[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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