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title: "Violencia de género e intrafamiliar en Bucaramanga"
author: ""
date: "2025-06-04"
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```{r}
library(readr)

Datos_de_estadistica_Hoja_1 <- read_csv("Datos de estadistica - Hoja 1.csv")
```

Introducción 
=============================================================

En el año 2015, Bucaramanga enfrentó una serie de desafíos en relación con la violencia de género e intrafamiliar. Estos tipos de violencia, que afectan de manera desproporcionada a mujeres, niñas y otros miembros vulnerables del núcleo familiar, representan una problemática social y de salud pública de gran relevancia.

El análisis de estos datos busca visibilizar la magnitud del fenómeno en la ciudad, identificar los patrones más frecuentes y ofrecer una base objetiva para la formulación de políticas públicas orientadas a la prevención, atención y sanción de estos hechos.

A través de este dashboard se presentarán indicadores clave como la distribución de casos por tipo de violencia, edad y sexo de las víctimas y zonas con mayor incidencia que permiten entender mejor el contexto en el que se dieron estos eventos durante 2015.

Este espacio no solo pretende informar, sino también sensibilizar sobre una problemática que requiere la atención y acción coordinada de toda la sociedad.

Metodologia 
==========================================
A continuación, se detallan los aspectos metodológicos considerados para el análisis de los datos de violencia de género e intrafamiliar registrados en Bucaramanga durante 2015:

##### Tamaño de la muestra

| Total de casos analizados |
|---------------------------|
| 1001                      |

##### Variables consideradas

| Variable                              | Descripción                                                                 |
|---------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| Tipo de seguridad social              | Clasificación del régimen al cual pertenece la víctima (contributivo, subsidiado, etc.) |
| Definición de la naturaleza           | Caracterización del tipo de violencia (física, psicológica, sexual, etc.)  |
| Nombre de la actividad                | Tipo de acción violenta registrada                                          |
| Comuna                                | Sector geográfico dentro del municipio de Bucaramanga                      |
| Unidad primaria generadora de datos  | Entidad que reportó o atendió el caso (salud, policía, etc.)               |
| Ciclo de vida                         | Rango etario de la víctima (niñez, adolescencia, adultez, vejez)           |
| Sexo del agredido                     | Género de la víctima (femenino, masculino)                                 |
| Parentesco de la víctima              | Relación entre víctima y agresor (pareja, padre, hijo, otro)               |

##### Tipos de análisis realizados

| Análisis                             | Propósito                                                                |
|--------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
| Estadística descriptiva              | Resumen de frecuencias absolutas y relativas                            |
| Análisis comparativo por categorías  | Comparación entre variables clave como sexo, comuna y ciclo de vida     |
| Visualización de datos               | Representación gráfica para facilitar la comprensión del fenómeno       |

##### Gráficos utilizados

| Tipo de gráfico      | Aplicación                                                                 |
|----------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| Diagrama de barras   | Comparación de frecuencias entre categorías (e.g., sexo, comunas)          |
| Diagrama de pastel   | Distribución porcentual de variables categóricas                          |
| Diagrama de caja     | Análisis de dispersión por edades o rangos dentro del ciclo de vida        |
| Barras apiladas      | Relación cruzada entre variables (e.g., sexo vs. tipo de violencia)        |

##### Software utilizado

| Software | Propósito principal                          |
|----------|-----------------------------------------------|
| R        | Análisis estadístico y generación de gráficos |
| **Paquetes utilizados**: `ggplot2`, `dplyr`, `tidyverse`, `flexdashboard` |

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Este enfoque metodológico garantiza una caracterización estructurada y comprensible de los datos, permitiendo observar tendencias, identificar factores de riesgo y orientar estrategias de intervención adecuadas para la población afectada.

DG barras
===============================================
Row
--------------------------------
```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)

Datos <- Datos_de_estadistica_Hoja_1 %>%
  filter(parentezco_vict %in% c("Padre", "Madre")) %>%  
  count(sexo_agre, parentezco_vict) 

ggplot(Datos, aes(x = sexo_agre, y = n, fill = parentezco_vict)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  
  scale_fill_manual(values = c("pink", "blue"), name = NULL) +
  labs(title = "Comparación entre casos de abuso por los padres", y = "Conteo", x = "Sexo") +
  theme_minimal()

```
```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)

Datos <- Datos_de_estadistica_Hoja_1 %>%
  filter(parentezco_vict %in% c("Padre", "Madre")) %>%  
  count(parentezco_vict, def_naturaleza) 

ggplot(Datos, aes(x = parentezco_vict, y = n, fill = def_naturaleza)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + 
  scale_fill_manual(values = c("red", "pink","orange","blue"), name = NULL) +
  labs(title = "Comparación entre tipos de abuso por los padres", y = "Conteo", x = "Parentezco") +
  theme_minimal()
```

DG barras
===============================
Row
--------------------------
```{r}
library(ggplot2)
tabla1 = table(Datos_de_estadistica_Hoja_1$sexo_agre)
tabla1
df <- data.frame(
  Sexo_agredido = c("F", "M", "SD"),
  Conteo = c(570, 412, 19)
)
ggplot(df, aes(x=reorder(Sexo_agredido,Conteo), y=Conteo, fill = Sexo_agredido)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values = c("pink", "lightblue", "gray"), name = NULL)+
  theme_minimal()+
  labs(title = "Sexo del agredido")+
  xlab("Sexo")
```

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = Datos_de_estadistica_Hoja_1, mapping = aes(x=parentezco_vict, fill = parentezco_vict))+
  geom_bar(position = "dodge")+
  labs(title = "Parentezco del agresor de la victima", y = "Conteo", x = "Parentezco")+
  scale_fill_discrete(name = NULL) +
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x = element_blank())
```

