Herramientas Cuantitativas para el Análisis Político

# Herramientas Cuantitativas para el Análisis Político
## [CP44] Maestría en Ciencia Política
### Juan Pablo Ruiz Nicolini
### Universidad Torcuato Di Tella
### 22/09/2020

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## SESIÓN 2
### Introducción: Conociendo R + RStudio

#### [/MetodosCiPol/](https://tuqmano.github.io/MetodosCiPol/)

#### [/MetodosCiPol/](https://github.com/TuQmano/MetodosCiPol)

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## Referencias

1. _Comenzando con R y RStudio_, en "[Introducción a la Ciencia de Datos](https://rafalab.github.io/dslibro/getting-started.html)" (Irizarry, 2020).

2. _Prerequisitos_, en "[R para Ciencia de Datos](https://es.r4ds.hadley.nz/introducci%C3%B3n.html#prerrequisitos)" (Wickham y Grolemnud).

3. _R Básico_ en [Urdinez y Cruz](https://arcruz0.github.io/libroadp/basic-r.html); _Conociendo RStudio_ en  [Montané](https://bookdown.org/martinmontaneb/CienciaDeDatosParaCuriosos/introduccion-practica-a-la-ciencia-de-datos.html#conociendo-rstudio); y _Una presentación a toda marcha_ en [Vázquez Brust](https://bitsandbricks.github.io/ciencia_de_datos_gente_sociable/una-presentaci%C3%B3n-a-toda-marcha-de-r.html).

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background-image: url(https://cran.r-project.org/Rlogo.svg)
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## _El motor de la maquina_

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## _**Tablero de control** (IDE)_

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class: center, inverse, middle

# Empecemos _codeando_ !

## [ live_code.R](https://github.com/TuQmano/MetodosCiPol/blob/master/docs/Clase02/script/live_code.R)

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# `R base` vs _Tidyverse_

```r

curso <- data.frame(nombre= c("Juan", "Pedro", "María", "José", 
 "Enzo", "Ariel", "Eva", "Domingo"),
 edad= c(25, 32, 21,40, 
 30, 28, 37, 25),
 nacim= c(1993, 1986, 1997, 1978,
 1988, 1990, 1981, 1993),
 software.primario= c("spss", "stata", "stata", "excel", 
 "R", "stata", "spss", "stata"),
 nivel= c(3, 5,7, 6,
 2, 6, 8, 6) 
 )

```

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# `R base`  vs _Tidyverse_

## Edad promedio del curso > BASE

```r
# BASE
sum(curso$edad)/length(curso$edad)
## [1] 29.75
```

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# `R base`  vs _Tidyverse_

## Edad promedio del curso > _Tidy_

```r
# Tidy / {dplyr}

library(tidyverse) # cargo paqueteS

curso %>% 
  summarise(promedio = sum(edad)/length(edad))
##   promedio
## 1    29.75
```

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# Juntos por el Cambio 2019:

### Parámetros de la elección?

```r

library(polAr)

show_available_elections(viewer = F)
## # A tibble: 425 x 5
*## district category round year NOMBRE 
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> 
## 1 arg presi balota 2015 ARGENTINA
## 2 arg presi gral 2003 ARGENTINA
## 3 arg presi gral 2007 ARGENTINA
## 4 arg presi gral 2011 ARGENTINA
## 5 arg presi gral 2015 ARGENTINA
*## 6 arg presi gral 2019 ARGENTINA
## 7 arg presi paso 2011 ARGENTINA
## 8 arg presi paso 2015 ARGENTINA
## 9 arg presi paso 2019 ARGENTINA
## 10 caba dip gral 2005 CABA 
## # ... with 415 more rows
```

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## Descarga resultados 
### Presidente 2019

```r

get_election_data(district = 'arg', 
* category = 'presi',
 round = 'gral', 
* year = 2019)
## # A tibble: 192 x 8
## # Groups: codprov [24]
## category round year codprov name_prov electores listas votos
## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 presi gral 2019 01 CABA 0 00024 128795
## 2 presi gral 2019 01 CABA 0 00036 58040
## 3 presi gral 2019 01 CABA 0 00037 707158
## 4 presi gral 2019 01 CABA 0 00039 13559
## 5 presi gral 2019 01 CABA 0 00050 1039750
## 6 presi gral 2019 01 CABA 0 00108 37404
## 7 presi gral 2019 01 CABA 0 blancos 30542
## 8 presi gral 2019 01 CABA 0 nulos 0
## 9 presi gral 2019 02 BUENOS AIRES 0 00024 610009
## 10 presi gral 2019 02 BUENOS AIRES 0 00036 260597
## # ... with 182 more rows
```

