# Cargar paquetes necesarios para la sesión
# Si no los tienes, debes instalarlos primero ejecutando en la consola:
# install.packages("haven")
# install.packages("tidyverse")
library(haven)
library(tidyverse)Práctico 1: Exploración Inicial de Datos en R
Trabajando con la Encuesta CASEN 2024
0. Objetivos del Práctico
El propósito de este práctico es aplicar los conceptos de la clase teórica en un entorno de R real. Al finalizar, serás capaz de:
- Establecer un flujo de trabajo reproducible usando un Proyecto de RStudio.
- Cargar una base de datos con variables etiquetadas (formato
haven_labelled) y usarhaven::as_factor()para convertir los códigos numéricos en categorías legibles. - Realizar un “diagnóstico inicial” sistemático de una base de datos, interpretando los resultados de las funciones de exploración.
- Manejar la gran cantidad de variables de una encuesta real mediante la subselección de datos.
- Utilizar la función
haven::as_factor()para trabajar con las etiquetas de las variables. - Explorar variables individuales, tanto categóricas como numéricas.
1. Contexto: ¿Qué es la Encuesta CASEN?
La Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN) es el principal instrumento de medición socioeconómica en Chile, a cargo del Ministerio de Desarrollo Social y Familia. Su objetivo es conocer la situación de los hogares en áreas como pobreza, ingresos, educación, salud, trabajo y vivienda.
Los datos de CASEN son fundamentales para el diseño y evaluación de las políticas sociales del país. En este práctico, daremos nuestros primeros pasos para analizar esta rica fuente de información.
2. Preparación del Entorno de Trabajo
2.1 Proyectos de RStudio y Rutas Relativas
La base de un trabajo de análisis reproducible es la organización. La mejor forma de hacerlo es usando Proyectos de RStudio (.Rproj). Un proyecto agrupa todos los archivos de una investigación (datos, scripts, informes) en una sola carpeta, y establece la raíz del directorio de trabajo en esa carpeta.
Esto nos permite usar rutas relativas (ej. "datos/casen_2024.RData") en lugar de rutas absolutas (ej. "C:/Users/Gabriel/Documentos/Curso/datos/casen_2024.RData"), lo que asegura que nuestro código funcione en cualquier computador.
Acción: Antes de continuar, asegúrate de haber creado un Proyecto de RStudio para esta clase.
2.2 Paquetes: Ampliando las capacidades de R
R base tiene muchas funciones, pero su verdadero poder reside en los paquetes: colecciones de funciones, datos y documentación creadas por la comunidad de usuarios.
Funcionamiento de los paquetes:
- Se instalan UNA SOLA VEZ con
install.packages("nombre_del_paquete"). - Se cargan CADA VEZ que inicias una nueva sesión de R con
library(nombre_del_paquete).
Para este práctico, usaremos haven para importar datos y tidyverse para buenas prácticas generales.
2.3 Carga de la Base de Datos CASEN 2024
La base de datos está disponible en el sitio del Observatorio Social del Ministerio de Desarrollo Social y Familia en formato .RData. Descárgala y guárdala dentro de la carpeta de tu proyecto (por ejemplo, en una subcarpeta llamada datos). Luego cárgala así:
load("datos/casen_2024.RData")
Nota¿Por qué necesitamos
haven si la base ya está en formato .RData?
Aunque haven se usa principalmente para cargar archivos de SPSS (.sav) y Stata (.dta), la CASEN en formato .RData también lo necesita: la base fue originalmente procesada en SPSS y conserva sus etiquetas, es decir, pequeñas notas en cada variable que indican qué significa cada código (por ejemplo, que 1 es “Hombre” y 2 es “Mujer”). Sin haven cargado, as_factor() no puede convertir esos códigos numéricos en categorías con nombre.
3. Primer Contacto y Subselección de Datos
3.1 El Problema: ¡Demasiadas Variables!
Veamos las dimensiones de nuestra base de datos recién cargada.
dim(casen)[1] 218367 877Como pueden ver, la CASEN 2024 tiene 218367 casos (filas) y 877 variables (columnas). Trabajar con una base de datos tan grande es ineficiente y confuso. El primer paso en cualquier análisis real es seleccionar solo las variables que necesitamos.
3.2 Subselección con R Base
Usaremos la sintaxis de corchetes de R base [filas, columnas] para crear un nuevo data.frame más pequeño y manejable. Dejamos el espacio de las filas en blanco para seleccionar TODAS las filas, y en el espacio de las columnas, le damos un vector con los nombres de las variables que queremos conservar.
