taller 3
valentina corrales
2024-04-25
# Base de datos
data_identidad <- data.frame(
Numero_cedula = c(1006015754, 1007456892, 1005833344, 1109920166, 1006172429, 1005786202, 1112107691, 1109540497, 1006054700, 1193517443, 1022325062, 1086328050, 1193405180, 1114308261, 1107836899, 1006053458, 1193581991, 1004596231, 1111122223, 1045678901),
Nombre = c("diego", "lucia", "valeria", "felipe", "patricia", "rodrigo", "mateo", "clara", "paola", "marcela", "laura", "diana", "andres", "camila", "pedro", "juan", "sofia", "ana", "sergio", "daniela"),
Apellido = c("corrales", "cordoba", "rivera", "lopez", "hidalgo", "ruiz", "balanta", "garzon", "valencia", "pinzon", "cortes", "angarita", "camues", "velez", "castro", "sanchez", "mosquera", "messi", "escarpeta", "saenz"),
Edad = c(18, 21, 24, 27, 30, 22, 20, 19, 25, 23, 40, 37, 45, 42, 36, 38, 39, 50, 41, 48),
Sexo = c("M", "F", "F", "M", "F", "M", "M", "F", "F", "F", "F", "F", "M", "F", "M","M", "F", "F", "M", "F"),
Direccion = c("Calle 39a # 24a-25","Carrera 7 # 32-11","Calle 15 # 20-30", "Avenida 3N # 65-81", "Calle 50 # 45-12", "Carrera 22 # 18-77", "Calle 10 # 8-10", "Carrera 5 # 40-55", "Carrera 12 # 27-63", "Calle 18 # 12-45", "Carrera 60 # 34-21", "Calle 25 # 50-18", "Carrera 38 # 22-15", "Avenida 7N # 80-19", "Calle 48 # 35-42", "Carrera 14 # 28-91", "Calle 33 # 19-23", "Carrera 52 # 15-76", "Avenida 10N # 38-60", "Calle 21 # 42-53"),
Ciudad = c("Popayán", "Cúcuta", "Manizales", "Pasto", "Ibagué", "Villavicencio", "Sincelejo", "Tunja", "Riohacha", "Montería", "Valledupar", "Florence", "Quibdó", "Yopal", "Mitú", "Mocoa", "Puerto Carreño", "Arauca", "San Andrés", "Leticia"),
Departamento = c("Cauca", "Norte de Santander", "Caldas", "Nariño", "Tolima", "Meta", "Sucre", "Boyacá", "La Guajira", "Córdoba", "Cesar", "Caquetá", "Chocó", "Casanare", "Vaupés", "Putumayo", "Vichada", "Arauca", "San Andrés y Providencia", "Amazonas"),
Numero_celular = c(3112345678, 3123456789, 3154567840, 3205678901, 3156755012, 3147890123, 3178901231, 3189012345, 3190123456, 3201234567, 3212345678, 3223456789, 3234567890, 3245672901, 3256789012,3167890123, 3178901234, 3189012345, 3110123456, 3101234567),
Numero_historial_clinico = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20),
Fumante = c("N", "S", "N", "N", "N", "S", "N", "S", "S", "N", "S", "S", "S", "S", "N", "N", "N", "S", "S", "N"),
Procedencia = c("Domicilio","Accidente","Accidente","Domicilio","ingreso de paciente herido" ,"Accidente" , "Reubicacion","Reubicacion","ingreso de paciente herido" ,"Domicilio" ,"Domicilio","Accidente" , "Traslado","Reubicacion","Domicilio","Reubicacion","Domicilio","Accidente","Accidente","Domicilio"),
Dia_ingreso = c(1,22,3,15,9,18,24,16,18,20,7,2,19,28,16,23,25,20,14,13),
Mes_ingreso = c(04,06,11,08,01,03,09,12,10,03,08,10,12,02,07,08,05,05,02,10),
Año_ingreso = c(2024,2023,2018,2024,2024,2020,2021,2019,2020,2022,2023,2023,2021,2021,2019,2020,2023,2019,2024,2023),
Numero_piso = c(1,1,2,1,3,5,6,6,7,7,2,1,2,7,6,4,4,3,6,6),
Numero_cama = c(301, 306, 304, 201, 305, 307, 504, 509, 302, 302, 302, 304, 306, 305, 303, 501, 502, 508, 307, 309),
Causa_ingreso = c("Choque vehicular grave", "Malestar general", "Consulta de rutina", "Choque vehicular leve", "Malestar estomacal", "Lesión grave por accidente", "Lesión laboral", "Lesión por accidente grave", "Malestar respiratorio", "Malestar abdominal", "Consulta de rutina", "Malestar general", "Malestar general", "Malestar general", "Remitido por especialista", "Lesión laboral grave", "Choque vehicular grave", "Malestar general", "Malestar general", "Fractura")
)
# Mostrar el dataframe data_identidad
data_identidad## Numero_cedula Nombre Apellido Edad Sexo Direccion
