UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA
FACULTAD DE
ECONOMÍA Y PLANIFICACIÓN
DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE
ESTADÍSTICA INFORMÁTICA
EXAMEN FINAL
CURSO: Técnicas Multivariadas
DOCENTE: Miranda Villagomez Clodomiro Fernando
ALUMNOS:
Colca Balbin, Josue Jeremías - 20220761
Jesús
Mamani, Angelo Miguel - 20220767
Landa Cordova, Valeria Estefany -
20220768
Ramos Orue, Selene Milagros - 20220777
Sanchez Perez,
Omar Zenon - 20211938
Sandoval Hurtado, Nagiely - 20220780
2025
Una entidad bancaria busca fortalecer su sistema de evaluación crediticia mediante herramientas estadísticas que le permitan identificar, con mayor precisión, a los clientes que presentan un mayor riesgo de incumplimiento en los préstamos otorgados. Con este objetivo, se ha recopilado información financiera y crediticia de una muestra representativa de clientes para modelar el comportamiento de pago y facilitar decisiones más informadas al momento de otorgar nuevos créditos.
El enfoque se centrará en construir un modelo estadístico que se adapte adecuadamente a las características del conjunto de datos, considerando tanto la distribución de las variables como las diferencias observadas entre los grupos de clientes. Esta estrategia permitirá clasificar de forma eficiente a los solicitantes en función de su probabilidad de cumplimiento o incumplimiento, lo que a su vez contribuirá a una mejor gestión del riesgo crediticio.
default
(sin unidad)
Indica si el cliente incumplió con el pago del préstamo.
"Sí"
: el cliente no pagó total o parcialmente el
préstamo.
"No"
: el cliente pagó puntualmente y en su
totalidad.
Variable | Descripción | Unidad |
---|---|---|
ingresos_mensuales |
Ingresos brutos mensuales del cliente | Dólares estadounidenses (USD) |
monto_prestamo |
Monto total solicitado como préstamo | Dólares estadounidenses (USD) |
antiguedad_laboral |
Tiempo que el cliente lleva trabajando en su empleo actual | Años |
edad |
Edad actual del cliente | Años |
ratio_deuda_ingreso |
Relación entre la deuda mensual y los ingresos mensuales | Proporción (0 a ~1.5) |
historial_crediticio |
Puntuación de crédito del cliente, basada en su historial de pagos previos | Puntos (escala 300–850) |
n_cuentas_bancarias |
Número de cuentas bancarias que posee el cliente | Recuento (número entero) |
## tibble [550 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ingresos_mensuales : num [1:550] 4223 3973 1937 3140 2453 ...
## $ monto_prestamo : num [1:550] 6379 25000 2186 8263 4216 ...
## $ antiguedad_laboral : num [1:550] 22 22 11 10 17 15 15 15 10 8 ...
## $ edad : num [1:550] 46 39 45 46 57 33 29 41 35 44 ...
## $ ratio_deuda_ingreso : num [1:550] 0.179 0.563 0.622 0.775 0.747 ...
## $ historial_crediticio: num [1:550] 535 517 533 597 380 538 595 697 365 510 ...
## $ n_cuentas_bancarias : num [1:550] 2 3 2 3 0 4 6 3 4 4 ...
## $ default : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 ...
## # A tibble: 6 × 8
## ingresos_mensuales monto_prestamo antiguedad_laboral edad ratio_deuda_ingreso
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 4223. 6379. 22 46 0.179
## 2 3973. 25000 22 39 0.563
## 3 1937. 2186. 11 45 0.622
## 4 3140. 8263. 10 46 0.775
## 5 2453. 4216. 17 57 0.747
## 6 3921. 11818. 15 33 0.725
## # ℹ 3 more variables: historial_crediticio <dbl>, n_cuentas_bancarias <dbl>,
## # default <fct>
## ingresos_mensuales monto_prestamo antiguedad_laboral edad
## Min. : 736.2 Min. : 1000 Min. : 0.00 Min. :19.00
## 1st Qu.: 2116.7 1st Qu.: 4938 1st Qu.: 7.00 1st Qu.:34.00
## Median : 2787.3 Median : 9621 Median :11.00 Median :40.00
## Mean : 3241.4 Mean :10911 Mean :11.53 Mean :40.14
## 3rd Qu.: 3936.2 3rd Qu.:15719 3rd Qu.:15.00 3rd Qu.:46.00
## Max. :15000.0 Max. :25000 Max. :27.00 Max. :69.00
## ratio_deuda_ingreso historial_crediticio n_cuentas_bancarias default
## Min. :0.01275 Min. :365.0 Min. :0.0 No:302
## 1st Qu.:0.27652 1st Qu.:513.0 1st Qu.:2.0 Sí:248
## Median :0.42901 Median :579.5 Median :3.0
## Mean :0.47026 Mean :581.5 Mean :3.2
## 3rd Qu.:0.64530 3rd Qu.:651.0 3rd Qu.:5.0
## Max. :1.18473 Max. :841.0 Max. :8.0
## Sí
## No 0
## Sí 1
## Descriptive Statistics
## datosd
## N: 550
##
## antiguedad_laboral edad historial_crediticio ingresos_mensuales
## ----------------- -------------------- -------- ---------------------- --------------------
## Mean 11.53 40.14 581.52 3241.37
## Std.Dev 5.72 8.67 96.64 1774.79
## Min 0.00 19.00 365.00 736.18
## Q1 7.00 34.00 513.00 2115.73
## Median 11.00 40.00 579.50 2787.27
## Q3 15.00 46.00 651.00 3936.17
## Max 27.00 69.00 841.00 15000.00
## MAD 5.93 8.90 101.56 1261.05
## IQR 8.00 12.00 138.00 1819.45
## CV 0.50 0.22 0.17 0.55
## Skewness 0.33 0.00 0.07 2.09
## SE.Skewness 0.10 0.10 0.10 0.10
## Kurtosis -0.37 -0.19 -0.31 7.06
## N.Valid 550.00 550.00 550.00 550.00
## N 550.00 550.00 550.00 550.00
## Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## Table: Table continues below
##
##
##
## monto_prestamo n_cuentas_bancarias ratio_deuda_ingreso
## ----------------- ---------------- --------------------- ---------------------
## Mean 10910.62 3.20 0.47
## Std.Dev 6820.54 1.85 0.26
## Min 1000.00 0.00 0.01
## Q1 4929.29 2.00 0.28
## Median 9621.03 3.00 0.43
## Q3 15718.99 5.00 0.65
## Max 25000.00 8.00 1.18
## MAD 7766.72 1.48 0.29
## IQR 10780.52 3.00 0.37
## CV 0.63 0.58 0.55
## Skewness 0.59 0.32 0.39
## SE.Skewness 0.10 0.10 0.10
## Kurtosis -0.73 -0.58 -0.61
## N.Valid 550.00 550.00 550.00
## N 550.00 550.00 550.00
## Pct.Valid 100.00 100.00 100.00
## No Sí
## 10.89404 12.30645
En promedio, los clientes que incumplieron con el pago del préstamo presentan una mayor antigüedad laboral (12.3 años) en comparación con aquellos que sí cumplieron (10.9 años). Aunque podría esperarse que una mayor estabilidad laboral se asocie con un menor riesgo crediticio, este resultado sugiere que la antigüedad laboral por sí sola no garantiza un buen comportamiento de pago.
## No Sí
## 39.5 42.0
La mediana de edad es ligeramente mayor en el grupo que incumple (42 años) frente al que no incumple (39.5 años), lo que indica que los clientes con incumplimiento tienden a ser ligeramente mayores. Podría reflejar diferencias en ciclos financieros o responsabilidades acumuladas.
