#Resultados del análisis de la encuesta laboral realizada por javaHispano.org en enero de 2012 #Este código ha sido distribuido por la Asociación javaHispano bajo licencia Apache 2.0 source("FuncionesDeApoyo.R") datosEncuesta=read.csv("resultados.csv") summary(datosEncuesta) #Generar datos por paises datosEspana = datosEncuesta[datosEncuesta$Pais==levels(datosEncuesta$Pais)[8],] datosMex = datosEncuesta[datosEncuesta$Pais==levels(datosEncuesta$Pais)[11],] datosColombia = datosEncuesta[datosEncuesta$Pais==levels(datosEncuesta$Pais)[4],] datosArgentina = datosEncuesta[datosEncuesta$Pais==levels(datosEncuesta$Pais)[1],] datosPeru = datosEncuesta[datosEncuesta$Pais==levels(datosEncuesta$Pais)[15],] summary(datosEspana$Salario) summary(datosMex$Salario) summary(datosColombia$Salario) summary(datosArgentina$Salario) summary(datosPeru$Salario) summary(datosEspana) summary(datosMex) summary(datosColombia) summary(datosArgentina) summary(datosPeru) #Paises de los participantes rodajasDelQuesito <- c(1443, 87, 52, 38,23, 77) etiquetasDelQuesito <- c("España", "México", "Argentina", "Colombia", "Perú", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,2,5,2)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="País de los participantes") #Sexo de los participantes rodajasDelQuesito <- c(1617,102) etiquetasDelQuesito <- c("Hombre", "Mujer") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(1,2,1,1)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Sexo de los participantes") #Puesto de los participantes rodajasDelQuesito <- c(1016, 326, 152, 137, 33, 57) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto", "Director de tecnología", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,0,2,8)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? rodajasDelQuesito <- c(894, 399, 426) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa rodajasDelQuesito <- c(77, 90, 319, 292, 191, 750) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,6,2,4)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") #Varias distribuciones #Distribución de los salarios de 0 a 100,000 euros par(mar=c(5,4,4,2)) hist(datosEncuesta$Salario, breaks="FD", xlim= c(0,100000), col="red", main="Distribución global de los salarios", xlab="Euros") #Distribución de todos los salarios hist(datosEncuesta$Salario, breaks="FD", col="red", main="Distribución global de los salarios", xlab="Euros") #Distribución de la experiencia hist(datosEncuesta$Experiencia, col="red", main="Distribución global de antigüedad", xlab="Años") #Valores medios por país datosEncustaConFiltradoPorPaises = filtrarPaisConPocasRespuestas(datosEncuesta, 20) #Filtramos de los países "otro" datosEncustaConFiltradoPorPaises = datosEncustaConFiltradoPorPaises[ datosEncustaConFiltradoPorPaises$Pais != levels(datosEncustaConFiltradoPorPaises$Pais)[12],] valoresMediosPorPais=aggregate(x=datosEncustaConFiltradoPorPaises , by=list(datosEncustaConFiltradoPorPaises$Pais),FUN=mean) sValoresMediosPorPais=aggregate(x=datosEncustaConFiltradoPorPaises , by=list(datosEncustaConFiltradoPorPaises$Pais),FUN=sd) par(las=2) par(mar=c(8,5,2,2)) bpPais=barplot(valoresMediosPorPais$Salario,main=valoresMediosPorPais$Pais, names.arg=valoresMediosPorPais$Group.1, ylim=c(0, 45000), col=rainbow(length(valoresMediosPorPais$Pais))) error.bar(bpPais,valoresMediosPorPais$Salario,sValoresMediosPorPais$Salario, main="Salarios medios por país.\n Préstese atención a las barras de error") #Valores medios por tamaño salarioMedioSegunTamano (datosEncuesta, "Salarios medios por tamaño de empresa") #******************************************************************************** #Análisis España #Vamos a filtrar valores 3 sd más altos que la media datosEspana = filtrarValoresMuyAltos(datosEspana, 3) #Puesto de los participantes en España rodajasDelQuesito <- c(842, 298, 116, 105, 29, 48) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto", "Director de tecnología", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,0,2,8)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? en España rodajasDelQuesito <- c(751, 365, 315) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa en España rodajasDelQuesito <- c(63, 66, 253, 244, 166,639) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,4,2,4)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") #Distribución de los salarios de 0 a 100,000 euros par(mar=c(5,4,4,2)) hist(datosEspana$Salario, breaks="FD", xlim= c(0,100000), col="red", main="Distribución global de los salarios", xlab="Euros") #Distribución de todos los salarios hist(datosEspana$Salario, breaks="FD", col="red", main="Distribución de salarios en España", xlab="Euros") #Distribución de la experiencia hist(datosEspana$Experiencia, col="red", main="Distribución por experiencia", xlab="Años") #Analizamos cómo varían los salarios según la experiencia salariosPorAntiguedadPara(datosEspana, 50000,"Salarios por experiencia") # España por ciudades calculaSalarioPromedioPorCiudad (datosEspana, 20, 40000, "Salarios promedio por ciudades en España.