VARIABLE-CUALITATIVA-ORDINAL-PUNTUACIÓN-DE-EFICIENCIA.R

#------------------ UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
##-----Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petróleo y Ambiental 
###-----------------Carrera de Ingeniería Ambiental

# Proyecto: Estudio de Residuos y Reciclaje en la India
# Etapa: Estadistica Descriptiva
# Integrantes: Jazmin Guañuna, Nayely Perugachi, Helen Taipe, Gabriela Usiña
# Fecha: 26/5/2025

#VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL :PUNTUACIÓN DE EFICIENCIA 

#Cargamos los datos
library(readr)
Waste_Management_and_Recycling_India_csv_xd <- read_delim("Waste_Management_and_Recycling_India.csv xd.csv", 
                                                          delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)

## Rows: 850 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ";"
## chr (5): City/District, Waste Type, Disposal Method, Landfill Name, Landfill...
## dbl (8): Waste Generated (Tons/Day), Recycling Rate (%), Population Density ...
## 
## 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.

datos<-Waste_Management_and_Recycling_India_csv_xd

#Extraer la variable ordinal

puntuacion_eficiencia<-datos$`Municipal Efficiency Score (1-10)`
#TDF 
TDF_puntuacion<-table(puntuacion_eficiencia)
Tablafinal<-as.data.frame((TDF_puntuacion))
hi<-(Tablafinal$Freq/sum(Tablafinal$Freq))*100
sum(hi)

## [1] 100

Tablafinal<-data.frame(Tablafinal,round(hi,2))
names(Tablafinal)<-c("Puntuación_eficiencia","ni","hi")
#Creamos la fila del total
fila_total <- data.frame( Puntuación_eficiencia = "Total",
  ni = sum(as.numeric(as.character(Tablafinal$ni))),
  hi = sum(as.numeric(as.character(Tablafinal$hi)))
)

Tablafinal_con_total <- rbind(Tablafinal, fila_total)
Tablafinal_con_total

##   Puntuación_eficiencia  ni     hi
## 1                     5 159  18.71
## 2                     6 151  17.76
## 3                     7 133  15.65
## 4                     8 132  15.53
## 5                     9 148  17.41
## 6                    10 127  14.94
## 7                 Total 850 100.00

#GDF LOCAL ni
barplot(Tablafinal$ni, main = "Gráfica No.1:Distribución de Cantidad de Puntuación de Eficiencia 
        del Estudio de Residuos de la India",
        xlab = "Puntuación de eficiencia",
        ylab = "Cantidad", col = "blue3",
        names.arg = Tablafinal$Puntuación,
        las=1)

#GDF GLOBAL ni
barplot(Tablafinal$ni, main = "Gráfica No.2:Distribución de Cantidad de Puntuación de Eficiencia 
        del Estudio de Residuos de la India",
        xlab = "Puntuación de eficiencia",
        ylab = "Cantidad", col = "purple3",
        names.arg = Tablafinal$Puntuación,
        ylim = c(0,850),las=1)

#GDF LOCAL hi
barplot(Tablafinal$hi, main = "Gráfica No.3:Distribución de Porcentaje de Eficiencia
        del Estudio de Residuos de la India",
        xlab = "Puntuación de eficiencia",
        ylab = "Porcentaje(%)", col = "blue3",
        names.arg = Tablafinal$Puntuación,las=1)

#GDF GLOBAL hi
barplot(Tablafinal$hi,main="Gráfica No.4:Distribución de Porcentaje de Eficiencia 
        del Estudio de Residuos de la India",
        xlab = "Puntuación de eficiencia ",
        ylab = "Porcentaje(%)",
        names.arg = Tablafinal$Puntuación,las=1,
        col = "purple3",
        ylim=c(0,100))

#DIAGRAMA CIRCULAR


pie(Tablafinal$hi,
    labels = paste(Tablafinal$hi,"%"),
    col=heat.colors(length(Tablafinal$hi)),radius = 1,
    main = "Gráfica No.5:Distribución Porcentual de Puntuación de Eficiencia 
    del Estudio de Residuos de la India")
legend("topright",legend=Tablafinal$Puntuación,
       fill = heat.colors(length(Tablafinal$hi)),
       title="Leyenda",
       cex = 0.9)    

#INDICADORES ESTADÍSTICOS
#Me
puntuacion_eficienciaord<-sort(puntuacion_eficiencia)
posMe<-(length(puntuacion_eficiencia)+1)/2
Me<-puntuacion_eficienciaord[posMe]
Me

## [1] 7