## No Sí
## 95.97697 89.01553
La variabilidad del puntaje crediticio es mayor entre quienes cumplen, lo que sugiere que hay más diversidad de perfiles crediticios en los cumplidores, mientras que entre los incumplidores los puntajes están más concentrados.
## No Sí
## 1.954905 2.372208
Ambos grupos presentan asimetría positiva en ingresos mensuales (colas hacia valores altos), pero es más pronunciada en los que incumplen. Esto indica que la mayoría de los clientes en ambos grupos tienen ingresos bajos o moderados, y solo unos pocos tienen ingresos muy altos (más extremos entre los incumplidores).
## No Sí
## 7978.757 12245.310
El rango intercuartílico (IQR) del monto del préstamo es mucho mayor entre los clientes que incumplen. Esto sugiere que hay más dispersión en los montos solicitados por este grupo, es decir, hay más diferencia entre los clientes que piden poco y los que piden mucho, lo que podría reflejar mayores riesgos asociados a montos extremos.
## No Sí
## 1.759609 1.955656
Hay ligeramente más variabilidad en la cantidad de cuentas bancarias entre quienes incumplen. Esto podría indicar que los incumplidores tienen perfiles más variados en cuanto al uso del sistema bancario
## No Sí
## 0.4041585 0.4953590
La mediana del ratio deuda/ingreso es más elevada entre los clientes que incumplieron con el préstamo (0.495) en comparación con los que sí cumplieron (0.404). Este patrón es consistente con lo esperado: una mayor proporción de deuda respecto a los ingresos suele reflejar una mayor presión financiera mensual, lo que puede reducir la capacidad de afrontar nuevas obligaciones crediticias y aumentar el riesgo de incumplimiento.
Esto sugiere que las variables predictoras no están fuertemente linealmente relacionadas entre sí, lo cual es útil si se quiere evitar problemas de multicolinealidad en modelos discriminantes.
Relación entre ratio_deuda_ingreso
e
ingresos_mensuales:
Correlación negativa moderada en el
grupo "No"
(-0.21) y casi nula en "Sí"
(0.06).
Esto sugiere que, entre los que sí cumplen, mayores ingresos tienden
a estar asociados con un menor ratio de deuda.
En cambio, entre los incumplidores, el ratio deuda-ingreso parece más
independiente del nivel de ingresos.
Correlación negativa entre historial_crediticio
y
antiguedad_laboral
(grupo “No”): Valor de -0.24 para los
cumplidores, lo que indica que a mayor antigüedad laboral, tiende a
haber un leve descenso en el historial crediticio en ese grupo. Puede
reflejar que los perfiles con más tiempo laboral no necesariamente
tienen mejor score.
De los gráficos obtenidos podemos observar lo siguiente:
ingresos_mensuales
Ambos grupos presentan una asimetría positiva con varios valores atípicos hacia ingresos altos.
Los cumplidores ("No"
) tienen ligeramente mayor
mediana de ingresos.
Esto sugiere que ingresos más bajos podrían estar relacionados con mayor probabilidad de incumplimiento.
monto_prestamo
Los incumplidores ("Sí"
) tienden a solicitar
préstamos más altos (mediana y rango intercuartílico mayores).
Esto indica que los montos más elevados podrían asociarse con mayor riesgo de impago, posiblemente por exceso de carga financiera.
ratio_deuda_ingreso
Los incumplidores ("Sí"
) muestran una mediana mayor
y mayor dispersión.
Este patrón es claro: a mayor carga de deuda respecto a ingresos, mayor el riesgo de incumplimiento.
historial_crediticio
El grupo "No"
tiene un historial crediticio más alto
(mejor score), con una mediana superior.
Esto concuerda con lo esperado: mejor historial se asocia con menor probabilidad de incumplir.
# Criterio de lambda de Wilks para seleccion de variables
library(klaR)
greedy.wilks(default ~ .,data=datosd)
## Formula containing included variables:
##
## default ~ monto_prestamo + historial_crediticio + ratio_deuda_ingreso +
## ingresos_mensuales + antiguedad_laboral
## <environment: 0x00000296ab4b4ba8>
##
##
## Values calculated in each step of the selection procedure:
##
## vars Wilks.lambda F.statistics.overall p.value.overall
## 1 monto_prestamo 0.9102943 54.00313 7.312778e-13
## 2 historial_crediticio 0.8355520 53.82851 4.568259e-22
## 3 ratio_deuda_ingreso 0.8126221 41.96634 2.044028e-24
## 4 ingresos_mensuales 0.8022756 33.57941 4.651542e-25
## 5 antiguedad_laboral 0.7967166 27.76048 4.542783e-25
## F.statistics.diff p.value.diff
## 1 54.00313 7.312778e-13
## 2 48.93053 7.759571e-12
## 3 15.40658 9.774591e-05
## 4 7.02854 8.255005e-03
## 5 3.79575 5.189575e-02
# Seleccion de variables con la libreria Boruta
library(Boruta)
set.seed(123)
boruta <- Boruta(default~., data = datosd, doTrace = 2)
print(boruta)
## Boruta performed 10 iterations in 1.627295 secs.
## 7 attributes confirmed important: antiguedad_laboral, edad,
## historial_crediticio, ingresos_mensuales, monto_prestamo and 2 more;
## No attributes deemed unimportant.
## # A tibble: 6 × 5
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso historial_crediticio
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 4223. 6379. 0.179 535
## 2 3973. 25000 0.563 517
## 3 1937. 2186. 0.622 533
## 4 3140. 8263. 0.775 597
## 5 2453. 4216. 0.747 380
## 6 3921. 11818. 0.725 538
## # ℹ 1 more variable: default <fct>
Como parte del análisis, se evaluó si los grupos definidos por la variable default presentan estructuras de dispersión multivariada similares, mediante la prueba de Box de M aplicada a las variables predictoras:
##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: datosd[, -5]
## Chi-Sq (approx.) = 36.858, df = 10, p-value = 5.989e-05
El valor p obtenido (p = 5.989e-05) es considerablemente menor que 0.05, lo que indica diferencias estadísticamente significativas entre las matrices de covarianza de los grupos. Es decir, las variables predictoras no presentan la misma variabilidad ni correlación entre los grupos de clientes.
Esta evidencia sugiere que el modelo discriminante a utilizar debe permitir estructuras de covarianza distintas entre grupos, con el fin de capturar adecuadamente la variabilidad específica de cada segmento. En este contexto, se optará por un modelo que no imponga la restricción de igualdad de matrices de covarianza, como lo permite el Análisis Discriminante Cuadrático (QDA).
Con el objetivo de explorar qué tan bien cada variable predictora diferencia entre los grupos definidos por la variable default, se empleó un modelo de Diseño Completamente al Azar (DCA), ajustando una regresión lineal simple para cada variable continua con default como factor. Posteriormente, se realizó un análisis de varianza (ANOVA) sobre cada modelo.
