Introducción

La visualización de datos y su análisis se consideran procesos de gran importancia en la actualidad, siendo los gráficos una de las representaciones más utilizadas para presentar información estadística. Casanova (2017) señala que la carga heurística que incorporan los gráficos alimenta la conjetura de quien realiza los análisis, lo que facilita la interpretación, la formulación de hipótesis, las conjeturas, las explicaciones, etc. Una buena presentación gráfica es muy valorada (Sevilla, 2005; Wickham, 2016; Wilkinson, 2012), por tal razón es que el profesional actual debe tener las herramientas mínimas para poder desplegar tal análisis de una manera elegante, de fácil interpretación y precisa.

En la actualidad, R es uno de los entornos y lenguajes de programación más utilizados para análisis estadístico, minería de datos, modelización estadística y presentación gráfica de la información (Dobrow, 2016; Kabacoff, 2022; Monahan, 2011; Wickham, 2016; Wickham & Grolemund, 2016). Además, es un entorno abierto, libre, gratuito que ha tenido gran aprobación en la academia, en la investigación científica y en el sector empresarial. Uno de los compiladores que se pueden utilizar es RStudio, el cual es utilizado en este documento.

Existen distintos programas y lenguajes que permiten realizar análisis estadístico de datos tales como R, Python, Excel, Power BI, SPSS, PSPP, entre otros, pero no es el objetivo de este documento hacer una comparación de estos; sin embargo, es muy deseable que el profesional actual tenga la capacidad de comparar, discernir y seleccionar entre estos según sus necesidades.

Este documento tiene como objetivo principal brindar un acercamiento a la representación gráfica de información utilizando el paquete ggplot 2 en R, a partir de los gráficos que generalmente se presentan en un curso universitario de estadística descriptiva, entre ellos: gráficos de barras, circular, de líneas, de cajas y bigotes, histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas. Se seleccionaron estos tipos de gráficos con el fin de que el estudiantado universitario que da sus primeros pasos en el ambiente R tenga un acercamiento amigable y útil a ggplot2 y para que pueda aprovecharlo en los cursos o ambientes que lo demanden. Las bases de datos utilizadas contienen datos reales y son de libre acceso.

El documento inicia con una introducción sobre el paquete ggplot 2, seguido, se describen las bases de datos utilizadas, luego, se brindan ejemplos de algunos elementos gráficos y finalmente se presenta una descripción detallada de la construcción según cada tipo de gráfico.

Paquete ggplot2

El paquete ggplot2 fue creado por Hadley Wickham y fue desarrollado utilizando la gramática de gráficos de Wilkinson (Wickham, 2016). La gramática de gráficos dicta que un gráfico estadístico es una forma de estructurar los datos usando atributos estéticos como color, tamaño, forma (llamados aesthetic attributes) y objetos geométricos como puntos, líneas o barras. Además de transformaciones estadísticas, escalas, coordenadas y el faceting o facetado, lo cual permite visualizar una cierta característica o variable de los datos en subgráficos independientes (Wilkinson, 2012; Wickham, 2016; Teutonico, 2015).

Para poder utilizar ggplot2 es necesario realizar su instalación y contar con una versión reciente de R, por ejemplo 3.2.0 en adelante. La versión se puede verificar utilizando el comando version en la consola. Luego, una vez que se tenga la versión adecuada, se puede instalar ggplot2 utilizando el comando usual para la instalación de paquetes en R el cual es:

install.packages("ggplot2") library(ggplot2)

Bases de datos empleadas

Una base de datos o dataframe es una estructura que sirve para organizar datos. Es como una matriz con la diferencia de que puede tener columnas de diferentes tipos, de modo que en la primera columna se encuentra cada unidad estadística que conforma la población o muestra con la cual se trabaja.

