C22

Determinar y simular muestreos

Descripcion Con un conjunto de datos utilizar mecanismos de programacion para determinar muestreos mediante tecnicas de aleatorio simple, aleatorio sistematico, aleatorio estratificado y por conglomerados.

library(dplyr)

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.3

## 
## 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

library(mosaic)

## Warning: package 'mosaic' was built under R version 4.0.3

## Registered S3 method overwritten by 'mosaic':
##   method                           from   
##   fortify.SpatialPolygonsDataFrame ggplot2

## 
## The 'mosaic' package masks several functions from core packages in order to add 
## additional features.  The original behavior of these functions should not be affected by this.

## 
## Attaching package: 'mosaic'

## The following object is masked from 'package:Matrix':
## 
##     mean

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     stat

## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     count, do, tally

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     binom.test, cor, cor.test, cov, fivenum, IQR, median, prop.test,
##     quantile, sd, t.test, var

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     max, mean, min, prod, range, sample, sum

library(readr)

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.0.3

library(ggplot2)  # Para gráficos
library(knitr)    # Para formateo de datos

## Warning: package 'knitr' was built under R version 4.0.3

library(fdth)     # Para tablas de frecuencias

## Warning: package 'fdth' was built under R version 4.0.3

## 
## Attaching package: 'fdth'

## The following objects are masked from 'package:mosaic':
## 
##     sd, var

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var

source("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/construir%20datos%20y%20funciones%20caso%209.r", encoding = "UTF-8")

kable(head(personas, 10), caption = "Los primeros diez registros de nombres en el conjunto de datos")

Los primeros diez registros de nombres en el conjunto de datos
nombres	generos	ajedrez	beisbol	tiro.arco	pesas	futbol	softbol	atletismo	folklorico	tahitiano	teatro	rondalla	pantomima
JUAN	M	NO	NO	NO	SI	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	SI
JOSÉ LUIS	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO
JOSÉ	M	NO	SI	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	SI
MARÍA GUADALUPE	F	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	SI
FRANCISCO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO
GUADALUPE	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
MARÍA	F	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
JUANA	F	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO
ANTONIO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
JESÚS	M	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO

kable(tail(personas, 10), caption = "Las útimos diez registros de nombres en el conjunto de datos")

Las útimos diez registros de nombres en el conjunto de datos
	nombres	generos	ajedrez	beisbol	tiro.arco	pesas	futbol	softbol	atletismo	folklorico	tahitiano	teatro	rondalla	pantomima
91	ANDREA	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI
92	ISABEL	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
93	MARÍA TERESA	F	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO
94	IRMA	F	SI	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
95	CARMEN	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
96	LUCÍA	F	NO	SI	NO	SI	NO	NO	NO	SI	NO	NO	SI	SI
97	ADRIANA	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO
98	AGUSTÍN	M	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO
99	MARÍA DE LA LUZ	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO
100	GUSTAVO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO

Datos de Alumnos Se cargan los datos de alumnos inscritos en una Institucion de educacion superior en el semetre septiembre 2020 a enero 2021, con los atributos siguientes: No de control (modificado y no real), Numero Conesucutivo de alumno Semestre que cursa Creditos aprobados Carga academica que cursa Promedio aritmetico Carrera

alumnos <- alumnos <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/probabilidad-y-estad-stica/master/datos/promedios%20alumnos/datos%20alumnos%20promedios%20SEP%202020.csv")

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   `No. Control` = col_double(),
##   Alumno = col_double(),
##   Semestre = col_double(),
##   `Cr. Apr.` = col_double(),
##   Carga = col_double(),
##   Promedio = col_double(),
##   Carrera = col_character()
## )

kable(head(alumnos, 10), caption = "Los primeros diez registros de alumnos")

Los primeros diez registros de alumnos
No. Control	Alumno	Semestre	Cr. Apr.	Carga	Promedio	Carrera
20190001	1	11	198	19	80.21	SISTEMAS
20190002	2	11	235	10	84.33	SISTEMAS
20190003	3	9	235	10	95.25	SISTEMAS
20190004	4	9	226	19	95.00	SISTEMAS
20190005	5	10	231	14	82.32	SISTEMAS
20190006	6	9	212	23	95.02	SISTEMAS
20190007	7	12	221	10	79.06	SISTEMAS
20190008	8	9	226	9	92.47	SISTEMAS
20190009	9	9	231	4	91.08	SISTEMAS
20190010	10	11	222	13	80.42	SISTEMAS

kable(tail(alumnos, 10), caption = "Las útimos diez registros de alumnos")

