Gráficos

Matriz de gráficos de dispersión

Nos permite observa de manera simultánea la relación entre cada par de variable en un conjunto de ellas, y, a la vez identificar datos atípicos en la relación bivariante de las variables.

Subimos la data y visualizamos rápidamente un resumen de esos datos:

data <- read.csv2("~/datosAnalisis/percepcion.csv", header = T)
head(data)

##   ubicacion  parroquia negro afrodes. moreno blanco   otra
## 1     norte altagracia 2.370   1.4567  41.87  51.57 2.7322
## 2    centro   antimano 2.386   0.7862  49.24  46.68 0.9134
## 3     norte candelaria 1.631   1.2409  37.08  57.95 2.0991
## 4   sureste   caricuao 1.929   0.7844  44.95  51.40 0.9368
## 5    centro   catedral 2.405   1.0766  41.13  54.41 0.9745
## 6   sureste      coche 1.509   0.3995  49.24  48.30 0.5556

summary(data)

##     ubicacion      parroquia      negro         afrodes.    
##  centro  :9   altagracia: 1   Min.   :1.06   Min.   :0.287  
##  noreste :2   antimano  : 1   1st Qu.:1.98   1st Qu.:0.785  
##  noroeste:3   candelaria: 1   Median :2.31   Median :0.980  
##  norte   :4   caricuao  : 1   Mean   :2.26   Mean   :1.000  
##  suoeste :1   catedral  : 1   3rd Qu.:2.42   3rd Qu.:1.268  
##  sureste :3   coche     : 1   Max.   :3.63   Max.   :1.732  
##               (Other)   :16                                 
##      moreno         blanco          otra      
##  Min.   :28.2   Min.   :46.4   Min.   :0.556  
##  1st Qu.:38.4   1st Qu.:47.6   1st Qu.:0.859  
##  Median :44.5   Median :51.5   Median :1.158  
##  Mean   :42.8   Mean   :52.6   Mean   :1.387  
##  3rd Qu.:47.6   3rd Qu.:57.7   3rd Qu.:1.683  
##  Max.   :49.6   Max.   :68.0   Max.   :3.538  
## 

Obtenemos la matriz

plot(data[, -c(1:2)], col = as.factor(data[, 1]), pch = 16)

Observamos que hay una relación moderada y directa entre las variables afrodescendiente y negro. En aquellas parroquias en las que la gente tendió a percibirse como afrodescendiente también tendieron a percibirse como afrodescendiente. Hay una relación fuerte e inversa entre blanco y moreno. En aquellas parroquias en donde la gente se percibió mayoritariamente como blancos, se percibióen menor medida como morenos, y viceversa.
En los lugares en los que la gente se percibió como moreno, la gente también se identificó en forma directa y moderada, como negro, pero no como afrodescendientes

La matriz de gráficos de dispersión nos ayudan a obtener una mirada multivariada de nuestra data. De esta forma, podemos empezar a formularnos algunas preguntas, adelantar algunas respuestas e imaginar posibles modelos para nuestra data