Con el fin de facilitar el tratamiento de los gráficos para el lector, se utilizan bases de datos de libre acceso que se pueden obtener del paquete Biostatistics por medio del enlace https://cran.r-project.org/web/packages/Biostatistics/index.html, esto pues se quiere enfatizar en la representación gráfica de los datos y que el lector pueda replicar de una manera rápida y sencilla los códigos para la construcción de los diferentes gráficos.

El paquete Biostatistics proporciona diferentes bases de datos, en este documento se utiliza la base de datos llamada worldbank que presenta una variedad de medidas geográficas, económicas, ambientales y sociales para 186 países desde el año 2014, recopiladas a partir de datos publicados por World Bank, los cuales se pueden obtener y verificar en la dirección https://www.worldbank.org/en/home. La descripción de las variables que presenta esta base de datos se muestra en la tabla 1.

Para poder instalar y ver una parte esta base de datos se utiliza el siguiente código.

install.packages("Biostatistics") library("Biostatistics") head(worldbank)

Para evitar algunos inconvenientes con los datos, ya que esto podría distorsionar el sentido de este documento, se puede omitir algunas de las unidades estadísticas que tiene datos faltantes (NAs) en algunas de las variables que se van a utilizar. Para esto se utiliza lo siguiente.

faltantes = is.na(worldbank$Forest_area) | is.na(worldbank$Precipitation)

worldbank = subset(worldbank, subset = !faltantes)

Un acercamiento a través de ejemplos

En esta sección es presenta cada parte de la construcción de un gráfico estadístico básico usando ggplot2. Más precisamente, se presentan las tres componentes o capas claves de un gráfico en ggplot2, a saber:

1. 1. Los datos (data): en este caso se trata de la base de datos utilizada
2. 2. La estética (aesthetics, aes): relaciona las variables deseadas de la base de datos y la forma de percibirla.
3. 3. La geometría (geom): esta capa indica como se quiere representar cada observación

Por ejemplo, usando la base worldbank se pueden visualizar las variables Forest_area y Precipitation por medio de un diagrama de dispersión (ver Figura 1).

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation)) + geom_point()

Figura 1
Grafico de dispersión para las variables Forest area y Precipitacion
Elaboración propia

Hasta este momento se tiene la estructura ggplot (datos, aes (x = , y =)), luego, para insertar una nueva capa se utiliza el símbolo "+ ". En el ejemplo anterior se insertó la capa de la geometría, específicamente, se usó puntos (geom_point) para representar el cruce de los valores de las dos variables seleccionadas. Por ejemplo, si se quiere usar la geometría de histograma para la variable Forest_area, la cual tiene una naturaleza continua, se utiliza la geom_histogram y se escribe la siguiente instrucción, la cual permite generar la Figura 2.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area)) + geom_histogram()

Figura 2
Histograma para la variable Forest_area
Elaboración propia

Existen muchas geometrías que se pueden invocar, como líneas, barras, cajas o densidad. Algunas de estas se explicarán más adelante.

Por otro lado, aesthetics tiene varios atributos que pueden ser de gran utilidad, por ejemplo, el color, la forma y el tamaño. En el caso del ejemplo de la Figura 1 en el cual se graficaron los valores de las variables Forest_area y Precipitacion con puntos, se puede agregar color para cada punto según el clima de la región (ver Figura 3). Una instrucción que permite asignar el color a cada punto es la siguiente:

ggplot(data = worldbank, aes(x=Forest_area,y=Precipitation, colour = Climate_region)) + geom_point()

Figura 3
Grafico de dispersión para Forest_area y Precipitacion, clasificada (color) por clima de la región
Elaboración propia

Un efecto muy similar se puede obtener utilizando la forma (shape) o el tamaño (size), tal y como se muestra en la Figura 4.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation, shape = Climate_region)) + geom_point()

Figura 4
Grafico de dispersión para Forest_area y Precipitacion, clasificada (forma) por clima de la región
Elaboración propia

Es claro que los diferentes atributos se adecuan mejor según el tipo de variable, por ejemplo, se puede utilizar color y forma para variables categóricas y tamaño para variables continuas (ver Figura 5). En el caso de que se quiera un cambio de color de la geometría usada, basta indicarlo dentro de esta capa.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation, shape = Climate_region)) + geom_point(color = "red")

Figura 5
Grafico de dispersión para Forest_area y Precipitacion, clasificada por clima de la región
Elaboración propia

Se puede observar que solo se ha indicado el color en inglés y en comillas, sin usar aes.