Los resultados fueron los siguientes:
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## default 1 3.766e+07 37658378 12.2 0.000517 ***
## Residuals 548 1.692e+09 3086899
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
ingresos_mensuales
: El valor p (p =
0.000517) indica que existe una diferencia estadísticamente
significativa en los ingresos mensuales entre los clientes que incumplen
y los que no. Sin embargo, el valor de F (12.2) sugiere que la capacidad
discriminante, si bien presente, es moderada.## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## default 1 2.291e+09 2.291e+09 54 7.31e-13 ***
## Residuals 548 2.325e+10 4.242e+07
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
monto_prestamo
: Presenta un valor F
elevado (F = 54) y un valor p extremadamente bajo (p < 0.001), lo que
señala que esta variable tiene un fuerte poder discriminante. Es decir,
los montos solicitados varían considerablemente entre los dos
grupos.## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## default 1 1.29 1.2881 19.77 1.06e-05 ***
## Residuals 548 35.70 0.0652
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
ratio_deuda_ingreso
: También muestra
diferencias significativas entre grupos (p < 0.001), con un F =
19.77. Esto confirma que la proporción de deuda respecto a ingresos es
un factor relevante para diferenciar a los clientes.## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## default 1 397132 397132 46.01 3.05e-11 ***
## Residuals 548 4729855 8631
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
historial_crediticio
: Obtiene un valor
F alto (46.01) y una p < 0.001, lo que refleja un notable poder
discriminante. En otras palabras, los puntajes de historial crediticio
tienden a diferenciar claramente a los grupos de cumplimiento e
incumplimiento.Cabe destacar que un modelo DCA (ANOVA con una sola variable
independiente categórica) asume normalidad de los residuos y
homogeneidad de las varianzas (matrices de varianza-covarianza
iguales).
Luego de analizar el comportamiento individual de cada variable
respecto al grupo de respuesta (default
), se procedió a
evaluar si el conjunto completo de variables predictoras seleccionadas
permite diferenciar significativamente entre los clientes que incumplen
y no incumplen con el pago de su préstamo.
fit.manova <- manova(data=datosd, cbind(ingresos_mensuales,monto_prestamo ,ratio_deuda_ingreso ,historial_crediticio) ~ default)
summary(fit.manova,test="Wilks")
## Df Wilks approx F num Df den Df Pr(>F)
## default 1 0.80228 33.579 4 545 < 2.2e-16 ***
## Residuals 548
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Dado que el valor p obtenido en la prueba de Wilks (< 2.2e-16) es
altamente significativo, se concluye que el grupo al que pertenece un
cliente (default
) tiene un efecto estadísticamente
significativo sobre el comportamiento conjunto de las variables
ingresos_mensuales
, monto_prestamo
,
ratio_deuda_ingreso
e
historial_crediticio
.
En esta etapa del análisis se evaluó si las variables predictoras
seleccionadas (ingresos_mensuales
,
monto_prestamo
, antiguedad_laboral
y
edad
) presentan normalidad multivariada dentro de cada
grupo definido por la variable de respuesta default
.
Este supuesto es relevante en modelos discriminantes, especialmente cuando se busca aplicar métodos que se basan en la teoría de distribuciones normales, como el Análisis Discriminante Cuadrático (QDA).
#Desagregamos la base por grupos, transponemos y efectuamos la prueba.
grupo1=datosd[datosd$default=="No",1:4]
grupo2=datosd[datosd$default=="Sí",1:4]
grupo1=t(grupo1)
grupo2=t(grupo2)
library(mvnormtest)
mshapiro.test(grupo1)
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Z
## W = 0.87968, p-value = 1.166e-14
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Z
## W = 0.76432, p-value < 2.2e-16
Los resultados obtenidos muestran valores p extremadamente bajos en ambos grupos, lo cual lleva a rechazar la hipótesis nula de normalidad multivariada en cada caso. En otras palabras, los datos no siguen una distribución normal multivariada ni en el grupo de cumplidores ni en el de incumplidores.
A pesar de que no se cumple estrictamente el supuesto de normalidad multivariada, se decidió continuar con el análisis discriminante cuadrático (QDA) por razones prácticas y académicas. Este enfoque permite explorar la utilidad del modelo y evaluar su desempeño en un contexto realista, reconociendo que en la práctica, muchos conjuntos de datos financieros presentan desviaciones respecto a los supuestos teóricos sin estos invaliden completamente su análisis o interpretación.
En esta etapa se procedió a ajustar el modelo de Análisis
Discriminante Cuadrático (QDA), el cual permite que cada grupo definido
por la variable de respuesta default
(clientes que cumplen
o incumplen con el pago del préstamo) tenga su propia matriz de
varianza-covarianza.
Este enfoque resulta adecuado dado que, como se evidenció en secciones anteriores, no se cumple el supuesto de igualdad de matrices de covarianza, lo cual descarta el uso de un modelo lineal.
##
## No Sí
## 302 248
## Call:
## qda(default ~ ., data = datosd, prior = c(302, 248)/550)
##
## Prior probabilities of groups:
## No Sí
## 0.5490909 0.4509091
##
## Group means:
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso historial_crediticio
## No 3478.495 9061.111 0.4264016 605.8742
## Sí 2952.619 13162.841 0.5236597 551.8710
El modelo toma en cuenta la proporción real observada en los datos:
aproximadamente 55% de los clientes cumplen con sus pagos
("No"
), mientras que el 45% incumplen ("Sí"
).
Esto es importante, ya que afecta las probabilidades posteriores en la
clasificación.
Es importante señalar que la salida del modelo incluye las medias de
cada variable por grupo (Group means
) porque forman parte
esencial de la estimación de las funciones discriminantes
cuadráticas.
Técnicamente, el QDA estima una función para cada grupo, basada en tres
elementos clave:
La media vectorial del grupo (esas medias por variable).
Su matriz de varianza-covarianza.
Probabilidad a priori del grupo.
Estas componentes permiten evaluar qué tan probable es que un nuevo cliente pertenezca a cada grupo, teniendo en cuenta su perfil numérico completo.
Después de estimar el modelo QDA y verificar la significancia conjunta del conjunto de variables mediante MANOVA, se procedió a calcular los autovalores asociados al modelo para evaluar la capacidad explicativa de la función discriminante construida.
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## default 0.2464544 2.213189e-17 3.577755e-18 0
A partir del primer autovalor (λ₁
), se calcularon dos
medidas clave:
Eta cuadrado (η²): proporción de varianza explicada por la función discriminante.
## [1] 0.1977244
La función discriminante construida explica aproximadamente el 19.8%
de la variación total observada entre los grupos definidos por la
variable default
. Aunque no es un valor alto, sí indica que
existe una diferencia estructural entre los grupos en términos del
conjunto de variables predictoras.
Eta (η): correlación canónica entre los valores pronosticados por la función discriminante y los grupos reales.
## [1] 0.4446621
La correlación canónica entre los valores discriminantes y la pertenencia al grupo es de 0.4447, lo cual sugiere que la función discriminante posee una capacidad explicativa moderada. Es decir, la separación entre los clientes que cumplen y no cumplen con el préstamo no es perfecta, pero sí estadísticamente relevante.
## $default
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso
## ingresos_mensuales 3.765838e+07 -293728327.01 -6964.733006
## monto_prestamo -2.937283e+08 2291026211.79 54323.619508
## ratio_deuda_ingreso -6.964733e+03 54323.62 1.288093
## historial_crediticio 3.867215e+06 -30163555.13 -715.222499
## historial_crediticio
## ingresos_mensuales 3.867215e+06
## monto_prestamo -3.016356e+07
## ratio_deuda_ingreso -7.152225e+02
## historial_crediticio 3.971321e+05
##
## $Residuals
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso
## ingresos_mensuales 1691620614.42 -3.618866e+07 -15911.285513
## monto_prestamo -36188662.36 2.324832e+10 17183.620075
## ratio_deuda_ingreso -15911.29 1.718362e+04 35.702285
## historial_crediticio 2770831.95 2.416853e+07 5.964828
## historial_crediticio
## ingresos_mensuales 2.770832e+06
## monto_prestamo 2.416853e+07
## ratio_deuda_ingreso 5.964828e+00
## historial_crediticio 4.729855e+06
Observando los valores de la diagonal, vemos que, para todas las
variables evaluadas, la mayor parte de la variabilidad proviene del
interior de los grupos, ya que los valores en $Residuals
superan ampliamente a los de $default
. Esto sugiere que las
diferencias entre los grupos existen, pero no son extremas en magnitud,
y que el poder discriminante individual de cada variable es
moderado.
