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Gráficos en Stata: Funciones básicas y avanzadas para resumir información clave en investigación cuantitativa

Autor: Felipe Benavides Martínez. PhD / Portafolio: Quantitative / Vie. 04 de Mar de 2022

Transcripción de este video

00:00:45:21 Somos un equipo autogestionado, responsable, proactivo y autónomo, con gran compromiso social, aportando el pensamiento científico y el desarrollo latinoamericano, promoviendo el uso de software para investigación en todas las áreas del conocimiento. Generamos contenido de alta calidad teniendo en cuenta las distintas necesidades del mercado. Realizamos actividades gratuitas constantemente. Abordamos temáticas vigentes, aplicaciones especializadas y elementos metodológicos que te permiten interactuar y generar redes para la difusión de tus proyectos.

00:00:55:19 Contamos con servicio de asesoría, consultoría y acompañamiento personalizado, certificaciones internacionales, entrenamientos especializados y talleres prácticos.

00:01:10:26 Nuestro principal objetivo es promover el uso de tecnología en el campo investigativo, generando un impacto significativo en la región y de esta forma contribuir a la creación de comunidad para compartir conocimiento.

00:01:50:29 Te invitamos a ser parte de este gran equipo Software Shop. Visita nuestra página web y conoce nuestros servicios Software SOC. La empresa líder en la implementación de herramientas analíticas y software especializado en Latinoamérica, le da la bienvenida a esta presentación. En esta oportunidad tendremos el acompañamiento del instructor Felipe Benavides Pies de instructor del portafolio cuantitativo en Short Workshop, con experiencia en la aplicación de modelos estadísticos para las ciencias de la salud biomédicas, agrícolas y ambientales.

00:02:56:22 Felipe ejerció la docencia universitaria en maestría y doctorado y realiza asesoría científica a grupos de investigación, sectores gubernamentales, oenegés y empresas privadas para la creación, validación y aplicación de diseños experimentales y modelos estadísticos. Bienvenido. Bueno, gracias por la invitación y gracias a todas las personas que se conectan con nosotros hoy para participar de este webcast. Este. Esta es una serie de webcast que estamos realizando desde hace dos años para compartir con ustedes conocimiento de Stata que nos ayuda a hacer investigación en Ciencias de la Salud, en Ciencias Ambientales, en Ciencias Agrícolas, graficación, análisis estadístico, modelación y todas estas herramientas que enriquecen significativa mente nuestra investigación y sobre todo con un software tan bueno, tan intuitivo

00:03:33:02 y tan fácil de manejar y aprender como es Stata. En este momento la versión en su versión última que es estatal 17 y bueno, está. Este webcast en particular se llama Funciones básicas y avanzadas. Para resumir información clave en investigación cuantitativa. Este webcast va a contener dos componentes un primer componente en el cual les voy a hablar sobre por qué los gráficos.

00:04:01:26 Cuál es el concepto de gráfico? Cuáles son los tipos de gráficos que se pueden hacer con Stata y cómo nos ayudan a enriquecer nuestra investigación cuantitativa? Sea cual sea el área en la que estemos trabajando. Y 1/2 va a ser un ejercicio práctico en estaca con un set de datos y vamos con este set de datos a realizar diferentes tipos de gráficos.

00:04:46:01 Vamos a modificar los gráficos en lo que se conoce como sus parámetros de segundo orden, que son el color, el tipo de letra. Stata permite hacer muchísimos, muchísimos tipos de gráficos de alta calidad y también permite modificar muchísimas cosas. Por lo tanto, el tiempo no nos va a alcanzar sino para mostrar, digamos, un brochazo general con algunos pocos detalles, para que ustedes puedan ver las herramientas de Stata para gráficos y puedan darse cuenta de por qué nos conviene trabajar con Stata para realizar gráficos y por qué también es superior a cualquier otro software.

00:05:20:20 Estadística. Durante la presentación ustedes pueden realizar las preguntas que que requieran las compañeras de software. Estarán pendientes para transmitir sus preguntas y si no pueden hacerlo también al final de la presentación. Sin embargo, yo tengo dos pantallas, una en la que estoy mostrando las diapositivas y luego el software y otra en la que estoy leyendo sus preguntas. Así que, bueno, bienvenidos.

00:06:18:15 Esperamos que esto sea para conocimiento y enriquecimiento suyo. Y empezamos. Bueno, los gráficos. Qué son? Básicamente son resúmenes visuales de nuestros datos que nos permiten. En resumen, resumidamente, cuatro cosas. Primero, facilitan la asimilación y la comprensión general de los datos. Segundo, permiten la identificación de patrones, por ejemplo, de qué variables están correlacionadas y también qué datos atípicos existen, pues permite ver si hay datos que fueron metidos, posiblemente mal, o si son datos que posiblemente fueron mal generados por el equipo de medición, o si son simplemente layers estadísticos.

00:07:07:03 Tercero, guían la generación de hipótesis y decisión sobre análisis estadístico. Esto es muy importante debido a que es a través de los gráficos que se se nos ocurren las hipótesis. A veces se nos permite generar nuevas hipótesis y muchas veces, como dice el punto 4.º, también nos permiten tomar decisiones para la investigación. Si hay análisis que no están funcionando, si hay modelos estadísticos que no han sido exitosos, volver a revisar los datos a través de resumen gráfico nos puede ayudar a tomar decisiones correctas de qué y qué camino seguir.

00:07:47:18 Y ustedes saben que cuando las hipótesis están bien generadas, correctamente generadas en una investigación, el camino a seguir es certero. Y también van a ser confiables las conclusiones del proyecto. Entonces, un consejo que yo les doy es que siempre gráfica. Antes de realizar cualquier análisis, cualquier modelo, cualquier algoritmo, cualquier prueba, siempre tener un conjunto de gráficos que nos resuman lo que nos quieren decir los datos.

00:07:55:16 Y luego, si pasa con la información de esos gráficos a la modelación, a los algoritmos, a las pruebas, etcétera.

00:08:19:18 En los pasos de los del procesamiento de datos para la investigación, vamos desde la recopilación, vamos a la depuración. Luego tenemos la graficación, el análisis, la síntesis y las conclusiones. Este paso, el tercer paso que es la graficación de gran importancia si se realiza bien.

00:09:25:05 De aquí depende el éxito de los análisis y la fiabilidad de las conclusiones. Por lo tanto, la graficación que a veces se observa o se percibe equivocadamente como algo opcional o secundario o lateral lizado es demasiado importante y por eso debemos conocer las herramientas para poder realizar gráficos adecuados para cada tipo de datos. Entonces, dependiendo del tipo de variables que tengamos en nuestro set de datos que pueden ser cuantitativas, continuas, cuantitativas, discretas, pueden ser cualitativas, categóricas de variables de factor, variables ordinales, variables binomial si cada cada una de estas variables y cada combinación posible de estas variables nos requiere que conozcamos de tipos de gráficos diferentes.