Otra forma de agregar categorías adicionales en una gráfica es por medio del comando face_wrap, el cual permite crear gráficos multi-panel, es decir, tablas de gráficos mostrando un subconjunto diferente de los datos (ver Figura 6). Este se agrega como una nueva capa usando el símbolo + y luego se especifíca la variable deseada antecedida del símbolo$~$.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation)) + geom_point() + facet_wrap(~ Climate_region)

Figura 6:
Grafico de dispersión multi-panel para las variables Forest_area y Precipitacion, clasificada por clima de la región.
Elaboración propia

En algunas ocasiones se quiere marcar la tendencia que presentan las variables dentro del gráfico de dispersión. Para realizar esto se puede agregar a dicho gráfico una curva estándar con geom_smooth, la cual es una capa de geometría que ajusta una curva a los datos y despliega el error estándar (ver Figura 7). Este comando tiene varios métodos para calcular la curva. Por ejemplo, si se quiere un modelo lineal se utiliza el siguiente comando.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm")

Figura 7
Grafico de dispersión para las variables Forest_area y Precipitacion, con línea de tendencia.
Elaboración propia

Ahora, si se quiere la curva que mejor se ajuste con ciertas ondulaciones se utiliza el método loess donde las ondulaciones se pueden controlar con el parámetro span con valores entre 0 (mayor cantidad de ondulaciones) y 1 (menor cantidad de ondulaciones) (ver Figura 8).

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation)) + geom_point() + geom_smooth(span = 0.3)

Figura 8:
Grafico de dispersión para las variables Forest_area y Precipitacion, con curva de tendencia.
Elaboración propia

Por defecto, geom_smooth tiene los párametros method = "loess", span = 1 (ver Figura 9).

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = Precipitation))+ geom_point() + geom_smooth()

Figura 9:
Grafico de dispersión para las variables Forest_area y Precipitacion, con curva (por defecto) de tendencia.
Elaboración propia

Existen otros métodos como gam y rlm; sin embargo, estos se dejan para que la persona pueda investigar cuando conviene utilizarlos. Por otro lado, si se desea un gráfico con los mínimos detalles y dejando la elección del tipo de gráfico puede utilizarse la graficación rápida usando el comando qplot (ver Figura 10) (la letra q viene de quick que significa rápido).

qplot(Forest_area, data = worldbank)

Figura 10:
Histograma para la variable Forest_area.

Histograma para la variable Forest_area.

Gráficos estadísticos

En esta sección se muestra cómo construir algunos de los principales gráficos que se estudian en cursos de estadística básica como el gráfico de barras, de líneas, circular, histogramas ojivas, polígonos de frecuencias y dispersión. Algunos de estos ya se construyeron anteriormente; sin embargo, se presentan a continuación aspectos que permitirán al lector mejorar su presentación.

Gráfico de Barras

El gráfico de barras se utiliza para presentar frecuencias para una variable discreta o una variable categórica. A continuación se presenta una serie de instrucciones que permiten construir dicho gráfico y a su vez, se aprovecha para introducir nuevos comandos que controlan el aspecto estético por defecto y permiten agregar otros elementos como el título y la fuente.