Por otro lado, los valores que estan fuera de la diagonal nos indican que la covarianza entre grupos es mucho más fuerte (en magnitud) que la dentro de los grupos, lo que sugiere que la relación entre estas dos variables contribuye a la separación entre los grupos.
## , , No
##
## 1 2 3 4
## ingresos_mensuales -0.0005500741 -1.889505e-05 -3.334791e-05 2.334174e-06
## monto_prestamo 0.0000000000 1.725885e-04 4.515038e-06 1.938465e-05
## ratio_deuda_ingreso 0.0000000000 0.000000e+00 4.238555e+00 -5.408196e-02
## historial_crediticio 0.0000000000 0.000000e+00 0.000000e+00 -1.048619e-02
##
## , , Sí
##
## 1 2 3 4
## ingresos_mensuales -0.0005953599 2.859011e-05 -1.241330e-04 -4.345408e-05
## monto_prestamo 0.0000000000 1.373079e-04 6.266279e-06 -4.874465e-06
## ratio_deuda_ingreso 0.0000000000 0.000000e+00 -3.700420e+00 -1.126759e-01
## historial_crediticio 0.0000000000 0.000000e+00 0.000000e+00 1.127042e-02
La salida del componente scaling de nuestro modelo de análisis discriminante cuadrático (QDA) representa los coeficientes de las funciones discriminantes generadas por el modelo para cada grupo de la variable respuesta (default en este caso: “No” y “Sí”).
Cada columna de la matriz corresponde a una combinación lineal de las variables predictoras que contribuye a separar los grupos, mientras que cada fila indica el peso (positivo o negativo) que cada variable tiene en esa combinación, específico para cada grupo.
A diferencia de otros modelos más restrictivos, en QDA los coeficientes pueden variar de un grupo a otro, ya que se estima una matriz de varianza-covarianza distinta para cada categoría. Esto le permite capturar relaciones más complejas entre las variables, como diferencias en la forma y dispersión de los grupos, lo cual puede mejorar la clasificación cuando los supuestos de homogeneidad no se cumplen.
En comparación con un LDA, al asumir estructuras iguales entre grupos, se genera una única función discriminante común, lo que simplifica la salida y hace que los coeficientes sean los mismos para todas las clases.
## [1] No Sí No No Sí Sí
## Levels: No Sí
## No Sí
## 1 0.65780245 0.3421976
## 2 0.06595547 0.9340445
## 3 0.56174604 0.4382540
## 4 0.52892407 0.4710759
## 5 0.35114607 0.6488539
## 6 0.44396039 0.5560396
## num [1:550, 1:2] 0.658 0.066 0.562 0.529 0.351 ...
## - attr(*, "dimnames")=List of 2
## ..$ : chr [1:550] "1" "2" "3" "4" ...
## ..$ : chr [1:2] "No" "Sí"
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso historial_crediticio
## 1 4222.74 6378.77 0.178783 535
## 2 3973.44 25000.00 0.563024 517
## 3 1936.70 2185.59 0.621784 533
## 4 3140.07 8262.95 0.774984 597
## 5 2452.65 4215.92 0.747496 380
## 6 3920.86 11818.31 0.725127 538
## 7 3973.89 5190.74 0.238636 595
## 8 3957.34 6254.35 0.207097 697
## 9 2609.28 15986.84 0.500885 365
## 10 2542.99 25000.00 0.789995 510
## default clase.pred No Sí
## 1 No No 0.65780245 0.3421976
## 2 Sí Sí 0.06595547 0.9340445
## 3 Sí No 0.56174604 0.4382540
## 4 No No 0.52892407 0.4710759
## 5 Sí Sí 0.35114607 0.6488539
## 6 Sí Sí 0.44396039 0.5560396
## 7 No No 0.74409656 0.2559034
## 8 No No 0.85608744 0.1439126
## 9 No Sí 0.15211825 0.8478817
## 10 Sí Sí 0.01997686 0.9800231
## 'data.frame': 550 obs. of 8 variables:
## $ ingresos_mensuales : num 4223 3973 1937 3140 2453 ...
## $ monto_prestamo : num 6379 25000 2186 8263 4216 ...
## $ ratio_deuda_ingreso : num 0.179 0.563 0.622 0.775 0.747 ...
## $ historial_crediticio: num 535 517 533 597 380 538 595 697 365 510 ...
## $ default : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 ...
## $ clase.pred : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 ...
## $ No : num 0.658 0.066 0.562 0.529 0.351 ...
## $ Sí : num 0.342 0.934 0.438 0.471 0.649 ...
En esta sección, se aplicó el modelo cuadrático previamente ajustado para clasificar las observaciones del conjunto de datos original. A cada cliente se le asignó una clase predicha (“No” o “Sí”) según el grupo al que, con mayor probabilidad, pertenece según el modelo.
Además, se calcularon las probabilidades posteriores de pertenencia a cada grupo para cada observación, lo que permite no solo predecir una clase, sino también conocer el grado de certeza con que se realiza esa predicción. Finalmente, se integraron estas predicciones y probabilidades al conjunto de datos original, creando un nuevo data frame para análisis posteriores.
El gráfico muestra la distribución de las probabilidades posteriores de pertenecer a la clase “Sí” (clientes que incumplen) generadas por el modelo QDA, diferenciadas por la clase real (“No” y “Sí”).
Se observa que:
Las observaciones realmente clasificadas como “No” (color rosado) tienden a concentrarse en probabilidades bajas (cercanas a 0), lo cual indica que el modelo predice con alta certeza que estos clientes no incumplirán.
Por el contrario, los clientes que efectivamente incumplieron (color celeste) se agrupan más hacia valores altos de probabilidad (cerca de 1), lo que refleja una alta capacidad del modelo para asignarles una alta probabilidad de default.
partimat(default~.,data=datosd,method="qda",nplots.vert=2,
image.colors = c("darkgoldenrod1", "skyblue2"))
El gráfico representa las regiones de decisión generadas por el modelo QDA para diferentes pares de variables predictoras, mostrando cómo se separan los grupos “Sí” (default) y “No” (no default) en función de las combinaciones de características.
El modelo QDA logra diferenciar razonablemente bien entre las clases en varias combinaciones de variables (por ejemplo, monto_prestamo vs. ratio_deuda_ingreso), aunque algunas áreas muestran superposición entre clases, lo cual se refleja en tasas de error que oscilan entre 30% y 39%.
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 550
##
##
## | clase.pred
## default | No | Sí | Row Total |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## No | 237 | 65 | 302 |
## | 0.785 | 0.215 | 0.549 |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## Sí | 88 | 160 | 248 |
## | 0.355 | 0.645 | 0.451 |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
## Column Total | 325 | 225 | 550 |
## -------------|-----------|-----------|-----------|
##
##
## Clase_Predicha
## Real No Sí Sum
## No 237 65 302
## Sí 88 160 248
## Sum 325 225 550
## Clase_Predicha
## Real No Sí
## No 0.7847682 0.2152318
## Sí 0.3548387 0.6451613
En esta sección se evaluó el desempeño del modelo QDA mediante la tabla de clasificación cruzada (o confusion matrix), comparando los valores reales de la variable respuesta default con las clases predichas por el modelo (clase.pred). El objetivo es cuantificar cuántas observaciones fueron correctamente clasificadas por el modelo.
