[R-es] Problema con Histograma con porcentajes usando ggplot

Carlos J. Gil Bellosta cgb en datanalytics.com
Lun Jun 19 00:37:00 CEST 2017


1) Agrega por país y nivel (en freq).
2) Por país, haz algo así como pct = 100 * freq / sum(freq).

Con plyr, dos líneas.

El 19 de junio de 2017, 0:20, Antonio Rodriguez Andres <
antoniorodriguezandres70 en gmail.com> escribió:

> Gracias. Alguna idea de que usar para calcular los porcentajes y
> almacenarlos. Se puede usar flat table?
>
> El 18/06/2017 4:50 p. m., "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>
> escribió:
>
>> 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)
>>>
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