Base de datos de partos del municipio de Casanare
Esta base de datos de n=4359 y 135 variables habla sobre relación de casos de parto en el municipio de Casanare desagregado por tipo de gestación, síntomas y servicios hospitalarios.
Previo al análisis, se realizó una limpieza de la base de datos mediante un proceso de filtrado que eliminó:
Variables innecesarias: Se redujo la cantidad de variables a aquellas relevantes para el análisis, optimizando el tiempo de procesamiento y la precisión de los resultados.
Datos vacíos: Se eliminaron las muestras que no contenían información en todas las variables de interés, asegurando la confiabilidad del análisis.
Errores: Se identificaron y corrigieron los datos inconsistentes o con valores atípicos, mejorando la calidad de la información.
De esta forma, generamos una base de datos sintetizada de n=572 y 14 variables
Variables
La base de datos tiene un tamaño de muestra n=4395 con 24 variables.
Edad: variable cuantitativa que refleja la edad de mujeres que tuvieron uno o varios embarazos. Cuya escala de medición es razón y unidad de medida es años
Partos: variable cuantitativa que refleja el número de partos que ha tenido una mujer. Cuya escala de medición es razón y unidad de medida es número de partos
Cesareas: Está variable hace relación a la cantidad de hijos nacidos por cesarea del grupo de mujeres muestra de este estudio, es una variable cuantitativa cuya escala de medición es la razón y su unidad de medida es número de hijos (valor entero)
Abortos: Está variable hace relación a la cantidad de hijos nacidos por muertos producto de aborto del grupo de mujeres muestra de este estudio, es una variable cuantitativa cuya escala de medición es la razón y su unidad de medida es número de hijos (valor entero)
Muertos: Esta variable hace relación a la cantidad de hijos nacidos muertos del grupo de mujeres de este estudio, en donde se clasifica como variable cuantitativa y la razón como su escala de medición. Cabe resaltar, que esta variable no presenta unidades de medida.
Vivos: la variable “vivos” nos indica los niños nacidos vivos que ha tenido la mujer en estado de embarazo. Esta es una variable cuantitativa, donde su escala de medición es la razón.
Riesgo obstétrico al ingreso del control prenatal: Esta variable hace referencia a una condición médica obstétrica o sociodemográfica, en donde aumenta el riesgo de morbimortalidad a nivel materno-fetal con respecto al resto de la población. Asimismo, se está trabajando con una variable cualitativa, en donde sus escalas de medición son ordinales.
Peso inicial: la variable “peso inicial” hacer referencia al peso de una mujer antes de quedar embarazada. Es un factor importante para determinar cuánto peso debe aumentar durante el embarazo. Esta es una variable cuantitativa que esta medida en kg y su escala de medición es la razón.
Talla de la madre: Esta variable describe la estatura de la madre del neonato, y lo hace en numeros enteros positivos. Es una variable de tipo razón, que son escalas de medida que permite hacer la comparación del tipo cuantas veces es mayor un elemento que otro. Es una variable cuantitativa, su medición se realiza en números, y es una variable continúa puesto que puede adoptar un numero teóricamente infinito de valores a lo largo de un conjunto.
Peso al nacer: Esta variable describe el peso de los neonatos despues de nacer y lo hace en numeros enteros positivos. Es una variable de tipo razón, que son escalas de medida que permite hacer la comparación del tipo cuantas veces es mayor un elemento que otro. Es una variable cuantitativa, su medición se realiza en números, y es una variable continúa puesto que puede adoptar un numero teóricamente infinito de valores a lo largo de un conjunto.
Sexo: la variable “sexo” nos indica el género del niño nacido (femenino/masculino). Esta es un variable cualitativa y su escala de medición es nominal.
Talle neonato: Esta variable describe la estarura de los neonatos al nacer, y lo hace en numeros enteros positivos. Es una variable de tipo razón, que son escalas de medida que permite hacer la comparación del tipo cuantas veces es mayor un elemento que otro. Es una variable cuantitativa, su medición se realiza en números, y es una variable continúa puesto que puede adoptar un numero teóricamente infinito de valores a lo largo de un conjunto.
Índice de masa corporal: Está variable indica el valor, comúnmente usado para determinar si una persona presenta un peso saludable en relación con su estatura, con unidades de medida en Kg/m^2. Asi mismo, se trata de una variable cuantitativa, en donde su escala de medición es la razón.
