El presente documento tiene como objetivo transmitir de manera práctica los principales conceptos del análisis estadístico de datos, usando la herramienta R Studio. Veremos los principales conceptos estadísticos, conceptos de R, y otros relacionados.
Podemos asignar un valor a una variable, y usarlo posteriormente en alguna operación
\[ a<- 1 \]
En este caso, estamos asignando el número 1 a la variable “a”
Una Función nos permite almacenar una operación y obtener un resultado, el cual podremos usarlo para un fin determinado (por ejemplo mostrarlo como resultado, o usarlo para otra operación)
\[ f<-function(x) \]
\[ = 2*x \]
En este caso, la función \(f\) devuelve el doble del valor de entrada. Por ejemplo, la función \(f(3)\) devuelve el valor 6.
Un vector contiene un conjunto de valores de un mismo tipo
\[ b<-c("1","2","3","4") \]
Una matriz contiene valores de un mismo tipo en filas y columnas definidas
\[ x<-matrix(rnorm(20), nrow=5) \]
En este caso la matriz contiene 5 filas y 4 columnas.
Para los siguientes ejemplos, usaremos la data de Sinadef de fallecidos, el dataset se descarga desde el siguiente link https://cloud.minsa.gob.pe/s/NctBnHXDnocgWAg
Antes de leer el libro con el código de R, ábranlo y asegúrense de que la primera fila contenga la cabecera del Dataset. El archivo original contiene la cabecera en la tercera línea.
El archivo debe ser leído con la librería \(readxl\) Dataset = read_excel(“SINADEF_DATOS_ABIERTOS_15042021.xlsx”,sheet = “Tabla_SINADEF”)
Se incluirá la columna “SEXO” en el dataset.
\[ class <- vector() \]
\[ class[Dataset$SEXO=='FEMENINO']<-'F' \]
\[ class[Dataset$SEXO=='MASCULINO']<-'M' \]
\[ class[Dataset$SEXO!='MASCULINO' & Dataset1$SEXO!='FEMENINO']<-'O' \]
\[ Dataset=cbind(Dataset1,class) \]
\[ ni<-table(Dataset$class) \]
\(ni\) contiene la cantidad de repeticiones de cada elemento de la variable “class”
\[ fi<-prop.table(ni) \]
\(fi\) contiene las proporciones de la tabla \(ni\)
\[ pi<-round(fi*100,2) \]
\(pi\) contiene los porcentajes de la tabla \(ni\)
Gráfico de barra
\[ barplot(pi, main="Fallecidos",xlab="Sexo",ylab="Porcentaje",cex.axis=1) \]
Gráfico de pie
\[ pie(pi, main="Fallecidos") \]
\[ lab <- paste(names(ni), "\n", pi,"%", sep="") \]