Análisis de la Encuesta ENSANUT 2018

Introducción

Este informe presenta un análisis sencillo basado en los datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT) 2018.

Carga de datos

ensanut <- read_csv("C:/Users/alexd/Downloads/ensanut_2018.csv")

## Rows: 1000 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): sexo, servicio_salud
## dbl (2): edad, ingreso
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

head(ensanut)

## # A tibble: 6 × 4
##   sexo       edad ingreso servicio_salud
##   <chr>     <dbl>   <dbl> <chr>         
## 1 Femenino     71    433. No            
## 2 Masculino    34    247. Sí            
## 3 Femenino     26    270. Sí            
## 4 Femenino     50    526. Sí            
## 5 Femenino     70    395. Sí            
## 6 Masculino    37    482. Sí

Intervalo de confianza del ingreso

# Mujeres mayores de edad
mujeres <- ensanut %>% filter(sexo == "Femenino", edad >= 18)
t.test(mujeres$ingreso, conf.level = 0.95)

## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  mujeres$ingreso
## t = 72.482, df = 489, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  390.8009 412.5786
## sample estimates:
## mean of x 
##  401.6897

Prueba de hipótesis

Queremos saber si el porcentaje de mujeres con acceso a salud es diferente del 80%.

mujeres <- mujeres %>%
  mutate(acceso_salud = ifelse(servicio_salud == "Sí", 1, 0))

prop.test(x = sum(mujeres$acceso_salud),
          n = nrow(mujeres),
          p = 0.80,
          alternative = "two.sided")

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  sum(mujeres$acceso_salud) out of nrow(mujeres), null probability 0.8
## X-squared = 6.4573, df = 1, p-value = 0.01105
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.8
## 95 percent confidence interval:
##  0.8112725 0.8770361
## sample estimates:
##         p 
## 0.8469388

Gráficos

Ingreso mensual

ggplot(ensanut, aes(x = ingreso)) +
  geom_histogram(fill = "lightblue", color = "black", bins = 30) +
  labs(title = "Ingreso mensual estimado",
       x = "Ingreso (USD)", y = "Cantidad de personas") +
  theme_minimal()

Acceso a salud

ensanut %>%
  count(servicio_salud) %>%
  mutate(porcentaje = n / sum(n) * 100) %>%
  ggplot(aes(x = servicio_salud, y = porcentaje, fill = servicio_salud)) +
  geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
  labs(title = "Acceso a servicios de salud",
       x = "Acceso", y = "Porcentaje (%)") +
  theme_minimal()

Revisión de Literatura

La Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018 ha sido ampliamente utilizada para analizar las condiciones sanitarias en Ecuador. Según el INEC (2019), el 23% de los niños menores de 5 años sufre desnutrición crónica. Además, el 35.4% de los niños de 5 a 11 años presenta sobrepeso u obesidad, reflejando una doble carga de malnutrición.

Referencia:
Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). (2019). Resultados de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018. https://www.ecuadorencifras.gob.ec