Este documento está en el llamado formato reproducible. Verás que imbrica texto, órdenes de R y su resultado. Lo más importante es que copiando, pegando y ejecutando el código obtendrás los mismos resultados que aparecen en este documento. Es por eso que se dice reproducible.
Vamos a considerar la tabla de datos pima, que ya ha aparecido en algún script.
library(MASS) # cargar la biblioteca de conjuntos de datos
pima = Pima.teCalculemos la tabla de frecuencias absolutas para la variable npreg (número de embarazos)
(tabla_np = table(pima$npreg))##
## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17
## 49 71 49 38 25 20 18 17 11 12 9 6 2 3 1 1Observa que en la muestra había 49 mujeres con 0 embarazos, o 25 mujeres con 4 embarazos.
La tabla de frecuencias absolutas acumuladas permite responder preguntas como ¿cuántas mujeres de la muestra reportaron 3 o menos embarazos? el cálculo es sencillo (aunque puede llegar a ser tedioso). La función ‘cumsum’ (de cumulative sum) resuelve esto por nosotros
cumsum(tabla_np)## 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17
## 49 120 169 207 232 252 270 287 298 310 319 325 327 330 331 332A la vista de la tabla, es fácil ver que fueron 207.
Si quieres saber qué peso tienen esas mujeres dentro de la muestra, no tienes más que cálcular la frecuencias relativas acumuladas
cumsum(tabla_np)/nrow(pima)## 0 1 2 3 4 5 6
## 0.1475904 0.3614458 0.5090361 0.6234940 0.6987952 0.7590361 0.8132530
## 7 8 9 10 11 12 13
## 0.8644578 0.8975904 0.9337349 0.9608434 0.9789157 0.9849398 0.9939759
## 15 17
## 0.9969880 1.0000000para determinar que el 62.3% de mujeres de la muestra reportó 3 embarazos o menos.
Incluso, esta última tabla te permite responder a la pregunta ¿cuántos embarazos reportó el 25% de las mujeres de la muestra que más embarazos tuvo? (sí, parece un trabalenguas). La respuesta es 5 o más embarazos…¿lo ves en la tabla?