# Creamos un vector con los nombres de las variables de interés
variables_seleccionadas <- c("region", "sexo", "edad", "esc", "ind_hacina", "ytotcorh")
# Creamos un nuevo objeto 'casen_sub' con solo esas columnas
casen_sub <- casen[, variables_seleccionadas]
# Verificamos las dimensiones de nuestra nueva base de datos
dim(casen_sub)[1] 218367 6¡Mucho mejor! Ahora trabajaremos con este objeto casen_sub que es más liviano y enfocado.
4. La exploración inicial de nuestros datos
Ahora que tenemos un conjunto de datos manejable, apliquemos el protocolo de exploración.
4.1 Estructura y el Problema de las Etiquetas (<dbl+lbl>)
Usemos str() para ver la estructura de nuestro nuevo objeto.
str(casen_sub)tibble [218,367 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ region : dbl+lbl [1:218367] 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 2,...
..@ label : chr "Región"
..@ format.stata: chr "%53.0g"
..@ labels : Named num [1:16] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "Región de Tarapacá" "Región de Antofagasta" "Región de Atacama" "Región de Coquimbo" ...
$ sexo : dbl+lbl [1:218367] 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, ...
..@ label : chr "Sexo"
..@ format.stata: chr "%9.0f"
..@ labels : Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ edad : num [1:218367] 62 92 61 61 32 26 55 54 53 32 ...
..- attr(*, "label")= chr "Edad"
..- attr(*, "format.stata")= chr "%6.0f"
$ esc : num [1:218367] 12 6 8 8 15 16 14 12 10 17 ...
..- attr(*, "label")= chr "Años de escolaridad (edad >= 15)"
..- attr(*, "format.stata")= chr "%9.0g"
$ ind_hacina: dbl+lbl [1:218367] 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...
..@ label : chr "Índice de hacinamiento"
..@ format.stata: chr "%97.0g"
..@ labels : Named num [1:5] -88 1 2 3 4
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "No sabe" "Sin hacinamiento (menos de 2,5 personas por dormitorio)" "Hacinamiento medio (entre 2,5 y 3,49 personas por dormitorio)" "Hacinamiento alto (entre 3,5 y 4,99 personas por dormitorio)" ...
$ ytotcorh : num [1:218367] 700000 700000 3253500 3253500 3253500 ...
..- attr(*, "label")= chr "Ingreso total corregido del hogar"
..- attr(*, "format.stata")= chr "%10.0g"
- attr(*, "label")= chr "Encuesta Casen 2024"Interpretación: haven es inteligente. Ha importado las variables numéricas de SPSS (ej. sexo donde 1=“Hombre”, 2=“Mujer”) y también ha guardado las etiquetas de texto asociadas. Por eso vemos dbl+lbl o haven_labelled. Por defecto, R las trata como números, pero guarda las etiquetas. Para que nuestro análisis sea más claro, necesitamos “activar” esas etiquetas.
4.2 Trabajando con Etiquetas: haven::as_factor()
La función as_factor() del paquete haven convierte estas variables etiquetadas en factores, que es el tipo de dato que R usa para variables categóricas. Esta función reemplaza los números por sus correspondientes etiquetas de texto.
# Convirtamos la variable de hacinamiento a factor para ver sus etiquetas
casen_sub$hacinamiento_factor <- as_factor(casen_sub$ind_hacina)
# Ahora comparemos los tipos de dato
class(casen_sub$ind_hacina)[1] "haven_labelled" "vctrs_vctr" "double" class(casen_sub$hacinamiento_factor)[1] "factor"4.3 Resumen General y Detección de Problemas
summary() nos da un resumen estadístico de cada variable, ideal para un control de calidad.