Para construir el gráfico de barras se utiliza la base de datos worldbank y la variable Income_group (ver Figura 11).

barras <- ggplot(data = worldbank, aes(Income_group)) + geom_bar()

print(barras)

Figura 11:
Gráfico de barras para la variable Income_group
Elaboración propia

Observe que se ha guardado la información del gráfico en la variable barras a la cual se agregó la geometría requerida. Para poder observar el gráfico, simplemente se usa la función print indicando como argumento el nombre del gráfico.

Modificando los ejes

Al desplegar el gráfico, R coloca por defecto algunas etiquetas a los ejes. Para modificar dichas etiquetas se agregan las capas xlab y ylab, indicando entre comillas el nombre que se quiere colocar a cada eje (ver Figura 12).

barras + xlab("Grupos de ingresos") + ylab("Cantidad")

Figura 12:
Gráfico de barras para la variable Income_group
Elaboración propia

Título y fuente

Para colocar un título, un subtítulo (en caso de que sea necesario, por ejemplo una nota introductoria) y la fuente se utiliza el comando labs con los argumentos title, subtitle y caption, respectivamente (ver Figura 13).

barras + xlab("Grupos de ingresos") + ylab("Cantidad") + labs(title = "Distribución de países según su nivel de ingreso", subtitle = "Año de estudio 2014", caption = "Fuente:wolrdbank")

Figura 13:
Gráfico de barras para la variable Income_group
Elaboración propia

Para centrar texto, cambiar el tipo, el color y el tamaño de la fuente se utiliza la capa theme y los argumentos plot.title, plot.subtitle y plot.caption, respectivamente, de la siguiente manera (ver Figura 14).

barras + xlab("Grupos de ingresos") + ylab("Cantidad")+ labs(title = "Distribución de países según su nivel de ingreso", subtitle = "Año de estudio 2014", caption = "Fuente:wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(color = "blue", size = 12, face = "bold",hjust = 0.5), plot.subtitle = element_text(color = "#F8766D", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(color = "red", face = "italic", hjust = 0))

Figura 14
Grafico de barras con modificaciones de texto para la variable Income_group
Elaboración propia

Entre las opciones que tienen los argumentos de theme están:

1. 1. color: acepta el nombre del color en inglés o su código hexadecimal
2. 2. hjust (posición): puede colocarse a la izquierda (hjust = 0), centrado (hjust = 0.5) o a la derecha (hjust = 1). O bien, puede ajustarse usando valores entre 0 y 1.
3. 3. face (fuente): se utiliza para cambiar el tipo de letra mediante los parametros plain, italic, bold o bold.italic, los cuales deben escribirse entre comillas.

También puede realizarse la división de texto mediante el uso del comando \n. Si en lugar de barras verticales se quieren barras horizontales se utiliza coord_flip (ver Figura 15).

barras + xlab("Grupos de ingresos") + ylab("Cantidad")+ labs(title = "Cantidad de países según su grupo de ingreso.", subtitle = "Año de estudio 2014", caption = "Fuente:wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(color = "blue", size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(color = "red", face = "italic", hjust = 0)) + coord_flip()

Se ha eliminado el subtítulo para simplificar la exposición.

Figura 15
Grafico de barras horizontales para la variable Income_group
Elaboración propia

Para modificar la estética del gráfico de barras se puede cambiar el tema de colores, el cual es gris por defecto. Esto se puede hacer manualmente o utilizar paletas preestablecidas, las cuales se pueden encontrar por medio del enlace https://r-graph-gallery.com/38-rcolorbrewers-palettes.html. Además, puede modificarse el fondo (backgroud), el contorno del fondo (panel.border) y ordenarse las barras utilizando el paquete forcats y las funciones fct_infreq (para ordenar los datos) y la función fct_rev, la cual invierte el orden en que los datos aparecen (ver Figura 16).

library(forcats)

ggplot(worldbank,aes(x=fct_rev(fct_infreq(Income_group)),fill=Income_group))+ geom_bar()+ xlab("Grupos de ingresos")+ ylab("Cantidad")+ labs(title = "Cantidad de países según su grupo de ingreso, 2014",caption = "Fuente:wolrdbank")+ theme( plot.title = element_text(size = 12, face = "bold",hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic",hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(fill = "transparent",color = 8, size = 2), legend.position = "none")+ coord_flip()+ scale_fill_brewer(palette="Reds")

Observe que el argumento legend.position = "none" quita las leyendas.