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## Agrega nombre de listas

```r

gral2019 <- get_election_data(district = 'arg', 
 category = 'presi', 
 round = 'gral', 
 year = 2019) %>% 
* get_names() # AGREGO NOMRE DE LISTAS AL DF

gral2019
## # A tibble: 192 x 9
## # Groups: codprov [24]
## category round year codprov name_prov electores listas votos nombre_lista 
## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> 
## 1 presi gral 2019 01 CABA 0 00024 1.29e5 CONSENSO FED~
## 2 presi gral 2019 01 CABA 0 00036 5.80e4 FRENTE DE IZ~
## 3 presi gral 2019 01 CABA 0 00037 7.07e5 FRENTE DE TO~
## 4 presi gral 2019 01 CABA 0 00039 1.36e4 FRENTE NOS 
## 5 presi gral 2019 01 CABA 0 00050 1.04e6 JUNTOS POR E~
## 6 presi gral 2019 01 CABA 0 00108 3.74e4 UNITE POR LA~
## 7 presi gral 2019 01 CABA 0 blanc~ 3.05e4 blancos 
## 8 presi gral 2019 01 CABA 0 nulos 0. nulos 
## 9 presi gral 2019 02 BUENOS AI~ 0 00024 6.10e5 CONSENSO FED~
## 10 presi gral 2019 02 BUENOS AI~ 0 00036 2.61e5 FRENTE DE IZ~
## # ... with 182 more rows
```

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### Dónde cosechó menos votos Juntos por el Cambio?

#### Provincia con votos `min()`

```r
jxc <- gral2019[gral2019$nombre_lista == 'JUNTOS POR EL CAMBIO', ] # > BASE

jxc <- as.data.frame(jxc)

jxc[jxc$votos == min(jxc$votos),]
##    category round year codprov        name_prov electores listas votos
## 24    presi  gral 2019      24 TIERRA DEL FUEGO         0  00050 25673
##            nombre_lista
## 24 JUNTOS POR EL CAMBIO
```

```r
gral2019 %>% # > TIDY
 filter(nombre_lista == 'JUNTOS POR EL CAMBIO') %>% 
 ungroup() %>% 
 slice_min(votos)
## # A tibble: 1 x 9
## category round year codprov name_prov electores listas votos nombre_lista 
## <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr> 
## 1 presi gral 2019 24 TIERRA DEL~ 0 00050 25673 JUNTOS POR EL~
```

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# vs

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# Tidyverse

1. Reutilizar estructuras de datos existentes

2. Armar funciones simples con la _pipa_ (`%<%`)

3. Adoptar la programación funcional

4. Diseñado para humanos!

[ The Manifesto](https://tidyverse.tidyverse.org/articles/manifesto.html)

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## El núcelo _Tidyverse_

Fuente: [https://evamaerey.github.io/little_flipbooks_library/ggtextures/ggtextures#1](https://evamaerey.github.io/little_flipbooks_library/ggtextures/ggtextures#1)

```r

# Install from CRAN
install.packages("tidyverse")
```

### [ The Tidyverse](https://tidyverse.tidyverse.org)

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# Hastá acá

#### (1) Codeo

`base` vs *Tidyverse*

# Lo que falta

#### (2) Organización de proyectos

`.Rproj` y `here::`

#### (3) Reproducibilidad y Comunicación

`R` y `Rmd`

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# (Extras)

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# .Rproj

### [ Using Projects](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200526207-Using-Projects)

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background-size: 10%

# {here}

### [ {here}](https://here.r-lib.org/index.html)

---

background-image: url(https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/521a038ed009b97bf73eb0a653b1cb7e66645231/8e3fd/assets/img/rstudio-icon.png)
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# R Markdown

### [ Comunicación](https://rmarkdown.rstudio.com/)