summary(casen_sub) region sexo edad esc
Min. : 1.000 Min. :1.000 Min. : 0.00 Min. : 0.00
1st Qu.: 5.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.: 20.00 1st Qu.: 9.00
Median : 8.000 Median :2.000 Median : 39.00 Median :12.00
Mean : 8.618 Mean :1.525 Mean : 39.92 Mean :11.59
3rd Qu.:13.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.: 59.00 3rd Qu.:15.00
Max. :16.000 Max. :2.000 Max. :107.00 Max. :31.00
NA's :37391
ind_hacina ytotcorh
Min. :-88.000 Min. : 0
1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 883282
Median : 1.000 Median : 1344264
Mean : 1.047 Mean : 1753336
3rd Qu.: 1.000 3rd Qu.: 2067500
Max. : 4.000 Max. :60600000
NA's :107
hacinamiento_factor
No sabe : 55
Sin hacinamiento (menos de 2,5 personas por dormitorio) :206296
Hacinamiento medio (entre 2,5 y 3,49 personas por dormitorio) : 9699
Hacinamiento alto (entre 3,5 y 4,99 personas por dormitorio) : 1592
Hacinamiento crítico (5 y más personas por dormitorio u hogar sin dormitorios de uso exclusivo): 725
Actividad de Interpretación: Examina el summary. ¿Detectas algún valor que te parezca extraño o problemático? * En ind_hacina, vemos un Min. de -88. Esto es un código para “No sabe”, no un valor real. * En esc, hay NA's (valores perdidos). Esto es esperable, ya que la pregunta solo aplica a personas mayores de cierta edad. * En ytotcorh, el Max. es muy alto. Esto sugiere una distribución de ingresos muy asimétrica (desigual).
5. Explorando Variables Individuales
5.1 Variable Categórica: Hacinamiento (ind_hacina)
Veamos la diferencia al tabular la variable numérica original versus la versión convertida a factor.
# Tabla con la variable numérica (menos informativa, solo vemos códigos)
table(casen_sub$ind_hacina)
-88 1 2 3 4
55 206296 9699 1592 725 # Tabla con la variable convertida a factor (mucho más clara, vemos las categorías)
table(casen_sub$hacinamiento_factor)
No sabe
55
Sin hacinamiento (menos de 2,5 personas por dormitorio)
206296
Hacinamiento medio (entre 2,5 y 3,49 personas por dormitorio)
9699
Hacinamiento alto (entre 3,5 y 4,99 personas por dormitorio)
1592
Hacinamiento crítico (5 y más personas por dormitorio u hogar sin dormitorios de uso exclusivo)
725 Para obtener los porcentajes, usamos prop.table().
# Calculamos la proporción y multiplicamos por 100 para obtener el porcentaje
prop.table(table(casen_sub$hacinamiento_factor)) * 100
No sabe
0.02518696
Sin hacinamiento (menos de 2,5 personas por dormitorio)
94.47215010
Hacinamiento medio (entre 2,5 y 3,49 personas por dormitorio)
4.44160519
Hacinamiento alto (entre 3,5 y 4,99 personas por dormitorio)
0.72904789
Hacinamiento crítico (5 y más personas por dormitorio u hogar sin dormitorios de uso exclusivo)
0.33200987 Actividad de Interpretación: Basado en la tabla de frecuencias porcentuales, ¿qué porcentaje de los hogares en la muestra vive en condiciones de hacinamiento (sumando las categorías de hacinamiento medio, alto y crítico)?
5.2 Variable Numérica: Edad (edad)
Para las variables numéricas, nos interesan las medidas de tendencia central y dispersión. El principal desafío son los valores perdidos (NA).
# La variable edad en CASEN no tiene valores perdidos, por lo que podemos calcularla directamente
mean(casen_sub$edad)[1] 39.92199# Sin embargo, la buena práctica es usar siempre na.rm = TRUE
# por si trabajamos con otras variables que sí tengan NAs.
edad_promedio <- mean(casen_sub$edad, na.rm = TRUE)
desv_est_edad <- sd(casen_sub$edad, na.rm = TRUE)
# Imprimimos los resultados
edad_promedio[1] 39.92199desv_est_edad[1] 22.97089Actividad Aplicada: Calcula e interpreta el promedio de años de escolaridad (esc) y el ingreso total del hogar (ytotcorh). No olvides usar na.rm = TRUE. ¿Qué te llama la atención de estos valores?
6. Reflexiones Finales y Próximos Pasos
Resumen del Práctico: En esta sesión, realizamos un diagnóstico completo de una subselección de variables de la Encuesta CASEN. Aprendimos a importar datos con haven, a subseleccionar variables, a interpretar la estructura de los datos, a convertir variables etiquetadas en factores con as_factor(), y a calcular nuestras primeras estadísticas descriptivas. Este protocolo es el primer paso fundamental en cualquier análisis de datos.
Conexión con la Próxima Clase: Hemos visto que para responder preguntas más complejas (ej. ‘¿Cuál es el ingreso promedio por región?’) necesitamos herramientas más potentes para manipular y agrupar los datos. Eso es exactamente lo que veremos en la próxima clase, cuando aprendamos la “gramática de la manipulación de datos” con dplyr.