Prácticas de Estadística en R - Departamento de Estadística e ...

46 5. Estadística descriptiva
Boxplot Peso
Boxplot Hermanos
50 60 70 80 90 100
1 2 3 4 5 6
Figura 5.4: Diagramas de caja.
5.6. Gráficos para multiples variables
De la misma manera que hemos visto gráficos para variables unidimensionales, podemos
hacer gráficos para múltiples variables. Cuando tenemos más de dos variables para
analizar podemos utilizar gráficos alternativos que muestren la relación que existe entre
estas variables. Evidentemente tenemos el problema de que podemos ver objetos en a lo
sumo tres dimensiones.
En primer lugar vemos un gráfico de dispersión de la variable Peso frente a Altura:
> par(mfrow=c(1,2))
> plot(Peso,Altura,xlab="Peso",ylab="Altura",main="Grafico de dispersion")
Como se puede ver, parece existir la existencia de una relación lineal. También
disponemos del histograma bidimensional. Para poder utilizar este diagrama en R necesitamos
importar la librería gplots:
> library(gplots) # Alternativa es la libreria gregmisc.
> hist2d(Peso,Altura,nbins=c(7,7),xlab="Peso",ylab="Altura",
main="Histograma bidimensional")
Comprobamos como la escala de colores de más oscuro a menos oscuro marca la
presencia de un menor o un mayor número de datos. Si lo que queremos es cambiar los
colores de este gráfico para que el significado sea exactamente el opuesto podemos hacer
lo siguiente:
> par(mfrow=c(1,2))
> plot(Peso,Altura,xlab="Peso",ylab="Altura",main="Grafico de dispersion")