Ejercicio 1:

Cargue el conjunto de datos “BasePrograma.xlsx” a RStudio. El archivo se encuentra en la carpeta compartida del Programa.

Solución:

  1. Carga de Librerías
library(readr)
library(tibble)
library(stringr)
library(forcats)
library(readxl)
library(haven)
library(tidyr)
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(hms)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(magrittr)
  1. Carga de Archivos:

Utilizamos el código:

Taller1 <- read_excel("data/BasePrograma (1).xlsx")

Ejercicio 2

Modifique las observaciones de la variable Genero para que se muestre el texto, para esto usa la función transmute() de la librería dplyr. transmute() agrega una nueva variable y corrige las existentes. Muestra el código y las primeras 5 filas del conjunto de datos para que verifiques que el cambió se realizó correctamente.

Solución:

  1. Modificar la variable Genero
  • Utilizamos el código:
Taller1$Genero<-transmute(Taller1, Genero=case_when(Genero== 1 ~ "Mujer", Genero == 2 ~ "LGBTI", Genero == 3 ~"Hombre"))
  1. Verificar la modificación de la variable
  • Utilizamos el código
head(Taller1, n=5)
## # A tibble: 5 × 8
##   Genero$Genero `Estado Civil` Nivel de …¹  Edad Estat…² Tiene…³ Qué t…⁴ Perso…⁵
##   <chr>         <chr>          <chr>       <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>     <dbl>
## 1 Hombre        Soltero        Pregrado       28     178       1 A pie         1
## 2 Hombre        Soltero        Posgrado       41     170       1 Sedan         2
## 3 Mujer         Divorciado     Pregrado       44     156       1 A pie         3
## 4 Hombre        Soltero        Posgrado       46     165       1 SuV           3
## 5 Hombre        Soltero        Pregrado       29     176       0 Sedan         3
## # … with abbreviated variable names ¹​`Nivel de Escolaridad`, ²​Estatura,
## #   ³​`Tiene Mascota`, ⁴​`Qué tipo de auto tiene`, ⁵​`Personas en cuarentena`

Ejercicio 3:

Modifique la variable ¿Tiene Mascota?, donde 1 es Si y 0 es No.

Solución:

  1. Modificar la Variable ¿Tiene Mascota?
  • Usamos el código:
Taller1$'Tiene Mascota'<-transmute(Taller1, 
                                   'Tiene Mascota'=case_when('Tiene Mascota'== 1 ~ "Si", 
                                                      'Tiene Mascota'== 0 ~ "No"))

Ejercicio 4:

Corrija el tipo de dato de la variable Nivel de Escolaridad. Verique la estructura del conjunto de datos con str()

Solución:

  1. Verificamos el tipo de variables con: str()
## tibble [75 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Genero                : tibble [75 × 1] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##   ..$ Genero: chr [1:75] "Hombre" "Hombre" "Mujer" "Hombre" ...
##  $ Estado Civil          : chr [1:75] "Soltero" "Soltero" "Divorciado" "Soltero" ...
##  $ Nivel de Escolaridad  : chr [1:75] "Pregrado" "Posgrado" "Pregrado" "Posgrado" ...
##  $ Edad                  : num [1:75] 28 41 44 46 29 38 30 27 34 42 ...
##  $ Estatura              : num [1:75] 178 170 156 165 176 158 168 171 172 165 ...
##  $ Tiene Mascota         : tibble [75 × 1] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##   ..$ Tiene Mascota: chr [1:75] NA NA NA NA ...
##  $ Qué tipo de auto tiene: chr [1:75] "A pie" "Sedan" "A pie" "SuV" ...
##  $ Personas en cuarentena: num [1:75] 1 2 3 3 3 1 4 4 1 6 ...
  1. Modificación variables ordinales - nominales:
  • Usamos el código de verificación:
unique(Taller1$`Nivel de Escolaridad`)
## [1] "Pregrado" "Posgrado" "Colegio"
  • Se modificó con el siguiente código:
Taller1$`Nivel de Escolaridad`<-factor(Taller1$`Nivel de Escolaridad`, 
                                       levels = c("Colegio", "Pregrado", "Posgrado"))
  • Verificación de resultados:
class(Taller1$`Nivel de Escolaridad`)
## [1] "factor"

Ejercicio 5

Recree el código R para generar la siguiente tabla

Solución:

8 Se generó el siguiente código:

Taller1 %>% 
  group_by(`Estado Civil`) %>% summarise('Total de encuestados' = n(), Edad = round(mean(Edad)), Estatura = min(Estatura), 'Personas en cuarentena' = max(`Personas en cuarentena`)) %>% view()
  • Obteniéndose:
Tabla 1. Resumen descriptivo por Estado Civil del Encuestado
Estado Civil Total de encuestados Edad Estatura Personas en cuarentena
Casado 16 36 158 4
Divorciado 3 36 156 3
Soltero 52 30 150 70
Unión libre 4 33 163 6

Ejercicio 6

Recree el código R para generar la siguiente gráfica:

Solución:

  1. Se generó el siguiente código, generando la gráfica:
  Taller1 %>% ggplot(aes(x = `Nivel de Escolaridad`, fill= `Nivel de Escolaridad`, y = Edad, alpha=8.0))+geom_point()+ geom_boxplot()+ theme_minimal()+ labs(title= "Edades por niveles de escolaridad")

FIN