4 Metodología

4.1 Datos

Texto de muestra para describir las fuentes de datos utilizadas.

# Carga paquetes de ejemplo
library(tidyverse)

      mpg             cyl             disp             hp       
 Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
 1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
 Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
 Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
 3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
 Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
      drat             wt             qsec             vs        
 Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
 Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
 Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
 3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
 Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
       am              gear            carb      
 Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
 Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
 Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
 Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

4.2 Variables

Detalle de las variables incluidas en el análisis, así como escalas de medición.

Estadísticas descriptivas por variable (ejemplo)
Statistic	N	Mean	St. Dev.	Min	Max
Estadísticas descriptivas de ejemplo
Variables seleccionadas del conjunto `mtcars`
Ingreso per cápita (mensual)	32	20.091	6.027	10.400	33.900
Capital social barrial	32	3.217	0.978	1.513	5.424
Precariedad laboral	32	146.688	68.563	52.000	335.000
Capital institucional	32	3.597	0.535	2.760	4.930
Participación comunitaria	32	17.849	1.787	14.500	22.900
Notas: resumen ilustrativo basado en datos `mtcars`.

4.3 Métodos

Breve descripción de los procedimientos aplicados para procesar y analizar la información.

--- title: "Metodología" --- ## Datos Texto de muestra para describir las fuentes de datos utilizadas. ```{r cargar-paquetes} #| message: false #| warning: false #| echo: true # Carga paquetes de ejemplo library(tidyverse) ``` ```{r resumen-datos} #| echo: false # Resumen estadístico summary(mtcars) ``` ## Variables Detalle de las variables incluidas en el análisis, así como escalas de medición. ```{r tabla-estadisticas-variables} #| echo: false #| warning: false #| tbl-cap: "Estadísticas descriptivas por variable (ejemplo)" #| tbl-label: tbl-estadisticas-variables if (requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE) && requireNamespace("tidyr", quietly = TRUE)) { tabla_stats <- dplyr::select(mtcars, mpg, wt, hp, drat, qsec) |> dplyr::summarise( dplyr::across( .cols = dplyr::everything(), .fns = list( N = ~sum(!is.na(.)), Media = ~mean(., na.rm = TRUE), `Desv. Est.` = ~sd(., na.rm = TRUE), Min = ~min(., na.rm = TRUE), Max = ~max(., na.rm = TRUE) ) ) ) |> tidyr::pivot_longer( cols = dplyr::everything(), names_to = c("Variable", ".value"), names_sep = "_" ) |> dplyr::mutate( Variable = dplyr::recode( Variable, mpg = "Ingreso per cápita (mensual)", wt = "Capital social barrial", hp = "Precariedad laboral", drat = "Capital institucional", qsec = "Participación comunitaria" ), Media = sprintf("%0.3f", Media), `Desv. Est.` = sprintf("%0.3f", `Desv. Est.`), Min = sprintf("%0.3f", Min), Max = sprintf("%0.3f", Max) ) if (!knitr::is_latex_output() && requireNamespace("gt", quietly = TRUE)) { gt::gt(tabla_stats) |> gt::tab_header( title = gt::md("**Estadísticas descriptivas de ejemplo**"), subtitle = gt::md("Variables seleccionadas del conjunto `mtcars`") ) |> gt::cols_label( Variable = "Statistic", N = "N", Media = "Mean", `Desv. Est.` = "St. Dev.", Min = "Min", Max = "Max" ) |> gt::tab_options( table.width = gt::pct(85), heading.title.font.size = gt::px(16), heading.subtitle.font.size = gt::px(11), table.border.top.width = gt::px(1.5), table.border.top.color = "#000000", table.border.bottom.width = gt::px(1.5), table.border.bottom.color = "#000000", column_labels.border.top.width = gt::px(1.2), column_labels.border.top.color = "#000000", column_labels.border.bottom.width = gt::px(1.2), column_labels.border.bottom.color = "#000000", data_row.padding = gt::px(4), table.font.size = 13 ) |> gt::cols_align(align = "center", columns = c(N, Media, `Desv. Est.`, Min, Max)) |> gt::cols_align(align = "left", columns = Variable) |> gt::opt_table_font( font = list( gt::google_font("Source Sans Pro"), gt::default_fonts() ) ) |> gt::tab_source_note(gt::md("Notas: resumen ilustrativo basado en datos `mtcars`.")) } else { knitr::kable( tabla_stats, format = if (knitr::is_latex_output()) "pipe" else "html", align = c("l", "c", "c", "c", "c", "c"), escape = FALSE ) } } ``` ## Métodos Breve descripción de los procedimientos aplicados para procesar y analizar la información.