Figura 16
Gráfico de barras completo para la variable Income_group
Elaboración propia

Gráfico circular

No existe un comando (geom) específico para crear un gráfico circular; sin embargo, para dicha construcción se utiliza el código geom_bar y se hace el cambio de coordenadas rectangulares a polares, con el comando coor_polar. Para ilustrar dicha construcción se calculan primero las proporciones de la variable de la siguiente manera.

library(tidyverse)

ig <- worldbank %>% group_by(Income_group) %>% summarise(n = n()) %>% mutate(prop = n/sum(n))

En el código anterior se ha utilizado la biblioteca tidyverse, la cual es un conjunto de paquetes diseñados para ciencias de datos. Luego se crea un dataframe ig, filtrando (usando el símbolo %>%) la base original worldbank como sigue: primero se agrupa por cada valor único de la variable Income_group, luego se crea un nuevo dataframe con el conteo de cada valor por medio de summarise y, por último, se agrega una nueva columna a la nueva base de datos con mutate y esta nueva columna tiene el porcentaje.

print(ig) # A tibble: 4 x 3

$\begin{array}{lll}\text{High income}& 51& 0.295\\ \text{Low income}& 29& 0.168\\ \text{Lower middle income}& 42& 0.243\\ \text{Upper middle income}& 51& 0.295\end{array}$

El lector ya estará acostumbrado a muchos de los comandos que se utilizan, por lo cual se recomienda repasarlos y enfocarse en lo nuevo. Para una construcción básica se tiene el siguiente código (ver Figura 17).

ggplot(ig, aes(x = "", y = prop, fill = Income_group)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(title = "Porcentanjes de países \n según su grupo de ingreso, 2014", caption = "Fuente: wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(fill = "transparent", color = 8, size = 2)) + xlab(NULL) + ylab(NULL) + coord_polar("y") + scale_fill_brewer(palette="Reds")

Figura 17
Gráfico circular para la variable Income_group
Elaboración propia

Antes de mejorar la estética del gráfico circular de la Figura 17, es importante mencionar que en el código aparece la expresión stat = ”identity” en el geom_bar, esto se debe a que geom_bar tiene por defecto stat = ”count”, el cual cuenta los casos que aparecen en cada posición del eje x, razón por la que hasta el momento solo se ha colocado una variable con geom_bar. En el caso de que se quiera dar los valores de y, se debe indicar esto por medio de stat = ”identity”. Además, en la estética (aes) se ha escrito x =”” para indicar que solo se tendrá una columna y se llenará con los datos de los ingresos por región. Lo anterior también es válido si se quiere un gráfico de barras, para el cual se tiene los valores de x y y.

Ahora, para quitar el fondo gris y las etiquetas que se obtienen por defecto se puede utilizar theme_void. Además, para colocar los porcentajes se usa geom_text (ver Figura 18).

ggplot(ig, aes(x = "", y = prop, fill = Income_group)) + geom_bar(stat = "identity") + labs(title = "Porcentanjes de países \n según su grupo de ingreso, 2014", caption = "Fuente: wolrdbank") + theme_void() + theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(fill = "transparent", color = 8, size = 2))+ xlab(NULL) + ylab(NULL) + coord_polar("y") + scale_fill_brewer(palette = "Reds") + geom_text(aes(label = paste0(round(prop*100), "%")), position = position_stack(vjust = 0.5))

Figura 18
Gráfico circular para la variable Income_group.
Elaboración propia

Observe que el theme_void se colocó antes de theme y que se ha realizado una pequeña operación para calcular los porcentajes.