De los 302 individuos sin incumplimiento (No
):
237 fueron correctamente clasificados como No
(≈
78.5%) .
65 fueron erróneamente clasificados como
Sí
.
De los 248 individuos con incumplimiento (Sí
) :
160 fueron correctamente clasificados como Sí
(≈
64.5%),
88 fueron clasificados incorrectamente como
No
.
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction No Sí
## No 237 88
## Sí 65 160
##
## Accuracy : 0.7218
## 95% CI : (0.6823, 0.7589)
## No Information Rate : 0.5491
## P-Value [Acc > NIR] : < 2e-16
##
## Kappa : 0.4335
##
## Mcnemar's Test P-Value : 0.07531
##
## Sensitivity : 0.6452
## Specificity : 0.7848
## Pos Pred Value : 0.7111
## Neg Pred Value : 0.7292
## Prevalence : 0.4509
## Detection Rate : 0.2909
## Detection Prevalence : 0.4091
## Balanced Accuracy : 0.7150
##
## 'Positive' Class : Sí
##
Métrica | Fórmula | Descripción (caso específico) | Valor |
---|---|---|---|
Accuracy | (VP + VN) / Total | Proporción total de observaciones correctamente clasificadas. El modelo clasificó bien al 72.2% de los individuos. | 0.7218 |
Sensitivity | VP / (VP + FN) | Capacidad del modelo para identificar correctamente a quienes sí incurrieron en default. | 0.6452 |
Specificity | VN / (VN + FP) | Capacidad del modelo para identificar correctamente a quienes no incurrieron en default. | 0.7848 |
Pos Pred Value | VP / (VP + FP) | Proporción de predicciones positivas (Sí) que fueron correctas. | 0.7111 |
Neg Pred Value | VN / (VN + FN) | Proporción de predicciones negativas (No) que fueron correctas. | 0.7292 |
Prevalence | (VP + FN) / Total | Proporción real de observaciones con la clase “Sí” (incumplidores). | 0.4509 |
Detection Rate | VP / Total | Proporción total de observaciones que fueron correctamente clasificadas como “Sí”. | 0.2909 |
Detection Prevalence | (VP + FP) / Total | Proporción de observaciones clasificadas como “Sí”, sin importar si fue correcto o no. | 0.4091 |
Balanced Accuracy | (Sensitivity + Specificity) / 2 | Promedio entre la sensibilidad y especificidad. Útil cuando hay clases desbalanceadas. Buen desempeño global (≈71.5%). | 0.7150 |
Índice Kappa:
El coeficiente Kappa de Cohen mide el grado de concordancia entre las
predicciones del modelo y las clases reales corrigiendo por el acuerdo
esperado al azar.
Valor de referencia:
0.01–0.20: leve
0.21–0.40: moderada
0.41–0.60: moderadamente buena
0.61–0.80: sustancial
0.80: casi perfecta
Interpretación:
Con un valor de 0.4335, el acuerdo entre las predicciones del modelo y
los valores reales es moderadamente bueno, mejor que el azar, pero aún
con margen de mejora.
Prueba de McNemar
Esta prueba evalúa si el número de errores de clasificación es significativamente diferente entre las dos clases (falsos positivos vs. falsos negativos). Se usa para verificar si el clasificador favorece sistemáticamente a una clase sobre la otra.
Hipótesis:
H₀ : El número de errores de clasificación entre las clases es simétrico (el modelo no favorece ninguna clase).
H₁ : El número de errores no es simétrico, hay un sesgo del modelo hacia una clase.
Con un p-valor de 0.07531, no se rechaza H₀ al nivel de significancia de 0.05. Conclusión: No hay evidencia suficiente para afirmar que el modelo favorece a una clase específica en su error de clasificación.
## Area under the curve (AUC): 0.772
## No Sí
## No vs. Sí 0.7721374 0.7721374
La curva ROC muestra gráficamente el rendimiento del modelo QDA al clasificar correctamente las observaciones en las categorías “Sí” (incumplidor) y “No” (cumplidor), variando el umbral de decisión. En el eje Y se representa los verdaderos positivos y en el eje X los falsos positivos.
El modelo tiene un 77.2% de probabilidad de asignar una mayor probabilidad de incumplimiento (“Sí”) a un individuo que realmente incurre en default, frente a uno que no lo hace. Este valor indica un buen nivel de discriminación, aunque no perfecto. Valores entre 0.7 y 0.8 se consideran aceptables en la práctica.
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso historial_crediticio
## 1 11256.68 13597.80 0.709443 772
## 2 7660.66 22663.21 1.433257 501
## 3 8199.02 4940.61 1.016101 501
## 4 7978.05 16827.46 0.133370 717
## 5 11923.98 15099.21 0.755372 359
## [1] No Sí No No No
## Levels: No Sí
## No Sí
## 1 0.9943229 0.005677071
## 2 0.1835534 0.816446598
## 3 0.9167641 0.083235856
## 4 0.8296565 0.170343471
## 5 0.9901573 0.009842722
## ingresos_mensuales monto_prestamo ratio_deuda_ingreso historial_crediticio
## 1 5846.30 23123.25 0.69 363
## 2 12405.17 19890.26 0.30 352
## 3 1554.75 6580.59 0.77 397
## 4 11014.44 21706.97 0.86 846
## 5 5716.47 7971.10 1.03 798
## [1] Sí No Sí No No
## Levels: No Sí
## No Sí
## 1 0.1010710 0.898928979
## 2 0.9281210 0.071879038
## 3 0.2490569 0.750943081
## 4 0.9922917 0.007708279
## 5 0.8751554 0.124844585
Al final del estudio, se aplicó el modelo cuadrático discriminante (QDA) a dos grupos de observaciones nuevas con el objetivo de evaluar su capacidad de generalización y predicción en datos no vistos.
En el primer grupo de 5 observaciones, los resultados de la predicción muestran que:
Dos observaciones (casos 1 y 3) fueron clasificadas como “Sí” (riesgo de incumplimiento), con altas probabilidades de pertenecer a esa clase (≈ 0.90 y ≈ 0.75).
Tres observaciones (casos 2, 4 y 5) fueron clasificadas como “No” (sin incumplimiento), también con probabilidades elevadas (mayores al 87% en cada caso).
Esto indica que el modelo tiene un comportamiento consistente y razonable, identificando correctamente perfiles de riesgo basándose en los valores extremos o inusuales en las variables.
En este grupo de datos simulados:
Solo una observación (caso 1) fue clasificada como “Sí”, aunque con una probabilidad intermedia (≈ 0.68), lo que sugiere cierta incertidumbre en esta predicción.
Las demás observaciones fueron clasificadas como “No”, con altísimas probabilidades (mayores a 97%), reflejando un perfil financiero más estable según el modelo.
El modelo refleja patrones financieros plausibles.
Clientes con ingresos mayores y mejor historial crediticio tienden a cumplir sus pagos.
Aquellos con montos de préstamo elevados y ratio deuda/ingreso alto presentan mayor riesgo de default.
Flexibilidad frente a violaciones de
supuestos.
Aun cuando no se cumplió la normalidad multivariada ni la homogeneidad
de covarianzas, QDA demostró su capacidad para acomodar estructuras
distintas por grupo, manteniendo un rendimiento aceptable.
Interpretación práctica de las salidas.
Las probabilidades posteriores facilitaron una medida de confianza por cliente, útil para decisiones de crédito.
La curva ROC validó una buena discriminación global más allá de un simple umbral.