DG barras
===============================
Row {data-height=700}
--------------------------
```{r, fig.width=12, fig.height=6}
library(ggplot2)
datos <- Datos_de_estadistica_Hoja_1 %>%
  filter(edad_agre >= 0 & edad_agre <= 84) %>%
  mutate(grupo_edad = cut(edad_agre,
                          breaks = seq(0, 84, by = 4),
                          include.lowest = TRUE,
                          right = FALSE,
                          labels = paste(seq(0, 80, 4), seq(4, 84, 4), sep = "-")))
ggplot(datos, aes(x = grupo_edad)) +
  geom_bar(fill = "steelblue") +
  labs(title = "Distribución por edad de las victimas",
       x = "Edades",
       y = "Conteo") +
  theme_minimal()
```

DG pastel
===========================
Row {data-height=700}
----------------------
```{r, fig.width=12, fig.height=6}
library(tidyverse)

porcentaje_grupo = Datos_de_estadistica_Hoja_1 %>%
  group_by(`Ciclo de vida`) %>%
  count() %>%
  ungroup() %>%
  mutate(porcentaje = n/sum(n)*100)

ggplot(data = porcentaje_grupo,
       aes(x =1, y = porcentaje, fill = `Ciclo de vida`))+
  geom_bar(stat = "identity")+
  geom_text(aes(label = paste0(round(porcentaje,1),"%")),
            position = position_stack(vjust = .5))+
  coord_polar(theta = "y")+
  theme_void()+
  scale_fill_brewer(palette = "Blues", name = NULL)+
  labs(title = "Ciclo de vida del agredido")
```


DG Caja
=======================================
Row 
---------------
```{r}
library(ggplot2)
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=`Tipo de Seguridad Social`, y= edad_agre, fill=`Tipo de Seguridad Social`))+
  geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
  labs(y = "Edad del agredido", fill="")
```

```{r}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=def_naturaleza, y= edad_agre, fill=def_naturaleza))+
  geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
  labs(y = "Edad del agredido", x= "Naturaleza del hecho", fill="")
```

DG caja
=================
Row {data-height=700}
-------------
```{r grafico, fig.width=12, fig.height=6}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=sexo_agre, y= edad_agre, fill=sexo_agre))+
  geom_boxplot()+
  labs(y = "Edad del agredido", x= "Sexo del agredido", fill="")
```

DG caja
=================
Row {data-height=700}
-------------
```{r grafico-boxplot, fig.width=12, fig.height=6}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=parentezco_vict, y= edad_agre, fill=parentezco_vict))+
  geom_boxplot()+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+
  labs(y = "Edad del agredido", x= "Parentezco de la victima", fill="")

```

DG barras apiladas
=================
Row 
--------------------------------------------
```{r}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=sexo_agre, fill=`Ciclo de vida`))+
  geom_bar()+ labs(y = "Conteo", x= "Sexo del agredido", fill="Ciclo de vida")

```

```{r}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=sexo_agre, fill=nom_actividad))+
  geom_bar()+ labs(y = "Conteo", x= "Sexo del agredido", fill="Actividad de la victima")
```

DG barras apiladas
=================
Row {data-height=700}
--------------------------------------------
```{r graico-boxplot, fig.width=12, fig.height=6}
ggplot(Datos_de_estadistica_Hoja_1, aes(x=`Tipo de Seguridad Social`, fill=Comuna))+
  geom_bar()+ labs(y = "Conteo", x= "Tipo de seguridad social", fill="Comuna")


```

Conclusiones 
====================
Row
------------------------

### Hallazgos Clave

**Patrones de violencia**  
Los datos revelan que el abuso sexual y la negligencia son las formas más comunes de violencia en este grupo poblacional, con especial énfasis en niñas y adolescentes.  

**Edad vulnerable**  
La edad promedio más baja en casos de abuso sexual y negligencia revela la urgencia de fortalecer la protección a la infancia más temprana.  

<br>

### Dinámicas Familiares  
La madre aparece como principal agresora en negligencia y violencia psicológica, lo cual sugiere dinámicas familiares complejas que deben ser abordadas con programas de crianza positiva y apoyo psicosocial.  

**Relaciones afectivas**  
El abuso intrafamiliar y en relaciones afectivas juveniles (novios) es evidente en los datos, mostrando una necesidad de educación afectiva y sexual con enfoque de derechos desde edades tempranas.  

<br>

### Intervención Focalizada  
**Áreas críticas**  
Las comunas más afectadas pueden requerir intervención institucional focalizada, incluyendo programas comunitarios, fortalecimiento de redes de apoyo y sistemas de vigilancia y respuesta.  

**Factores de riesgo**  
La inseguridad social y económica es un factor de riesgo clave, indicando que muchas víctimas provienen de contextos en donde el acceso a servicios de protección y salud es limitado.  

<br>

### Recomendaciones  
**Mejora en categorización**  
Se debería especificar en algunas secciones catalogadas como "otros", de esta manera se puede tener un panorama mucho más amplio de las situaciones y de las medidas preventivas que pueden adoptar las entidades correspondientes.  

**Enfoque comunitario**  
Se deben priorizar las comunidades vulnerables que en muchas ocasiones son incapaces de realizar algo por su propia cuenta, así mismo priorizar las situaciones como la vulnerabilidad económica y bajo esos criterios crear regulaciones o sistemas que permitan una disminución de casos.  

**Comunicación estratégica**  
Se hace necesario que se maneje una comunicación asertiva entre los diferentes grupos que conforman estos datos, de esta manera se puede lograr una mejor propagación de información de los puntos/líneas de ayuda para personas involucradas en ámbitos de violencia intrafamiliar y de género.