Suicídios
Artur Maia
2024-07-26
Bibliotecas
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(geobr)
library(ggthemes)
library(sf)
library(ggspatial)Análise geográfica
1.Mapa regional:
DadosRegional<-read.csv("Regional.csv", sep = ";") #carregar Dataset
reg<- read_region(year = 2020,simplified = TRUE,showProgress = F) #carregar camada shapefile
Regional<-merge(reg,DadosRegional) #Fusão Dataset+Shapefile
head(Regional,3)## Simple feature collection with 3 features and 3 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: -73.99045 ymin: -24.06837 xmax: -32.37777 ymax: 5.271841
## Geodetic CRS: SIRGAS 2000
## name_region code_region suicidios geometry
## 1 Centro Oeste 5 1594 MULTIPOLYGON (((-57.83371 -...
## 2 Nordeste 2 3837 MULTIPOLYGON (((-38.94622 -...
## 3 Norte 1 1312 MULTIPOLYGON (((-46.43676 -...
2. Estados da região Norte:
uf=c("AC","AM","AP","PA","RO","RR","TO")
suicidas=c(81,297,81,499,150,55,149)
Norte<-data.frame(uf,suicidas)#Dataset
head(Norte,3)## uf suicidas
## 1 AC 81
## 2 AM 297
## 3 AP 81
3.Histórico total
Dados<-read.csv("Dados.csv", sep = ";")
Dados$Total<- rowSums(Dados[, c("Homens", "Mulheres")])
head(Dados,5)## Ano Homens Mulheres Total
## 1 1989 67 22 89
## 2 1990 68 20 88
## 3 1991 87 24 111
## 4 1992 84 31 115
## 5 1993 84 22 106
Nos gráficos acima é possível perceber que a região norte tem o menor registro de suicídios entre as regiões do país, diante diss foram análisados registros entre os estados que compõem a região norte,com isso é mostrado que o estado do Pará tem o maior regsitro entre todos com um resultado alarmante, diante disso foi analisado o histórico de registros do estado, aonde pode ser vista uma tendência de crescimento ao longo do tempo.
Análise por gênero
1.Histórico por gênero
DadosGenero<-read.csv("DadosGenero.csv", sep = ";")
head(DadosGenero,5)## Ano Genero Registros
## 1 1989 Homens 67
## 2 1990 Homens 68
## 3 1991 Homens 87
## 4 1992 Homens 84
## 5 1993 Homens 842.Proporção
3.Histórico por gênero (porcentagem)
#Calculando porcentagens
Dados$PorcentHomens<-((Dados$Homens*100)/Dados$Total)
Dados$PorcentMulheres<-((Dados$Mulheres*100)/Dados$Total)
#Arredondando números
Dados$PorcentHomens=round(Dados$PorcentHomens,1)
Dados$PorcentMulheres=round(Dados$PorcentMulheres,1)
head(Dados,5)## Ano Homens Mulheres Total PorcentHomens PorcentMulheres
## 1 1989 67 22 89 75.3 24.7
## 2 1990 68 20 88 77.3 22.7
## 3 1991 87 24 111 78.4 21.6
## 4 1992 84 31 115 73.0 27.0
## 5 1993 84 22 106 79.2 20.84.Porcentagem em 2022
Porcentagem<-filter(DadosGenero,Ano==2022)#filtrar ano
Porcentagem$Porcent<-((Porcentagem$Registros*100)/499)#Calcular
Porcentagem$Porcent=round(Porcentagem$Porcent,1)#Arredondando
rotulo=paste(Porcentagem$Genero,"(",Porcentagem$Porcent,"%",")",sep="")#criando rótulos
Como visto anteriormente os registros seguem um histórico de crescimento, com isso é importante entender esses resultados se comportam na população do estado, para isso foi dividido entre homens e mulheres, aonde foi possível notar que historicamente homens registram números muito maiores de suicídios, que comparado as mulheres registram um números mais baixos. Esse projeto visa conscientizar e reforça a importância da saúde mental para a população paraense sobre o assunto,trazendo dados reais para uma análise que informa ou alerta sobre a realidade no estado.