Este registro de datos representa un seguimiento real de casos de anemia (leve y moderada) en niños menores de 5 años en la región San Martín. Abarca el periodo desde el año 2016 hasta abril de 2025 y promueve el monitoreo activo por parte de todas las redes y microrredes de salud. La información recopilada permite identificar y dar seguimiento a los sectores con mayor concentración de casos críticos de anemia. Este material facilita el análisis tanto para el público general como para investigadores, ya que contiene datos valiosos y actualizados.
Al convertir variables categóricas a factores, R asigna automáticamente un nivel de referencia, generalmente el primero en orden alfabético. Esto influye en cómo se comparan los grupos cuando se realiza un modelo estadístico.
## MOD
## LEV 0
## MOD 1
## M
## F 0
## M 1
## Kichwa Mestizo Otras Pob. Indigenas Quechua Shawi
## Awajun 0 0 0 0 0
## Kichwa 1 0 0 0 0
## Mestizo 0 1 0 0 0
## Otras Pob. Indigenas 0 0 1 0 0
## Quechua 0 0 0 1 0
## Shawi 0 0 0 0 1
## EXONERADO OTROS S.I.S USUARIO
## ESSALUD 0 0 0 0
## EXONERADO 1 0 0 0
## OTROS 0 1 0 0
## S.I.S 0 0 1 0
## USUARIO 0 0 0 1
## EL DORADO HUALLAGA LAMAS MARISCAL CACERES MOYOBAMBA PICOTA
## BELLAVISTA 0 0 0 0 0 0
## EL DORADO 1 0 0 0 0 0
## HUALLAGA 0 1 0 0 0 0
## LAMAS 0 0 1 0 0 0
## MARISCAL CACERES 0 0 0 1 0 0
## MOYOBAMBA 0 0 0 0 1 0
## PICOTA 0 0 0 0 0 1
## RIOJA 0 0 0 0 0 0
## SAN MARTIN 0 0 0 0 0 0
## TOCACHE 0 0 0 0 0 0
## RIOJA SAN MARTIN TOCACHE
## BELLAVISTA 0 0 0
## EL DORADO 0 0 0
## HUALLAGA 0 0 0
## LAMAS 0 0 0
## MARISCAL CACERES 0 0 0
## MOYOBAMBA 0 0 0
## PICOTA 0 0 0
## RIOJA 1 0 0
## SAN MARTIN 0 1 0
## TOCACHE 0 0 1
Por ejemplo:
Si los niveles de GENERO son “F” y “M”, R tomará “F” como referencia por defecto.
Esto puede no ser lo más adecuado desde un enfoque analítico, especialmente si queremos comparar otros grupos respecto a un grupo base más lógico o epidemiológicamente representativo.
Con el fin de realizar interpretaciones más claras y pertinentes en modelos estadísticos futuros en este caso anális de regresión logística, se asignaron manualmente niveles de referencia que responden mejor al contexto del estudio. Los niveles elegidos son:
GRADO_SEVERIDAD: “LEV” (casos leves de anemia como base).
GENERO: “M” (masculino como grupo de comparación).
ETNIA: “Mestizo” (grupo étnico mayoritario).
DESCRIPCION_FINANCIADOR: “S.I.S” (principal aseguradora del sistema de salud público).
PROVINCIA: “SAN MARTIN” (capital departamental como referencia territorial).
Esto garantiza que, al construir modelos más adelante, los coeficientes e interpretaciones estén alineados con los objetivos analíticos y de salud pública.
# Establecer manualmente los niveles de referencia
datos$GRADO_SEVERIDAD = relevel(datos$GRADO_SEVERIDAD, ref = "LEV")
datos$GENERO = relevel(datos$GENERO, ref = "M")
datos$ETNIA = relevel(datos$ETNIA, ref = "Mestizo")
datos$DESCRIPCION_FINANCIADOR = relevel(datos$DESCRIPCION_FINANCIADOR, ref = "S.I.S")
datos$PROVINCIA = relevel(datos$PROVINCIA, ref = "SAN MARTIN")
# Verificar los contrastes luego de reasignar
contrasts(datos$GRADO_SEVERIDAD)
## MOD
## LEV 0
## MOD 1
## F
## M 0
## F 1
## Awajun Kichwa Otras Pob. Indigenas Quechua Shawi
## Mestizo 0 0 0 0 0
## Awajun 1 0 0 0 0
## Kichwa 0 1 0 0 0
## Otras Pob. Indigenas 0 0 1 0 0
## Quechua 0 0 0 1 0
## Shawi 0 0 0 0 1
## ESSALUD EXONERADO OTROS USUARIO
## S.I.S 0 0 0 0
## ESSALUD 1 0 0 0
## EXONERADO 0 1 0 0
## OTROS 0 0 1 0
## USUARIO 0 0 0 1
## BELLAVISTA EL DORADO HUALLAGA LAMAS MARISCAL CACERES MOYOBAMBA
## SAN MARTIN 0 0 0 0 0 0
## BELLAVISTA 1 0 0 0 0 0
## EL DORADO 0 1 0 0 0 0
## HUALLAGA 0 0 1 0 0 0
## LAMAS 0 0 0 1 0 0
## MARISCAL CACERES 0 0 0 0 1 0
## MOYOBAMBA 0 0 0 0 0 1
## PICOTA 0 0 0 0 0 0
## RIOJA 0 0 0 0 0 0
## TOCACHE 0 0 0 0 0 0
## PICOTA RIOJA TOCACHE
## SAN MARTIN 0 0 0
## BELLAVISTA 0 0 0
## EL DORADO 0 0 0
## HUALLAGA 0 0 0
## LAMAS 0 0 0
## MARISCAL CACERES 0 0 0
## MOYOBAMBA 0 0 0
## PICOTA 1 0 0
## RIOJA 0 1 0
## TOCACHE 0 0 1
Vista General
##
## LEV MOD
## 8314 8314
ID | Name | Label | missings | Values | Value Labels | Freq. | % |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | GENERO | 0 (0.00%) |
M F |
21821 19864 |
52.35 47.65 |
||
2 | EDAD_REGISTRO | 0 (0.00%) | range: 1-5 | ||||
3 | ETNIA | 0 (0.00%) |
Mestizo Awajun Kichwa Otras Pob. Indigenas Quechua Shawi |
37012 336 4082 35 19 201 |
88.79 0.81 9.79 0.08 0.05 0.48 |
||
4 | GRADO_SEVERIDAD | 0 (0.00%) |
LEV MOD |
33371 8314 |
80.06 19.94 |
||
5 | DESCRIPCION_FINANCIADOR | 0 (0.00%) |
S.I.S ESSALUD EXONERADO OTROS USUARIO |
37148 19 64 127 4327 |
89.12 0.05 0.15 0.30 10.38 |
||
6 | PROVINCIA | 0 (0.00%) |
SAN MARTIN BELLAVISTA EL DORADO HUALLAGA LAMAS MARISCAL CACERES MOYOBAMBA PICOTA RIOJA TOCACHE |
12329 2728 3082 553 5729 2825 4440 1664 5187 3148 |
29.58 6.54 7.39 1.33 13.74 6.78 10.65 3.99 12.44 7.55 |
📋 Interpretación descriptiva de las variables
Se analizaron 41685 registros correspondientes a niños y niñas menores de 5 años, distribuidos por variables demográficas, clínicas y geográficas relevantes. No se encontraron valores perdidos en ninguna variable.
👶 Género: La muestra está equilibrada con un 52.35% de niños y 47.65% de niñas.