\n Mostrando sólo ciudades con 10 o más respuestas") #estadísticos de los salarios en Madrid, Barcelona, Sevilla y Zaragoza datosMadrid = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[41],] datosMadrid = filtrarValoresMuyAltos(datosMadrid, 3) datosBarcelona = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[12],] datosBarcelona = filtrarValoresMuyAltos(datosBarcelona, 3) datosZaragoza = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[74],] datosZaragoza = filtrarValoresMuyAltos(datosZaragoza, 3) datosSevilla = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[66],] datosSevilla = filtrarValoresMuyAltos(datosSevilla, 3) datosValencia = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[70],] datosValencia = filtrarValoresMuyAltos(datosValencia, 3) datosMurcia = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[48],] datosMurcia = filtrarValoresMuyAltos(datosMurcia, 3) datosMalaga = datosEncuesta[datosEncuesta$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[42],] datosMalaga = filtrarValoresMuyAltos(datosMalaga, 3) summary(datosMadrid$Salario) summary(datosBarcelona$Salario) summary(datosZaragoza$Salario) summary(datosSevilla$Salario) summary(datosValencia$Salario) summary(datosMurcia$Salario) summary(datosMalaga$Salario) salariosPorAntiguedadPara(datosMadrid, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Madrid") salariosPorAntiguedadPara(datosBarcelona, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Barcelona") salariosPorAntiguedadPara(datosSevilla, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Sevilla") salariosPorAntiguedadPara(datosZaragoza, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Zaragoza") salariosPorAntiguedadPara(datosValencia, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Valencia") salariosPorAntiguedadPara(datosMurcia, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Murcia") salariosPorAntiguedadPara(datosMalaga, 60000,"Distribución de salarios por experiencia en Málaga") #Valores medios por tamaño salarioMedioSegunTamano (datosEspana, "Salarios medios por tamaño de empresa") #********************************************************************************************* # México #Vamos a filtrar valores 3 sd más altos que la media datosMex = filtrarValoresMuyAltos(datosMex, 3) #Volvemos a pasar a dólares datosMex$Salario = 1.3*datosMex$Salario summary(datosMex) #Puesto de los participantes en México rodajasDelQuesito <- c(55, 12, 6 ,6, 4,2 ,1) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto", "Director de tecnología", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,0,2,8)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? en México rodajasDelQuesito <- c(48, 8, 30) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa en México rodajasDelQuesito <- c(5, 6, 12, 55, 6,29) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(0,2,2,2)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") par(mar=c(4,4,2,2)) #Analizamos cómo varían los salarios según la experiencia salariosPorAntiguedadPara(datosMex, 50000,"Salarios por experiencia en México($)") #Salarios por ciudades calculaSalarioPromedioPorCiudad (datosMex,5,45000, "Salarios promedio por ciudad en México.\n Mostrando sólo ciudades con 5 o mas respuestas") #estadísticos de los salarios en DF, Monterrey y Guadalajara datosDF = datosMex[datosMex$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[24],] datosDF = filtrarValoresMuyAltos(datosDF, 3) datosMonterrey = datosMex[datosMex$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[46],] datosMonterrey = filtrarValoresMuyAltos(datosMonterrey, 2) datosGuadalajara = datosMex[datosMex$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[28],] datosGuadalajara = filtrarValoresMuyAltos(datosGuadalajara, 3) summary(datosDF$Salario) summary(datosMonterrey$Salario) summary(datosGuadalajara$Salario) salariosPorAntiguedadPara(datosDF, 40000,"Distribución de salarios por experiencia en México DF") #El resto de las ciudades tienen demasiadas pocas respuestas para hacer un análisis de distribución de salarios por experiencias #************************************************************************************* #Colombia #Vamos a filtrar valores 3 sd más altos que la media datosColombia = filtrarValoresMuyAltos(datosColombia, 3) #Volvemos a pasar a dólares datosColombia$Salario = 1.3*datosColombia$Salario summary (datosColombia) #Puesto de los participantes en Colombia rodajasDelQuesito <- c(24, 8, 4, 1, 1, 0, 0) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto", "Director de tecnología", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? en Colombia rodajasDelQuesito <- c(20, 5, 13) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa en Colombia rodajasDelQuesito <- c(0, 4, 10, 10, 1, 13) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") #Analizamos cómo varían los salarios según la experiencia salariosPorAntiguedadPara(datosColombia, 30000,"Distribución de salarios por experiencia en Colombia") # Colombia por ciudades calculaSalarioPromedioPorCiudad (datosColombia,5,35000, "Salarios promedio por ciudad en Colombia.