Las útimos diez registros de alumnos
No. Control	Alumno	Semestre	Cr. Apr.	Carga	Promedio	Carrera
20195920	5920	7	169	23	89.14	ADMINISTRACION
20195921	5921	5	109	26	87.83	ADMINISTRACION
20195922	5922	3	55	29	92.83	ADMINISTRACION
20195923	5923	2	23	23	88.60	ADMINISTRACION
20195924	5924	2	27	28	92.83	ADMINISTRACION
20195925	5925	7	94	13	80.95	ADMINISTRACION
20195926	5926	5	103	32	92.68	ADMINISTRACION
20195927	5927	4	79	34	86.18	ADMINISTRACION
20195928	5928	5	108	32	90.48	ADMINISTRACION
20195929	5929	7	169	32	92.33	ADMINISTRACION

N <- nrow(personas)
n <- 10
muestra <- sample(personas$nombres, n)
kable(muestra, caption = "La muestra de personas")

La muestra de personas
x
FRANCISCA
GUSTAVO
JORGE
PATRICIA
PEDRO
LUCÍA
ELIZABETH
JESÚS
ALEJANDRO
RAFAEL

N <- nrow(alumnos)
n <- 100
muestra <- sample(N, n) # Genera los números
kable(alumnos[muestra, ], caption = "La muestra de alumnos")

La muestra de alumnos
No. Control	Alumno	Semestre	Cr. Apr.	Carga	Promedio	Carrera
20194973	4973	6	133	33	85.54	GESTION EMPRESARIAL
20195866	5866	1	NA	27	0.00	ADMINISTRACION
20191513	1513	6	67	34	78.60	BIOQUIMICA
20194076	4076	7	144	32	88.52	MECATRONICA
20192521	2521	9	222	23	86.40	ELECTRONICA
20195624	5624	3	55	29	96.67	ADMINISTRACION
20194985	4985	4	55	29	80.42	GESTION EMPRESARIAL
20195075	5075	5	116	32	87.71	GESTION EMPRESARIAL
20195041	5041	7	140	35	82.27	GESTION EMPRESARIAL
20190395	395	1	NA	27	0.00	SISTEMAS
20193795	3795	4	66	29	86.47	MECATRONICA
20195683	5683	1	NA	27	0.00	ADMINISTRACION
20191577	1577	9	165	16	78.86	CIVIL
20192306	2306	5	89	27	86.33	ELECTRICA
20193510	3510	3	41	24	76.80	MECANICA
20191415	1415	6	123	29	82.48	BIOQUIMICA
20190830	830	5	97	26	93.50	ARQUITECTURA
20190200	200	7	107	17	79.26	SISTEMAS
20195484	5484	11	257	5	87.44	ADMINISTRACION
20190025	25	11	230	15	84.02	SISTEMAS
20192596	2596	3	52	25	92.67	ELECTRONICA
20193863	3863	1	NA	25	0.00	MECATRONICA
20190074	74	10	230	15	83.94	SISTEMAS
20191933	1933	1	NA	27	0.00	CIVIL
20191691	1691	4	75	32	84.19	CIVIL
20192587	2587	5	90	20	83.50	ELECTRONICA
20190886	886	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20194827	4827	7	150	25	88.75	GESTION EMPRESARIAL
20194756	4756	9	230	15	91.77	GESTION EMPRESARIAL
20190663	663	7	151	23	85.22	ARQUITECTURA
20192503	2503	10	202	23	81.25	ELECTRONICA
20194892	4892	1	NA	27	0.00	GESTION EMPRESARIAL
20194549	4549	6	133	23	83.25	QUIMICA
20190308	308	4	83	29	91.00	SISTEMAS
20192139	2139	6	143	30	84.77	CIVIL
20191319	1319	7	124	34	83.15	BIOQUIMICA
20195755	5755	4	84	29	87.44	ADMINISTRACION
