Desbloquea el Poder del Resumen Agrupado en R con ds_group_summary()

El comando ds_group_summary() es una herramienta valiosa dentro del ecosistema de R, específicamente del paquete descriptr. Te permite calcular y visualizar estadísticas descriptivas clave para una variable numérica, dividiendo los datos según las categorías de otra variable. Esta guía te mostrará cómo utilizarla eficazmente en RStudio.

Puntos Clave de ds_group_summary()

Estadísticas Agrupadas: Calcula métricas descriptivas (media, mediana, desviación estándar, etc.) para una variable continua, segmentadas por los niveles de una variable categórica.
Integración con RStudio: Funciona directamente en la consola o scripts de RStudio después de instalar y cargar el paquete descriptr.
Visualización Incorporada: Genera fácilmente gráficos de caja (boxplots) para comparar visualmente la distribución de la variable continua entre los diferentes grupos definidos por la variable categórica.

Entendiendo ds_group_summary()

¿Qué Hace Exactamente?

La función ds_group_summary() pertenece al paquete descriptr, diseñado para facilitar la generación de estadísticas descriptivas en R. Su propósito principal es tomar un conjunto de datos, seleccionar una variable numérica (continua) y una variable categórica (de agrupación), y luego calcular un resumen estadístico de la variable numérica para cada categoría presente en la variable de agrupación.

Imagina que tienes datos de ventas (variable continua) y quieres ver cómo varían según la región (variable categórica). ds_group_summary() te daría estadísticas como la venta promedio, mediana, mínima, máxima, etc., para cada región por separado.

Sintaxis Fundamental

La forma básica de llamar a la función es:

ds_group_summary(data, group_by, cols)

Donde los parámetros significan:

data: El objeto de datos que contiene tus variables. Debe ser un data.frame o un tibble.
group_by: El nombre (como cadena de texto) de la columna que contiene la variable categórica que define los grupos. Por ejemplo, "Region" o "Tipo_Cliente".
cols: El nombre (como cadena de texto) de la columna que contiene la variable continua para la cual deseas calcular las estadísticas. Por ejemplo, "Ventas" o "Edad".

Nota: En algunas documentaciones o versiones anteriores, los parámetros podrían llamarse gvar (variable de grupo) y cvar (variable continua), que son equivalentes a group_by y cols respectivamente.

¿Qué Obtienes al Ejecutar ds_group_summary()?

El Objeto Resultado

La función no solo imprime resultados, sino que devuelve un objeto especial de clase "ds_group_summary". Este objeto es una lista que contiene varios componentes útiles:

stats: Un data.frame que presenta las estadísticas descriptivas calculadas para cada nivel de la variable de agrupación. Las estadísticas se muestran típicamente como columnas y los grupos como filas (o viceversa, dependiendo del formato).
tidy_stats: Un tibble (un formato de data frame moderno) que contiene las mismas estadísticas pero en un formato "tidy" o largo, lo cual es conveniente para manipulación posterior con paquetes como dplyr o para visualizaciones personalizadas con ggplot2.
plotdata: Datos preparados específicamente para ser utilizados por la función plot() o boxplot() asociada, facilitando la creación de gráficos de caja.

Estadísticas Calculadas Comunes

La función calcula un conjunto completo de estadísticas descriptivas estándar para cada grupo. Aunque la lista exacta puede variar ligeramente, generalmente incluye:

Medidas de Tendencia Central: Media (Mean), Mediana (Median).
Medidas de Dispersión: Desviación Estándar (Standard Deviation, sd), Varianza (Variance), Rango (Range), Rango Intercuartílico (Interquartile Range, IQR).
Medidas de Posición: Mínimo (Minimum, min), Máximo (Maximum, max), Cuartiles.
Medidas de Forma: Asimetría (Skewness), Curtosis (Kurtosis).
Otros: Número de observaciones válidas (n).

Tabla Resumen de Estadísticas Típicas

La siguiente tabla resume algunas de las estadísticas clave que ds_group_summary suele calcular y su significado:

Estadística	Descripción	Uso Común
Mean (Media)	Promedio aritmético de los valores.	Indica el valor central típico. Sensible a valores atípicos.
Median (Mediana)	Valor que divide los datos ordenados en dos mitades iguales.	Indica el valor central. Robusta frente a valores atípicos.
Standard Deviation (sd)	Medida de la dispersión de los datos alrededor de la media.	Indica cuán variables son los datos dentro del grupo.
Variance	El cuadrado de la desviación estándar.	Medida de dispersión, útil en cálculos estadísticos.
Minimum (min)	El valor más bajo observado.	Define el límite inferior del rango de datos.
Maximum (max)	El valor más alto observado.	Define el límite superior del rango de datos.
Interquartile Range (IQR)	Diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1). Rango del 50% central de los datos.	Medida de dispersión robusta. Útil para identificar outliers.
n	Número de observaciones no faltantes.	Indica el tamaño de cada grupo.
Skewness	Medida de la asimetría de la distribución.	Indica si la cola de la distribución es más larga a la izquierda (negativa) o derecha (positiva).
Kurtosis	Medida del "apuntamiento" o pesadez de las colas de la distribución.	Compara la forma de la distribución con una normal.

Visualización con Boxplots

Una de las grandes ventajas de ds_group_summary() es su capacidad integrada para generar gráficos de caja (boxplots). Estos gráficos son excelentes para comparar visualmente la distribución (mediana, dispersión, rango intercuartílico y posibles valores atípicos) de la variable continua entre los diferentes grupos definidos por la variable categórica.

