0.37
|
0.75
|
0.38
|
0.28
|
-0.63
|
0.02
|
|
año00
|
2
|
24
|
0.58
|
0.07
|
0.57
|
0.57
|
0.08
|
0.46
|
0.75
|
0.29
|
0.32
|
-0.66
|
0.02
|
|
año07
|
3
|
24
|
0.60
|
0.04
|
0.60
|
0.60
|
0.04
|
0.54
|
0.68
|
0.14
|
0.27
|
-1.12
|
0.01
|
|
año12
|
4
|
24
|
0.45
|
0.09
|
0.44
|
0.45
|
0.09
|
0.30
|
0.63
|
0.33
|
0.39
|
-0.90
|
0.02
|
reshape::melt(idh,id.vars='Region')
## Region variable value
## 1 Amazonas año93 0.47
## 2 Ancash año93 0.53
## 3 ApurÃmac año93 0.40
## 4 Arequipa año93 0.65
## 5 Ayacucho año93 0.42
## 6 Cajamarca año93 0.45
## 7 Cusco año93 0.48
## 8 Huancavelica año93 0.37
## 9 Huánuco año93 0.45
## 10 Ica año93 0.64
## 11 JunÃn año93 0.54
## 12 La Libertad año93 0.58
## 13 Lambayeque año93 0.59
## 14 Lima año93 0.75
## 15 Loreto año93 0.53
## 16 Madre de Dios año93 0.60
## 17 Moquegua año93 0.62
## 18 Pasco año93 0.52
## 19 Piura año93 0.53
## 20 Puno año93 0.45
## 21 San Martin año93 0.54
## 22 Tacna año93 0.71
## 23 Tumbes año93 0.61
## 24 Ucayali año93 0.52
## 25 Amazonas año00 0.52
## 26 Ancash año00 0.58
## 27 ApurÃmac año00 0.46
## 28 Arequipa año00 0.64
## 29 Ayacucho año00 0.49
## 30 Cajamarca año00 0.50
## 31 Cusco año00 0.54
## 32 Huancavelica año00 0.46
## 33 Huánuco año00 0.49
## 34 Ica año00 0.67
## 35 JunÃn año00 0.58
## 36 La Libertad año00 0.61
## 37 Lambayeque año00 0.63
## 38 Lima año00 0.75
## 39 Loreto año00 0.56
## 40 Madre de Dios año00 0.62
## 41 Moquegua año00 0.67
## 42 Pasco año00 0.58
## 43 Piura año00 0.55
## 44 Puno año00 0.51
## 45 San Martin año00 0.55
## 46 Tacna año00 0.68
## 47 Tumbes año00 0.62
## 48 Ucayali año00 0.57
## 49 Amazonas año07 0.57
## 50 Ancash año07 0.60
## 51 ApurÃmac año07 0.56
## 52 Arequipa año07 0.65
## 53 Ayacucho año07 0.56
## 54 Cajamarca año07 0.56
## 55 Cusco año07 0.58
## 56 Huancavelica año07 0.54
## 57 Huánuco año07 0.57
## 58 Ica año07 0.65
## 59 JunÃn año07 0.60
## 60 La Libertad año07 0.62
## 61 Lambayeque año07 0.62
## 62 Lima año07 0.68
## 63 Loreto año07 0.59
## 64 Madre de Dios año07 0.63
## 65 Moquegua año07 0.65
## 66 Pasco año07 0.59
## 67 Piura año07 0.60
## 68 Puno año07 0.56
## 69 San Martin año07 0.59
## 70 Tacna año07 0.65
## 71 Tumbes año07 0.65
## 72 Ucayali año07 0.60
## 73 Amazonas año12 0.38
## 74 Ancash año12 0.44
## 75 ApurÃmac año12 0.34
## 76 Arequipa año12 0.58
## 77 Ayacucho año12 0.33
## 78 Cajamarca año12 0.38
## 79 Cusco año12 0.44
## 80 Huancavelica año12 0.30
## 81 Huánuco año12 0.37
## 82 Ica año12 0.54
## 83 JunÃn año12 0.45
## 84 La Libertad año12 0.47
## 85 Lambayeque año12 0.46
## 86 Lima año12 0.63
## 87 Loreto año12 0.40
## 88 Madre de Dios año12 0.56
## 89 Moquegua año12 0.62
## 90 Pasco año12 0.41
## 91 Piura año12 0.43
## 92 Puno año12 0.39
## 93 San Martin año12 0.44
## 94 Tacna año12 0.56
## 95 Tumbes año12 0.52
## 96 Ucayali año12 0.43
idhLong=reshape::melt(idh,id.vars='Region')
library(ggplot2)
hist=ggplot(data=idhLong, aes(x=value)) + geom_histogram()
hist+facet_wrap(.~variable)
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
ggplot(idhLong) +
geom_boxplot(aes(y=value,fill=variable))+
facet_grid(~variable)