20195925	5925	7	94	13	80.95	ADMINISTRACION
20193632	3632	1	NA	26	0.00	MECANICA
20193546	3546	3	48	22	78.64	MECANICA
20191619	1619	9	225	10	84.85	CIVIL
20191632	1632	9	159	15	80.15	CIVIL
20194890	4890	7	170	35	87.44	GESTION EMPRESARIAL
20192090	2090	4	78	33	83.59	CIVIL
20191764	1764	1	NA	27	0.00	CIVIL
20190612	612	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20191097	1097	7	139	24	84.62	ARQUITECTURA
20190796	796	7	116	34	81.12	ARQUITECTURA
20190240	240	2	27	28	92.33	SISTEMAS
20191202	1202	1	NA	23	0.00	BIOQUIMICA
20194673	4673	12	219	16	89.93	GESTION EMPRESARIAL
20195370	5370	5	41	4	81.44	INFORMATICA
20191901	1901	5	117	31	87.08	CIVIL
20193696	3696	11	231	4	83.33	MECATRONICA
20193370	3370	11	225	10	81.86	MECANICA
20191197	1197	3	57	27	82.54	BIOQUIMICA
20193032	3032	3	55	29	89.00	INDUSTRIAL
20194867	4867	1	NA	27	0.00	GESTION EMPRESARIAL
20191967	1967	1	NA	27	0.00	CIVIL
20193638	3638	7	170	27	86.59	MECANICA
20190934	934	7	170	28	88.58	ARQUITECTURA
20194100	4100	9	225	5	87.96	QUIMICA
20195193	5193	6	138	33	86.21	GESTION EMPRESARIAL
20195450	5450	10	262	10	88.60	ADMINISTRACION
20191067	1067	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20193404	3404	10	172	18	81.13	MECANICA
20194217	4217	12	225	10	78.46	QUIMICA
20191449	1449	1	NA	23	0.00	BIOQUIMICA
20192720	2720	9	202	24	82.28	INDUSTRIAL
20195151	5151	1	NA	27	0.00	GESTION EMPRESARIAL
20193110	3110	1	NA	27	0.00	INDUSTRIAL
20191051	1051	6	127	24	88.19	ARQUITECTURA
20194783	4783	1	NA	27	0.00	GESTION EMPRESARIAL
20195643	5643	2	27	28	92.67	ADMINISTRACION
20194482	4482	2	25	30	82.00	QUIMICA
20194046	4046	1	NA	25	0.00	MECATRONICA
20192183	2183	2	27	30	83.50	CIVIL
20190659	659	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20195318	5318	1	NA	26	0.00	TIC
20192101	2101	2	23	25	80.80	CIVIL
20191758	1758	4	80	34	85.94	CIVIL
20192297	2297	5	94	33	84.77	ELECTRICA
20193793	3793	7	128	31	84.46	MECATRONICA
20190822	822	3	48	32	90.45	ARQUITECTURA
20190352	352	8	176	32	80.47	SISTEMAS
20193467	3467	3	42	32	82.30	MECANICA
20190443	443	7	160	34	90.34	SISTEMAS
20190241	241	5	112	25	91.63	SISTEMAS
20194569	4569	3	51	30	88.64	QUIMICA
20193456	3456	6	89	32	78.30	MECANICA
20195534	5534	8	177	34	86.89	ADMINISTRACION
20193666	3666	12	190	5	78.35	MECATRONICA
20192155	2155	2	22	26	93.40	CIVIL
20193527	3527	1	NA	26	0.00	MECANICA
20191607	1607	10	231	4	83.15	CIVIL
20194038	4038	5	105	24	88.57	MECATRONICA
20190090	90	4	49	32	82.64	SISTEMAS
20195706	5706	4	84	30	86.94	ADMINISTRACION
20190058	58	9	200	25	83.66	SISTEMAS
20190724	724	4	70	28	87.56	ARQUITECTURA

