🔢 Vectores nombrados

En R, un vector nombrado te permite asignar un nombre a cada elemento del vector. Esto hace que el vector sea más legible y te permite acceder a los valores por su nombre.

# Crear un vector normal
edades <- c(9, 8, 10)

# Agregar nombres a cada valor
names(edades) <- c("Ana", "Luis", "Sofía")

# Mostrar el vector nombrado
edades

##   Ana  Luis Sofía 
##     9     8    10

También puedes crear un vector nombrado desde el inicio:

edades <- c(Ana = 9, Luis = 8, Sofía = 10)
edades

##   Ana  Luis Sofía 
##     9     8    10

Acceder a elementos por nombre

edades["Ana"]

## Ana 
##   9

edades[c("Luis", "Sofía")]

##  Luis Sofía 
##     8    10

Modificar elementos por nombre

edades["Luis"] <- 9
edades

##   Ana  Luis Sofía 
##     9     9    10

🧭 Factores

Los factores son vectores especiales que se usan para representar categorías (variables cualitativas), como sexo, tipo de tratamiento, o niveles educativos.

# Vector de texto
sexo <- c("Mujer", "Hombre", "Mujer", "Mujer", "Hombre")

# Convertirlo en factor
sexo_factor <- factor(sexo)
sexo_factor

## [1] Mujer  Hombre Mujer  Mujer  Hombre
## Levels: Hombre Mujer

Esto le asigna internamente un número a cada categoría:

as.numeric(sexo_factor)

## [1] 2 1 2 2 1

levels(sexo_factor)

## [1] "Hombre" "Mujer"

Especificar niveles y su orden

Puedes controlar el orden de los niveles:

niveles <- c("Bajo", "Medio", "Alto")
respuesta <- c("Medio", "Alto", "Bajo", "Bajo", "Alto")
respuesta_factor <- factor(respuesta, levels = niveles, ordered = TRUE)
respuesta_factor

## [1] Medio Alto  Bajo  Bajo  Alto 
## Levels: Bajo < Medio < Alto

Comparaciones entre factores ordenados

# Bajo es mas pequeño que Medio
respuesta_factor[1] < respuesta_factor[2]  # TRUE

## [1] TRUE

🎨 Introducción a la gramática de `ggplot2`

La gramática de ggplot2 se basa en capas que se agregan secuencialmente para construir una visualización. Cada capa tiene una función específica:

🧱 Capa 1: Datos y mapeo estético (`ggplot(aes())`)

data =: se indica el data frame que contiene los datos.
aes(): define las columnas que se usarán para los ejes y atributos estéticos.

library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3

# Primera capa: datos y asignación de ejes
ggplot(data = mtcars, aes(x = gear, y = mpg))

Aquí no se ve nada todavía porque no hemos definido el tipo de gráfico.

🖼 Capa 2: Tipo de gráfico (geom)

La siguiente capa define cómo se mostrarán los datos.

Tipos comunes:

Función	Descripción
`geom_col()`	Gráfico de barras
`geom_point()`	Dispersión o puntos
`geom_boxplot()`	Boxplot
`geom_tile()`	Heatmap
`geom_density()`	Densidad

# Ejemplo: gráfico de barras
ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(gear), y = mpg)) +
  geom_col()

# Ejemplo: gráfico de dispersión
ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +
  geom_point()

# Ejemplo: boxplot por número de cilindros
ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot()

🎨 Capa 3: Estética y personalización

La estética del gráfico se ajusta con theme(), xlab(), ylab(), ggtitle(), etc.

La función theme() en ggplot2 permite alterar de manera específica los elementos visuales del gráfico.
Una parte muy común de modificar es el texto de los ejes, conocido como axis.text.

Este texto incluye las etiquetas numéricas o categóricas que se colocan automáticamente en los ejes x e y para representar los valores correspondientes.

❌ Eliminar completamente el texto de los ejes

library(ggplot2)

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.text = element_blank())

🔎 En este caso, se usa axis.text = element_blank() para eliminar por completo las etiquetas de ambos ejes.
Esto puede ser útil si el gráfico ya es suficientemente claro por sí solo o si queremos ahorrar espacio visual.

🎯 Modificar solo el texto del eje X

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(size = 14, face = "bold", angle = 0)
  )

axis.text.x: se refiere solo al texto del eje horizontal (X).
size = 14: aumenta el tamaño del texto (puedes usar también size = rel(1.5)).
face = "bold": cambia el estilo del texto (otras opciones: "italic", "plain").
angle = 0: mantiene el texto horizontal.

