Elaborar un análisis descriptivo de la frecuencia de nombres de alumnos.
Se importan los datos de la dirección: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Trabajos-en-R-AD2021/main/datos/nombres%20y%20apellidos.csv que contiene nombres de alumnos.
La variable de interés es el nombre.
Se utiliza la función table() para determinar la frecuencia
Se utiliza la función order() para ordenar los valores
Ya con los valores ordenados se genera un diagrama de barra por medio de la función codebar().
Se hace una interpretación del caso.
Se visualizan los primeros diez y últimos diez registros u observaciones de los alumnos.
¿Cómo se hace el caso o como se desarrolla?
Se leen los datos con read.csv()
nombres <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/datos/main/nombres%20y%20apellidos.csv", encoding = "UTF-8")
Se visualizan los primeros diez y últimos diez registros
head(nombres, 10)
## no patreno materno nombre
## 1 1 ALDABA VELAZQUEZ LUIS MANUEL
## 2 2 ALMONTE CHAVEZ DANIEL ADRIAN
## 3 3 ALVARADO MORENO NANCY ALONDRA
## 4 4 BAYONA MARRUFO CESAR YAHIR
## 5 5 CALVO QUEZADA ARIANNA ELISA
## 6 6 CASTRO SANTOS JESSICA SARAHI
## 7 7 CASTRUITA ARCINIEGA RICARDO
## 8 8 CORDERO RIVERA ANDREA FATIMA
## 9 9 DERAS CHAVEZ DIEGO ALEXANDER
## 10 10 DIAZ CARRILLO ANDREA PAULINA
tail(nombres, 10)
## no patreno materno nombre
## 5725 5734 VARGAS VIOLANTE BRICIA ESMERALDA
## 5726 5735 VAZQUEZ VERDIN GABRIELA
## 5727 5736 VEGA SALINAS EMMANUEL
## 5728 5737 VELAZQUEZ RODRIGUEZ JESUS MANUEL
## 5729 5738 VELOZ GAMIZ OMAR
## 5730 5739 VILLA ORTEGA DAVID GEOVANNI
## 5731 5740 VILLA VAZQUEZ OSWALDO ALEJANDRO
## 5732 5741 VILLARREAL ASTORGA VANESSA GABRIELA
## 5733 5742 VILLEGAS ORTEGA ALEXANDER RAFAEL
## 5734 5743 VITELA GUTIERREZ LUIS RENE
Se determina la frecuencia con la función table() y se convierte a un data frame con la función data.frame()
La variable o columna de interés es nombre y se accede a ella como un vector a través de la expresión nombres$nombre..
Solo se observan los primeros diez registros de frecuencias con head().
frecuencias <- data.frame(table(nombres$nombre))
head(frecuencias )
## Var1 Freq
## 1 #¡VALOR! 8
## 2 Ã\201NGEL DYDIER 1
## 3 AARON 7
## 4 AARON ADOLFO 1
## 5 AARON ALEJANDRO 1
## 6 AARON EDUARDO 1
frecuencias.ordenada <- frecuencias[order(frecuencias$Freq, decreasing = TRUE),]
head(frecuencias.ordenada, 5)
## Var1 Freq
## 2762 MARIA FERNANDA 36
## 138 ALEJANDRO 32
## 930 DANIEL 31
## 2189 JOSE MANUEL 28
## 2241 JUAN CARLOS 27
tail(frecuencias.ordenada, 5)
## Var1 Freq
## 3731 ZILKA JOHARI 1
## 3732 ZINGAZKUK YADIR 1
## 3733 ZUEIZEN OLIVIA 1
## 3734 ZWETYA 1
## 3735 ZYANYA SOFIA 1
A través de esta practica pude comprender con mayor facilidad los archivos de tipo R markdown, escribiendo códigos en bloques R; yendo mas a lo propio de la practica determinar la frecuencia de los nombres y me fijé que el nombre más frecuente fue María Fernanda y al parecer un pequeño error de datos tal vez por la codificación y los nombres con z los menos repetidos como Zyanya Zwetya entre otros son los menos repetidos.
Logre acomodar las frecuencias en orden decreciente desde María Fernanda hasta Zyanya obteniendo los primeros 5 e igualmente genere una grafica de barras para determinar de manera grafica estas frecuencias y mediante un poco de investigación, pude personalizar mi documento con bastante facilidad con simples códigos.
barplot(height = head(frecuencias.ordenada$Freq, 5)
, names.arg = head(frecuencias.ordenada$Var1, 5), main = "Frecuencia de nombres", xlab = "Nombres", ylab = "Frecuencias", col="white", border = "blue")
Gracias a esta practica entiendo un poco mas el como funciona R y las muchas otras funcionabilidades que me faltan por conocer