[R-es] Problema con Histograma con porcentajes usando ggplot
Antonio Rodriguez Andres
antoniorodriguezandres70 en gmail.com
Lun Jun 19 02:19:53 CEST 2017
Creo que esto me da para DK, y luego veré como aplicar el barplot
ess %>%
filter(cntry %in% c("DK")) %>%
count (stflife) %>%
mutate (freq = (n /sum(n)*100))%>%
print
2017-06-18 19:01 GMT-05:00 Antonio Rodriguez Andres <
antoniorodriguezandres70 en gmail.com>:
> 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)
>>>>>>
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>>
>> http://emeraldgrouppublishing.com/products/journals/editoria
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