Economía Aplicada

En la siguiente entrada se colocan ejemplos de cómo utilizar el paquete ggplot2 para crear gráficos de cajas o boxplot. Este gráfico permite conocer rápidamente tanto la dispersión, como la asimetría, el centro y los datos atípicos de una variable. La interpretación del mismo se resume en el siguiente gráfico:   Para tales fines se utiliza la data beght disponible en la librería wooldridge. En primer lugar, agregamos (usando el paquete dplyr) nuevas variables a la base de datos, puntualmente: -           Funa: es una variable = 1 en caso de que la persona haya consumido al menos 1 caja de cigarrillo durante el embarazo. -           qingre: es un factor que indica el quintil de ingresos al que pertenece la persona. -           bwght se transforma de onzas a libras. -           Pquintil es un vector lógico que se utiliza para identificar el primero y ultimo quintil. Un diccionario completo sobre la base lo podemos encontrar: https://rdrr.io/cran/wooldridge/man/bwg

1.1. Experimento básico La dificultad de obtener datos experimentales en cualquier ciencia social dificulta observar efectos causales. Sin embargo, los diseños experimentales intentan aproximar la obtención de efectos causales a partir de datos observacionales, donde los factores muestran mayor variabilidad y menor control respecto a cuándo el experimento se realiza en el contexto de un laboratorio. En este marco, la variable resultado (o variable dependiente [ y ]) estaría siendo incidida por variables independientes que se pueden observar (adicional a nuestra variable de interés) y variables intervinientes no observadas, sobre la que debemos establecer supuestos para poder alcanzar un “efecto causal”. 1.2. Análisis estadístico preliminar En la presente entrada se muestran algunos ejemplos de diseños experimentales utilizando R. De forma puntual se utiliza la data bwght del libro de Econometría de J. Wooldridge, disponible en el paquete wooldridge . El siguiente bloqu