histogram.fnc

Copy, Paste and Adapts

histogram.fnc(dat, dv=3, which.factor='zone')

histogram.fnc(dat, dv=3, which.factor='zone:fac1')

histogram.fnc(dat, dv=3, which.factor='zone', layout=c(3,1), z.score=T)

histogram.fnc(dat, dv=3, which.factor='zone', check=T, cuts=c(200,7000))

Objetive

Crea histogramas suavizados de una variable no cualitativa tanto de forma global como por niveles de un factor o factores definidos por el usuario. Puede obtenerse el histograma con las puntuaciones tipificadas o aquellas que se encuentren entre unos límites (superior e inferior) definidos por el usuario.

Histogram

Partiremos de una base de datos ya utilizada en la página de uniones de bases de datos (merge.data.fnc). Hablamos de MathAchieve de la librería nlme que contiene la medida del rendimiento en matemáticas de 7185 alumnos. Activamos la base de datos MathAchieve mediante esta llamada:

data(package='nlme','MathAchieve')

head(MathAchieve)

School Minority Sex SES MathAch MEANSES

1 1224 No Female -1.528 5.876 -0.428

2 1224 No Female -0.588 19.708 -0.428

3 1224 No Male -0.528 20.349 -0.428

4 1224 No Male -0.668 8.781 -0.428

5 1224 No Male -0.158 17.898 -0.428

6 1224 No Male 0.022 4.583 -0.428

Solicitaremos seguidamente diferentes histogramas de la variable MathAch (Rendimiento en matemáticas). Con el argumento vd indicamos el nombre de la variable de la que deseamos el histograma suavizado.

Histograma suavizado general de la variables MathAch

1.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch')

histograma de las puntuaciones tipificadas de MathAchieve

2.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch', z.score=T)

histograma de las puntuaciones tipificadas de MathAchieve, se filtran los valores de entrada entre -2 y 2 (de las tipificadas dado que se ha utilizado el argumento p.tipica=T).

3.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch', z.score=T,

cuts=c(-2,2))

El histograma primero en cada nivel de la variable Sex

4.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch',

which.factor='Sex')

El histograma anterior donde deseamos 1 columna y dos filas de gráficos.

5.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch',

which.factor='Sex', layout=c(1,2))

Histograma en cada nivel de Minority. Con el argumento check=T indicamos que queremos todos los histogramas solapados en una misma gráfica con marcas relativas a cada uno de los registros de la variable (Ver gráfico inferior).

6.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch',

which.factor='Minority', check=T)

Histograma de la variable MathAch en el cruce de los factores Sex x Minority

7.- histogram.fnc(MathAchieve, dv='MathAch',

which.factor='Sex:Minority')