Inspección de variables
Ahora que hemos añadido varias variables nuevas a abaloneMod, el siguiente bloque de ejercicios explorará la calidad de los datos usando estadísticos descriptivos y visualización gráfica.
También vas a filter() los casos (filas del conjunto de datos abaloneMod) que tengan errores o valores ilógicos usando la función dplyr::filter(). Por ejemplo, hay algunas abalonas con height de 0 mm, lo cual es incorrecto por posibles errores tipográficos o de medición.
El conjunto de datos abaloneMod ya está cargado para ti junto con los paquetes dplyr y ggplot2. Tras filtrar los casos, crearás una nueva copia modificada del conjunto de datos llamada abaloneKeep, que contendrá los casos definitivos que se utilizarán para el análisis en lecciones futuras.
Este ejercicio forma parte del curso
R para usuarios de SAS
Instrucciones del ejercicio
- Obtén estadísticas descriptivas para las alturas de las abalonas.
- Conserva los casos con alturas mayores que 0 y asigna estos casos al nuevo dataframe
abaloneKeep. - Para las abalonas conservadas en
abaloneKeep, crea un histograma de alturas, que ahora deberían ser todas mayores que 0.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Pull height from abaloneMod and run summary()
___ %>%
___ %>%
___
# Keep cases with height > 0 assign to abaloneKeep
___ <- ___ %>%
___
# Make histogram of updated heights in abaloneKeep
ggplot(___) +
___