Gráficos en R

datos = read.csv("Datos.csv", sep = ";", dec = ",", header = T)
datos

A data.frame: 8 × 5
Nombre	Edad	Género	Peso	Estrato
<fct>	<int>	<fct>	<dbl>	<int>
Ángela	22	F	62.5	3
José	10	M	75.8	4
Juan	15	M	54.4	3
Manuela	35	F	73.6	3
Maribel	50	F	70.0	5
Antonio	45	M	180.0	4
Alicia	1	F	15.7	1
Luis	32	M	103.5	5

Histograma:

Función hist()

Por defecto muestra la frecuencia muestra la cantidad de elementos.

hist(datos$Peso)

Argumentos:

breaks = - número que da la cantidad de celdas.
freq =- Valor logical: si es TRUE (por defecto) la frecuencia muestra la cantidad de elementos (conteo). Si es FALSE la frecuencia muestra las probabilidades (frecuencia relativa), es la densidad de los resultados. El área del histograma es 1,0.

hist(datos$Peso, breaks = 10, freq = T) # Por conteo (por defecto)

hist(datos$Peso, breaks = 10, freq = F) # Frecuencia relativa

Densidad:

Se agrega una línea de código con la densidad de la distribución de la variable:

lines(density(datos de la variable)).

hist(datos$Peso,
     breaks = 10,
     main = "Distribución del Peso",
     freq = F,
     xlab = "Peso",
     ylab = "Frecuencia relativa",
     xlim = c(5,130),
     ylim =c (0,0.030),
     col = "blue",
     border = "white")
lines(density(datos$Peso), col="black", lwd=5) # Densidad

La curva de la distribución normal se agrega con:

curve(dnorm(x, mean=mean(datos de la variable), sd=sd(datos de la variable)), add=TRUE)

hist(datos$Peso,
     breaks = 10,
     main = "Distribución del Peso",
     freq = F,
     xlab = "Peso",
     ylab = "Frecuencia relativa",
     xlim = c(5,130),
     ylim =c (0,0.030),
     col = "blue",
     border = "white")
curve(dnorm(x, mean=mean(datos$Peso), sd=sd(datos$Peso)),
      add=TRUE, col="red", lwd=3)

Agregar líneas:

Útiles para mostrar la media de los datos.

Se agrega una línea de código con:

abline(), argumento v para líneas verticales y h para horizontales.

hist(datos$Peso,
     breaks = 10,
     main = "Distribución del Peso",
     freq = F,
     xlab = "Peso",
     ylab = "Frecuencia relativa",
     xlim = c(5,130),
     ylim =c (0,0.030),
     col = "blue",
     border = "white")
abline(v = mean(datos$Peso), lwd=5, lty=2, col="darkturquoise")

Boxplot (diagrama de caja y bigotes):

Función boxplot()

Útiles para analizar los datos e identificar datos atípicos ( outliers ).

Boxplot

Diagrama

boxplot(datos$Peso)

boxplot(datos$Peso,
        main = "Peso",
        ylab = "Peso",
        col = "deepskyblue",
        border = "black")

Agregar puntos:

Se agrega una línea de código con la función points()

boxplot(datos$Peso,
        main = "Peso",
        ylab = "Peso",
        xlab = "Género",
        col = "deepskyblue",
        border = "black")
points(mean(datos$Peso), pch = 3, lwd = 5, bg = "pink")

Clasificar los datos:

Las variable inicial se puede clasificar en función de otra utilizando el símbolo ~

boxplot(datos$Peso ~ datos$Género,
        main = "Peso según género",
        ylab = "Peso",
        xlab = "Género",    # se agrega el nombre de la X
        col = "deepskyblue",
        border = "black")

Cambiar la etiqueta de la variable X:

Se cambia con el argumento names y se ingresan los nombres en un vector.

boxplot(datos$Peso ~ datos$Género,
        main = "Peso según género",
        ylab = "Peso",
        xlab = "Género",
        col = "deepskyblue",
        border = "black",
        names = c("Mujeres", "Hombres"))

Gráfico horizontal:

Agregar en la función boxplot() el argumento horizontal = T

boxplot(datos$Peso ~ datos$Género,
        main = "Peso según género",
        ylab = "Peso",
        xlab = "Género",
        col = "deepskyblue",
        border = "black",
        names = c("Mujeres", "Hombres"),
        horizontal = T)

Diagrama de barras:

Función barplot()

Primero se debe obtener la tabla de frecuencias así con la función table()

table(datos$Estrato)

1 3 4 5
1 3 2 2

barplot(table(datos$Estrato))

Barras horizontales:

Se agrega el argumento horiz = T

barplot(table(datos$Estrato), horiz = T)

Gráfico de Pie o sectores:

Función pie

Primero se debe obtener la tabla de frecuencias así con la función table()

pie(table(datos$Estrato))