Hola: On Wed, 15 Jul 2015 00:18:32 +0200 Carlos Ortega <[email protected]> wrote: [borro] > Sobre la duda de los nombres, si le pasas el data.frame tal cual, te > debiera de conservar los nombres.
Tienes razón. Ahora le paso el nombre del data.frame, y ya muestra el nombre de la variable analizada. Muchas gracias por la sugerencia. Saludos! > Si no es así, pásale como argumento adicional a las funciones los nombres > de las columnas/variables... > > Saludos, > Carlos. > > > El 14 de julio de 2015, 22:49, Griera <[email protected]> escribió: > > > 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. > > > > > > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
