encuesta <- read.csv("Encuesta.csv", dec = ",")
encuesta# Tabla de frecuencias absolutas
table(encuesta$Color)##
## Amarillo Azul Celeste Morado Púrpura Rojo Verde
## 1 12 1 6 1 6 5
## Vinotinto
## 1# Tabla de frecuencias relativas
prop.table(table(encuesta$Color))##
## Amarillo Azul Celeste Morado Púrpura Rojo
## 0.03030303 0.36363636 0.03030303 0.18181818 0.03030303 0.18181818
## Verde Vinotinto
## 0.15151515 0.03030303# Tabla de frecuencias en términos porcentuales
prop.table(table(encuesta$Color))*100##
## Amarillo Azul Celeste Morado Púrpura Rojo Verde
## 3.030303 36.363636 3.030303 18.181818 3.030303 18.181818 15.151515
## Vinotinto
## 3.030303# Frecuencia absoluta por número de redes sociales
table(encuesta$Redes)##
## 1 2 3 4 5 6 7 10
## 4 4 12 9 1 1 1 1# Frecuencia relativa por número de redes sociales
prop.table(table(encuesta$Redes))##
## 1 2 3 4 5 6
## 0.12121212 0.12121212 0.36363636 0.27272727 0.03030303 0.03030303
## 7 10
## 0.03030303 0.03030303# Tabla de frecuencias en términos porcentuales
prop.table(table(encuesta$Redes))##
## 1 2 3 4 5 6
## 0.12121212 0.12121212 0.36363636 0.27272727 0.03030303 0.03030303
## 7 10
## 0.03030303 0.03030303# Trabajo y número de redes sociales: f. absoluta
table(encuesta$Trabajo, encuesta$Redes)##
## 1 2 3 4 5 6 7 10
## No 2 0 5 4 0 1 0 1
## Si 2 4 7 5 1 0 1 0# Trabajo y número de redes sociales: f. relativa
prop.table(table(encuesta$Trabajo, encuesta$Redes))##
## 1 2 3 4 5 6
## No 0.06060606 0.00000000 0.15151515 0.12121212 0.00000000 0.03030303
## Si 0.06060606 0.12121212 0.21212121 0.15151515 0.03030303 0.00000000
##
## 7 10
## No 0.00000000 0.03030303
## Si 0.03030303 0.00000000# Trabajo y número de redes sociales: porcentaje
prop.table(table(encuesta$Trabajo, encuesta$Redes))*100##
## 1 2 3 4 5 6 7
## No 6.060606 0.000000 15.151515 12.121212 0.000000 3.030303 0.000000
## Si 6.060606 12.121212 21.212121 15.151515 3.030303 0.000000 3.030303
##
## 10
## No 3.030303
## Si 0.000000# Trabajo y número de redes sociales: proporción por filas
prop.table(table(encuesta$Trabajo, encuesta$Redes), margin = 1)##
## 1 2 3 4 5 6
## No 0.15384615 0.00000000 0.38461538 0.30769231 0.00000000 0.07692308
## Si 0.10000000 0.20000000 0.35000000 0.25000000 0.05000000 0.00000000
##
## 7 10
## No 0.00000000 0.07692308
## Si 0.05000000 0.00000000# Trabajo y número de redes sociales: proporción por columnas
prop.table(table(encuesta$Trabajo, encuesta$Redes), margin = 2)##
## 1 2 3 4 5 6 7
## No 0.5000000 0.0000000 0.4166667 0.4444444 0.0000000 1.0000000 0.0000000
## Si 0.5000000 1.0000000 0.5833333 0.5555556 1.0000000 0.0000000 1.0000000
##
## 10
## No 1.0000000
## Si 0.0000000# Transporte y tiempo de llegada a la universidad
table(encuesta$Transporte, encuesta$Casa_univer)##
## 7 10 15 17 20 22 25 30 35 40 45 50 60 80 90
## Bicicleta 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0
## Moto 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
## Otro 1 2 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## Urbano 0 0 0 0 1 0 1 3 1 2 2 2 4 1 1# Transporte y tiempo de llegada a la universidad: proporción por filas
prop.table(table(encuesta$Transporte, encuesta$Casa_univer), margin = 1)##