Gráfico de líneas

El lector ya puede imaginar cómo es la estructura del código de un gráfico de líneas, para el cual basta con usar geom_line. Se crea un dataframe simple que corresponde al producto interno bruto en millones de euros de Costa Rica y España, desde el año 1999 al año 2021. Estos datos fueron tomados de https://datosmacro.expansion.com/pib.

Años=c(2021, 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003, 2002, 2001, 2000, 1999)

PIB_anual_CR=c(54428, 54451, 57531, 52833, 53589, 53178, 50866, 39145, 38361, 36738, 30726, 28381, 22068, 20945, 19615, 18092, 16106, 14972, 15278, 17551, 17841, 16251, 13366)

PIB_CR_Esp= data.frame( "Años" =Años, "PIB_anual_CR" = PIB_anual_CR) Una vez creado el data_frame, se puede realizar el gráfico de líneas (ver Figura 19) de la siguiente manera.

ggplot(data = PIB_CR_Esp, aes(x = Años, y = PIB_anual_CR)) + geom_line() + geom_point() + xlab("Años") + ylab("PIB Anual") + labs(title = "PIB anual de Costa Rica, 1999-2021", caption = "Fuente: Datos.macro.com")+ theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(fill = "transparent", color = 8, size = 2), legend.position = "none")

Figura 19
Gráfico de líneas para la variable PIB Anual
Elaboración propia

También se puede dar énfasis añadiendo la geometría de puntos. En el siguiente código se pueden ver cambios de color, tamaño, tema y etiquetas (ver Figura 20).

ggplot(data = PIB_CR_Esp, aes(x = Años, y = PIB_anual_CR)) + geom_line(color = "red", size = 0.7) + geom_point(color = "blue") + xlab("Años") + ylab("PIB Anual") + labs(title = "PIB anual de Costa Rica, 1999-2021", caption = "Fuente: Datos.macro.com") + theme_light() + theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(fill = "transparent", color = 8, size = 2), legend.position = "none")

Figura 20
Gráfico de líneas con color para la variable PIB Anual.
Elaboración propia

Gráfico de cajas y bigotes

Los gráficos de cajas y bigotes son una manera de mostrar la distribución de una variable continua a través de los cuartiles. Este tipo de gráfico puede dar información sobre la simetría, la variabilidad (cuán estrechos están los datos agrupados), los valores atípicos y la comparación entre magnitudes. Para crear un gráfico de cajas y bigotes (ver Figura 21) se utiliza la geometría geom_boxplot tal y como se muestra a continuación.

ggplot(worldbank, aes(Precipitation, Climate_region)) + geom_boxplot(color = "#5499c7", fill = "#D6eaf8", outlier.color = "#f5b7b1")

Figura 21
Gráfico de cajas para las variables Precipitatión y Climate_region
Elaboración propia

Se puede utilizar geom_jitter para agregar una pequeña variación aleatoria a la posición de los puntos (ancho width y alto height) con el fin de darse una idea de su distribución (ver Figura 22).

ggplot(worldbank, aes(Precipitation, Climate_region)) + geom_boxplot(color = "#5499c7", fill = "#D6eaf8", outlier.shape = NA) + geom_jitter(width = 0.1, color = "#5499c7")

Figura 22
Gráfico de cajas con distribución de puntos para las variables Precipitatión y Climate_region
Elaboración propia

Histogramas, polígonos de frecuencia y ojivas

Con el histograma y el polígono de frecuencias se puede visualizar la distribución de una variable continua contando el número de observaciones que se encuentran en las clases previamente determinadas en el eje x (bins). La diferencia radica en que el histograma utiliza barras y el polígono de frecuencia utiliza líneas.

