En este ejercicio se nos pide que visualicemos dos diagramas de dispersión o nubes de puntos (scatterplots).

Los diagramas de dispersión son un tipo de gráfico muy común que permite visualizar dos variables a la vez, una en cada eje. Resultan de mucha utilidad para detectar posibles correlaciones y relaciones no lineales.

Para completar el ejercicio, deberemos reconstruir o recuperar el data frame llamado heid2 que aparece en el capítulo anterior (página 17) y comparar dos versiones del mismo diagrama, mostrando la relación entre los tiempos de reacción medios y las frecuencias:

  1. una utilizando los valores originales, que estaban transformados a escala logarítmica.
  2. otra transformando estos valores a escala lineal, utilizando función exp.

preguntado 16 May '13, 09:53

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vitojph ♦♦
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editó 16 May '13, 09:56


Hola a todo el mundo.
Éste es mi ejercicio.

########## Recuperamos Heid2  #######################
data(heid)
heid [1:10,]

heid2 <- aggregate(heid$RT, list(heid$Word), mean)
heid2
colnames (heid2) = c("Word", "MeanRT")
heid2 
items = heid[, c("Word", "BaseFrequency")]
items

   items= unique(items)
   items
   nrow (items)

   heid2 = merge(heid2, items, by.x="Word", by.y="Word")
   heid2
   ## Procepo a dibujar los gráficos de dispersión. #############

   par(mfrow=c(1,2))   #Divido en dos partes para comparar .

   #### Pinto la transformada exponencial 
   plot (exp(heid2$MeanRT), exp(heid2$BaseFrequency))
   lines (lowess(exp(heid2$MeanRT), exp(heid2$BaseFrequency)), col="red")

   #### Pinto los datos sin transformar.

   plot ((heid2$MeanRT),(heid2$BaseFrequency))
   lines (lowess(heid2$MeanRT, heid2$BaseFrequency), col="green")

Mientras que no se aprecia ningún tipo de relación entre los datos cuando los transformamos con la exponencial, la presentación de los datos lineales muestra una correlación inversa entre Media y Frecuencia.

Salu2 jm

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respondido 17 May '13, 12:41

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jmgCorral
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Sólo añadir un comentario a la última frase (si no lo he interpretado mal): los datos lineales (que no muestran una correlación clara) son los que se obtienen aplicando la exponencial. Los datos originales son logarítmicos, y son esos los que sí presentan la correlación.

(17 May '13, 15:23) aduque

correcto. He mezclado los dataset.

(19 May '13, 20:25) jmgCorral

Hola, mi respuesta fue asi:

library(languageR)
heid2[1:5,]
par(mfrow=c(2,1))
plot(exp(heid2$MeanRT),exp(heid2$BaseFrequency),xlab="Mean RT", ylab="Base Frequency")
lines(lowess(exp(heid2$MeanRT),exp(heid2$BaseFrequency)))
plot(heid2$MeanRT,heid2$BaseFrequency,xlab="log Mean RT", ylab="log Base Frequency")
lines(lowess(heid2$MeanRT,heid2$BaseFrequency))

En la primera grafica con los valores transformados a la escala lineal, los resultados se aprecian muy mal, parece que casi no hay ninguna diferencia en los valores de frecuencia base a lo largo de la subida de la media RT.
En la segunda grafica mediante la curva smooth se puede ver que cuanto mas alta es la frecuencia base, mas baja es la media RT y al reves.

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respondido 16 May '13, 12:15

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ana2202
4063614
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Las respuestas anteriores están bien y tienen muy buena pinta. A continuación os pego parte de mi código para que veáis cómo he renombrado algunas columnas y he añadido otras nuevas al dataframe heid2:

# a partir del heid2 original
str(heid2)
# renombro meanRT como logMeanRT y BaseFrequency como logBaseFrequency
colnames(heid2)[2] <- "logMeanRT"
colnames(heid2)[3] <- "logBaseFrequency"
# añado dos nuevas columnas con los valores en escala lineal
heid2$MeanRT <- exp(heid2$logMeanRT)
heid2$BaseFrequency <- exp(heid2$logBaseFrequency)
str(heid2)
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respondido 17 May '13, 14:11

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vitojph ♦♦
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editó 17 May '13, 14:13

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pregunta realizada: 16 May '13, 09:53

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última modificación: 19 May '13, 20:25

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