[R-es] Problema con Histograma con porcentajes usando ggplot
Carlos J. Gil Bellosta
cgb en datanalytics.com
Dom Jun 18 23:50:12 CEST 2017
Los porcentajes que obtienes con tu código son sobre todas las facetas, no
país a país.
Calcula los porcentajes previamente a por país y representa esa columna en
las barras.
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El 18 de junio de 2017, 18:23, Antonio Rodriguez Andres <
antoniorodriguezandres70 en gmail.com> escribió:
> Estimados
>
> Soy un nuevo usario de R, y estoy usando como base de datos el European
> Social Survey, que tiene datos de 40,000 individuos, y alrededor de 23
> países europeos. Lo que he seleccionado es la útima ola, el round 7, para
> el año 2014.
>
> He leido los datos, desde SPSS y aquí tienen la base de datos y que tipo
> de objetos se han generado, y tambíen la distribución por pais de la
> muestra. No he usado los weights del survey todavía, solo estoy explorando
> los datos.
>
> class(ess)
>
> ## [1] "lbl_df" "data.frame"
>
> frq(ess$cntry)
>
> ## # Country
> ##
> ## val label frq raw.prc valid.prc cum.prc
> ## 1 Austria 1795 4.47 4.47 4.47
> ## 2 Belgium 1769 4.40 4.40 8.87
> ## 3 Switzerland 1532 3.81 3.81 12.68
> ## 4 Czech Republic 2148 5.35 5.35 18.03
> ## 5 Germany 3045 7.58 7.58 25.60
> ## 6 Denmark 1502 3.74 3.74 29.34
> ## 7 Estonia 2051 5.10 5.10 34.45
> ## 8 Spain 1925 4.79 4.79 39.24
> ## 9 Finland 2087 5.19 5.19 44.43
> ## 10 France 1917 4.77 4.77 49.20
> ## 11 United Kingdom 2264 5.63 5.63 54.83
> ## 12 Hungary 1698 4.23 4.23 59.06
> ## 13 Ireland 2390 5.95 5.95 65.01
> ## 14 Israel 2562 6.38 6.38 71.38
> ## 15 Lithuania 2250 5.60 5.60 76.98
> ## 16 Netherlands 1919 4.78 4.78 81.76
> ## 17 Norway 1436 3.57 3.57 85.33
> ## 18 Poland 1615 4.02 4.02 89.35
> ## 19 Portugal 1265 3.15 3.15 92.50
> ## 20 Sweden 1791 4.46 4.46 96.95
> ## 21 Slovenia 1224 3.05 3.05 100.00
> ## NA NA 0 0.00 NA NA
> Ahora voy a hacer un histograma de la variable satisfaccion con la vida,
> cuyo rango es de 0-10 (numeros enteros, donde mayor valor indica mayor
> satisfacción con la vida.
>
> get_labels(ess$stflife)
>
>
> ## [1] "Extremely dissatisfied" "1"
> ## [3] "2" "3"
> ## [5] "4" "5"
> ## [7] "6" "7"
> ## [9] "8" "9"
> ## [11] "Extremely satisfied" "Refusal"
>
> ## [13] "Don't know" "No answer"
>
> Lo que he hecho es hacer una tabla de la distribución de esa variable para
> un sólo pais Dinamarca (DK)
>
> flat_table(subset(ess, cntry %in% c("DK")), stflife, margin= "row")
>
> ## x 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> ##
>
> ## 0.33 0.27 0.47 1.33 0.93 2.87 3.67 8.20 28.40 29.53 24.00
>
>
> Sin embargo al hacer un histrogama para los paises con ggplot, anda algo
> mal con los porcentajes. Por ejemplo sabemos que un 24 % respondió que
> están muy satisfechos en DK. Sin embargo
>
> los porcentajes son muy pequeños.
>
>
> myplot = ggplot(ess, aes (stflife)) +
> geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..))) +
> scale_y_continuous(labels=scales::percent) +
> ylab("Relative frequencies") + facet_wrap(~cntry)
>
> plot(myplot)
>
> [image: Inline images 1]
>
>
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