En este post se detallan los comandos para el calculo de las diferentes medidas de posición en r. Para ilustrarlos se utilizará el ejemplo Gasto en móvil vs Ingresos.xslx, que contiene datos del gasto en móvil y los ingresos mensuales para una muestra de 50 individuos. Si no sabes como abrir este archivo Excel desde r studio consulta: https://estadisticaparatodos.com/primeros-pasos-en-r-studio/
Media aritmética
mean(variable): Calcula la media aritmética de la variable “variable”.
Ejemplo.- mean(GastoIngreso$Gasto)
Si hay algún valor perdido, r devuelve NA por defecto. Si queremos que calcule la media ignorando los valores perdidos debemos hacer:
mean(variable , na.rm=TRUE)
Ejemplo.- mean(GastoIngreso$Gasto, na.rm=TRUE)
Media geométrica
Para calcular la media geométrica de “variable” haremos:
Geometrica <- exp(mean(log(variable)))
Ejemplo.- geometrica <- exp(mean(log(GastoIngreso$Gasto)))
Media armónica
Para calcular la media armónica de “variable” haremos:
Armonica <- 1/mean(1/variable)
Ejemplo.- armonica <- 1/mean(1/GastoIngreso$Gasto)
Mediana
Para calcular la mediana de “variable” haremos:
Mediana <- median(variable)
Ejemplo.- mediana <- median(GastoIngreso$Gasto)
Moda
El cálculo de la moda es algo más complicado, ya que requiere usar una librería específica. Lo haremos siguiendo los siguientes pasos:
- Instalar la librería: “modeest” > install.packages(“modeest”)
- Llamar a la librería: “modeest” > library(modeest)
- Usar la función “mlv”>
moda <- mlv(GastoIngreso$Gasto, method=”mfv”)
Cuantiles
Mediante la función quantile podemos obtener los percentiles 0, 25, 50, 75, 100 :
Ejemplo.-
Cuantiles <- quantile (GastoIngreso$Gasto)
Minimo <- Cuantiles[1] o Minimo <- min(GastoIngreso$Gasto)
Maximo <- Cuantiles[5] o Maximo <- max(GastoIngreso$Gasto)
Q1 <- Cuantiles[2]
Q2 <- Cuantiles[3]
Q3 <-Cuantiles[4]
Si necesitas recordar la teoría sobre la interpretación de estas medidas de posición puedes consultar: https://estadisticaparatodos.com/medidas-de-posicion/