00:10:01:19 Así también, dependiendo de la pregunta, la investigación que tengamos que queramos resolver, pues a veces puede ser más útil un gráfico de barras, o un histograma o un gráfico de dispersión. Cierto, no quiere decir que para cada proyecto tengamos que hacer todos los gráficos, sino que debemos conocer las herramientas de tal manera que sepamos cuáles gráficos son poderosos para cada pregunta de investigación y para cada serie de datos que permite stata.

00:10:35:13 Primero, una gran cantidad de tipos de gráficos. Si nosotros nos vamos al menú de gráficos de Stata, encontramos una gran cantidad de posibilidades y dentro de cada posibilidad tenemos además un submenú. Así que la combinación de esto nos arroja cientos de cientos de tipos de gráficos que están disponibles en Stata para nuestro uso. Segundo, una alta calidad en sus componentes.

00:11:17:04 Y a qué me refiero con componentes? Me refiero primero, a la calidad gráfica, a la resolución. Segundo, a la calidad de los parámetros de segundo orden, que pueden ser, por ejemplo, tamaño de la letra, tipo de punto o tipo de símbolo o tipo de línea y me refiero también a elementos como a elementos propios de cada tipo de gráfico que los hacen altamente competentes para publicaciones, para libros, para tesis, para informes, etcétera.

00:11:52:05 Y tercero, que es lo que más nos interesa a quienes hacemos investigación es que sean fácilmente generales. Un gráfico en destaca por más complejo que parezca o por más complejo que sea, es muy fácil de generar, ya sea a través del menú de gráficos o a través de los códigos que se escriben en la consola de Stata. En la cajita de los códigos de otra con el lenguaje mata o a través de una combinación entre ambas cosas.

00:12:19:22 Lo que yo siempre digo en cada webcast es que una de las ventajas enormes de Stata para para su aprendizaje, para su aprendizaje, para su didáctica y su pedagogía, es que con cada cosa que nosotros hacemos a través de el menú de interfaz gráfica nos va a aparecer en la consola. Cuál es el código que se utiliza para generar?

00:13:22:14 Por lo tanto, si yo voy aprendiendo el código a través de lo que hago en el menú gráfico y luego yo puedo empezar a manipular ese código, pues mi proceso de aprendizaje es realmente exponencial. Esto no pasa con otro software estadístico. Y bueno, aquí en esta diapositiva, algunos, muy pocos, como ejemplo, unos pocos ejemplos de todos los tipos de gráficos que se pueden hacer en Stata tenemos gráficos de barras, gráficos de pastel, de cajas y bigotes, histogramas, gráficos de dispersión X7, gráficos de superficie tridimensional, gráficos de calor, gráficos Big Lots, gráficos de dispersión tridimensional Gráficos de líneas con intervalos de confianza Gráficos de supervivencia Gráficos de burbujas gráficos ternario y gráficos de panel, etc, etc,

00:13:34:10 etc Bueno, hasta aquí las diapositivas. Y ahora pasamos al ejemplo práctico en Stata.

00:13:47:09 Me confirmas Elisa por favor, si se está viendo Stata. Correcto, Felipe. Ok, muy bien.

00:14:23:17 Como siempre digo, en todos los mapas, en todos los webcasts, está. Tiene los siguientes componentes para las personas que son nuevas en el software tenemos un componente de menú de interfaz gráfica, algunos atajos. Tenemos una ventana de revisión que es donde va a aparecer el historial de los códigos que utilizamos.

00:14:59:19 Tenemos con una consola una ventana de consola que es la que está aquí en el centro es donde nos van a aparecer los resultados estadísticos, ya sea en tablas o como con o como listas o como vectores. Tenemos un comando o una ventana de comando, que es donde vamos a escribir nuestros comandos. Tenemos una ventana de variables donde nos van a ir apareciendo cada una de las variables que generamos o que cargamos.

00:15:54:27 Y yo la ventana de propiedades es de esas variables donde nos van a aparecer, qué tipo de variable es cada una de ellas? Además de eso, podemos tener un Duffy, cierto que es como un script histórico a través del cual hacemos la rutina o tenemos escrita la rutina de lo que vamos haciendo. Este es, digamos, es muy útil de tener un un Duffy L porque tenemos el histórico de todo lo que hemos hecho y podemos replicarlo cuando queramos, pero no es obligatorio en el sentido de que cuando son códigos que no tienen una lógica histórica, pues es o no son muy complejos, podemos utilizar simplemente el comando y además de eso, los gráficos aparecen en

00:16:44:17 ventanas emergentes. Entonces eso sería por aquí. 123456 elementos. En cuanto a ventanas, tendríamos 1/7 elemento que es el Duffy, y tendríamos 1/8 elemento que son las ventanas emergentes donde se generan los gráficos. Bueno, con esto explicado para quienes son totalmente nuevos en esta etapa, vamos a pasar entonces a realizar unos ejercicios de graficación. Vamos a ir de lo más sencillo a algo más complejo, con unos datos que tenemos, que corresponden a diferentes variedades de café.

00:17:42:03 Variables fisiológicas y morfológicas de cuatro diferentes variedades de café. Entonces vamos a cargar nuestros datos están guardados como archivo CSV o importar datos de texto delimitados como CSV. Hacemos clic aquí y escogemos los datos que necesitamos. En este caso se llaman Bar Café Abril y lo que sigue es simplemente darle clic aquí en esta ventana en OK para que nuestros datos finalmente se carguen para comprobar que los datos se cargaron bien.

00:18:30:07 Vamos a ir a datos. Editor de datos. Editor de datos. Explorar. Cierto. Y aquí, fíjense que tenemos entonces como los datos de estas variedades de café, tenemos la columna variedad, que son cuatro Valle, selva, montaña y costa. Tenemos una columna que corresponde a si el café se sometió a fertilización que puede ser si o no, para cada variedad tenemos un rendimiento en kilogramos por hectárea.

00:19:21:03 Más bien esto es toneladas por hectárea. Tenemos un peso del fruto cierto? Para cada. Para cada planta se tomó el promedio del peso del fruto. Tenemos la altura de cada planta, el diámetro del del tallo. El área foliar promedio. El área foliar total total de todas las hojas tenemos un índice foto sintético, tenemos un índice de transpiración, tenemos la concentración en microgramos por litro de una de un metabolito metabolito uno y de un metabolito dos, que son los que le dan las propiedades bioquímicas al café.