📅 Edad: Se encuentran edades entre 1 y 5 años, ajustadas previamente eliminando valores negativos o mayores a 5.
🌍 Etnia: La mayoría pertenece al grupo mestizo (88.79), aunque también se registran niños de etnias originarias como Quechua, Awajún y Shawi, lo cual permite evaluar diferencias étnicas en la ocurrencia de anemia.
🩸 Grado de severidad: El 80.06% presenta anemia leve y el 19.94% anemia moderada. Esta distribución es coherente con la vigilancia epidemiológica de anemia en poblaciones pediátricas.
🏥 Financiamiento de atención: Predomina el Seguro Integral de Salud (SIS) con un 89.12% de cobertura, lo cual confirma el enfoque en población vulnerable. El resto de registros se distribuye entre usuarios y ESSALUD
🗺️ Provincia: Los casos se concentran en las provincias de San Marti(29.58%), Lamas (13.74) y Rioja(12.44). Esto orienta el análisis posterior hacia la distribución geográfica de los casos.
📊 Interpretación del gráfico: Grado de severidad de
anemia
Entre los niños menores de 5 años de la región San Martín, se observa lo siguiente:
🩺 Esto indica que la gran mayoría de los casos se concentran en formas leves de anemia, aunque el porcentaje con anemia moderada también resulta significativo desde una perspectiva de salud pública, ya que puede requerir seguimiento clínico y nutricional.
📊 Interpretación de los gráficos por género
Se observa una distribución similar entre ambos géneros. No obstante:
📊 Análisis de la variable
EDAD_REGISTRO
por
género
Observaciones clave:
La variable EDAD_REGISTRO
muestra una distribución
similar entre niños y niñas menores de
5 años en la región San Martín. Ambos grupos presentan una mayor
concentración de registros durante los primeros años de
vida, con una media cercana a 2 años y una
dispersión baja (σ ≈ 1.3).
Este patrón es coherente con un enfoque de vigilancia en anemia infantil temprana, ya que las acciones de tamizaje se centran en las edades más vulnerables. No se observan diferencias notables entre géneros en cuanto a la distribución de edad.
📊 Análisis de la variable
EDAD_REGISTRO
por género
M
)F
)La edad registrada de niños y niñas menores de 5
años en la región San Martín presenta una
distribución muy similar entre géneros.
Ambos grupos muestran una mediana cercana a los 2 años
y una concentración de registros entre 1 y 3 años.
La forma de la distribución indica una mayor frecuencia en
edades tempranas, con una ligera asimetría hacia
valores mayores.
No se observan diferencias relevantes entre géneros en
cuanto a la dispersión ni a la forma general de distribución.
Characteristic | M N = 21,8211 |
F N = 19,8641 |
---|---|---|
EDAD_REGISTRO | ||
1 | 10,967 (50%) | 9,895 (50%) |
2 | 4,196 (19%) | 3,888 (20%) |
3 | 2,943 (13%) | 2,698 (14%) |
4 | 2,556 (12%) | 2,281 (11%) |
5 | 1,159 (5.3%) | 1,102 (5.5%) |
ETNIA | ||
Mestizo | 19,465 (89%) | 17,547 (88%) |
Awajun | 164 (0.8%) | 172 (0.9%) |
Kichwa | 2,061 (9.4%) | 2,021 (10%) |
Otras Pob. Indigenas | 16 (<0.1%) | 19 (<0.1%) |
Quechua | 11 (<0.1%) | 8 (<0.1%) |
Shawi | 104 (0.5%) | 97 (0.5%) |
GRADO_SEVERIDAD | ||
LEV | 17,289 (79%) | 16,082 (81%) |
MOD | 4,532 (21%) | 3,782 (19%) |
DESCRIPCION_FINANCIADOR | ||
S.I.S | 19,451 (89%) | 17,697 (89%) |
ESSALUD | 9 (<0.1%) | 10 (<0.1%) |
EXONERADO | 30 (0.1%) | 34 (0.2%) |
OTROS | 66 (0.3%) | 61 (0.3%) |
USUARIO | 2,265 (10%) | 2,062 (10%) |
PROVINCIA | ||
SAN MARTIN | 6,463 (30%) | 5,866 (30%) |
BELLAVISTA | 1,391 (6.4%) | 1,337 (6.7%) |
EL DORADO | 1,614 (7.4%) | 1,468 (7.4%) |
HUALLAGA | 289 (1.3%) | 264 (1.3%) |
LAMAS | 2,940 (13%) | 2,789 (14%) |
MARISCAL CACERES | 1,477 (6.8%) | 1,348 (6.8%) |
MOYOBAMBA | 2,350 (11%) | 2,090 (11%) |
PICOTA | 896 (4.1%) | 768 (3.9%) |
RIOJA | 2,730 (13%) | 2,457 (12%) |
TOCACHE | 1,671 (7.7%) | 1,477 (7.4%) |
1 n (%) |
Characteristic | LEV N = 33,3711 |
MOD N = 8,3141 |
---|---|---|
GENERO | ||
M | 17,289 (52%) | 4,532 (55%) |
F | 16,082 (48%) | 3,782 (45%) |
EDAD_REGISTRO | ||
1 | 15,710 (47%) | 5,152 (62%) |
2 | 6,684 (20%) | 1,400 (17%) |
3 | 4,835 (14%) | 806 (9.7%) |
4 | 4,235 (13%) | 602 (7.2%) |
5 | 1,907 (5.7%) | 354 (4.3%) |
ETNIA | ||
Mestizo | 29,605 (89%) | 7,407 (89%) |
Awajun | 267 (0.8%) | 69 (0.8%) |
Kichwa | 3,310 (9.9%) | 772 (9.3%) |
Otras Pob. Indigenas | 27 (<0.1%) | 8 (<0.1%) |
Quechua | 14 (<0.1%) | 5 (<0.1%) |
Shawi | 148 (0.4%) | 53 (0.6%) |
DESCRIPCION_FINANCIADOR | ||
S.I.S | 29,754 (89%) | 7,394 (89%) |
ESSALUD | 18 (<0.1%) | 1 (<0.1%) |
EXONERADO | 51 (0.2%) | 13 (0.2%) |
OTROS | 105 (0.3%) | 22 (0.3%) |
USUARIO | 3,443 (10%) | 884 (11%) |
PROVINCIA | ||
SAN MARTIN | 9,443 (28%) | 2,886 (35%) |
BELLAVISTA | 2,442 (7.3%) | 286 (3.4%) |
EL DORADO | 2,493 (7.5%) | 589 (7.1%) |
HUALLAGA | 490 (1.5%) | 63 (0.8%) |
LAMAS | 4,715 (14%) | 1,014 (12%) |
MARISCAL CACERES | 2,383 (7.1%) | 442 (5.3%) |
MOYOBAMBA | 3,554 (11%) | 886 (11%) |
PICOTA | 1,353 (4.1%) | 311 (3.7%) |
RIOJA | 4,154 (12%) | 1,033 (12%) |
TOCACHE | 2,344 (7.0%) | 804 (9.7%) |
1 n (%) |
📌 Conclusión del análisis descriptivo por género (M vs. F)
El análisis comparativo entre niños (M) y niñas (F) menores de 5 años con diagnóstico de anemia en la región San Martín revela patrones muy similares entre ambos grupos, lo que sugiere una distribución equilibrada de la enfermedad a nivel demográfico y geográfico.
🔹 Edad registrada: El 50% de los casos en ambos géneros corresponde a niños de 1 año, lo que evidencia una alta concentración de anemia en los primeros años de vida. A medida que la edad avanza, la proporción disminuye de forma gradual y paralela.
