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

Antonio Rodriguez Andres antoniorodriguezandres70 en gmail.com
Lun Jun 19 02:01:48 CEST 2017


He conseguido el total para un país, pero no me deja usar percent = count()
/sum(count), alguna idea, entiendo que puedo esar la misma sintaxis para el
barplot

ess   %>%
  filter(cntry %in% c("DK")) %>%
count (stflife) %>%
    print


2017-06-18 18:07 GMT-05:00 Antonio Rodriguez Andres <
antoniorodriguezandres70 en gmail.com>:

> #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]
>>>>>
>>>>>
>>>>> _______________________________________________
>>>>> R-help-es mailing list
>>>>> R-help-es en r-project.org
>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>>
>>>>
>>>>
>>
>
>
> --
>
> Member, Editorial Committee, *The Economic and Labour Relations Review* (a
> SAGE journal)
>
> http://elr.sagepub.com/
>
> Member, Editorial Committee, African Journal of Economic and Management
> Studies
>
> http://emeraldgrouppublishing.com/products/journals/
> editorial_team.htm?id=ajems
>
> https://www.researchgate.net/profile/Antonio_Andres (Research Gate
> profile)
>
>
>


-- 

Member, Editorial Committee, *The Economic and Labour Relations Review* (a
SAGE journal)

http://elr.sagepub.com/

Member, Editorial Committee, African Journal of Economic and Management
Studies

http://emeraldgrouppublishing.com/products/journals/editorial_team.htm?id=ajems

https://www.researchgate.net/profile/Antonio_Andres (Research Gate profile)
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20170618/dd69658e/attachment-0001.html>
------------ próxima parte ------------
A non-text attachment was scrubbed...
Name: imagen.png
Type: image/png
Size: 79665 bytes
Desc: no disponible
URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20170618/dd69658e/attachment-0001.png>


Más información sobre la lista de distribución R-help-es