<- read.csv("http://apuntesr.s3.amazonaws.com/data/Laboral.csv") Base
Probando Github
Test Github + Quarto
Prueba 1
Vamos a hacer la prueba de este documento con tres códigos: str()
, table()
y summary()
. También usaremos la base de datos del siguiente enlace:
http://apuntesr.s3.amazonaws.com/data/Laboral.csv
1) Carguemos la base:
2) Veamos un resumen de la base:
str(Base)
'data.frame': 74 obs. of 26 variables:
$ codigo : num 34 72 32 4 36 47 18 7 8 53 ...
$ ae1 : num 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 ...
$ ae2 : num 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 ...
$ ae3 : num 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 ...
$ ae4 : num 5 5 5 2 4 4 4 4 4 4 ...
$ ctf1 : num 5 2 5 5 2 4 4 4 5 1 ...
$ ctf2 : num 5 2 4 5 2 4 4 4 4 1 ...
$ ctf3 : num 5 2 5 5 3 4 3 4 4 1 ...
$ ctf4 : num 5 2 4 5 2 4 2 4 4 1 ...
$ ctf5 : num 5 2 4 5 4 4 3 4 4 1 ...
$ iao1 : num 4 5 4 2 5 5 4 4 2 1 ...
$ iao2 : num 3 1 4 1 5 5 2 4 2 1 ...
$ iao3 : num 4 5 1 1 5 5 1 4 2 1 ...
$ iao4 : num 4 5 1 1 5 5 1 4 2 1 ...
$ edad : num 42 NA 29 58 26 NA 40 51 50 NA ...
$ sexo : num 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 ...
$ educacion : num 2 2 1 0 2 2 0 2 1 0 ...
$ antiguedad_puesto: num 5 8 2 3 1 2 3 1 1 6 ...
$ puesto : num 1 3 1 3 1 1 1 1 1 3 ...
$ estado_civil : num 4 2 3 1 1 2 3 1 1 2 ...
$ nro_de_hijos : num 4 2 NA 3 1 4 2 2 3 3 ...
$ jornada : num 1 NA NA 0 0 1 0 0 0 0 ...
$ contrato : num 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 ...
$ ctf : num 5 2 4.4 5 2.6 4 3.2 4 4.2 1 ...
$ ae : num 5 5 4.5 4.25 4 4 4 4 4 4 ...
$ iao : num 3.75 4 2.5 1.25 5 5 2 4 2 1 ...
3) Tabulemos los datos de la antigüedad en el puesto:
table(Base$antiguedad_puesto)
1 2 3 4 5 6 7 8
7 11 18 9 5 7 4 11
4) Ahora veremos un resumen de los resultados de un modelo lineal en el cual predecimos los datos de la variable contrato en función de la la variable antigüedad en el puesto.
summary(lm(Base$contrato ~ Base$antiguedad_puesto))
Call:
lm(formula = Base$contrato ~ Base$antiguedad_puesto)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.49231 -0.32786 -0.08118 0.08327 1.00105
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.57454 0.10290 5.583 7.16e-07 ***
Base$antiguedad_puesto -0.08223 0.02203 -3.732 0.000446 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.3897 on 56 degrees of freedom
(16 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.1992, Adjusted R-squared: 0.1849
F-statistic: 13.93 on 1 and 56 DF, p-value: 0.000446
Fin de la prueba