00:19:53:00 Bueno, esas son, como les digo, un set de datos agrícola, pero ustedes pueden imaginarse dependiendo de el tema de medición es el tema de investigación con el que trabajan. Pueden imaginarse que esto es datos econométricos o datos de ciencias de la salud, o datos ambientales, o datos de física, etcétera Lo importante es reconocer que hay dos variables que son categóricas, cierto?

00:20:40:20 Y una, 23456789 variables que son cuantitativas y en este caso continuas. Me gustaría leer en el chat con qué tema de investigación trabajan o que o en qué área profesional trabaja cada uno de ustedes o Economía? Salud Bucal Turismo. Ciencias de la Odontología y Epidemiología. Microfinanzas Economía y Medicina Economía Salud Pública Economía. Bueno, hay bastantes personas de la economía y de la salud.

00:21:29:07 También hay biotecnología, economía y administración, educación, ingeniería. Área de Cartera Ecología Lauro López Bibliotecario. Son áreas del conocimiento bien diversas, cierto, pero como les decía, como no podemos hacer un ejemplo, porque por efectos de tiempo con una tabla que correspondan o con datos que correspondan a cada una de las áreas de su profesión, imagínense simplemente que aquí tenemos variables que corresponderían a cada una de sus áreas de conocimiento para que puedan imaginarse el resultado y entender mejor el ejercicio.

00:22:08:07 Por ejemplo, si es si es economía, podríamos estar hablando de una categoría que sea ciudad, por ejemplo, otra que fuese un semestre, otra que fuese precios al consumidor y otra que fuese no sé, no sé de economía, pero podría ser gastos, cierto? Y así sucesivamente. Si fuese ciencias de la salud aquí podría ser, por ejemplo, enfermedad, aquí podría ser hospital, aquí podría ser prevalencia, incidencia, mortalidad, etcétera.

00:22:39:24 Cierto, entonces vámonos imaginando de forma genérica esta tabla para que podamos entender lo que viene a continuación. Muy bien, lo primero que vemos es que la variable variedad y la variable fertilización están en color rojo. Tengan cuidado siempre con esto, porque esto es lo que nos está indicando es que son variables de tipo string o variables de caracteres, si no se van a reconocer como categorías.

00:23:12:16 Por lo tanto, lo primero que debo hacer es convertir esta estable, estas variables a categorías que puedan ser leídas como categorías para poder realizar los gráficos. Entonces esto lo hago. Fíjense bien aquí voy a ir a la ventana de comandos para empezar a realizar algunas cosas, entonces primero voy a a convert tir las variables de variedad y de fertilización de variables tipo string, o sea cara y caracteres a variables tipo categórico.

00:23:58:20 Y esto lo hago con el siguiente comando en code variedad y voy a generar una nueva variable ya transformada que se llame variedad M, por ejemplo, pueden ponerle cualquier nombre, pero en mi caso esto se va a llamar variedad nueva variedad M de variedad nuevo y hago lo mismo para fertilización. Fíjense que yo puedo ir a la ventana de historial como lo que voy a hacer es similar, simplemente doy clic en la última función generada y fíjense que me aparece acá, me aparece en el comando para no volver a escribir todo, simplemente cambio el nombre de la variable cierto, como se llama?

00:24:12:13 Fíjense, se llama feliz. Acá en la ventana de variables está feliz y aquí le voy a poner que cambie el nombre a feliz n fertilización nueva.

00:24:44:22 Si se pinta negro es porque está bien. Si se pintará rojo es porque tendríamos algún error. Por ejemplo, voy a ponerle aquí a cambiarle el el nombre de la función. Si, fíjense que escribí mal la función, escribí en Code en vez de en code, por lo tanto me va a aparecer una alarma roja que dice comando en code no se reconoce, entonces si es rojo es error y si se mantiene negro es cierto.

00:25:29:02 Muy bien, ya están generadas. Fíjense aquí las dos nuevas variables variedad N y variedad y perdón y fer n voy a a datos editor de datos explorar para asegurarme que están aquí y están pintadas de color azul, lo que quiere decir que es correcto. Si yo me ubico en variedad acá en la roja, fíjense que el tipo es str cinco, string cinco porque tiene cinco caracteres y si yo me ubico en la nueva variedad ya me sale el formato long

00:26:11:21 Cierto que me sirve para tipificar una variable de categorías en ese caso. En este caso cuatro categorías es valle, selva, monte y costa. Y acá dos categorías sí y no a la fertilización. Muy bien, ya tengo lista. Entonces ya hice mi pre procesamiento para empezar a trabajar y vamos a ir generando un gráfico de diferentes tipos. Recuerden que si vamos al menú de gráficos tenemos todas las posibilidades, así que vamos a empezar con las más sencillas.

00:26:42:23 Vamos a empezar con un gráfico de barra, por ejemplo, si entonces el gráfico de barra que me pide que si quiero un sumario estadístico, si quiero frecuencias dentro de las categorías, si quiero porcentaje de frecuencias o si quiero gráfico de todos los datos, yo voy a darle que me genere un gráfico de sumario estadístico en el que me grafica el promedio.

00:27:13:21 Yo puedo graficar otras, otras posibilidades, fíjense, la mediana, el percentil, la desviación estándar, etc, pero yo voy a quedarme con el promedio de cuál variable puede ser de rendimiento de una sola o puede ser de varias? Para para especificar varias, yo simplemente doy clic en las que quiera y se van agregando aquí para ver algo sencillo. Voy a quedarme solamente con una cierto?

00:27:42:28 Y voy luego a la pestaña de categorías para que me diga, para que yo le diga perdone, data alrededor de qué variable quiero la agrupación. Entonces yo puedo agrupar alrededor de las variables categóricas que pueden ser variedad o que pueden variedad. N Recuerden que variedad ya no lo vamos a trabajar con esa, sino con variedad. N y puede ser también fertilización.

00:28:22:07 Si quisiera un grupo dos vamos a generar un gráfico. Es el más sencillo posible para que ustedes lo vean y luego lo vamos complejizando. Entonces fíjense que me grafica los promedios del rendimiento para cada una de las categorías. Se dan cuenta? Algo muy sencillo y si yo quiero graficar para las dos categorías, o sea, ya no solamente el la variedad sino también la fertilización, entonces yo puedo incluir las dos categorías.

00:29:02:07 Ahora, como ya yo sé, fíjense que cuando hice el gráfico me sale aquí cuál es la función para hacer ese gráfico? Yo puedo utilizarla la anterior simple 20 para aquí donde dice over. Este es el argumento que me dice sobre qué categorías quiero que se agrupen esos promedios. Aquí solamente está variedad N, pero entonces yo puedo agregar fertilización N para que me agrupe a la AL para que me agrupe a lo largo o alrededor de las dos variables categóricas.

