Nothing
#' @title Tabla doble entrada.
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#' @description Calcula la tabla de frecuencias bidimensionales.
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#' Lee el código QR para video-tutorial sobre el uso de la función con un ejemplo.
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#' \if{html}{\figure{qrtablabidimensional.png}{options: width="25\%" alt="Figure: qricvarianza.png"}}
#' \if{latex}{\figure{qrtablabidimensional.png}{options: width=3cm}}
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#' @usage tabla.bidimensional(x,
#' var_filas = NULL,
#' var_columnas = NULL,
#' distribucion = c("cruzada","condicionada"),
#' frecuencias = c("absolutas","relativas"),
#' exportar = FALSE)
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#' @param x Conjunto de datos. Tiene que ser un dataframe (al menos dos variables, es decir, dos columnas).
#' @param var_filas Variable fila.Por defecto su valor es NUll y el usuario debe escribir el nombre o posición de la variable cuyos valores quiere representar por filas.
#' @param var_columnas Variable columna. Por defecto su valor es NUll y el usuario debe escribir el nombre o posición de la variable cuyos valores quiere representar por columnas
#' @param distribucion Es un carácter. Por defecto se obtien la tabla cruzada (\code{distribucion = "cruzada"}). Para obtener las distribuciones condicionadas cambiar a \code{distribucion = "condicionada"}.
#' @param frecuencias Es un carácter. Por defecto se obtienen las frecuencias absolutas ordinarias (\code{frecuencias = "absolutas"}). Para obtener las frecuencias relativas ordinarias cambiar a \code{frecuencias = "relativas"}.
#' @param exportar Para exportar los resultados a una hoja de cálculo Excel (\code{exportar = TRUE}).
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#' @return Devuelve la tabla cruzada de las dos variables seleccionadas en un \code{data.frame}
#'
#' @author
#' \strong{Vicente Coll-Serrano}.
#' \emph{Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.}
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#' \strong{Rosario Martínez Verdú}.
#' \emph{Economía Aplicada.}
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#' Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)
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#' @references
#' Esteban García, J. y otros. (2005). Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Paraninfo. ISBN: 9788497323741
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#' Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034
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#' Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673
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#' @importFrom stats addmargins na.omit
#' @import dplyr
#'
#' @export
tabla.bidimensional <- function(x,
var_filas = NULL,
var_columnas = NULL,
distribucion = c("cruzada","condicionada"),
frecuencias = c("absolutas","relativas"),
exportar = FALSE){
distribucion <- tolower(distribucion)
distribucion <- match.arg(distribucion)
frecuencias <- tolower(frecuencias)
frecuencias <- match.arg(frecuencias)
x <- data.frame(x)
varnames <- names(x)
if(length(x)<2){
stop("El conjunto de datos seleccionada solo tiene una variable.")
}
if(is.null(var_filas) | is.null(var_columnas)){
stop("Debes seleccionar la variable fila y columna")
}
if(is.numeric(var_filas)){
if(var_filas<=length(x)){
var_filas <- var_filas}
else{
stop("Selecci\u00f3n err\u00f3nea de variable")
}
}
if(is.character(var_filas)){
if(var_filas %in% varnames){
var_filas = match(var_filas,varnames)
} else {
stop("El nombre de la variable por filas no es v\u00e1lido")
}
}
if(is.numeric(var_columnas)){
if(var_columnas<=length(x)){
var_columnas <- var_columnas}
else{
stop("Selecci\u00f3n err\u00f3nea de variable")
}
}
if(is.character(var_columnas)){
if(var_columnas %in% varnames){
var_columnas = match(var_columnas,varnames)
} else {
stop("El nombre de la variable por columna no es v\u00e1lido")
}
}
if(var_filas == var_columnas){
stop("La variable por fila y columna es la misma variable")
}
variable <- c(var_filas,var_columnas)
x <- x[,variable] %>% as.data.frame()
names(x) <- varnames[variable]
varnames <- names(x)
clase <- sapply(x, class)
if (!all(clase %in% c("numeric","integer","factor","logic"))){
stop("No puede construirse la tabla de frecuencias, alguna variable seleccionada es car\u00e1cter")
}
if(frecuencias == "absolutas"){
if(distribucion == "cruzada"){
tabla <- x %>%
table()
tabla <- addmargins(tabla)
} else{
print("Si quieres obtener la distribuciones de variable1/variable2 (condici\u00f3n por columnas) introduce el valor 1, en caso contrario variable2/variable1 (condici\u00f3n por filas) introduce el valor 2")
tipo <- readline(prompt = "Distribuci\u00f3nes condicionadas por columnas (1) o por filas (2): ")
tipo = as.numeric(tipo)
tabla2 <- x %>%
table()
namesfilas <- row.names(tabla2)
namescolumnas <- colnames(tabla2)
if(tipo == 1){
tabla_aux <- x %>%
select(tipo) %>%
group_by(filas) %>%
count() %>%
ungroup() %>%
select(n)
n = length(namescolumnas)
tabla_aux <- cbind(tabla_aux, replicate(n-1,tabla_aux$n))
} else{
tabla_aux <- x %>%
select(tipo) %>%
group_by(columnas) %>%
count() %>%
ungroup() %>%
select(n)
n = length(namesfilas)
tabla_aux <- cbind(tabla_aux, replicate(n-1,tabla_aux$n)) %>%
t()
}
tabla <- tabla_aux * as.matrix(prop.table(tabla2,tipo))
row.names(tabla) <- namesfilas
colnames(tabla) <- namescolumnas
}
} else{
if(distribucion == "cruzada"){
tabla <- x %>%
table()
tabla <- prop.table(tabla)
tabla <- addmargins(tabla)
} else{
print("Si quieres obtener la distribuci\u00f3nes de varible1/variable2 (por filas) introduce el valor 1, en caso contrario variable2/variable1 (por columnas) introduce el valor 2")
tipo <- readline(prompt = "Distribuci\u00f3nes condicionadas por filas (1) o por columnas (2): ")
tipo = as.numeric(tipo)
if(tipo == 1){
tabla2 <- x %>%
table()
tabla <- prop.table(tabla2,2)
} else{
tabla2 <- x %>%
table()
tabla <- prop.table(tabla2,1)
}
}
}
tabla <- as.data.frame.matrix(tabla)
if (exportar) {
filename <- paste("Tabla cruzada de ", variable[1]," y ", variable[2], " (", Sys.time(), ").xlsx", sep = "")
filename <- gsub(" ", "_", filename)
filename <- gsub(":", ".", filename)
rio::export(tabla, rowNames = TRUE, file = filename)
}
return(tabla)
}
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