## 7 10 15 17 20
## Bicicleta 0.00000000 0.00000000 0.16666667 0.00000000 0.33333333
## Moto 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## Otro 0.14285714 0.28571429 0.28571429 0.14285714 0.14285714
## Urbano 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.05555556
##
## 22 25 30 35 40
## Bicicleta 0.16666667 0.00000000 0.16666667 0.00000000 0.00000000
## Moto 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.50000000 0.00000000
## Otro 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## Urbano 0.00000000 0.05555556 0.16666667 0.05555556 0.11111111
##
## 45 50 60 80 90
## Bicicleta 0.16666667 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## Moto 0.50000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## Otro 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
## Urbano 0.11111111 0.11111111 0.22222222 0.05555556 0.05555556# Transporte y tiempo de llegada a la universidad: proporción por columnas
prop.table(table(encuesta$Transporte, encuesta$Casa_univer), margin = 2)##
## 7 10 15 17 20 22
## Bicicleta 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.5000000 1.0000000
## Moto 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## Otro 1.0000000 1.0000000 0.6666667 1.0000000 0.2500000 0.0000000
## Urbano 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.0000000
##
## 25 30 35 40 45 50
## Bicicleta 0.0000000 0.2500000 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.0000000
## Moto 0.0000000 0.0000000 0.5000000 0.0000000 0.2500000 0.0000000
## Otro 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## Urbano 1.0000000 0.7500000 0.5000000 1.0000000 0.5000000 1.0000000
##
## 60 80 90
## Bicicleta 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## Moto 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## Otro 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## Urbano 1.0000000 1.0000000 1.0000000Consultar los siguientes métodos para obtener clases o intervalos de una tabla de distribución de frecuencias:
fdth y replicar los siguientes códigos.# Distribución de frecuencias en datos numéricos
library(fdth)
# Distribución simple sin clases o intervalos
table(encuesta$PAPA)##
## 2.74 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.7 3.8 3.9 4 4.7
## 1 1 3 1 3 6 3 5 5 3 1 1# Sturges
sturges <- fdt(x = encuesta$PAPA, breaks = "Sturges")
sturges## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [2.71,3) 2 0.06 6.06 2 6.06
## [3,3.29) 4 0.12 12.12 6 18.18
## [3.29,3.58) 12 0.36 36.36 18 54.55
## [3.58,3.88) 10 0.30 30.30 28 84.85
## [3.88,4.17) 4 0.12 12.12 32 96.97
## [4.17,4.46) 0 0.00 0.00 32 96.97
## [4.46,4.75) 1 0.03 3.03 33 100.00# Scott
scott <- fdt(x = encuesta$PAPA, breaks = "Scott")
scott## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [2.71,3.12) 5 0.15 15.15 5 15.15
## [3.12,3.53) 13 0.39 39.39 18 54.55
## [3.53,3.93) 13 0.39 39.39 31 93.94
## [3.93,4.34) 1 0.03 3.03 32 96.97
## [4.34,4.75) 1 0.03 3.03 33 100.00# Freedman-Diaconis
FD <- fdt(x = encuesta$PAPA, breaks = "FD")
FD## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [2.71,3) 2 0.06 6.06 2 6.06
## [3,3.29) 4 0.12 12.12 6 18.18
## [3.29,3.58) 12 0.36 36.36 18 54.55
## [3.58,3.88) 10 0.30 30.30 28 84.85
## [3.88,4.17) 4 0.12 12.12 32 96.97
## [4.17,4.46) 0 0.00 0.00 32 96.97
## [4.46,4.75) 1 0.03 3.03 33 100.00