00:29:42:14 O Vamos a ver, algo salió mal. Entonces creo que es necesario poner una coma aquí. E Ítem si, y te voy a hacer una pregunta frente a este procedimiento que estás desarrollando para que después no se pierda el hilo. Yo siempre pregunto por qué no se podría trabajar con la variable paridad sin hacer la re codificación? OK, porque la variable variedad e antes de hacer la re de la codificación es una variable de tipo de caracteres.

00:30:09:09 O sea, vamos a verlo acá, es decir, que significa haría que cada una de estas es una categoría diferente, o sea, esta de aquí. El primer valle no es lo mismo que este de acá y no es lo mismo que esta. No se reconoce que todo esto, si es por decirlo así, una misma cosa, sino que cada una de las celdas es algo diferente.

00:30:33:13 Eso es una variable de tipo caracteres. Ahora, cuando yo codifica a long a una variable de tipo categórico, que es lo que hace que todo, todo lo que dice Valle es una misma cosa y yo puedo agrupar los promedios si de cada una de las variables de respuesta en función de eso, que es una misma cosa, por eso es necesaria la codificación.

00:31:12:05 Bueno, entonces vamos a hacer nuevamente el gráfico, vamos a ver qué es lo que está fallando. Gráficos de barra. Y aquí donde nos pide la variable de agrupamiento, recuerden, ya no vamos a poner solamente valida sino un segundo grupo, que es fertilización en CERT, en si. Vamos a ver qué era lo que nos fallaba en el código, teníamos que hacer doble over, fíjense, sí, y ahí entonces fíjense cómo tenemos, eh, nos agrupa entonces, no?

00:31:57:18 Fertilización a la izquierda, sí, fertilización a la derecha. Y para cada categoría de fertilización tenemos las subcategorías de la variedad. Ahora, esto podríamos hacerlo al revés, podríamos invertir aquí, poner primero fertilización y aquí podríamos poner variedad. Y fíjense como entonces tenemos ahora como como categoría principal la variedad costa, monte, selva y valle y como categoría secundaria el tipo de fertilización, no fertilización o sí fertilización.

00:32:40:17 Algo importante que estamos viendo es que, por ejemplo, si estamos hablando del rendimiento, fíjense el rendimiento en en toneladas por hectárea. La variedad del valle es muy superior al resto de variedades, pero si comparamos entre que haya fertilización y no fertilización, fíjense que la variación es mucho más pequeña. Sí, casi que no habría diferencias entre no y si para cada variedad, o sea, hay pareciera pareciera que al observar este gráfico estoy viendo un efecto principal de la variedad, pero una, pero que no hay efecto de la fertilización, cierto?

00:33:18:09 Bueno, ahí complejiza un poquito más el gráfico. Ahora yo podría hacer esto para todas las variables, cierto? Y guardar cada gráfico para luego combinarlos. Por ejemplo, este gráfico que ya yo generé aquí es cierto que es el el rendimiento para las dos categorías. Yo lo voy a guardar con un nombre, voy a ponerle name y voy a ponerle rendimiento.

00:33:54:03 Esto ok? Ah, perdón, a ver, me falta, me falta algo, estaba poniendo mal una coma, entonces le puse fíjense como simplemente al final del código, al final de la línea de comando, escribo name entre paréntesis y lo guardo con un nombre. Ahora voy a hacer lo mismo para otras variables. Por ejemplo, voy a hacerlo con fertilidad, perdón, con peso del fruto.

00:34:28:24 Recuerden que el peso del fruto es una variable del promedio del peso de todos los frutos para cada planta, el peso del fruto aquí y voy y voy a ponerle como nombre también peso, peso pronto. Ahí está. Entonces no solamente me va a mostrar el gráfico ahora fíjense, sino que además también me va a guardar ese gráfico y así sucesivamente o empezarlo a hacer para todos.

00:35:12:18 Ya lo hice con rendimiento, con peso del fruto, ahora lo voy a hacer con altura, simplemente reemplazo acá altura el nombre, altura, ahí los tengo guardados y voy a hacer uno último. El dato que ustedes pueden hacerlo después para todas las variables, cierto, ahí los tenemos. Bueno, de para qué me para qué me es útil guardar los después se me hace muy útil para luego poderlos llamar.

00:35:44:23 Por ejemplo, voy a decirle sí, sí, yo ya he cerrado, por ejemplo el gráfico de emprendimiento y lo quiero volver a ver para no tener que volver a generar. Simplemente escribo Graph Display y el nombre del gráfico con el que lo guarde, por ejemplo Brent de rendimiento. Ya, y lo vuelvo a ver lo mismo si quiero volver a ver el gráfico, por ejemplo, del derrape del diámetro, el diámetro del del tallo.

00:36:10:23 Y ahí está. Ahora también es muy útil para cuando yo quiero combinar los gráficos en un panel. Los paneles gráficos son una herramienta muy útil en los libros y en las publicaciones científicas, porque ayudan no solamente a ahorrar espacio de publicación, sino también a observar de forma más integral todos los resultados de un experimento o de un set de observaciones.

00:37:06:18 Entonces, para combinar estos gráficos que yo ya tengo, ya guarde, voy a escribir el Comando Group Combine, o sea, así de simple, los nombres de los gráficos red de rendimiento, peso, fruto, altura y de cuando yo le doy enter. Fíjense lo que me va a aparecer, o sea, fíjense que me aparece. Entonces un panel con los cuatro gráficos y si yo tuviera seis gráficos me aparece un panel de seis, y si yo tuviera ocho me aparece un panel de ocho y así sucesivamente.

00:37:50:04 Cierto, ahora si además aquí en este gráfico yo quiero empezar a cambiar colores, tipos de letra, tamaño. Yo puedo hacerlo a través de ir al menú archivo y e iniciar el editor de gráficos. Pero antes de mostrarles esto, básicamente aquí yo puedo cambiar, por ejemplo, simplemente en vez de escribir mil de rendimiento, doy doble clic acá y voy a darle rendimiento promedio y le voy a poner, por ejemplo, toneladas por hectárea entre paréntesis.

00:38:27:28 Ok, cierto. Fíjense la facilidad que tiene Stata que yo puedo manejar. Yo puedo modificar los gráficos directamente aquí. Por cierto, esto no lo tiene R, esto no lo tiene Python, esto no lo tiene marcha y es una facilidad enorme para quienes no queremos pasarnos tanto tiempo en códigos, sino que queremos resultados prácticos y fáciles para poder entregar la tesis o para poder entregar el artículo o el informe, o hacer la presentación de la conferencia, etc Es muy, muy, bastante útil.