🎯 Modificar solo el texto del eje Y

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(
    axis.text.y = element_text(size = 10, face = "italic")
  )

Aquí se personaliza el texto del eje vertical (Y).
Se reduce el tamaño (size = 10) y se cambia a cursiva (face = "italic").

🧩 Nota importante:

Puedes modificar axis.text.x y axis.text.y por separado o al mismo tiempo.
Si usas axis.text sin .x o .y, se aplica el cambio a ambos ejes simultáneamente.

🎨 Modificando `axis.title` y `axis.ticks` con `theme()`

Además de axis.text, en ggplot2 también puedes modificar:

axis.title: los títulos de los ejes (por ejemplo, “Eje X”, “Eje Y”).
axis.ticks: las pequeñas marcas que indican las posiciones de los valores en los ejes.

Estas capas pueden ayudarte a personalizar la visualización para hacerla más clara o más estética.

🖊️ Modificar el título del eje X (`axis.title.x`)

library(ggplot2)

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.title.x = element_text(size = 16, face = "bold", color = "blue")) +
  xlab("Número de cilindros")

✅ Explicación:

axis.title.x: modifica solo el título del eje X.
size: controla el tamaño del texto.
face: estilo ("bold", "italic", etc.).
color: permite definir un color.

🖊️ Modificar el título del eje Y (`axis.title.y`)

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.title.y = element_text(size = rel(1.5), color = "darkgreen")) +
  ylab("Millas por galón")

✅ Aquí usamos rel(1.5) para escalar el tamaño y un color específico.

❌ Eliminar los títulos de ambos ejes

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(
    axis.title.x = element_blank(),
    axis.title.y = element_blank()
  )

🔎 Útil cuando los títulos no aportan información adicional.

🎯 Eliminar las marcas (`axis.ticks`)

ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.ticks = element_blank())

✅ Esto elimina todas las pequeñas líneas (ticks) de ambos ejes.

🔧 Modificar solo las marcas del eje X o Y

# Solo eje X
ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.ticks.x = element_blank())

# Solo eje Y
ggplot(data = mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg)) +
  geom_boxplot() +
  theme(axis.ticks.y = element_blank())

📌 Resumen: Personalización de ejes con `theme()` en `ggplot2`

En esta sección exploramos cómo personalizar los elementos visuales de un gráfico utilizando la función theme() de ggplot2. Esta herramienta es fundamental para adaptar tus visualizaciones a distintas audiencias y hacerlas más claras, impactantes y profesionales.

✅ Elementos que puedes modificar:

Títulos de ejes (axis.title)
- Se refiere a los títulos que describen lo que representa cada eje.
- Puedes modificar su tamaño, color, estilo ("bold", "italic") y alineación.
- Se puede aplicar por separado con axis.title.x o axis.title.y.
Texto de ejes (axis.text)
- Representa los valores o categorías que se muestran en los ejes.
- Puedes personalizar su tamaño, orientación (con angle), estilo de letra y visibilidad.
- Se usa comúnmente para mejorar la legibilidad o resaltar grupos importantes.
- Ejemplos útiles incluyen rotar los textos del eje X o hacer más pequeño el texto del eje Y si hay muchas marcas.
Marcas en los ejes (axis.ticks)
- Son las pequeñas líneas que indican la ubicación de los valores en los ejes.
- Puedes eliminarlas con element_blank() si no son necesarias o recargan el diseño.
- También puedes desactivarlas individualmente (axis.ticks.x, axis.ticks.y).

🎯 Buenas prácticas:

Elige los elementos a modificar según la necesidad del gráfico: claridad, espacio o énfasis.
Usa element_text() para aplicar estilos personalizados.
Usa element_blank() cuando quieras eliminar visualmente elementos que no aporten información.
Puedes aplicar estilos globales o dirigirte a un eje en específico usando .x o .y.

Este nivel de control permite adaptar cada gráfico a su propósito comunicativo, facilitando la interpretación de los datos por parte del lector.

Ilustración del uso de `theme()` en ggplot2

La siguiente imagen muestra un gráfico con anotaciones visuales que ayudan a identificar claramente qué elementos pueden modificarse usando theme().

🔵 En azul: las marcas o “ticks” (axis.ticks)
🔴 En rojo: el texto de los ejes (axis.text)
🟢 En verde: los títulos de los ejes (axis.title)
También se muestra cómo se estructuran las capas del gráfico y su sintaxis básica

Esquema sobre ggplot2 y theme()

Sesión 6: Factores y gramatica de ggplot2