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editor_options:
chunk_output_type: console
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# Análisis de notas a través del tiempo
```{r}
#| echo: false
pacman::p_load(knitr, digest, stargazer, sjPlot, codebook, summarytools, dplyr, tidyr,
tidyLPA, lme4, ggplot2, ggeffects, skimr, table1, patchwork, here, kableExtra, ggthemes, tidyverse,
ggbreak, texreg, coefplot, plotly)
options(scipen = 999)
```
```{r}
#| echo: false
socio <- readRDS("../../../../input/data/proc_data/primeros_socio.rds")
psico <- readRDS("../../../../input/data/proc_data/primeros_psico.rds")
antropo <- readRDS("../../../../input/data/proc_data/primeros_antropo.rds")
educa <- readRDS("../../../../input/data/proc_data/primeros_educa.rds")
trabajo <- readRDS("../../../../input/data/proc_data/primeros_trabajo.rds")
```
## Promedio de la Facultad a través del tiempo
```{r}
facso <- bind_rows(
socio,
psico,
antropo,
educa,
trabajo
)
```
```{r}
promedio_facso <- facso %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
promedio_socio <- socio %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
promedio_psico <- psico %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
promedio_antropo <- antropo %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
promedio_educa <- educa %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
promedio_trabajo <- trabajo %>%
group_by(ANO) %>%
summarise(
promedio_general = mean(nota_promedio, na.rm = TRUE),
n_cursos = n(),
.groups = "drop"
)
```
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-facso
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 FACSO
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_facso, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
## Promedios de carrera a través del tiempo
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-socio
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 Sociología
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_socio, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-psico
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 Psicología
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_psico, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-antropo
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 Antropología
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_antropo, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-educa
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 Educación Parvularia
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_educa, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
```{r}
#| echo: false
#| label: fig-año-trabajo
#| fig-cap: Promedio de notas por año 2021 - 2024 Trabajo Social
#| fig-cap-location: top
ggplot(promedio_trabajo, aes(x = factor(ANO), y = promedio_general)) +
geom_col(fill = "#970000ff", width = 0.7) +
coord_cartesian(ylim = c(1, 7)) +
labs(
x = "Año",
y = "Promedio de notas",
) +
theme_minimal()
```
```{r}
plot_ly(
data = promedio_facso,
x = ~factor(ANO),
y = ~promedio_general,
type = "scatter",
mode = "lines+markers",
line = list(color = "#272727", width = 1),
marker = list(color = "#272727", size = 6)
) %>%
plotly::layout(
title = "Evolución del promedio de notas por año",
xaxis = list(title = "Año", type = "category"),
yaxis = list(
title = "Promedio de notas",
range = c(1, 7)
)
)
```