00:38:59:21 Fíjense que yo estoy básicamente aquí moviendo con el mouse la posición del la posición de la etiqueta. Cierto, mientras que si yo estuviera trabajando en R tendría que utilizar un argumento adicional para que me diga cuánto tiene que haber de distancia entre la etiqueta I y el eje e. Si, entonces fíjense lo fácil que es esto. Bueno, pero antes de empezar a modificar esto, voy a mostrarles otros tipos de gráficos.

00:39:20:23 Y finalmente, si vamos a modificar estos parámetros de segundo orden, bueno, qué otro tipo de gráficos conoce? Me gustaría leer sus respuestas en el chat y en función de lo que ustedes digan, hacemos un gráfico de ese de ese tipo.

00:40:11:18 Box plot dispersión, líneas de tendencia, violín y cajas y dentro gramas. Muy bien, entonces vamos a vamos a, vamos a utilizar estos cuatro primeros que ustedes han dicho Block Bookstore, dispersión, líneas de tendencia y gráfico. Cuál era el otro? Se me olvidó. Box plot, dispersión, líneas de tendencia y e histogramas. Muy bien. Bueno, entonces vamos a vamos a ver cómo se hace un bucle de forma tan sencilla que va a mostrar gráficos, gráficos de caja y aquí la misma situación.

00:40:45:21 Lo primero siempre es que voy a tener que escoger una variable de respuesta para la cual hacer el gráfico. Entonces, por ejemplo, en este caso voy a querer graficar la transpiración si siempre me voy a categorías para especificar a lo largo de qué grupo quiero esa, esa agrupación de las cajas. Entonces voy a hacerlo a lo largo de la variedad y también a lo largo de la fertilización.

00:41:37:21 Voy a darle ok? Y fíjense que aquí, aquí lo tenemos, cierto? La parte de la izquierda tenemos la categoría de no fertilizados, en la parte de la derecha, la categoría de sí fertilizados y dentro de cada una de éstas la la, las subcategorías de las variedad costa, monte, selva, valle, costa, monte, selva, valle y en el eje de los valores de transpiración, fíjense si no transpiración alta, que en la costa oeste es obvio porque hay uno más, más radiación, es un clima más caliente, una zona en la montaña también tenemos una respira, una transpiración relativamente alta, porque entre más alto estemos en la en la atmósfera, pues la radiación es mayor, mientras que en la

00:42:06:07 selva hay una. Estos cultivos que crecen bajo la. Las sombras de los árboles en la selva, pues tienen muy baja transpiración, justamente porque están en sombra. Cierto. Y en el valle una transpiración intermedia podríamos decir, pero esa es una pequeña interpretación que hago eh? Y voy a cerrarlo y voy a guardarlo con un nombre. Entonces me voy aquí al historial de revisión.

00:42:52:03 Hago clic en el último comando generado, me aparece el graph, me aparece el comando y simplemente le voy a dar un nombre, voy a llamarle box plot de transpiración para para poderlo utilizar después también mencionaron un gráfico de dispersión, entonces gráficos vamos a ir a la primera opción gráficos de doble entrada como dispersión. Y aquí por ejemplo, aquí en 1/1, yo le voy a dar clic simplemente en Crear y voy en los gráficos básicos.

00:43:30:10 Yo me voy a quedar con la dispersión de dispersión, la variable y por ejemplo, voy a que voy a querer ver cómo responde el peso del fruto al área foliar. Recuerden que el área foliar es la suma del área foliar de todas las hojas de una planta. Yo puedo ir viendo aquí de una vez las propiedades del marcador, o sea del punto, o puedo hacerlo ya después, a posteriori, en el gráfico que me que que genera esto, voy a darle clic en Aceptar.

00:44:09:03 Ok, aquí tenemos. Fíjense qué estamos viendo ahí. Me gustaría que ustedes me cuenten qué nos dice ese gráfico, qué nos dice ese gráfico. En el eje X tenemos el área foliar y en el eje Y oye, tenemos el peso del fruto en general que nos está diciendo el gráfico. Piensen y escríbanme lo por favor en el chat hay mayor área foliar, cierto?

00:44:40:28 Muy bien, mayor peso del fruto, porque el área foliar está relacionada directamente con la fotosíntesis, con la cola posible, con la capacidad foto sintética y entre más capacidad foto sintética tiene, tenga una planta, pues tiene también mayor posibilidad de asignar recursos a los frutos. Hay una relación lineal positiva entre área foliar y peso del fruto. Muy bien, vamos a darle un nombre a esto.

00:45:31:15 Vamos a llamarle dispersión, peso, peso, fruto y área foliar. Ahí está, ahí tenemos un error aquí. A ver, vamos a ver quién lo identifica. Aquí estábamos el punto. Aquí, si necesitábamos la coma para cuando son gráficos de doble entrada. Si necesitamos la coma para poner el el nombre por ahí. También mencionaron un un gráfico de tendencia. Cierto, muy, muy interesante.

00:46:11:04 Vamos a irnos a gráficos. Gráficos de doble entrada. Dispersión, línea crear. Y aquí vamos a ir donde dice gráficos avanzados. Sí, fíjense. Y donde dice gráficos avanzados nos ofrece varias posibilidades línea de tiempo, rango con línea de series, tiempo lineal. Nosotros vamos a darle clic en donde dice Lobo, es dice suavización o regresión local ponderada. Eso es lo que nos va a hacer.

00:46:44:07 Simplemente es que nos muestra una tendencia, por ejemplo, entre las variables que ya veíamos, eso del fruto en función del área foliar, a través de una regresión local ponderada. Y fíjense que la línea roja ahí nos está mostrando esa tendencia. Voy a cerrar aquí y voy a volver a correr, pero dándole un nombre, le voy a llamar tendencia.

00:47:29:02 Tendencia entre el peso del fruto y área foliar. Muy bien. Y vamos a generar un un último gráfico, quien me da idea de un. De un tipo de gráfico diferente a los que ya hemos hecho qué? A quién se le ocurre un tipo de gráfico diferente? Tenemos, como habíamos visto, bastantes tipos, un gráfico de muy bien, si puede ser un histograma, entonces hagamos un histograma, vamos a escoger la variable, vamos a escoger una que no hayamos trabajado todavía.

00:48:10:14 Por ejemplo, el metabolito uno aquí nos pide el número de casillas, vamos a dejarlo por default en diez, que es la ley, la ley de Sturgess y lo demás vamos a dejarlo por visual también, ok, ahí esta es una que podemos ver de este gráfico que es qué podemos ver? Cómo, cómo la distribución del metabolito uno es una distribución normal o es una distribución no normal?

