Hola Carlos:
Te adjunto un ejemplo de aplicación: las funciones (he borrado los path de las
funciones y las ordenes "source()" que las carga ) y un ejemplo para
ejecutarlas para las opciones que tengo implementadas con la tabla de datos
birthwt del paquete"MASS":
- Descriptiva de todas las variables de una tabla.
- Análisis univariado de todas las variables de una tabla cruzadas con una
variable dependiente cualitativa.
=Inicio funciones ========================================
##--------------------------------------------------------------
## DESUNI
##--------------------------------------------------------------
DESUNI = function(XDADES,
XDROP=NULL,
XVD=NULL,
XSPV=NULL # Si és una anàlisi de SPV # Pot tenir el valor TRUE
)
{
options(digits = 3, OutDec=",", scipen=999)
## No existeix VD: descriptiva
if(is.null(XVD)) # No existeix VD: descriptiva
{
cat("\n*** Descriptiva (no existeix variable dependent)\n")
DES(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP,
XCAMIF=XCAMIF)
}
## Existeis VD: anàlisi univariat
else # Existeis VD: anàlisi univariat
{
UNI(XDADES=XDADES, XDROP=XDROP, XVD=XVD, XSPV=XSPV,
XCAMIF=XCAMIF)
}
}
##--------------------------------------------------------------
## DES: Descriptiva de todas las variables
##--------------------------------------------------------------
DES = function(XDADES, XDROP=NULL,
XCAMIF)
{
ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ]) # setdiff Selecciona les variables de XDADES
que són diferents de XDROP
attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
XVARLLI=names(DADES_S)
for (XVARNOM in names(DADES_S))
{
if(is.numeric(get(XVARNOM)))
{
DES_QUANTI (XVARNOM)
}
else if(is.factor(get(XVARNOM)))
{
DES_QUALI (XVARNOM)
}
else
{
cat("La variable ", XVARNOM, "no és de cap dels tipus coneguts", "\n")
}
}
# Fi de la funció
detach(DADES_S)
}
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUANTI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUANTI <-
function(X) {
OP <- par(no.readonly = TRUE); # save old parameters
par(mfrow=c(1,3))
hist(get(X), main=c("Histograma de", X), xlab=X);rug(get(X))
boxplot(get(X), main=c("Diagrama de caixa de", X),
ylab=X);rug(get(X),side=2)
qqnorm(get(X), main=c("Diagrama Q-Q de", X));qqline(get(X))
cat("\n")
par(OP)
ESTA_1<-data.frame(Variable = X,
N_total = length(get(X)),
N_valids = sum(!is.na(get(X))),
N_desconeguts = sum(is.na(get(X)))
)
ESTA_2<-data.frame(Variable = X,
N = sum(!is.na(get(X))),
Mitjana = if (mean(get(X) > 10)) {round(mean(get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(mean(get(X), na.rm = TRUE), 3)},
Err_tipic = if (sd (get(X) > 10)) {round(sd (get(X),
na.rm = TRUE), 2)} else {round(sd (get(X), na.rm = TRUE), 3)},
Min = min(get(X), na.rm = TRUE),
Perc_25 = quantile(get(X),.25),
Mediana = median(get(X), na.rm = TRUE),
Perc_75 = quantile(get(X),.75),
Max = max(get(X), na.rm = TRUE),
Interval = max(get(X), na.rm = TRUE) - min(get(X),
na.rm = TRUE)
)
cat("----------------------------", "\n")
cat("Valors valids i desconeguts", "\n")
print(ESTA_1, row.names = FALSE)
cat("----------------------------", "\n")
cat("Estadistics", "\n")
print(ESTA_2, row.names = FALSE)
cat("----------------------------", "\n")
return(summary(get(X)))
}
##--------------------------------------------------------------
## DES_QUALI: Descriptiva variables factor
##--------------------------------------------------------------
DES_QUALI <- function(X)
{
cat("Var factor: ",X,"\n")
XOUT <- as.data.frame(table(get(X)))
names(XOUT)[1] = X
XOUT <- transform(XOUT, cumFreq = cumsum(Freq), Percentatge =
prop.table(Freq))
print(XOUT)
print("-----------------------------------------------------")
}
##--------------------------------------------------------------
## UNI: Análisis univarido
##--------------------------------------------------------------
UNI = function(XDADES, XDROP=NULL,
XVD,
XSPV=NULL, # Si és una anàlisi de SPV
XCAMIF
)
{
ifelse(is.null(XDROP), DADES_S <- XDADES, DADES_S <- XDADES[,
setdiff(names(XDADES), XDROP) ])
attach(DADES_S, warn.conflicts = F)
cat("\n Descriptiva de totes les variables seleccionades\n")
print(summary(DADES_S))
for (XVARNOMT in names(DADES_S))
{
if (is.factor (get(XVD) ) )
{
if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
{
UNI_VDQVIQ (XVD=get(XVD), XVDT=XVD, XVARNOM=get(XVARNOMT),