Para generar el gráfico, simplemente aplica la función genérica plot() o la más específica boxplot() al objeto resultado de ds_group_summary():

# Supongamos que 'resultado' es el objeto devuelto por ds_group_summary()
resultado <- ds_group_summary(data = mi_df, group_by = "Categoria", cols = "Valor")

# Generar y mostrar el boxplot
plot(resultado) 
# O alternativamente:
boxplot(resultado, print_plot = TRUE) # print_plot = TRUE es el valor por defecto

RStudio mostrará el gráfico resultante en la pestaña "Plots".

Ejemplo de estadísticas descriptivas en R

Visualización de estadísticas descriptivas, similar a lo que se puede lograr con boxplots generados por ds_group_summary.

Guía Paso a Paso: Usando ds_group_summary() en RStudio

1. Instalar y Cargar el Paquete `descriptr`

Si es la primera vez que usas el paquete, necesitas instalarlo. Abre RStudio y escribe en la consola:

install.packages("descriptr")

Una vez instalado, debes cargarlo en cada sesión de R donde quieras usarlo:

library(descriptr)

2. Preparar tus Datos

Asegúrate de tener tu conjunto de datos cargado en RStudio como un data.frame o tibble. Puedes usar datos incorporados en R para practicar (como mtcars o iris) o cargar tus propios datos usando funciones como read.csv(), read_excel() (del paquete readxl), etc.

Para este ejemplo, usaremos el dataset mtcars, que viene con R.

# Cargar el dataset mtcars (si no está ya cargado)
data(mtcars)

# Es buena idea convertir variables categóricas a factores si no lo son
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl) 
mtcars$am <- as.factor(mtcars$am)

3. Ejecutar `ds_group_summary()`

Ahora, aplica la función especificando tu data frame, la variable de agrupación (group_by) y la variable continua (cols). Calcularemos las estadísticas de millas por galón (mpg) agrupadas por el número de cilindros (cyl).

# Calcular estadísticas descriptivas de 'mpg' agrupadas por 'cyl'
summary_cyl <- ds_group_summary(data = mtcars, group_by = "cyl", cols = "mpg")

4. Ver los Resultados Estadísticos

Puedes imprimir el objeto completo o acceder a sus componentes. Para ver la tabla de estadísticas:

# Imprimir el resumen completo (incluye un preview de las stats)
print(summary_cyl)

# Acceder específicamente al data frame de estadísticas
print(summary_cyl$stats)

# Acceder a la versión tidy
print(summary_cyl$tidy_stats)

La consola de RStudio mostrará la tabla con las estadísticas calculadas para cada grupo de cilindros (4, 6 y 8).

5. Generar el Boxplot

Para visualizar las diferencias entre los grupos:

# Generar y mostrar el boxplot
plot(summary_cyl)

El gráfico aparecerá en la ventana "Plots" de RStudio.

La agrupación es fundamental para análisis comparativos como los que facilita ds_group_summary.

6. (Opcional) Agrupar por Múltiples Variables

Si necesitas agrupar por la combinación de niveles de dos o más variables categóricas, el paquete descriptr ofrece una función relacionada: ds_group_summary_interact().

# Ejemplo: Estadísticas de 'mpg' por combinación de 'cyl' y 'am' (tipo de transmisión)
summary_interact <- ds_group_summary_interact(data = mtcars, cvar = "mpg", group_by1 = "cyl", group_by2 = "am")
print(summary_interact$stats)
plot(summary_interact) # Generará boxplots para cada combinación

Utilidad de ds_group_summary en el Análisis de Datos

El comando ds_group_summary() es particularmente útil en diversas etapas del análisis de datos. El siguiente gráfico compara su aplicabilidad percibida en diferentes tareas analíticas comunes.

Como muestra el gráfico, ds_group_summary brilla en la exploración inicial, la generación de informes y la visualización comparativa rápida entre grupos, siendo una herramienta eficiente para entender las características de subconjuntos de datos.

Estructura Conceptual de ds_group_summary

El siguiente mapa mental ilustra el flujo de trabajo y los componentes clave relacionados con la función ds_group_summary().

mindmap root["ds_group_summary() en R"] id1["Entradas (Inputs)"] id1_1["Data (data.frame/tibble)"] id1_2["Variable Categórica (group_by)"] id1_3["Variable Continua (cols)"] id2["Proceso Interno"] id2_1["Agrupación por Niveles Categóricos"] id2_2["Cálculo de Estadísticas Descriptivas
por Grupo"] id3["Salidas (Objeto 'ds_group_summary')"] id3_1["Estadísticas (stats - data.frame)"] id3_2["Estadísticas Tidy (tidy_stats - tibble)"] id3_3["Datos para Gráfico (plotdata)"] id4["Funcionalidad Adicional"] id4_1["Visualización (plot() / boxplot())"] id4_1_1["Generación de Boxplots Comparativos"] id4_2["Interacción con Múltiples Grupos
(ds_group_summary_interact)"]

Este mapa resume cómo la función toma los datos y las variables especificadas, realiza los cálculos agrupados y produce tanto tablas de resumen como datos listos para la visualización gráfica.

Contexto: Agrupación y Resumen en R

El concepto de agrupar datos y luego calcular resúmenes es fundamental en el análisis de datos. Mientras que ds_group_summary ofrece una solución específica dentro del paquete descriptr, es útil saber que R ofrece otras herramientas potentes para tareas similares, especialmente el paquete dplyr con sus funciones group_by() y summarise(). El siguiente video (en inglés) introduce estas funciones de dplyr, que proporcionan una flexibilidad aún mayor para manipulaciones de datos más complejas.

Video introductorio a group_by() y summarise() de dplyr, conceptos relacionados con el resumen agrupado.

Entender ds_group_summary() te da una herramienta rápida y directa para resúmenes descriptivos agrupados y boxplots, mientras que conocer alternativas como dplyr te abre puertas a análisis más personalizados.