00:48:46:10 Es una distribución. Va a estar con bastante sesgo hacia la derecha. No normal, cierto? Así que, bueno, vamos a poner un nombre, vamos a llamarle histograma. DM uno, ahí está. Bueno, y ahora si vamos a combinar, por ejemplo, supongamos que queremos hacer una, un panel con estos cuatro gráficos para luego empezar a modificar los parámetros de segundo orden.

00:49:39:13 Entonces simplemente Graph combine como habíamos visto antes, y vamos a poner aquí los nombres de todo lo que ya habíamos generado. Entonces, primero e box aquí, simplemente recuerde que van los nombres. Entonces primero box trans que es el gráfico de, de de cajas para la transpiración, luego dispersión entre peso del fruto y área foliar. Luego el Louis. La línea de tendencia entre el peso del fruto y el área foliar como como lo llamamos en Point End, PF a F y finalmente el histograma de el metabolito uno y a esto yo también le puedo.

00:50:16:16 O sea, a este panel también le puedo dar a su vez un nombre para guardarlo con ese nombre. Entonces voy a darle, por ejemplo Main, vamos a ponerle panel uno es nuestro el primer panel que habremos de generar. Mi computadora es un poco lento, así que esta está generando el panel mientras. Perdón. A ver, me faltó una coma.

00:51:15:23 Parece bueno ahí se está generando. Es un poco lento, vamos a esperar, pero ahí, ahí lo tenemos. Entonces fíjense que tenemos un muy bonito gráfico, eh? Entre en un muy bonito panel gráfico, entre los que hemos combinado algo muy sencillo, como un box plot con algo un poquito más, más avanzado, como un Louis, una línea Louis. No se preocupen que vamos a seguir viendo tipos de gráficos diferentes, pero vamos a algo muy importante que es tratar de entonces modificar los parámetros de segundo orden, simplemente voy a archivo, iniciar editor de gráficos y puedo empezar a cambiar todo lo que yo quiera.

00:52:20:16 Entonces aquí, por ejemplo, en inspiración, puedo ponerle el nombre adecuado, transpiración y entre paréntesis puedo ponerle por ejemplo milímetros al día. Así se mide la transpiración, puedo acá cambiarle el esta etiqueta, podemos ponerle peso del fruto y entre paréntesis grados, cierto, acá puedo, puedo esto si quiere, si yo quiero eliminarla, simplemente selecciono, si yo quisiera, por ejemplo eliminar, selecciono, borro, ok, ya, ya, ahí tenemos estos cuatro gráficos y también puedo empezar, por supuesto.

00:53:30:04 Ah, para que no se me monten estas cosas aquí, voy a empezar a reducirle, por ejemplo, el tamaño aquí donde dice tamaño de etiqueta está en medio pequeño, yo le voy a poner pequeño, entonces fíjense que ahí ya no se montan y tengo las cuatro etiquetas bien visibles y legibles, puedo hacer lo mismo, pues acá se me está saliendo, fíjense, está esta área, entonces voy a darle pequeño map o puedo, puedo darle un pequeño aquí también en vez del fruto pequeño ya, entonces ahí ya no se sale del área y así puedo hacerlo para, para cada uno de los elementos.

00:54:21:00 Si quiero cambiar el color de los puntos por ejemplo a rojo, entonces doble clic y busco aquí donde dice el color. Busco el rojo. Ok, tendría que también cambiarlos acá, fíjense ahí en este, en este atajo lo hago y puedo cambiar también el tipo de símbolo, por ejemplo, si no quisiera círculos pero quisiera triángulos o asteriscos o rombos, puedo hacerlo.

00:55:18:29 Me ubico aquí en los puntos, doy doble clic y el símbolo en vez de un círculo, por ejemplo, le puedo poner un cuadrado. También puedo cambiar la opacidad. Fíjense, el tema de la opacidad tiene más sentido cuando tengo cosas montadas, unas montada sobre otras, no? Entonces, por ejemplo, si yo este, si yo esta línea quiero hacerla más, más gruesa, ancho, voy a darle grueso, por ejemplo, si ahí o incluso un poco más gruesa ahí, ahí si, fíjense que la línea, esa línea está tapando los puntos de atrás.

00:55:57:00 Si yo no quisiera que pase eso, entonces yo quisiera ver de todas formas, viendo la línea que se sigan, viendo los puntos de atrás que están detrás, yo le voy a dar cierta transparencia, entonces voy a darle que sea 50, 100 de transparencia, ok? Y fíjense como entonces me queda este gráfico tan bonito donde están todos los puntos y yo los puedo ver, pero también tengo la línea de tendencia a través de este modelo de regresión local polinómica ponderada y finalmente puedo cambiar el color de las barras, o el tamaño o el ancho de las barras.

00:56:27:04 Todas estas cositas que ya ustedes como decimos en Colombia cacharreando, podrán ir viendo una por uno. Ok, yo lo voy a guardar, por ejemplo, si a ver aquí hay algo importante, si este gráfico es el que ya ustedes van a utilizar para su publicación, su libro, para su tesis, para su informe, para su presentación de la conferencia, pueden guardarlo con diferentes extensiones.

00:57:04:13 Entonces archivo, o guardar como por ejemplo yo lo voy a guardar en escritorio, voy a guardarlo como panel uno y lo voy a guardar con una extensión jpg. Pero fíjense que pueden hacerlo como TIF, como PDF, como jpg, como FS. Por ejemplo, las revistas, los journals de investigación piden mucho Eppes Entonces de una vez uno lograba aquí como como ps yo lo voy a guardar más bien como jpg en máxima calidad.

00:57:47:24 Ahí está. Y ahora voy a ir al escritorio aquí, voy a ir al escritorio para poder observar. Entonces se llama Panel uno. Perdón, no, a ver, no me parece que no me grabo. Entonces archivo guardar como JPEG que perdón, PDF Sí, para el uno ok, guardar Ah, perdón si lo grabó, yo no lo vi. Gracias, Lillian y Martha.

00:58:53:15 Bueno, ahora sí vamos al área de escritorio. Y aquí está. Panel uno. Lo abro y ya tengo entonces mi gráfico guardado en una muy buena calidad en formato PDF. Bueno, voy a cerrar aquí. Fíjense que también está guardado como JPG. Vamos a verlo. Fíjense que también como jpg, pero no tiene tan buena calidad como el PDF. Bueno, además de esto, yo aquí lo que lo que les he querido mostrar es una, un brochazo, digámoslo así, grueso, de lo que son los gráficos en Stata.

