Відео

Prueba incluyendo esta instrucción dentro de geom_bar: fill= c("gray", "red", "blue")

Otra opción es incluir la siguiente instrucción: scale_fill_manual(values = c("gray","steelblue","orange"))

@@gaya_ciencia muchas gracias, si pude cambiar los colores, me gusto mucho el video que realizaste, lo explicas muy bien, me gusta mucho el contenido de tu canal. muchas geracias

@@Dany60722perfecto. Gracias a ti y éxito en los análisis de tu proyecto.

Para el tamaño de las etiquetas, utiliza el argumento: cex.lab = 1 Para el tamaño de los ejes: cex.axis = 1 Para el tamaño de los títulos: cex.main = 1

@@gaya_ciencia

gracias.

Es muy probable que sea por alguna actualización. Lo ideal sería poner "Hmisc" en el panel de preguntas (en Utilidades) de RStudio para ver cómo solicita ahora la introducción de los argumentos.

Estuve revisando el script y sí me corrió. Revísalo pegando lo siguiente: ggplot(data = instrumento_9, mapping = aes(x = Grupo, y = Total)) + stat_summary(fun = mean, geom = "bar", fill= "white", color="black") + stat_summary(fun.data = mean_sdl, geom = "errorbar", width = .2, position= "dodge")

@@gaya_ciencia al final si pude identificar los paquetes que me causaban problemas y pude realizar el código bien, muchas gracias!!

Puedes usar: density = TRUE, angle = 45 Esto le agregará líneas y el ángulo a como quieres que se muestren. Ejemplo: barplot(media_reactivos, ylim = c(0,25), col = c("green", "yellow", "red"), main = "Instrumento sobre depresión", xlab = "Factores", ylab = "Puntaje", density = TRUE, angle = 45)

Para colorear los 3 grupos puedes usar + scale_fill_manual(values = c("gray","steelblue","orange")) Para aumentar la letra, no lo sé, casi siempre la ajusta por default.

ANOVA

Aun que no tenga normalidad igual uso anova?@@gaya_ciencia

Intenta con: col= c("red","yellow","green"),

@@gaya_ciencia pero seguido de todos los scripts de tu video ? Con un + ?

@@camilauvidia5109 no, solo poner una coma antes.

@@camilauvidia5109 hay que poner una coma antes

No he visto cómo, pero te recomiendo ecar un vistazo a este manual: r-graphics.org/

Prueba ajustando este argumento: + geom_text(aes(label= casos), position= position_stack) Previamente deberás crear una variable que se llame "casos"

No lo sé, me lo han preguntado varias veces. Quizás podrías revisar el siguiente enlance para ver su código: r-graphics.org/

Prueba poniendo la instrucción "col = c("red", "blue", "yellow")" Ejemplo: barplot(media_reactivos, ylim = c(0,25), col= c("red","yellow","green"), main = "Instrumento sobre depresión", xlab = "Factores", ylab = "Puntaje")

Sí, con gusto: # cargar el paquete readxl library(readxl) # importar el archivo de Excel "instrumento_9" #revisar el archivo de Excel instrumento_9 # cargar la paquetería de tidyverse library(tidyverse) # obtener la media del vector "Total" por grupo instrumento_9 %>% group_by(Grupo) %>% summarise(media_total = mean(Total, na.rm = TRUE)) # guardar la media del vector "Total" por grupo media_cognistat <- instrumento_9 %>% group_by(Grupo) %>% summarise(media = mean(Total, na.rm = TRUE)) # revisar la media del vector "Total" media_cognistat # obtener la mediana del vector "Total" por grupo instrumento_9 %>% group_by(Grupo) %>% summarise(mediana = median(Total, na.rm = TRUE)) # guardar la mediana del vector "Total" por grupo mediana_cognistat <- instrumento_9 %>% group_by(Grupo) %>% summarise(mediana = median(Total, na.rm = TRUE)) # revisar la mediana del vector "Total" mediana_cognistat ########################################################################## # obtener las principales medidas de tendencia y dispersión del vector "Total" instrumento_9 %>% group_by(Grupo) %>% summarise(cantidad= n(), media= mean(Total, na.rm = TRUE), mediana= median(Total, na.rm = TRUE), desv_std= sd(Total, na.rm = TRUE)) # guarda las principales medidas de tendencia y dispersión del vector "Total" resultados_cognistat_total <- instrumento_9 %>% group_by(Grupo)%>% summarise(cantidad= n(), media= mean(Total, na.rm = TRUE), mediana= median(Total, na.rm = TRUE), desv_std= sd(Total, na.rm = TRUE)) # revisa el vector resultados_cognistat_total ########################################################################## # filtrar los datos para grupos mayores a 3 sujetos instrumento_9 %>% group_by(Grupo)%>% summarise(cantidad= n(), media= mean(Total, na.rm = TRUE), mediana= median(Total, na.rm = TRUE), desv_std= sd(Total, na.rm = TRUE)) %>% filter(cantidad > 3) # filtrar de menor a mayor según la media obtenida instrumento_9 %>% group_by(Grupo)%>% summarise(cantidad= n(), media= mean(Total, na.rm = TRUE), mediana= median(Total, na.rm = TRUE), desv_std= sd(Total, na.rm = TRUE)) %>% filter(cantidad > 3) %>% arrange(media) # filtrar de mayor a mayor según la media obtenida instrumento_9 %>% group_by(Grupo)%>% summarise(cantidad=n(), media=mean(Total, na.rm = TRUE), mediana=median(Total, na.rm = TRUE), desv_std=sd(Total, na.rm = TRUE)) %>% filter(cantidad > 3) %>% arrange(desc(media)) ########################################################################## # graficar la media del Total con ggplot2 ggplot(data = instrumento_9, mapping = aes(x=Grupo, y=Total))+ stat_summary(fun = mean, geom = "bar", fill= "white", color="black") # incluye las barras de desviación estándar con ggplot2.... y Hmisc install.packages("Hmisc") library(Hmisc) ggplot(data = instrumento_9, mapping = aes(x=Grupo, y=Total))+ stat_summary(fun = mean, geom = "bar", fill= "white", color="black")+ stat_summary(fun.data = mean_sdl, geom = "errorbar", width = .2, position= "dodge") # cambia las barras a error estandar con ggplot2.... y Hmisc ggplot(data = instrumento_9, mapping = aes(x=Grupo, y=Total))+ stat_summary(fun = mean, geom = "bar", fill= "white", color="black")+ stat_summary(fun.data = mean_se, geom = "errorbar", width = .2, position= "dodge")