Estadistica descriptiva de cada variable
Generamos las siguientes estadisticas descriptivas para entender el comportamiento de cada variable:
| EDAD | PARTOS | CESAREAS | ABORTOS | MUERTOS | VIVOS | PESO INICIAL | TALLA (Madre) | INDICE DE MASA CORPORAL | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Min. :14.00 | Min. :0.0000 | Min. :0.0000 | Min. :0.0000 | Min. :0.00000 | Min. :0.0000 | Min. : 40.00 | Min. :144.0 | Min. : 17.00 | |
| 1st Qu.:20.00 | 1st Qu.:0.0000 | 1st Qu.:0.0000 | 1st Qu.:0.0000 | 1st Qu.:0.00000 | 1st Qu.:0.0000 | 1st Qu.: 54.00 | 1st Qu.:152.0 | 1st Qu.: 22.38 | |
| Median :25.00 | Median :0.0000 | Median :0.0000 | Median :0.0000 | Median :0.00000 | Median :0.0000 | Median : 63.00 | Median :157.0 | Median : 25.93 | |
| Mean :25.21 | Mean :0.6259 | Mean :0.1276 | Mean :0.1591 | Mean :0.08392 | Mean :0.6445 | Mean : 64.62 | Mean :156.6 | Mean : 27.02 | |
| 3rd Qu.:29.00 | 3rd Qu.:1.0000 | 3rd Qu.:0.0000 | 3rd Qu.:0.0000 | 3rd Qu.:0.00000 | 3rd Qu.:1.0000 | 3rd Qu.: 72.00 | 3rd Qu.:161.0 | 3rd Qu.: 29.44 | |
| Max. :42.00 | Max. :7.0000 | Max. :2.0000 | Max. :4.0000 | Max. :4.00000 | Max. :7.0000 | Max. :143.20 | Max. :177.0 | Max. :164.00 | |
| NA | NA | NA | NA | NA | NA’s :1 | NA | NA | NA |
Sexo ni Riesgo ni
1 Femenino 267 Alto 369
2 Masculino 305 Bajo 203 Vivos ni Partos ni
1 0 351 0 370
2 1 134 1 112
3 2 48 2 49
4 3 23 3 25
5 4 9 4 10
6 5 4 5 4
7 6 1 6 1
8 7 1 7 1 Abortos ni Muertos ni
1 0 504 0 538
2 1 54 1 23
3 2 8 2 9
4 3 3 3 1
5 4 3 4 1 Cesareas ni
1 0 505
2 1 61
3 2 6Histogramas comparativos
Diagrama de cajas comparativos
Correlacion de Pearson
El coeficiente de correlación de Pearson es una prueba que mide la relación estadística entre dos variables continuas, donde si vale:
0 -> Indica que no hay relación lineal
[0.8,1]-> Indica una fuerte relación creciente entre x y y
[-1,-0.8]-> Indica una fuerte relación decreciente entre x y y
La correlación entre peso al nacer y la talla del Neonato corresponde a:
[1] 0.7764305Donde podemos interpretar que la correlación entre peso al nacer y la talla del Neonato es moderada casi alta creciente, por que podemos ver que son factores que influyen entre si.
De esta misma forma en la matriz de correlación, la variable edad tiene una correlación positiva moderada con Partos (0.53), Abortos (0.28) y peso inicial (0.34). Esto sugiere que estas variables tienden a aumentar o disminuir juntas, pero la relación no es perfecta ya que no alcanza el 1. En cuanto a la variable cesarías tiene una correlación negativa débil con Partos (-0.16) y tallas (-0.05). Esto sugiere que estas variables pueden tener una tendencia opuesta.
Matriz de correlación
Razón de Correlación
La razón de correlación de eta se refiere a una medida de asociación o correlación entre dos variables categóricas en un diseño de tablas de contingencia. La razón de correlación de eta puede tener un rango de valores entre 0 y 1, donde:
Un valor cercano a 0 indica una asociación débil entre las variables.
Un valor cercano a 1 indica una asociación fuerte entre las variables.
Esencialmente, la razón de correlación de eta mide la proporción de variabilidad en una variable categórica que puede ser explicada por otra variable categórica en la tabla de contingencia.
Razón de correlación de variables:
Para estudiar esta relación estudiaremos el valor de la razón de correlación de varias variables cuantitativas con la variable cualitativa “Riesgo obstetrico al ingreso del control prenatal”
eta.sq eta.sq.part
EDAD 0.0036864462 0.0036864462
PARTOS 0.0022716095 0.0022716095
CESAREAS 0.0048138664 0.0048138664
ABORTOS 0.0005659777 0.0005659777
MUERTOS 0.0024206301 0.0024206301
VIVOS 0.0001229179 0.0001229179Al analizar la razón de correlación con una variable cualitativa la cual fue “Riesgo obstétrico al ingreso del control prenatal” podemos evidenciar en base a los resultados, que en este caso, es una variable que no afecta el comportamiento de las variables cualitativas, ya que los resultados obtenidos están muy alejados del 1 y muy cercanos al 0, indicándonos así que no existe una correlación directa entre las dos variables estudiadas, lo cual es lógico ya que según los datos del artículo, el riesgo obstétrico no tiene mucha influencia en los otros parámetros estudiados.
Diagramas de cajas
Interpretación de Cajas
Con la información del diagrama de cajas podemos concluir que:
Talla de neonato vs Riesgo obstetrico: Muestra que la talla del Neonato no tiene mucha relación con el riesgo obstetrico, dado que tanto ante un riesgo alto o bajo la talla permanece en valores parecidos
Edad vs Riesgo obstetrico: Muestra que el riesgo de enfermedad obstétrica aumenta con la edad, allí se puede ver que la media de alto riesgo se ubica más arriba que la media de bajo riesgo.
Partos vs Riesgo obstétrico: Se puede ver que la media es igual para alto y bajo riesgo, sin embargo los datos atípicos se muestran con mayor valor en riesgo obstétrico alto
Cesarea vs Riesgo obstétrico: Se puede observar que la media es aproximadamente 0. Además la dispersión es mínima y los valor atípicos que presenta es de mayor valor en alto riesgo obstétrico.
Aborto vs Riesgo obstétrico: Se puede interpretar que se tiene una variación mínima en alto y bajo riesgo obstétrico. Sin embargo los valores atípicos son de mayor valor en alto riesgo obstétrico.
Muertos vs Riesgo obstétrico: Se puede interpretar que se tiene una variación mínima en alto y bajo riesgo obstétrico, su media es igual. Sin embargo los valores atípicos son de mayor valor en alto riesgo obstétrico, lo que significa que hay un número mayor de bebés muertos en alto riesgo que en bajo riesgo.
Vivos vs Riesgo obstétrico: Puede verse que la dispersión de cantidad de bebés vivos es igual en alto y bajo riesgo obstétrico. Sin embargo los valores atípicos muestran, que hay una cantidad mayor de bebés vivos en alto riesgo que en bajo riesgo.