Importar base de datos

Importante tener la base de datos descargada en un solo lugar del pc.

library(readxl)
Base_problema_1 <- read_excel("C:/Users/baron/Desktop/Base problema 1.xlsx") 
## New names:
## • `EVM` -> `EVM...2`
## • `EVM` -> `EVM...7`
head(Base_problema_1) #Muestra los primeros 6 registros
## # A tibble: 6 × 10
##   Country EVM...2 `TMM(000000)` `TMN(000)` Prev_Diabetes   EVH EVM...7
##   <chr>     <dbl>         <dbl>      <dbl> <chr>         <dbl>   <dbl>
## 1 AGO        70.7           222       26.6 0_Baja         59.0    64.3
## 2 ALB        49.9             8        7.1 1_Media        74.1    79.2
## 3 ARG        24.9            45        5.1 0_Baja         72.2    78.6
## 4 ARM        24.6            27        5.6 0_Baja         66.6    77.4
## 5 AZE        64.7            41        9.5 0_Baja         65.6    73.3
## 6 BDI        91.5           494       20.4 0_Baja         59.7    63.6
## # ℹ 3 more variables: Prev_anem_inf <chr>, Region <chr>, Income_Group <chr>

Descripción de las variables

Variable Tipo Escala de medición
EVM - Tasa de empleabilidad en mujeres Cuantitativa continua Razón
TMM - Tasa de mortalidad materna (por cada millón de habitantes) Cuantitativa continua Razón
TMN - Tasa de mortalidad neonatal (pox cada mil habitantes) Cuantitativa continua Razón
Prev_Diabetes - Prevalencia de diabetes en adultos (>14 años) Cualitativa Ordinal
EVH - Esperanza de vida en Hombres Cuantitativa continua Razón
EVM - Esperanza de vida en mujeres Cuantitativa continua Razón
Prev.anem.inf - Prevalencia de anemia infantil Cualitativa Nominal
Región - Continentes Cualitativa Nominal
Income_Group - Calificación por nivel de ingreso Cualitativa Ordinal

Gráficos Descriptivos - Gráficas básicas

Variables Cualitativas

Son características de un individuo u objeto, que se pueden expresar con palabras.

Datos nominales

Las variables cualitativas nominales son categorías que no se pueden clasificar.

Variable: Region

Tipo de Gráfico: Circular

pie(table(Base_problema_1$Region), main = "Distribucion de paises por region", col = c("light blue", "pink", "yellow","Orange", "red"))

Datos ordinales

Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.

Variable: Calificación por nivel de ingreso

Gráfico a utilizar: De barras

barplot(table(Base_problema_1$Income_Group),ylab = "Países",xlab = "Grupo de Ingreso",main = "Distribucion de paises por grupo de ingreso", col =c ("light blue","pink","yellow"))

Variable: Prevalencia de anemia infantil

Gráfico a utilizar: De barras

barplot(table(Base_problema_1$Prev_anem_inf),ylab = "Paises",xlab = "Nivel de prevalencia", main = "Prevalencia de anemia infantil", col = c("light blue","pink","yellow") )

Variable: Prevalencia de diabetes en adultos, mayores de 14 años

Gráfico a utilizar: De barras

#Uso de la Libreria ggplot2/ esquisse

library(ggplot2)

ggplot(Base_problema_1) +
 aes(x = Prev_Diabetes) +
 geom_bar(fill = "#74088E") +
 labs(x = "Nivel de prevalencia ", 
 y = "Cantidad de paises", title = "Distribucion de prevalencia de diabetes ") +
 theme_minimal() +
 theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

Variables Cuantitativas Continuas

Las variables continuas son aquellas características que son medidas dentro de un rango continuo infinito de valores numéricos y se registran con números reales

Variable: Tasa de mortalidad neonatal

Gráfico a utilizar: Boxplot: Es un tipo de gráfico que muestra un resumen de una gran cantidad de datos en cinco medidas descriptivas, además de intuir su morfología y simetría

library(ggplot2)

ggplot(Base_problema_1) +
 aes(x = "", y = `TMN(000)`, fill = Income_Group) +
 geom_boxplot() +
 scale_fill_brewer(palette = "PiYG", 
 direction = 1) +
 labs(x = "Tasa de mortalidad neonatal", title = "Distribucion de la tasa de mortalidad neonatal") +
 theme_minimal() +
 theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
 facet_wrap(vars(Region))

Variable: Empleo vulnerable mujeres (EVM)

Gráfico a utilizar: Histograma

library(ggplot2)

ggplot(Base_problema_1) +
 aes(x = EVM...2) +
 geom_histogram(bins = 30L, fill = "#FFA4D2") +
 labs(title = "Tasa de empleabilidad vulnerable e mujeres") +
 theme_minimal()

*Variable:* Tasa de mortalidad neonatal

Grafico a utilizar: Histograma

library(ggplot2)


library(ggplot2)

ggplot(Base_problema_1) +
 aes(x = `TMN(000)`) +
 geom_histogram(bins = 30L, fill = "#FFA4D2") +
  labs(title = "Tasa de mortalidad neonatal") +
 theme_minimal()

Medidas resumen comparativas

Variables a comparar: Tasa de empleabilidad vulnerable en hombres y Calificación por nivel de ingreso

Uso de libreria Summarytools

library(summarytools)
with(Base_problema_1,stby(EVH,Income_Group,descr))
## Descriptive Statistics  
## EVH by Income_Group  
## Data Frame: Base_problema_1  
## N: 25  
## 
##                     1_Bajo   2_ Mediano_Bajo   3_Mediano_Alto
## ----------------- -------- ----------------- ----------------
##              Mean    59.60             64.84            68.07
##           Std.Dev     4.72              5.77             4.51
##               Min    50.84             50.37            55.72
##                Q1    57.39             60.40            66.00
##            Median    59.71             66.10            67.97
##                Q3    61.91             69.57            70.29
##               Max    70.83             74.88            79.08
##               MAD     3.44              6.24             3.29
##               IQR     4.52              8.70             4.26
##                CV     0.08              0.09             0.07
##          Skewness     0.29             -0.50            -0.35
##       SE.Skewness     0.46              0.33             0.35
##          Kurtosis     0.08             -0.53             0.64
##           N.Valid    25.00             51.00            46.00
##         Pct.Valid   100.00            100.00           100.00