XVARNOMT=XVARNOMT, XCAMIF=XCAMIF)
}
else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
{
cat("\nVD=Qualitativa i VI=Numèrica: UNI_VDQVIN\n")
cat("\nPer fer \n")
}
}
else if (is.numeric(get(XVD) ) & is.null(XSPV) ) # VD Num però no temps
{
if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
{
cat("\nVD=Numèrica i VI=Qualitativa: UNI_VDNVIQ\n")
cat("\nPer fer \n")
}
else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
{
cat("\nVD=Numèrica i VI=Numèrica: UNI_VDNVIN\n")
cat("\nPer fer \n")
}
}
else if (is.numeric(get(XVD) ) & !is.null(XSPV) ) # VD Num de temps: SPV
{
if ( is.factor(get(XVARNOMT)) )
{
cat("\nVD=Temps i VI=Qualitativa: UNI_VDTVIQ\n")
cat("\nPer fer \n")
}
else if( is.numeric(get(XVARNOMT)))
{
cat("\nVD=Temps i VI=Numèrica: UNI_VDTVIN\n")
cat("\nPer fer \n")
}
}
else
{
MISSATGE = c("Les variable ", XVD, " i ", XVARNOMT, " no són de cap
dels tipus coneguts", sep="")
select.list(MISSATGE,title="Atenció", preselect=MISSATGE)
}
}
# Fi de la funció
detach(DADES_S)
cat("\n\bFi de la funció des.r \n")
}
##--------------------------------------------------------------
## UNI_VDQVIQ: Análisis univarido Var Dep: Quali Var indep: quali
##--------------------------------------------------------------
UNI_VDQVIQ = function(XVD, XVDT, XVARNOM, XVARNOMT, XCAMIF)
{
cat ("*** Entra de uni_vdqviq.r ******************************** \n\n")
source("http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/R/Instalacio/FuncionsAuxiliars.r";,
local = F, echo=TRUE, encoding = "unknown")
# CrossTabsMod(get(XVD), get(XVARNOM), digits = 2, chisq = T, row = T,
expected = T)
CrossTabs(get(XVDT), XVARNOM, digits = 2, chisq = T, row = T, expected = T)
# Oportunitats relatives i IC http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/logit.htm
REG_LOG <- glm(XVD ~ XVARNOM, family = "binomial")
print(exp(cbind("Oportunitat Relativa" = coef(REG_LOG), confint(REG_LOG))))
# Valors de p
cat ("\n\nValors de p de les oportunitats relatives (regressió
logística):\n")
print(summary(REG_LOG)$coef[, "Pr(>|z|)"]) ## will extract them
cat ("\n\n*** Surt de un_ivdqviq.r ******************************** \n\n")
}
##--------------------------------------------------------------
## Pruebas : comentado con una función
##--------------------------------------------------------------
function()
{
library(MASS)
data(birthwt, package="MASS")
birthwt$low <- factor(birthwt$low)
birthwt$race <- factor(birthwt$race)
# Descriptiva
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD=NULL)
# Análisis univariado con var dependiente qualitativa (factor)
DESUNI(XDADES=birthwt, XVD="low")
}
=Fin de funciones =======================================
Muchas gracias por la ayuda y saludos!
> Hola Giera,
>
> Sí, puedes hacer lo mismo con "R" usando como te decía funciones que ya
> generan de forma automática estos estadísticos. La parte de las relaciones
> bivariadas, puede dar un poco más de trabajo pero luego las funciones para
> representar los boxplots o las tablas cruzadas y los diferentes test
> igualmente se hacen de forma muy compacta.
>
> Así, de primeras, yo como atacaría este problema sería:
>
> * Hacer un "summary()" de tu data.frame. De este resultado (no sé si conoces
> "summary()" )tienes una gran parte de los estadísticos básicos de cada
> variable. Hay otra función "fivenum()" que genera los cinco estadísticos
> básicos para un conjunto, aunque salvo por el contenido de "NAs" es casi lo
> mismo que devuelve "summary()".
>
> * Puedes de forma automática, detectar el tipo de variable que contiene cada
> columna (si es factor/categórica o si es numérica con la función "class()" )
> y crear las relaciones bivariadas.
>
> * Para las numéricas, puedes hacerlo todas de forma cruzada con la función
> "pairs()".
> * Para las categóricas, puedes ciclar (cada una de ellas para cada numérica)
> aunque creo que "pairs()" también hace esto de forma automática.
>
> * Quedaría simplemente pensar en los diferentes tests que quieres lanzar,
> pero seguro que hay alguna librería (además de la que se incluye por defecto
> "stats") que los implementa.
>
> Sobre el cómo....mejor si me pasas un ejemplo de aplicación lo damos un poco
> de forma...
>
> Saludos,
>
> Carlos.
>
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