Aleatorio Sistematico

N <- nrow(personas)
n = 10
saltos <- round(N / n, 0)
inicio <- round(sample(N, 1) / n, 0)
#inicio

cuales <- seq(from = inicio, to =N, by= saltos)
kable(personas[cuales, ], caption = "La muestra sistematizada de personas")

La muestra sistematizada de personas
	nombres	generos	ajedrez	beisbol	tiro.arco	pesas	futbol	softbol	atletismo	folklorico	tahitiano	teatro	rondalla	pantomima
10	JESÚS	M	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO
20	DANIEL	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO
30	DAVID	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
40	MARÍA ELENA	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	SI	NO	NO	NO	NO
50	ALBERTO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO
60	ROSA MARÍA	F	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	SI	NO	NO	NO	NO
70	GABRIEL	M	SI	NO	SI	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO
80	MARÍA LUISA	F	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO
90	ARACELI	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO
100	GUSTAVO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO

N <- nrow(alumnos)
n = 100
saltos <- round(N / n, 0)
inicio <- round(sample(N, 1) / n, 0)

cuales <- seq(from = inicio, to =N, by= saltos)

kable(alumnos[cuales, ], caption = "La muestra de alumnos")

La muestra de alumnos
No. Control	Alumno	Semestre	Cr. Apr.	Carga	Promedio	Carrera
20190057	57	9	226	4	89.10	SISTEMAS
20190116	116	7	165	34	93.67	SISTEMAS
20190175	175	3	50	33	90.91	SISTEMAS
20190234	234	7	105	22	84.00	SISTEMAS
20190293	293	4	83	33	86.28	SISTEMAS
20190352	352	8	176	32	80.47	SISTEMAS
20190411	411	7	165	34	82.78	SISTEMAS
20190470	470	9	198	29	83.33	ARQUITECTURA
20190529	529	10	172	12	79.97	ARQUITECTURA
20190588	588	4	80	30	90.28	ARQUITECTURA
20190647	647	6	124	26	83.85	ARQUITECTURA
20190706	706	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20190765	765	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20190824	824	6	132	30	82.96	ARQUITECTURA
20190883	883	6	91	30	85.53	ARQUITECTURA
20190942	942	5	88	30	83.32	ARQUITECTURA
20191001	1001	3	52	24	90.50	ARQUITECTURA
20191060	1060	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20191119	1119	1	NA	26	0.00	ARQUITECTURA
20191178	1178	9	140	23	82.81	BIOQUIMICA
20191237	1237	5	79	31	81.78	BIOQUIMICA
20191296	1296	8	95	28	76.81	BIOQUIMICA
20191355	1355	1	NA	23	0.00	BIOQUIMICA
20191414	1414	1	NA	23	0.00	BIOQUIMICA
20191473	1473	2	18	29	82.60	BIOQUIMICA
20191532	1532	3	47	25	87.09	BIOQUIMICA
20191591	1591	10	225	15	80.28	CIVIL
20191650	1650	9	235	10	91.00	CIVIL
20191709	1709	5	67	8	82.71	CIVIL
20191768	1768	6	139	30	85.21	CIVIL
20191827	1827	1	NA	27	0.00	CIVIL
20191886	1886	4	51	31	78.83	CIVIL
20191945	1945	3	55	30	87.33	CIVIL
20192004	2004	4	78	18	81.06	CIVIL
20192063	2063	5	121	31	87.12	CIVIL
20192122	2122	2	27	26	80.17	CIVIL
20192181	2181	1	NA	27	0.00	CIVIL
20192240	2240	9	221	14	92.94	ELECTRICA
20192299	2299	7	160	31	88.08	ELECTRICA
20192358	2358	7	98	9	81.04	ELECTRICA
20192417	2417	3	56	26	92.00	ELECTRICA
20192476	2476	3	51	28	85.92	ELECTRICA
20192535	2535	6	104	24	82.96	ELECTRONICA
20192594	2594	1	NA	25	0.00	ELECTRONICA
20192653	2653	5	105	28	95.17	ELECTRONICA
20192712	2712	11	235	10	80.68	INDUSTRIAL
20192771	2771	4	75	32	80.59	INDUSTRIAL
20192830	2830	8	174	36	81.22	INDUSTRIAL
20192889	2889	5	112	30	90.72	INDUSTRIAL
20192948	2948	6	120	26	79.30	INDUSTRIAL
20193007	3007	6	142	25	83.56	INDUSTRIAL
20193066	3066	7	149	25	87.74	INDUSTRIAL
20193125	3125	3	55	27	84.08	INDUSTRIAL
20193184	3184	6	139	28	84.48	INDUSTRIAL
20193243	3243	3	51	29	86.83	INDUSTRIAL
20193302	3302	5	95	27	81.18	INDUSTRIAL
20193361	3361	5	87	31	84.70	INDUSTRIAL
20193420	3420	7	132	27	83.52	MECANICA
20193479	3479	7	142	35	80.45	MECANICA
20193538	3538	5	108	29	84.88	MECANICA
20193597	3597	5	103	34	81.17	MECANICA
20193656	3656	6	113	29	79.72	MECANICA
20193715	3715	10	178	8	79.81	MECATRONICA
20193774	3774	7	159	30	87.76	MECATRONICA
20193833	3833	7	151	31	82.44	MECATRONICA
20193892	3892	6	76	20	81.18	MECATRONICA
20193951	3951	6	47	4	82.09	MECATRONICA
20194010	4010	1	NA	25	0.00	MECATRONICA
20194069	4069	5	105	24	86.74	MECATRONICA
20194128	4128	11	161	32	81.21	QUIMICA
20194187	4187	5	109	25	87.22	QUIMICA
20194246	4246	9	230	5	85.70	QUIMICA
20194305	4305	2	11	25	91.67	QUIMICA
20194364	4364	4	86	28	88.50	QUIMICA
20194423	4423	9	215	20	83.36	QUIMICA
20194482	4482	2	25	30	82.00	QUIMICA
20194541	4541	5	88	29	84.84	QUIMICA
20194600	4600	9	204	20	82.31	QUIMICA
20194659	4659	7	162	30	88.71	QUIMICA
20194718	4718	10	225	10	85.17	GESTION EMPRESARIAL
20194777	4777	5	107	33	87.87	GESTION EMPRESARIAL
20194836	4836	1	NA	27	0.00	GESTION EMPRESARIAL
20194895	4895	3	53	29	87.92	GESTION EMPRESARIAL
20194954	4954	2	22	26	91.20	GESTION EMPRESARIAL
20195013	5013	2	27	27	84.50	GESTION EMPRESARIAL
20195072	5072	3	54	28	93.08	GESTION EMPRESARIAL
20195131	5131	3	54	28	90.75	GESTION EMPRESARIAL
20195190	5190	3	45	33	85.10	GESTION EMPRESARIAL
20195249	5249	2	22	27	92.40	GESTION EMPRESARIAL
20195308	5308	1	NA	26	0.00	TIC
20195367	5367	7	85	18	82.58	INFORMATICA
20195426	5426	7	156	33	90.29	INFORMATICA
20195485	5485	9	262	10	92.09	ADMINISTRACION
20195544	5544	5	89	28	85.63	ADMINISTRACION
20195603	5603	1	NA	27	0.00	ADMINISTRACION
20195662	5662	1	NA	27	0.00	ADMINISTRACION
20195721	5721	8	180	34	85.00	ADMINISTRACION
20195780	5780	4	84	33	89.94	ADMINISTRACION
20195839	5839	6	140	28	91.93	ADMINISTRACION
20195898	5898	2	23	28	87.80	ADMINISTRACION

