este es el informe semanal 356 para el Valle del Cauca que contiene una exploración de caracteristicas mas relevantes sociales, de tiempo y lugar.

vamos a cargar la base de datos y presentar el total de registros de la tabla:

library(readxl)
suicidio = read_excel("D:/CURSO R/YDRAY-2024_356_Reporte.xlsx")

dim(suicidio)
## [1] 1325  143

ahora vamos a describir las variables sexo, edad y estrato:

##ajustar estrato 

suicidio$estrato_=as.factor(suicidio$estrato_)

##ajustar estado civil

suicidio$estado_civ=factor(suicidio$estado_civ,  labels= c("soltero","casado","union libre","viudo","divorciado"))


##ajustar escolaridad

suicidio$escolarid=factor(suicidio$escolarid, levels= c(1,2,3,5,7,8,9,10,11,12,13,14), labels=c("preescolar","primaria","secundaria","técnica","técnica","técnica","profesional","especializacion","maestria","doctorado", "ninguno","sin informacion"))

require(table1)
## Cargando paquete requerido: table1
## 
## Adjuntando el paquete: 'table1'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     units, units<-
table1(~sexo_+edad_+estrato_+estado_civ+escolarid, data = suicidio)
Overall
(N=1325)
sexo_
F 858 (64.8%)
M 467 (35.2%)
edad_
Mean (SD) 25.8 (12.6)
Median [Min, Max] 22.0 [8.00, 90.0]
estrato_
1 282 (21.3%)
2 636 (48.0%)
3 240 (18.1%)
4 61 (4.6%)
5 35 (2.6%)
6 14 (1.1%)
Missing 57 (4.3%)
estado_civ
soltero 978 (73.8%)
casado 84 (6.3%)
union libre 224 (16.9%)
viudo 13 (1.0%)
divorciado 26 (2.0%)
escolarid
preescolar 14 (1.1%)
primaria 278 (21.0%)
secundaria 653 (49.3%)
técnica 172 (13.0%)
profesional 85 (6.4%)
especializacion 6 (0.5%)
maestria 2 (0.2%)
doctorado 2 (0.2%)
ninguno 8 (0.6%)
sin informacion 105 (7.9%)