R aplicado a la ECH

class: center, middle, inverse, title-slide

# R aplicado a la ECH
## Setiembre 2020 Gabriela Mathieu
### <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" /></a> <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Creative Commons Attribution 4.0 International License</a>

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# ¿Qué haremos hoy?

- Repaso del taller anterior

- Introducción al paquete ggplot2

- Introducción al paquete sf y geouy

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class: inverse, center, middle
# ggplot2

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# Gramática de gráficos

.left-column[

![](img/gg.png)

]
.right-column[
 - ggplot2 permite hacer los gráficos por capas, hay diferentes capas pero 3 fundamentales para hacer el gráficos, es decir, elementos que se van agregando.

- data: el data frame que contiene las variables que vamos a graficar
 
 - aesthetics mapping: las variables que vamos a graficar y donde (x, y)
 
 - geometrics: el tipo de gráfico que haremos (puntos, líneas, barras, etc.)
 
 - capas adicionales para mejorar el gráfico (título, etiqueta, nombres de ejes, etc.)
 
]

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# Capas

| Elemento      | Descripción          | Función | 
|---------------|:-------------:|:------:|
|Data |Set de datos a plotear | ggplot() |
|Aesthetics | Escalas en la que mapearemos los datos | aes() |
|Geometries | Los elementos visuales utilizados para nuestros datos| geom_*() |
|Facets  | Para ploteos múltiples| facet_*() |
|Statistics  | Construye nuevas variables (count, density, etc.)| stat_*() |
|Scales | Que elementos serán mapeados para las variables definidas | scale_*()
|Coordinate | Cartesianas o polares | coord_*() |
|Themes  | Estilos gráficos | theme_*()|

[R graph gallery](https://www.r-graph-gallery.com/portfolio/ggplot2-package/)

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# Capas
![](img/gg_data_mapping_geoms.png)

- Las 3 primeras capas deben ser en este orden: `data`, `aesthetics`, `geometry`
--

-  Las capas se van superponiendo con un `+`
--

- La estructura básica es como esta:

ggplot(data = &lt;df&gt;) +

aes(x = &lt;Variable_1&gt;, y = &lt;Variable_2&gt;) +
 
 geom_bar()

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# Ejemplo

```r
library(ech)
library(dplyr)

load("data/ech19.RData")
ech19 <- level_education(data = ech19)
nivel <- get_estimation_mean(data = ech19, variable = "level_education", level = "i")
nivel
```

```
# A tibble: 5 x 4
 level_education estimacion estimacion_low estimacion_upp
 <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Sin instruccion 0.0947 0.0927 0.0966
2 Primaria 0.294 0.291 0.297 
3 Secundaria o UTU 0.458 0.454 0.461 
4 Magisterio o profesorado 0.0244 0.0234 0.0253
5 Universidad o similar 0.129 0.127 0.132 
```

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class: inverse, center, middle
# ggplot2::ggplot()

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# Ejemplo mínimo: data + aes

.pull-left[

```r
# Cargo el paquete
library(ggplot2)

ggplot(data = nivel, aes(x = level_education,
                         y = estimacion*100)) 
```

]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png" width="432" />
- En aes se definen los parámetros estéticos de las variables.

- Aquellos que son fijos como color = "red", fill = "blue", etc. se escriben afuera de aes().
]

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class: inverse, center, middle
# ggplot2::geom_bar()

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# Ejemplo mínimo: data + aes + geom

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100)) +
* geom_bar(stat = "identity")
```

El argumento de geom_bar(), stat='identity', indica que la altura de la barra debe ser igual al valor y.

]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png" width="432" />

]

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class: inverse, center, middle
# ggplot2::coord_flip()

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# Ejemplo mínimo: girar ejes

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
 aes(x = level_education,
 y = estimacion*100)) +
 geom_bar(stat = "identity") +
* coord_flip()
```
]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png" width="432" />
]

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# Etiqueta y relleno

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100,
*          fill = level_education,
*          label = paste0(round(estimacion*100,0), "%"))) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() 
```

]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png" width="432" />
]
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class: inverse, center, middle
# ggplot2::geom_text()

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# Texto

.pull-left[

]
.pull-right[
<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png" width="432" />
]

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class: inverse, center, middle
# ggplot2::labs()

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# Agrego nombre a ejes y título

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100,
           fill = level_education,
           label = paste0(round(estimacion*100,0), "%"))) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() + 
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5)) +
* labs(x = "Nive máximo alcanzado",
*    y = "Estimación",
*    title ="Estimación de máximo nivel alcanzado",
*    subtitle = "Fuente: ECH 2019")
```

]
.pull-right[

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-16-1.png" width="432" />
]

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class: inverse, center, middle
# ggplot::theme()

---
# Elementos del tema

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100,
           fill = level_education,
           label = paste0(round(estimacion*100,0), "%"))) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() + 
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  labs(x = "Nive máximo alcanzado", 
     y = "Estimación", 
     title ="Estimación de máximo nivel alcanzado",
     subtitle = "Fuente: ECH 2019") +
* theme(legend.position = "bottom")
```

]
.pull-right[

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-18-1.png" width="432" />
]
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class: inverse, center, middle
# ggplot::theme_*()

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# Temas

- La función theme() controla el estilo del gráfico, permite definir el color de fondo, la apariencia de la leyenda, tamaños de letra, etc.

- En la función theme_*() ya vienen predefinidos una variedad de temas.

- Se pueden instalar un paquete específico que trae más temas: ggthemes.

- Explorar otros [temas](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggtheme.html).

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# Tema predefinido

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100,
           fill = level_education,
           label = paste0(round(estimacion*100,0), "%"))) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() + 
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  labs(x = "Nive máximo alcanzado", 
     y = "Estimación", 
     title ="Estimación de máximo nivel alcanzado",
     subtitle = "Fuente: ECH 2019") +
  theme(legend.position = "bottom") +
* theme_minimal()
```

]
.pull-right[

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-20-1.png" width="432" />
]

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class: inverse, center, middle
# ggplot::scale_fill_manual()
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# Escala de colores

.pull-left[

```r
ggplot(data = nivel,
       aes(x = level_education,
           y = estimacion*100,
           fill = level_education,
           label = paste0(round(estimacion*100,0), "%"))) +
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip() + 
  geom_text(size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  labs(x = "Nive máximo alcanzado", 
     y = "Estimación", 
     title ="Estimación de máximo nivel alcanzado",
     subtitle = "Fuente: ECH 2019") +
  theme(legend.position = "bottom") +
  theme_minimal() +
* scale_fill_manual(values = c("red", "blue", "green", "yellow", "gray"))
```

]
.pull-right[

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-22-1.png" width="432" />
]
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# Exportar un gráfico

Es preferible el formato pdf ya que se guarda en formato vectorial y así evitamos que se pixele como puede ocurrir con los formatos png, jpg, etc.

```r
*ggsave('<nombre>.pdf')
```

Podemos definir otros argumentos para variar el tamaño del gráfico, entre otras cosas. Para guardarlo en png cambiamos pdf por png.

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# Ejercicio

- Estimar el máximo nivel educativo alcanzado según sexo

- Usando la sintaxis del gráfico anterior hacer un diagrama de barras con la nueva estimación.

- Guardarlo en formato png