Tal y como se expuso en la Sección 2.2, para obtener un histograma (ver Figura 23) puede escribirse la siguiente instrucción:

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area)) + geom_histogram(bins = 10, color = "darkblue", fill = "lightblue")

Figura 23
Histograma para la variable Forest_area
Elaboración propia

Si se quiere modificar la estética (ver Figura 24) puede considerarse la misma estructura utilizada en algunos de los apartados anteriores.

ggplot(data = worldbank, aes(x=Forest_area)) + geom_histogram(bins = 10, color = "darkblue", fill = "lightblue") + xlab("Area de bosque") + ylab("Cantidad") + labs(title = "Area de bosque, 2014", caption = "Fuente:wolrdbank") + theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic",hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_blank(), legend.position = "none", axis.line = element_line(color = 'darkblue'))

Observe que en el código anterior se ha quitado el borde y luego se le colocado solo el eje x y el eje y.

Figura 24
Histograma con cambios de estética para la variable Forest_area
Elaboración propia

Se puede extraer la información del histograma utilizando el comando ggplot_build.

infoHist <- ggplot_build(H) $data $data[[1]] y count x xmin xmax density ncount ndensity flipped_aes 1 29 29 0.00000 -5.461437 5.461437 0.0144292321 0.87878788 0.87878788 FALSE 2 32 32 10.92287 5.461437 16.384312 0.0159219113 0.96969697 0.96969697 FALSE 3 21 21 21.84575 16.384312 27.307187 0.0104487543 0.63636364 0.63636364 FALSE 4 33 33 32.76862 27.307187 38.230062 0.0164194710 1.00000000 1.00000000 FALSE 5 24 24 43.69150 38.230062 49.152937 0.0119414335 0.72727273 0.72727273 FALSE 6 19 19 54.61437 49.152937 60.075811 0.0094536348 0.57575758 0.57575758 FALSE 7 15 15 65.53725 60.075811 70.998686 0.0074633959 0.45454545 0.45454545 FALSE 8 6 6 76.46012 70.998686 81.921561 0.0029853584 0.18181818 0.18181818 FALSE 9 4 4 87.38300 81.921561 92.844436 0.0019902389 0.12121212 0.12121212 FALSE 10 1 1 98.30587 92.844436 103.767310 0.0004975597 0.03030303 0.03030303 FALSE PANEL group ymin ymax colour fill linewidth linetype alpha 1 1 -1 0 29 darkblue lightblue 0.5 1 NA 2 1 -1 0 32 darkblue lightblue 0.5 1 NA 3 1 -1 0 21 darkblue lightblue 0.5 1 NA 4 1 -1 0 33 darkblue lightblue 0.5 1 NA 5 1 -1 0 24 darkblue lightblue 0.5 1 NA 6 1 -1 0 19 darkblue lightblue 0.5 1 NA 7 1 -1 0 15 darkblue lightblue 0.5 1 NA 8 1 -1 0 6 darkblue lightblue 0.5 1 NA 9 1 -1 0 4 darkblue lightblue 0.5 1 NA 10 1 -1 0 1 darkblue lightblue 0.5 1 NA

Esta información puede ser útil para análisis o para ser utilizada en otros gráficos. Por ejemplo, se puede generar un polígono de frecuencias (ver Figura 25) de la siguiente manera.

ggplot(data = worldbank, aes(x = Forest_area)) + geom_histogram(bins = 10, color = "darkblue", fill = "lightblue") + xlab("Area de bosque") + ylab("Cantidad") + labs(title = "Area de bosque, 2014", caption = "Fuente: wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic", hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_blank(), legend.position = "none", axis.line = element_line(color = 'darkblue'))

Figura 25
Polígono de frecuencias para la variable Forest_area
Elaboración propia

Por otro lado, se puede utilizar infoHist en la geometría geom_point para colocar los puntos de interés (ver Figura 26). Es decir, de infoHist$data[[1]] se selecciona x y y.

ggplot() + geom_freqpoly(data= worldbank,aes(x=Forest_area), bins = 10,color= "darkblue") + geom_point(aes(infoHist$data[[1]]$x,infoHist$data[[1]]$y),color="red") + xlab("Area de bosque") + ylab("Cantidad") + labs(title = "Area de bosque, 2014", caption = "Fuente: wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic",hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_blank(), legend.position = "none", axis.line = element_line(color = 'darkblue'))

Observe que se han utilizado dos bases de datos, de las cuales se especifican en cada geometría.

