Rozkłady wieku kandydatów (2014/2018) i radnych wybranych do sejmików wojewódzkich 2014.

require(ggplot2)
### ### ###
co <- "Wiek kandydatów do sejmików wojewódzkich (2014 / Polska)"

## deklaracja końców klas (hist)
wB <- c(18,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,95);
wZ <- c(36,38,40,42,44,46,48,50,52,54,56);
wD <- seq(18, 92, by=2);

komitety <- "DB = Demokracja Bezpośrednia | RN = Ruch Narodowy | NPKM = Nowa Prawica JKM";

k <- read.csv("kandydaci_ws_2014.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA", dec=",");

with (k, table(komitet))

aggregate (k$wiek, list(Numer = k$komitet), fivenum)
## analiza dotyczy tylko kandydatów z komitetów ogólnopolskich
kandydaci <- subset (k,
    (komitet == "PSL" | komitet == "DB" | komitet == "PiS" | komitet == "PO" |
     komitet == "RN" | komitet == "NPKM" | komitet == "SLDLR"));
kandydaciPL <- kandydaci
kNum <- nrow(kandydaciPL) 
kNum

with (kandydaci, table(komitet))

aggregate (kandydaci$wiek, list(Numer = kandydaci$komitet), fivenum)

sumS <- summary(kandydaci$wiek)
sumV <- sd(kandydaci$wiek)
summary_label <- sprintf ("Śr = %.1f\nMe = %.1f\nQ1 = %.1f\nQ3 = %.1f\nS = %.1f",
        sumS[["Mean"]], sumS[["Median"]],
        sumS[["1st Qu."]],  sumS[["3rd Qu."]],  sumV)

#par() ## przegląd parametrów
# ps = stopień pisma
par(ps=11,cex=1,cex.axis=1,cex.lab=1,cex.main=1.2)
h <- hist(kandydaci$wiek, 
   breaks=wB, 
   freq=TRUE,
   col="orange", main=co,
   ylab="liczba kandydatów", xlab="wiek", labels=T, xaxt='n')
   axis(side=1, at=wB)
   text(80, 600, summary_label, cex = .8, adj=c(0,1))

par(ps=6,ce=2,cex.axis=2,cex.lab=2,cex.main=2)
h <- hist(kandydaci$wiek, 
   breaks=wD, 
   freq=TRUE,
   col="orange", main=co, ylab="liczba kandydatów", xlab="wiek", labels=T, xaxt='n' )
   axis(side=1, at=wB, cex.axis=2, cex.lab=2)
   text(80, 600, summary_label, cex=0.4, size=3, pos=3, adj=c(0,1))

### ### ###

aggregate (kandydaci$wiek, list(Numer = kandydaci$nr), fivenum)
aggregate (kandydaci$wiek, list(Numer = kandydaci$komitet), fivenum)

### ### ###

ggplot(kandydaci, aes(x=komitet, y=wiek, fill=komitet))  +
   geom_boxplot() +
   ylab("Wiek") +
   xlab("Komitet") +
   annotate(geom="text", x = 1, y = 90, hjust=0, size=3,
   label = komitety ) +
   guides(fill=FALSE) ;

### ### ### Pomorskie TERYT=22 ### ### ###
co <- "Wiek kandydatów do sejmików wojewódzkich (2014 / Pomorskie)"

kandydaci <- subset (kandydaci, (woj == "22" ))
aggregate (kandydaci$wiek, list(Numer = kandydaci$komitet), fivenum)

ggplot(kandydaci, aes(x=komitet, y=wiek, fill=komitet))  +
   geom_boxplot() +
   ylab("Wiek") +
   xlab("Komitet") +
   annotate(geom="text", x = 1, y = 90, hjust=0, size=3,
    label = komitety ) +
   guides(fill=FALSE) ;

sumS <- summary(kandydaci$wiek)

summary_label <- sprintf ("Śr = %.1f\nMe = %.1f\nQ1 = %.1f\nQ3 = %.1f",
    sumS[["Mean"]], sumS[["Median"]], sumS[["1st Qu."]],  sumS[["3rd Qu."]])

## przywrócenie wartości parametrów
par(ps=11,cex=1,cex.axis=1,cex.lab=1,cex.main=1.2)

h <- hist(kandydaci$wiek, 
   breaks=wB, 
   freq=TRUE,
   col="orange", main=co, xlab="wiek", ylab="liczba kandydatów", labels=T, xaxt='n')
   axis(side=1, at=wB)
   text(80, 40, summary_label, cex = .8, adj=c(0,1))

with (kandydaci, table(komitet))

### ## ###
kandydaciPL$okrN <- paste (kandydaciPL$woj, "o", kandydaciPL$okr)
a <- aggregate (kandydaciPL$wiek, list(Numer = kandydaciPL$okrN), fivenum)

h <- hist(a$x[,3], 
   breaks=wZ, 
   freq=TRUE,
   col="orange",
   main="Mediana wieku kandydatów wg okręgów [Polska 2014]",
   xlab="wiek", ylab="liczba okręgów", labels=T, xaxt='n')
   axis(side=1, at=wZ)
   text(80, 40, summary_label, cex = .8, adj=c(0,1))

## ## ### radni (czyli wybrani)
radni <- read.csv("radni_ws_2014.csv", sep = ';',
     header=T, na.string="NA", dec=",");

sumS <- summary(radni$wiek)
sumV <- sd(radni$wiek)

summary_label <- sprintf ("Śr = %.1f\nMe = %.1f\nQ1 = %.1f\nQ3 = %.1f\nS = %.1f",
    sumS[["Mean"]], sumS[["Median"]], sumS[["1st Qu."]],  sumS[["3rd Qu."]],  sumV)

h <- hist(radni$wiek,
   breaks=wB,
   freq=TRUE,
   col="orange", 
   main="Wiek radnych do sejmików wojewódzkich 2014", 
   ylab="liczba radnych", xlab="wiek", labels=T, xaxt='n')
   axis(side=1, at=wB)
   text(80, 80, summary_label, cex = .8, adj=c(0,1))