00:59:28:05 Pero vamos a tener algunos cursos de que tienen mucha más profundización en el tema de gráficos. La idea con este webcast era que vean la enorme posibilidad de ver la enorme cantidad de posibilidades que se puede, que nos ofrece Stata y lo fácil que es, lo increíblemente fácil e intuitivo que es generar gráficos de alta calidad en Stata sin tanta complicación, rápido y con nivel de profesionalismo.

01:00:02:18 Increíble. Otros tipos de gráficos antes de terminar, por ejemplo gráficos de barra, gráficos de punto, gráficos de todo, hasta histogramas, gráficos de caja, gráficos de contorno. Alguien te preguntaba sobre los gráficos de contorno. Vamos a generar uno. Por ejemplo, los gráficos de contorno se generan e igualmente desde donde se ve, desde donde están los de doble entrada, sino que aquí en la doble entrada vamos a desactivar estos dos anteriores para que no nos genere conflicto aquí en el doble entrada.

01:00:50:08 Ustedes van aquí donde dice gráfico de contorno y pueden ser contornos como áreas o contornos como líneas. Y como este es un gráfico tridimensional que tiene tres variables, yo voy a escoger, por ejemplo, rendimiento, peso del fruto y altura. Aceptar. Y aquí, aquí no es, lo genera, fíjense cierto, pero sí claramente, si yo quiero algo más, es más legible visualmente, no le voy a dar que, que, que sean líneas, sino que sean contornos con colores.

01:01:33:16 Entonces voy al mismo gráfico tres que ya está generado y simplemente lo edito cómo lo edito? En este caso el tipo de gráfico va a ser Contorno, va a aceptar. Ok, entonces fíjense aquí uno pudiera graficar temperaturas, no? Aquí estamos viendo altura, peso del fruto y rendimiento, que es lo que uno puede ver aquí. Fíjense que rendimiento tiene estos cuatro colores bajo, azul e intermedio, los dos verdes y el rendimiento alto es el rojo.

01:02:03:17 Entonces qué es lo uno puede identificar donde hay altos rendimientos? En qué combinación del peso del fruto y de la altura hay alto rendimiento? Si uno puede verlo, fíjense por aquí cierto? Cuando hay un peso del fruto alto y una altura de la planta intermedia, ahí tenemos alto rendimiento. Es que quiere decir que no necesitamos una altura, plantas muy altas, cierto?

01:02:35:04 Para tener buenos rendimientos necesitamos plantas promedio. Obviamente que si son muy bajas tampoco van a tener buen rendimiento. Pero fíjense el poder de la interpretación que uno hace con 1,1 de estos tipos de gráficos que a pesar de que son tan sencillos, dicen tanto hagámoslo con el área foliar, eh? Hagámoslo con el área foliar, porque había una relación muy interesante entre área foliar y producción.

01:03:21:08 Entonces voy aquí al último comando generado, me aparece acá y aquí simplemente voy a cambiar el nombre de las variables. Entonces, área foliar, perdón, cuál es la que quiero que sea la respuesta en colores? Esa siempre va a aparecer en el, en la, en la primera, en la primera posición. Entonces aquí yo voy a dejar rendimiento, pero voy a cambiar el peso de los frutos por área foliar y fotosíntesis.

01:03:51:14 Fíjense lo interesantísimo de ese gráfico. No tenemos la fotosíntesis en el eje X, el área foliar en el eje ye o ghi y el rendimiento en colores. Sí, donde está el alto rendimiento? Pues está en esa combinación de alta fotosíntesis y alta área foliar. Ahí es cuando tenemos rendimientos altos que obviamente están principalmente en la. En la categoría de.

01:04:32:11 De Valle si en la. En la perdón en la variedad de valle. Bueno, eso. Eso ha sido todo un brochazo, digamos, grueso. Lastimosamente sí, por el tiempo, pero también afortunadamente pudimos ver algunos detalles interesantes que les van a ayudar a ver, a enriquecer sus sus trabajos de investigación solamente aquí. Por curiosidad le puse va. Hay variedad para que podamos ver.

01:05:03:21 Fíjense un un gráfico de de de contorno por cada uno de las variedades. Ahora, por qué aparece así? Porque no para todas las variedades tenemos los mismos valores de foto así. Entonces si yo quisiera arreglar esto, voy a archivo inicial de editor de gráficos y empiezo a modificar la escala del eje de fotosíntesis y también de área foliar para cada gráfico.

01:05:43:26 Entonces, por ejemplo aquí cierto, yo voy a decirle que el rango delta no sea de 0 a 8, sino desde 4 a 6, que es lo que yo estoy viendo aquí. Por ejemplo, el 4 a 6 cada 0.5, por ejemplo. Ah, no, perdón, no era de 4 a 6, voy a darle control Z Perdón, que mi computador está un poco lento, así que se demora en en deshacer o en rehacer cada cosa.

01:06:30:25 Ahí sí. Entonces selecciono el gráfico de mi interés, sí y ahí sí, dentro de cada gráfico empiezo a modificar los los rangos. Perdono acá los rangos a utilizar. Entonces sí estoy viendo que aquí el rango para área foliar para Costa es más o menos se pongámosle 40 y 60, yo simplemente voy a ponerle que hay entre 40 y 60.

01:07:16:23 Perdone, a ver, vamos a ver, parece que me está seleccionando el otro eje, el eje X. Propiedades específicas del objeto rango Delta de 40 a 60. Y ahí si, fíjense, yo puedo empezar a modificar, tendría que modificar cada uno de ellos para llegar aún a un resultado óptimo, cierto? Simplemente para que cada gráfico se vea con sus con sus propias etiquetas, con sus propios dispersión de valores.

01:07:42:17 Ahora, si yo quiero hacerlo más fácil, si me quiero evitar esto, simplemente voy a generar un contorno por cada una de las variedades. Recuerden cierto? Y luego combino los gráficos en un solo panel gráfico y ahí ya no tendría que estar generando, no tendría que estar generando una, un eje X y un eje y diferente para cada para cada gráfico.

01:08:14:14 Entonces eso ya para que ustedes lo cache Ren, para que tengan la posibilidad de instalar stata y empezar a hacer ejercicios como estos. Y recuerden siempre que la pregunta de investigación es lo que guía los gráficos que ustedes quieren hacer, pues no se necesita hacer un gráfico para cada uno de ellos o cada uno de los gráficos para cada pregunta, sino solamente aquellos que van a ser, digamos, informativos para su pregunta de investigación.

01:08:52:09 Así que, bueno, para mí ha sido un placer poder compartir estos conocimientos con ustedes y espero honestamente que sean de mucha utilidad a estas poquitas cosas que hemos podido compartir en este en este web es que sean la puerta que les abra a ustedes con un conocimiento amplio en en generación de gráficos para poder enriquecer sus investigaciones. Gracias por su atención, gracias por sus preguntas, gracias por su interés y nos vemos en un próximo disculpa.