\n Mostrando sólo ciudades con 5 o mas respuestas") #estadísticos de los salarios en Bogotá y Medellín datosBogota = datosColombia[datosColombia$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[14],] datosBogota = filtrarValoresMuyAltos(datosBogota, 3) datosMedellin = datosColombia[datosColombia$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[44],] datosMedellin = filtrarValoresMuyAltos(datosMedellin, 3) summary(datosBogota$Salario) summary(datosMedellin$Salario) #*********************************************************************************** #Argentina #Vamos a filtrar valores 3 sd más altos que la media datosArgentina = filtrarValoresMuyAltos(datosArgentina, 3) #Volvemos a pasar a dólares datosArgentina$Salario = 1.3*datosArgentina$Salario summary (datosArgentina) #Puesto de los participantes en Argentina rodajasDelQuesito <- c(28, 10, 7, 6, 1) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(4,4,6,2)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? en Argentina rodajasDelQuesito <- c(26, 5, 21) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,2,2,2)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa en Argentina rodajasDelQuesito <- c(1, 5, 12, 5, 6, 23) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") par(mar=c(2,6,2,4)) pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") #Analizamos cómo varían los salarios según la experiencia salariosPorAntiguedadPara(datosArgentina, 50000,"Distribución de salarios por experiencia en Argentina") # Argentina por ciudades calculaSalarioPromedioPorCiudad (datosArgentina,5,45000, "Salarios promedio por ciudad en Argentina.\n Mostrando sólo ciudades con 5 o mas respuestas") #estadísticos de los salarios en varias ciudades datosBuenosAires = datosArgentina[datosArgentina$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[15],] datosBuenosAires = filtrarValoresMuyAltos(datosBuenosAires, 3) summary(datosBuenosAires$Salario) datosCordoba = datosArgentina[datosArgentina$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[22],] datosCordoba = filtrarValoresMuyAltos(datosCordoba, 3) summary(datosCordoba$Salario) datosPlata = datosArgentina[datosArgentina$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[32],] datosPlata = filtrarValoresMuyAltos(datosPlata, 3) summary(datosPlata$Salario) #******************************************************************************************** #Perú #Vamos a filtrar valores 3 sd más altos que la media datosPeru = filtrarValoresMuyAltos(datosPeru, 3) #Volvemos a pasar a dólares datosPeru$Salario = 1.3*datosPeru$Salario summary (datosPeru) #Puesto de los participantes en Perú rodajasDelQuesito <- c(13, 7, 2, 1, 0, 0, 0) etiquetasDelQuesito <- c("Programador", "Analista", "Arquitecto", "Jefe de proyecto", "Director de tecnología", "Otro") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Puesto que desempeña") #¿Están o no contentos? en Perú rodajasDelQuesito <- c(11, 2, 10) etiquetasDelQuesito <- c("Más o menos", "No", "Si") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="¿Estás contento del trabajo?") #Tamaño de la empresa en Perú rodajasDelQuesito <- c(2, 1, 3, 0, 1) etiquetasDelQuesito <- c("1 persona", "2-4 personas", "5-24 personas", "25-99 personas", "100 -249 personas", "Más de 250 personas") proporcionesDelQuesito <- round(rodajasDelQuesito/sum(rodajasDelQuesito)*100) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito, proporcionesDelQuesito) etiquetasDelQuesito <- paste(etiquetasDelQuesito,"%",sep="") pie(rodajasDelQuesito,labels = etiquetasDelQuesito, col=rainbow(length(etiquetasDelQuesito)), main="Tamaño de la empresa") #Analizamos cómo varían los salarios según la experiencia salariosPorAntiguedadPara(datosPeru, 40000,"Distribución de salarios por experiencia en Perú") # Perú por ciudades calculaSalarioPromedioPorCiudad (datosPeru,5,45000, "Salarios promedio por ciudad en Perú.\n Mostrando sólo ciudades con 5 o mas respuestas") #estadísticos de los salarios en lima datosLima = datosPeru[datosPeru$Ciudad==levels(datosEncuesta$Ciudad)[36],] datosLima = filtrarValoresMuyAltos(datosLima, 3) summary(datosLima$Salario) salariosPorAntiguedadPara(datosLima, 40000,"Distribución de salarios por experiencia en Lima") #El resto de las ciudades tienen demasiadas pocas respuestas para hacer un análisis de distribución de salarios por experiencia