Resumen

En un servicio central, como el Servicio de Apoyo a la Investigación de la Universidad de Murcia, hemos de analizar con frecuencia conjuntos de muy diversos ámbitos que requieren un análisis muy similar, es el caso de los cuestionarios o encuestas. Con este tipo de datos es usual encontrarse con preguntas o ítems tipo Likert, ordinales o variables medidas en intervalos, agrupados por temáticas o bloques. En nuestro servicio hemos llegado a pseudo-automatizar este tipo de análisis, partiendo de los paquetes Rmarkdown y knitr asistidos por otros paquetes como likert, pander, xtable, ztable, tables, DT y algunas funciones definidas ad hoc de forma que obtenemos unos resultados muy vistosos, que sientan la base para decidir futuros análisis a aplicar.

En este taller se analizará un conjunto de datos desde el principio, lectura de datos, explicando las estrategias seguidas y las diversas opciones que surgen en cada momento y cómo resolverlas, para llegar finalmente a un informe en formato pdf o html.

Modo de trabajo

En este taller partimos de un conjunto de datos que tomamos del libro Discovering Statistics Using R (A. Field, Miles, and Field 2012), al que le hemos añadido algunas variables más de nuestra cosecha.

Este conjunto de datos ampliado (saeraq.csv) consta de 23 cuestiones sobre miedo a la estadística , son ítems con una escala Likert 5, una variable dicotómica: sexo, varias variables categóricas: actS (4 niveles), origen (3 niveles), una ordinal ningles (10 niveles) y una variable medida en intervalo: ingresos.

El taller constituye un ejemplo de un posible análisis de una encuesta, para finalizar con un informe completo que incluye descriptivos gráficos, tablas de estadísticos descriptivos, comparaciones y un análisis final.

Materiales secuenciados

• Script de instalación de paquetes
  • paquetes-taller-encuestas.R

1. Conjunto de datos inicial:
   • saeraq.csv
2. Cocinillas previas: recode(), factor(), refactor(),…
   • diccionario.csv
   • diccionario.pdf
   • T0_anotate.Rmd
   • T0_anotate.pdf
   • T0_anotate.html
3. Fichero después de anotado: saeraq.RData
4. Descriptivos iniciales
   • T1_descriptivos.Rmd
   • T1_descriptivos.pdf
   • T1_descriptivos.html
5. Descriptivos con factores
   • T2_descriptivos2.Rmd
   • T2_descriptivos2.pdf
   • T2_descriptivos2.html
6. Algunos gráficos
   • T3_graficos.Rmd
   • T3_graficos.pdf
   • T3_graficos.html
7. Un ejemplo de análisis: PCA
   • T4_analisisPCA.Rmd
   • T4_analisisPCA.pdf
   • T4_analisisPCA.html
   • T4_analisisAF.Rmd
   • T4_analisisAF.pdf
8. Las típicas comparaciones
   • T5_comparacion.Rmd
   • T5_comparacion.pdf
   • T5_comparacion.html

• Todos los ficheros en un tar.gz o en zip
  • en los ficheros zip y tar.gz se enecuentran los ficheros de estilo de los ficheros Rmd anteriores: /plantillas/header-sae1.tex y /referencias/ref.bib

Materiales Auxiliares

• Tablas con el paquete table (Murdoch 2016): Aquí
• Trabajando con escalas Likert con el paquete likert (Bryer and Speerschneider 2015): Aquí
• Correlación y validación, con los paquetes corrr (Jackson 2016) y corrplot (Wei and Simko 2016): Aquí

Referencias