Figura 26
Polígono de frecuencias para la variable Forest_area
Elaboración propia

Si se consideran las frecuencias acumuladas y se utiliza el polígono de frecuencias para obtener su gráfica, entonces se tendrá la gráfica conocida como ojiva, también llamada polígono de frecuencias acumuladas (nombre más sugestivo) (ver Figura 27). Para acumular el conteo que realiza un histograma o un polígono de frecuencias se utiliza la función cumsum.

ggplot() + geom_freqpoly(data = worldbank, aes(x = Forest_area, y = cumsum(..count..)), bins = 10, color = "darkblue") + geom_point(aes(infoHist$data[[1]]$x, cumsum(infoHist$data[[1]]$y)), color = "red") + xlab("Area de bosque") + ylab("Cantidad") + labs(title = "Area acumulada de bosque, 2014", caption = "Fuente: wolrdbank")+ theme(plot.title = element_text(size = 12, face = "bold", hjust = 0.5), plot.caption = element_text(face = "italic",hjust = 0), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_blank(), legend.position = "none", axis.line = element_line(color = 'darkblue'))

Figura 27
Polígono de frecuencias acumuladas para la variable Forest_area
Elaboración propia

Conclusiones

Actualmente la visualización de datos es una necesidad en muchas áreas, en este sentido el manejo adecuado de un software, por ejemplo R, es indispensable para presentar información estadística.

Se considera la necesidad de que este tipo de software sea implementado en cursos de estadística de educación superior, ya que es necesario que el estudiantado desarrolle las habilidades de graficación y otras a través del uso y manipulación del software, siendo el paquete ggplot2 una herramienta muy valiosa, pues permite realizar gráficos de una manera sencilla y con una alta calidad.

Además, la formación en el manejo adecuado del lenguaje R le permitirá al estudiantado desenvolverse en diferentes áreas en las cuales deba trabajar con datos estadísticos y visualización de información, por ejemplo, la minería de datos o data mining, la cual está en auge.

En este documento presentaron algunos de los gráficos básicos que se estudian en un curso introductorio de estadística descriptiva y algunos de los códigos que ofrece el paquete ggplot2 de R para su representación. El objetivo principal es que lo expuesto en este documento pueda ser utilizado en el estudio de la presentación de información por medio de gráficas, contenido que se estudia en cursos de estadística básica. El fin de esto es que tanto profesores como estudiantes puedan consultar de una manera más sintetizada esta información.

Es importante acotar que ggplot2 ofrece gran variedad de códigos, los cuales pueden consultarse en la documentación de este paquete y en diferentes fuentes de internet.

Referencias

[1] Dobrow, R. P. (2016). Introduction to stochastic processes with R. John Wiley & Sons.

[2] Kabacoff, R. (2022). R in Action: Data Analysis and Graphics with R and Tidyverse. Simon and Schuster.

[3] Monahan, J. F. (2011). Numerical methods of statistics. Cambridge University Press.

[4] Sevilla Moróder, J. (2005). Gramática de las gráficas: pistas para mejorar las representaciones de datos. Universidad Pública de Navarra/Nafarroako Unibertsitate Publikoa.

[5]

[6] Wickham, H. (2016). Data analysis. ggplot2: elegant graphics for data analysis, 189-201.

[7] Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O’Reilly Media, Inc."

[8] Wilkinson, L. (2012). The grammar of graphics (pp. 375-414). Springer Berlin Heidelberg.

Notas de autor