[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]
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> Studies
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