Caracter\u00edsticas est\u00e9ticas<\/strong> como el color, tama\u00f1o, etc., cabe indicar que las caracter\u00edsticas est\u00e9ticas nos permiten visualizar m\u00e1s de una variable, por ejemplo, en un grafico bivariado donde se comparen la \u201caltura\u201d versus \u201cpeso\u201d de un grupo de personas, se puede visualizar tambi\u00e9n la variable \u201cgenero\u201d asignando un s\u00edmbolo o color diferente a los puntos que corresponden a cada g\u00e9nero.<\/p>\n Objetos geom\u00e9tricos<\/strong>, que son los que realmente se ven en el grafico, por ejemplo, puntos, l\u00edneas, pol\u00edgonos, \u00e1reas, etc.<\/p>\n Transformaciones estad\u00edsticas<\/strong> que permiten resumir los datos de diversas maneras, por ejemplo, para crear un histograma se debe contar las observaciones, o aplicar una regresi\u00f3n lineal para tener una l\u00ednea de tendencia, etc.<\/p>\n Escalas<\/strong> las cuales transforman un valor de la variable a un valor de una caracter\u00edstica est\u00e9tica relacionada con dicha variable, por ejemplo, en el grafico \u201caltura\u201d versus \u201cpeso\u201d se puede representar la variable edad con diferentes tonalidades de grises, entonces la componente escala del paquete ggplot asignara la correspondiente tonalidad de gris a la edad relacionada con la observaci\u00f3n.<\/p>\n Otro ejemplo de escala es el hecho de visualizar la variable \u201cgenero\u201d asignando un color diferente a cada g\u00e9nero, de esta asignaci\u00f3n de colores se encarga la componente escala.<\/p>\n El sistema de coordenadas<\/strong>, el cual describe como los datos son ubicados en el plano del grafico, adem\u00e1s de mostrar los ejes y grillas que hacen posible leer el grafico. Generalmente se usa el sistema de coordenadas cartesianas, pero se puede cambiar a sistema de coordenadas polares, etc.<\/p>\n El Condicionamiento<\/strong> que consiste en dividir los datos en subconjuntos y como mostrarlos en m\u00faltiples gr\u00e1ficos m\u00e1s peque\u00f1os, por ejemplo, si se quiere saber si existe alguna diferencia en la relaci\u00f3n \u201caltura\u201d versus \u201cpeso\u201d entre el \u201cgenero\u201d de los individuos, entonces usamos el condicionamiento para generar un grafico dividido en dos partes donde cada parte es un gr\u00e1fico en s\u00ed mismo, as\u00ed por ejemplo en el primer gr\u00e1fico se muestra la relaci\u00f3n \u201caltura\u201d versus \u201cpeso\u201d para las personas de g\u00e9nero femenino, y en la segunda parte se muestra el gr\u00e1fico para el g\u00e9nero masculino.<\/p>\n A continuaci\u00f3n se muestra un gr\u00e1fico de dispersi\u00f3n Altura vs Peso, aqu\u00ed se puede ver que el objeto geom\u00e9trico<\/em> es el punto, adem\u00e1s se puede ver que la caracter\u00edstica est\u00e9tica<\/em> color esta relacionada con la variable g\u00e9nero, de tal manera que cada genero es diferenciado con dos colores distintos, cre\u00e1ndose para ello una escala<\/em> en donde a las personas de g\u00e9nero masculino les corresponde un color azulado, mientras que las de g\u00e9nero femenino, un rojo; finalmente el gr\u00e1fico esta dividido en 3 partes (alto, bajo, medio), es decir, se ha hecho un condicionamiento<\/em> del gr\u00e1fico utilizando la variable nivel socio-econ\u00f3mico, as\u00ed, al final este gr\u00e1fico es \u00fatil para ver si la relaci\u00f3n altura vs peso esta influenciada por el g\u00e9nero y\/o el nivel socio-econ\u00f3mico.<\/p>\n
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