## 1 1006015754 diego corrales 18 M Calle 39a # 24a-25
## 2 1007456892 lucia cordoba 21 F Carrera 7 # 32-11
## 3 1005833344 valeria rivera 24 F Calle 15 # 20-30
## 4 1109920166 felipe lopez 27 M Avenida 3N # 65-81
## 5 1006172429 patricia hidalgo 30 F Calle 50 # 45-12
## 6 1005786202 rodrigo ruiz 22 M Carrera 22 # 18-77
## 7 1112107691 mateo balanta 20 M Calle 10 # 8-10
## 8 1109540497 clara garzon 19 F Carrera 5 # 40-55
## 9 1006054700 paola valencia 25 F Carrera 12 # 27-63
## 10 1193517443 marcela pinzon 23 F Calle 18 # 12-45
## 11 1022325062 laura cortes 40 F Carrera 60 # 34-21
## 12 1086328050 diana angarita 37 F Calle 25 # 50-18
## 13 1193405180 andres camues 45 M Carrera 38 # 22-15
## 14 1114308261 camila velez 42 F Avenida 7N # 80-19
## 15 1107836899 pedro castro 36 M Calle 48 # 35-42
## 16 1006053458 juan sanchez 38 M Carrera 14 # 28-91
## 17 1193581991 sofia mosquera 39 F Calle 33 # 19-23
## 18 1004596231 ana messi 50 F Carrera 52 # 15-76
## 19 1111122223 sergio escarpeta 41 M Avenida 10N # 38-60
## 20 1045678901 daniela saenz 48 F Calle 21 # 42-53
## Ciudad Departamento Numero_celular
## 1 Popayán Cauca 3112345678
## 2 Cúcuta Norte de Santander 3123456789
## 3 Manizales Caldas 3154567840
## 4 Pasto Nariño 3205678901
## 5 Ibagué Tolima 3156755012
## 6 Villavicencio Meta 3147890123
## 7 Sincelejo Sucre 3178901231
## 8 Tunja Boyacá 3189012345
## 9 Riohacha La Guajira 3190123456
## 10 Montería Córdoba 3201234567
## 11 Valledupar Cesar 3212345678
## 12 Florence Caquetá 3223456789
## 13 Quibdó Chocó 3234567890
## 14 Yopal Casanare 3245672901
## 15 Mitú Vaupés 3256789012
## 16 Mocoa Putumayo 3167890123
## 17 Puerto Carreño Vichada 3178901234
## 18 Arauca Arauca 3189012345
## 19 San Andrés San Andrés y Providencia 3110123456
## 20 Leticia Amazonas 3101234567
## Numero_historial_clinico Fumante Procedencia Dia_ingreso
## 1 1 N Domicilio 1
## 2 2 S Accidente 22
## 3 3 N Accidente 3
## 4 4 N Domicilio 15
## 5 5 N ingreso de paciente herido 9
## 6 6 S Accidente 18
## 7 7 N Reubicacion 24
## 8 8 S Reubicacion 16
## 9 9 S ingreso de paciente herido 18
## 10 10 N Domicilio 20
## 11 11 S Domicilio 7
## 12 12 S Accidente 2
## 13 13 S Traslado 19
## 14 14 S Reubicacion 28
## 15 15 N Domicilio 16
## 16 16 N Reubicacion 23
## 17 17 N Domicilio 25
## 18 18 S Accidente 20
## 19 19 S Accidente 14
## 20 20 N Domicilio 13
## Mes_ingreso Año_ingreso Numero_piso Numero_cama Causa_ingreso
## 1 4 2024 1 301 Choque vehicular grave
## 2 6 2023 1 306 Malestar general
## 3 11 2018 2 304 Consulta de rutina
## 4 8 2024 1 201 Choque vehicular leve
## 5 1 2024 3 305 Malestar estomacal
## 6 3 2020 5 307 Lesión grave por accidente
## 7 9 2021 6 504 Lesión laboral
## 8 12 2019 6 509 Lesión por accidente grave
## 9 10 2020 7 302 Malestar respiratorio
## 10 3 2022 7 302 Malestar abdominal
## 11 8 2023 2 302 Consulta de rutina
## 12 10 2023 1 304 Malestar general
## 13 12 2021 2 306 Malestar general
## 14 2 2021 7 305 Malestar general
## 15 7 2019 6 303 Remitido por especialista
## 16 8 2020 4 501 Lesión laboral grave
## 17 5 2023 4 502 Choque vehicular grave
## 18 5 2019 3 508 Malestar general
## 19 2 2024 6 307 Malestar general
## 20 10 2023 6 309 Fracturapunto 2.2
p1 = table(data_identidad$Sexo)
p1##
## F M
## 12 8etiquetas = c("Femenino (F)", "Masculino (M)")
colores = c("pink", "blue")
barplot(p1, col = colores, main = "Cantidad de hombres y mujeres", ylab = "Cantidad")
text(1:2, p1 + 5, labels = p1, pos = 3, cex = 1)
legend("topright", legend = etiquetas, fill = colores, cex = 0.7)
b)
p2 = table(data_identidad$Fumante,data_identidad$Edad)
p2##