Aleatorio Estratificado

N <- nrow(personas)
n <- 10
femeninos  <- filter(personas, generos=='F')
masculinos <- filter(personas, generos=='M')

frfem <- nrow(femeninos) / N
frmas <- nrow(masculinos) / N

frfem

## [1] 0.42

frmas

## [1] 0.58

muestraFem <- sample(femeninos, n * frfem)
kable(muestraFem, caption = "La muestra de personas Femenino")

La muestra de personas Femenino
	nombres	generos	ajedrez	beisbol	tiro.arco	pesas	futbol	softbol	atletismo	folklorico	tahitiano	teatro	rondalla	pantomima	orig.id
2	GUADALUPE	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	2
15	TERESA	F	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	15
14	FRANCISCA	F	NO	NO	SI	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	14
7	JAVIER	F	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	SI	NO	7

muestraMas <- sample(masculinos, n * frmas)
kable(muestraMas, caption = "La muestra de personas Masculino")

La muestra de personas Masculino
	nombres	generos	ajedrez	beisbol	tiro.arco	pesas	futbol	softbol	atletismo	folklorico	tahitiano	teatro	rondalla	pantomima	orig.id
30	MARIO	M	NO	NO	SI	SI	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	30
52	JOSÉ GUADALUPE	M	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	NO	SI	52
7	MIGUEL ÁNGEL	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	7
58	GUSTAVO	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	NO	NO	58
34	LUIS	M	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	NO	SI	NO	NO	SI	34

N <- nrow(alumnos)
n <- 100

tabla_frec <- data.frame(fdt_cat(alumnos$Carrera))

tabla_frec$muestra <-  round(tabla_frec$rf * n, 0)

kable(tabla_frec, caption = "Tabla de frecuencia de alumnos")

Tabla de frecuencia de alumnos
Category	f	rf	rf…	cf	cf…	muestra
INDUSTRIAL	707	0.1192444	11.924439	707	11.92444	12
ARQUITECTURA	675	0.1138472	11.384719	1382	23.30916	11
CIVIL	648	0.1092933	10.929330	2030	34.23849	11
GESTION EMPRESARIAL	585	0.0986676	9.866757	2615	44.10525	10
QUIMICA	568	0.0958003	9.580030	3183	53.68528	10
ADMINISTRACION	497	0.0838253	8.382527	3680	62.06780	8
SISTEMAS	452	0.0762355	7.623545	4132	69.69135	8
BIOQUIMICA	441	0.0743802	7.438016	4573	77.12936	7
MECATRONICA	432	0.0728622	7.286220	5005	84.41558	7
MECANICA	301	0.0507674	5.076741	5306	89.49233	5
ELECTRICA	280	0.0472255	4.722550	5586	94.21488	5
ELECTRONICA	161	0.0271547	2.715466	5747	96.93034	3
INFORMATICA	101	0.0170349	1.703491	5848	98.63383	2
TIC	81	0.0136617	1.366166	5929	100.00000	1

C22

JORGEPAREDES

17/1/2021