01:09:25:04 Felipe, tenemos algunas preguntas que nos han hecho a lo largo del webcast. Sí, claro, por supuesto. Bueno, teniendo en cuenta su último que estabas mencionando frente a los tipos de gráfico y a su utilidad, Jesús nos pregunta si existe alguna documentación no recomendaciones que orienten acerca del gráfico que hemos utilizar de acuerdo al tipo de investigación. Bueno, deben haber muchos, digamos, artículos que orienten.

01:10:08:10 Yo conozco uno que se llama tipo de gráfico para la pregunta si se llama Draft Live according to the question lo tengo en PDF. Así que Jesús, si te interesa que te envíe este artículo, puedes escribir al correo de entrenamientos, arroba, software, punto com, solicitando ese artículo y te lo enviamos y lo otro es que no siempre vas a tener una guía, siempre vas a, o sea, no siempre vas a tener una guía, sino que depende mucho también del conocimien to que uno tenga, de la experiencia que uno tenga de con los datos del sistema de investigación con el que uno trabaja.

01:10:32:15 Así que serán cosas que se van adquiriendo con el tiempo y con la experiencia. Y también pues usa Jesús mucho el sentido común. Si yo lo que quiero es comparar promedios entre cuatro categorías, pues no me va a servir un gráfico de contornos, sino un simple gráfico de barras. Entonces el sentido común también es muy útil.

01:11:03:19 Perfecto. Felipe Bueno, nos preguntan con que extensión se ha de guardar screen en guardar las figuras para tener una mejora en la calidad para la publicación de artículos. Y también cómo podemos insertar ecuaciones en formato latex en las figuras. Bueno eh, puedes hacerlo. Es ix para para una mejor calidad. Puedes hacerlo con como jpg o preferible como Eppes.

01:12:08:12 Ahora el formato latex está está permitido. Entonces, por ejemplo, voy a mostrar un ejemplo. Voy a mostrar este este histograma que no perdona esta dispersión para ponerle, por ejemplo, un un cuadrado, un elevado al cuadrado, por ejemplo el área. El área foliar se da en centímetros, perdón, en centímetros cuadrados. Entonces voy a iniciar el editor de gráficos y yo aquí en área foliar, voy a escribir el comando LaTeX para para, lo que es elevar al cuadrado algo, entonces entre paréntesis centímetros y luego abro los corchetes, abro los corchetes, cierro los corchetes y dentro escribo super, critico los puntos, el valor que yo quiero que esté al cuadrado.

01:12:46:19 Ok? Y ahí tienes centímetros al cuadrado. Entonces usas este comando de latex para poder modificar estas cosas. Lo mismo si quieres por ejemplo en cursiva pues le pones italic o si quieres en en negrita le pones bold, etc todo, todo lo que sea comandos latex para modificar las etiquetas se permite el efecto Felipe. Felipe, aprovechando que estamos en el gráfico, nos preguntan cómo agregarle una línea de tendencia y si quisiéramos colocar etiquetas cómo realizaríamos esto?

01:13:26:20 La línea de tendencia se los mostré anteriormente. Recuerden pues lo hicimos con una línea, con 1,1 modelo que es un hola, un Louis locali weight Line, Smooth Smooth Line, o sea, una línea suavizada de una regresión polinómica local. Pero puedes hacerlo también con una regresión lineal. O sea, depende de cuál es la tecla, la línea de tendencia que quieres poner y las etiquetas con las etiquetas no me refiero, no me no entiendo a qué se refiere con con etiquetas.

01:14:02:22 En este caso tenemos dos etiquetas eso del fruto y área foliar no se a que se refiere con una tercera variable, por ejemplo. Bueno, le pedimos el foro a nuestro participante que nos pueda profundizar un poquito más acerca esa pregunta. Mientras tanto, he nos preguntan también si se pueden generar gráficos con estilos como Economist de The Wall Street Journal, etcétera.

01:14:36:29 Um, al menos yo no lo conozco. Me stata, no conozco. Si hay plantillas de estilos para gráficos, debe ser que sí. Voy a voy a buscarlo y la persona que tiene esta duda puede escribirnos al correo y le responderé lo más rápido posible. Perfecto. Bueno, también frente a los tipos de gráficos nos preguntan por los mapas geográficos si es posible realizarlos en Stata, que se pueda ver valores como la población, porcentaje, mujeres y varones en general.

01:15:17:12 Pues si se puede, información se puede. Hay que descargar módulo para análisis si y se puede hacer cualquier tipo de mapa también. Esto va a estar incluido en un curso posterior sobre análisis de datos, en el cual hay un modo, un sub módulo con mucho detalle para gráficos. Entonces quienes estén interesados en este tipo de cursos, por favor también escríbanos al correo de entrenamientos, arroba, software, punto com y ahí podremos darles información si es que les interesa profundizar en estos temas.

01:15:43:16 Pero si la respuesta en general es si se puede hacer mapas en efecto. Bueno, nos profundizo acá. Quien acerca a la pregunta nos dice, por ejemplo en los gráficos de dispersión cuando tengo datos de países y quisiera agregar el nombre KA1 en el punto o marcador. Ah ya, ok, si, si. Yo personalmente le conozco como rótulos, pero esta está bien, puede ser, pueden ser etiquetas también.

01:16:14:21 Eso depende de cómo uno los conozca. Hay varias formas de hacerlo por la por la cantidad de tiempo que tenemos hasta ahora. Yo entro a una reunión en otros tres minutos, no tengo el tiempo para mostrártelo, pero escríbeme un correo porfavor al entrenamiento arroba punto com y yo te mando el yo te mando el comando para que le pongamos para que tu mismo le pongas las etiquetas, por ejemplo a esta misma gráfica que estamos viendo aquí.

01:16:34:16 Gracias y buen día para todos. Para mayor información respecto al software o en temas relacionados, no dude en contactarnos a través del correo electrónico, entrenamientos arroba, software on ya.com o visitar nuestra página web triple ole o punto software guion shop punto com.

Gráficos en Stata: Funciones básicas y avanzadas para resumir información clave en investigación cuantitativa


Los gráficos son una forma muy efectiva para resumir la información contenida en un conjunto de datos, pero también, para transmitir esta información de forma contundente al lector. Stata ofrece una enorme cantidad de posibilidades gráficas para trabajo con variables cuantitativas y cualitativas, además de una interfaz sencilla e intuitiva para poder personalizar y generar estas visualizaciones de forma profesional.

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