## 18 19 20 21 22 23 24 25 27 30 36 37 38 39 40 41 42 45 48 50
## N 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0
## S 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1barplot(p2, main = "Grafico edad y fuma o no fuma", ylab=" Numero de personas", xlab="Edad", las=2, col = c("green", "violet"))
legend(x = "topright", legend = c("No fuma", "Si fuma"), fill = c("green", "violet"), title = "Tipo de paciente")
c1 = table(data_identidad$Sexo,data_identidad$Numero_piso)
barplot(c1, main = "Pacientes por piso divididos por sexo", ylab="Num. de personas", xlab="Num. de Piso", las=1, col = c("pink", "blue"))
legend(x = "topright", legend = c("Mujer", "Hombre"), cex = 0.8, fill = c("pink", "blue"), title = "Sexo")
d)
tabla_frecuencia = table(data_identidad$Edad, data_identidad$Causa_ingreso)
df_frecuencia = as.data.frame.matrix(tabla_frecuencia)
df_frecuencia = t(df_frecuencia)
barplot(df_frecuencia, beside = TRUE, col = rainbow(ncol(df_frecuencia)),
legend.text = rownames(df_frecuencia), xlab = "Edad", ylab = "Frecuencia",
main = "Clasificacion por Edad y Causa de Ingreso")
p3 = table(data_identidad$Sexo,data_identidad$Edad)
p3##
## 18 19 20 21 22 23 24 25 27 30 36 37 38 39 40 41 42 45 48 50
## F 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1
## M 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0promedio_edad_mujeres <- mean(data_identidad$Edad[data_identidad$Sexo == "F"])
promedio_edad_hombres <- mean(data_identidad$Edad[data_identidad$Sexo == "M"])
promedios_edad <- c(Mujeres = promedio_edad_mujeres, Hombres = promedio_edad_hombres)
barplot(promedios_edad, col = c("pink", "blue"),
main = "Promedio de Edad por Genero",
xlab = "Genero", ylab = "Promedio de Edad")
f)
barplot(c(data_identidad$Edad[data_identidad$Nombre == "sofia"],
data_identidad$Numero_cama[data_identidad$Nombre == "mateo"],
data_identidad$Numero_historial_clinico[data_identidad$Nombre == "laura"]),
main ="Datos independientes de 3 pacientes",
names.arg=c("sofia(Edad)","mateo(# de cama)","(Historial Clinico)"),
col=c("green","violet","brown"), ylab="Datos", xlab="Nombre", las=1, ylim = c(0,90)) 
g)
paciente_1 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1006015754)
paciente_2 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1007456892)
paciente_3 <- subset(data_identidad, Numero_cedula %in% 1005833344)
paciente_1## Numero_cedula Nombre Apellido Edad Sexo Direccion Ciudad
## 1 1006015754 diego corrales 18 M Calle 39a # 24a-25 Popayán
## Departamento Numero_celular Numero_historial_clinico Fumante Procedencia
## 1 Cauca 3112345678 1 N Domicilio
## Dia_ingreso Mes_ingreso Año_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 1 1 4 2024 1 301
## Causa_ingreso
## 1 Choque vehicular gravepaciente_2## Numero_cedula Nombre Apellido Edad Sexo Direccion Ciudad
## 2 1007456892 lucia cordoba 21 F Carrera 7 # 32-11 Cúcuta
## Departamento Numero_celular Numero_historial_clinico Fumante
## 2 Norte de Santander 3123456789 2 S
## Procedencia Dia_ingreso Mes_ingreso Año_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 2 Accidente 22 6 2023 1 306
## Causa_ingreso
## 2 Malestar generalpaciente_3## Numero_cedula Nombre Apellido Edad Sexo Direccion Ciudad
## 3 1005833344 valeria rivera 24 F Calle 15 # 20-30 Manizales
## Departamento Numero_celular Numero_historial_clinico Fumante Procedencia
## 3 Caldas 3154567840 3 N Accidente
## Dia_ingreso Mes_ingreso Año_ingreso Numero_piso Numero_cama
## 3 3 11 2018 2 304
## Causa_ingreso
## 3 Consulta de rutinafrecuencia_causa_ingreso <- table(data_identidad$Causa_ingreso)
colores <- rainbow(length(frecuencia_causa_ingreso))
barplot(frecuencia_causa_ingreso, col = colores,
main = "Frecuencia de las Causas de Ingreso",
xlab = "Causa de Ingreso", ylab = "Frecuencia",
las = 2)