Lectura de datos

load( "saeraq.RData" )

Sin pretensión de ser exhaustivos realizamos algunos gráficos. En esta parte del análisis de un cuestionario estos deberán de ser ad hoc y la verdad no hay mucha automatización posible más allá de emplear librerías convenientes en cada caso.

Gráficos con el paquete ggplot2

Se realizan gráficos con el paquete ggplot2 (Wickham (2009)). Para la manipulación de datos previa se utilizan los paquetes dplyr (Wickham and Francois (2016)) y tidyr (Wickham (2016)).

Descriptivos de los datos: ingresos

# library( ggplot2 )
ggplot( df, aes( x = nivelIngles, y = ingresos, colour = sexo ) ) +
  geom_boxplot() +
  facet_grid( origen ~ . )
Boxplot de ingresos según nivel de inglés, sexo y origen.

Boxplot de ingresos según nivel de inglés, sexo y origen.

# library( dplyr )
mediasNivelIngles <- df %>% 
  select( origen, nivelIngles, sexo, ingresos ) %>% 
  group_by( origen, nivelIngles, sexo ) %>% 
  summarise( ingresos = mean( ingresos ) )

ggplot( mediasNivelIngles, aes( x = nivelIngles, y = ingresos, group = sexo, colour = sexo ) ) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  facet_grid( . ~ origen ) +
  theme_bw() +
  theme( axis.text.x = element_text( angle = 90, hjust = 1 ) )
Gráfico de perfiles de medias según

Gráfico de perfiles de medias según

Específicos de las cuestiones

ggplot( df, aes( x = Q01, fill = sexo ) ) +
  geom_bar( position = "dodge" ) +
  theme_minimal()
Gráfico de barras de la pregunta Q01 según sexo

Gráfico de barras de la pregunta Q01 según sexo

# library( tidyr )
df %>% 
  select( sexo, Q01:Q23 ) %>% 
  gather( "pregunta", "valor", Q01:Q23 ) %>%
  ggplot( aes( x = valor, fill = sexo ) ) +
  geom_bar( position = "dodge" ) +
  facet_wrap( ~ pregunta ) +
  theme( axis.text.x = element_text( angle = 90, hjust = 1 ) )