[R-es] Problema con Histograma con porcentajes usando ggplot
Antonio Rodriguez Andres
antoniorodriguezandres70 en gmail.com
Lun Jun 19 01:07:07 CEST 2017
#Simple table con frecuencias absolutas y crear relativas
count =table(ess$stflife)
percent = 100* (count)/sum(count)
Carlos he creado a esto a nivel general en vez de usar prop.table. Según lo
que dices o entiendo, debo de usar la función
ddply para hacerlo a nivel de todos los paises, y entiendo que ddply (,
c(""), debo de indicar los paises?
Saludos
2017-06-18 17:37 GMT-05:00 Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com>:
> 1) Agrega por país y nivel (en freq).
> 2) Por país, haz algo así como pct = 100 * freq / sum(freq).
>
> Con plyr, dos líneas.
>
> El 19 de junio de 2017, 0:20, Antonio Rodriguez Andres <
> antoniorodriguezandres70 en gmail.com> escribió:
>
>> Gracias. Alguna idea de que usar para calcular los porcentajes y
>> almacenarlos. Se puede usar flat table?
>>
>> El 18/06/2017 4:50 p. m., "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>
>> escribió:
>>
>>> Los porcentajes que obtienes con tu código son sobre todas las facetas,
>>> no país a país.
>>>
>>> Calcula los porcentajes previamente a por país y representa esa columna
>>> en las barras.
>>>
>>> Un saludo,
>>>
>>> Carlos J. Gil Bellosta
>>> http://www.datanalytics.com
>>>
>>>
>>>
>>> El 18 de junio de 2017, 18:23, Antonio Rodriguez Andres <
>>> antoniorodriguezandres70 en gmail.com> escribió:
>>>
>>>> Estimados
>>>>
>>>> Soy un nuevo usario de R, y estoy usando como base de datos el European
>>>> Social Survey, que tiene datos de 40,000 individuos, y alrededor de 23
>>>> países europeos. Lo que he seleccionado es la útima ola, el round 7, para
>>>> el año 2014.
>>>>
>>>> He leido los datos, desde SPSS y aquí tienen la base de datos y que
>>>> tipo de objetos se han generado, y tambíen la distribución por pais de la
>>>> muestra. No he usado los weights del survey todavía, solo estoy explorando
>>>> los datos.
>>>>
>>>> class(ess)
>>>>
>>>> ## [1] "lbl_df" "data.frame"
>>>>
>>>> frq(ess$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)
>>>>
>>>> [image: Inline images 1]
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