Calcular medidas de dispersión

Extendamos la potente sintaxis de group_by() y summarize() a las medidas de dispersión. Si no tienes claro si trabajas con distribuciones simétricas o sesgadas, es buena idea considerar una medida robusta como el IQR además de las medidas habituales como la varianza o la desviación estándar.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis exploratorio de datos en R

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Instrucciones del ejercicio

El conjunto de datos gap2007 que creaste en un ejercicio anterior está disponible en tu espacio de trabajo.

Para cada continente en gap2007, resume la esperanza de vida usando sd(), IQR() y el conteo de países con n(). No hace falta poner nombre a las nuevas columnas que se generen. La función n() dentro de tu llamada a summarize() no lleva argumentos.
Compara gráficamente la dispersión de estas distribuciones construyendo densidades superpuestas de la esperanza de vida desglosadas por continente.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Compute groupwise measures of spread
gap2007 %>%
  group_by(___) %>%
  summarize(___,
            ___,
            ___)

# Generate overlaid density plots
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___, fill = ___)) +
  geom_density(alpha = 0.3)

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