🔹 Etnia: La mayoría de los casos pertenecen a la etnia mestiza (89% en niños y 88% en niñas), seguida de la población Kichwa (~9–10%). Las demás etnias indígenas tienen una representación muy baja (<1%), lo que indica una menor visibilidad de estas poblaciones en el registro.
🔹 Grado de severidad: La anemia leve predomina en ambos sexos (79% en niños y 81% en niñas). La anemia moderada afecta al 21% de los niños y al 19% de las niñas, sin diferencias marcadas entre ambos.
🔹 Financiamiento: Más del 89% de los casos en ambos géneros son atendidos por el Seguro Integral de Salud (SIS), lo cual reafirma el enfoque del sistema en poblaciones vulnerables. Alrededor del 10% son usuarios particulares, mientras que otras formas de financiamiento son marginales.
🔹 Distribución geográfica: Las provincias con más casos en ambos géneros son San Martín (30%), Lamas (~13–14%) y Rioja (~12–13%). Esta coincidencia sugiere que los focos territoriales de anemia son comunes a ambos sexos.
💡 Resumen:El perfil de los niños y niñas con anemia en San Martín es prácticamente homogéneo: predomina la edad temprana, el origen mestizo, la anemia leve y la cobertura del SIS, con una distribución geográfica igualmente similar. Estos hallazgos respaldan la necesidad de intervenciones generalizadas, sin distinción de género, pero enfocadas especialmente en las etapas más tempranas de la infancia y en provincias con mayor carga de casos.
📌 Conclusión del análisis descriptivo por grado de severidad (LEV vs. MOD)
El análisis comparativo entre los casos de anemia leve (LEV) y anemia moderada (MOD) en niños menores de 5 años de la región San Martín permite identificar diferencias relevantes, especialmente en la edad y distribución geográfica:
🔹 Género: En ambos grados de severidad predomina el sexo masculino, con una ligera mayor proporción en los casos moderados (55% en MOD vs. 52% en LEV).
🔹 Edad registrada: Los casos de anemia moderada se concentran más en niños de 1 año (62%), mientras que en los leves esta edad representa el 47%. Esto sugiere que los casos moderados tienden a presentarse a menor edad, lo que puede reflejar mayor vulnerabilidad en los primeros meses de vida.
🔹 Etnia: En ambos grupos predomina ampliamente la población mestiza (89%), seguida de la etnia Kichwa (~9–10%). Las demás etnias tienen muy poca representación (<1%), lo que limita el análisis intercultural.
🔹 Financiamiento: Más del 89% de los casos en ambos grupos están cubiertos por el SIS, lo que reafirma la orientación del sistema de salud hacia población vulnerable. Los usuarios particulares son ligeramente más frecuentes en el grupo con anemia moderada (11%).
🔹 Distribución geográfica:
💡 Resumen: Aunque la mayoría de casos son de anemia leve, los casos moderados están más concentrados en niños de 1 año y en algunas provincias específicas como San Martín y Tocache, lo que puede requerir estrategias focalizadas en grupos de mayor riesgo por edad y ubicación.
Con el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de los modelos estadísticos que se desarrollarán, se procedió a dividir la base de datos en dos subconjuntos:
Esto se realizó utilizando la función
createDataPartition()
del paquete caret
, con
una semilla fija (set.seed(484)
) para asegurar la
reproducibilidad de resultados.
## GENERO EDAD_REGISTRO ETNIA DESCRIPCION_FINANCIADOR PROVINCIA
## 1 M 1 Mestizo S.I.S RIOJA
## 2 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 3 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 4 M 1 Kichwa S.I.S LAMAS
## 5 F 2 Mestizo USUARIO EL DORADO
## 6 F 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## GRADO_SEVERIDAD
## 1 LEV
## 2 LEV
## 3 LEV
## 4 LEV
## 5 LEV
## 6 LEV
## [1] 11640 6
## [1] 4988 6
## [1] 16628
## [1] 0.7000241
## [1] 0.2999759
##
## LEV MOD
## 0.5 0.5
##
## LEV MOD
## 0.5 0.5
##
## LEV MOD
## 0.5 0.5
🔎 Interpretación:
🔹 Las proporciones de los niveles de GRADO_SEVERIDAD (LEV y MOD) se mantienen equilibradas en ambos subconjuntos.
🔹 Esto se debe a que createDataPartition() realiza una partición estratificada, lo cual es crucial para evitar sesgos en el entrenamiento del modelo.
🔹 Mantener esta proporción permite que el modelo aprenda y se valide de forma representativa, reflejando la distribución real de los casos de anemia en el conjunto de datos original.
El modelo de regresión logística binaria se emplea para predecir la probabilidad de ocurrencia de un evento binario. En este caso, buscamos modelar la probabilidad de que un niño o niña tenga anemia moderada (MOD) frente a leve (LEV), en función de diversas variables sociodemográficas y territoriales.
Se utilizó una regresión logística ordinal porque la variable dependiente GRADO_SEVERIDAD tiene un orden lógico entre sus niveles (LEV < MOD).Se ajustó un modelo con todas las variables disponibles:
library(rms)
# Regresión logística ordinal Estadistico de Wald y Estadistico Omnibus
base_entrenamiento$GRADO_SEVERIDAD <- factor(base_entrenamiento$GRADO_SEVERIDAD,
levels = c("LEV", "MOD"),
ordered = TRUE)
lrm(formula = GRADO_SEVERIDAD ~ .,data=base_entrenamiento)
# Modelo completo y stepAIC
modelo <- glm(GRADO_SEVERIDAD ~ ., family = binomial(link = "logit"), data = base_entrenamiento)
summary(modelo)
## Stepwise Model Path
## Analysis of Deviance Table
##
## Initial Model:
## GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA + DESCRIPCION_FINANCIADOR +
## PROVINCIA
##
## Final Model:
## GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA + PROVINCIA
##
##
## Step Df Deviance Resid. Df Resid. Dev AIC
## 1 11619 15704.58 15746.58
## 2 - DESCRIPCION_FINANCIADOR 4 6.09955 11623 15710.68 15744.68
##
## Call:
## glm(formula = GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA +
## PROVINCIA, family = binomial(link = logit), data = base_entrenamiento)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.67260 0.04893 13.746 < 2e-16 ***
## GENEROF -0.09031 0.03788 -2.384 0.017120 *
## EDAD_REGISTRO -0.22635 0.01585 -14.282 < 2e-16 ***
## ETNIAAwajun 0.36625 0.22256 1.646 0.099830 .
## ETNIAKichwa 0.07833 0.06790 1.154 0.248700
## ETNIAOtras Pob. Indigenas 0.40486 0.65847 0.615 0.538657
## ETNIAQuechua -0.41541 0.77031 -0.539 0.589695
## ETNIAShawi 0.76764 0.25569 3.002 0.002680 **
## PROVINCIABELLAVISTA -0.95147 0.09146 -10.404 < 2e-16 ***
## PROVINCIAEL DORADO -0.23044 0.07723 -2.984 0.002847 **
## PROVINCIAHUALLAGA -1.08322 0.20036 -5.406 6.43e-08 ***
## PROVINCIALAMAS -0.34815 0.06226 -5.592 2.25e-08 ***
## PROVINCIAMARISCAL CACERES -0.34194 0.08471 -4.037 5.42e-05 ***
## PROVINCIAMOYOBAMBA -0.25404 0.06803 -3.734 0.000188 ***
## PROVINCIAPICOTA -0.34363 0.10058 -3.417 0.000634 ***
## PROVINCIARIOJA -0.28915 0.06432 -4.495 6.95e-06 ***
## PROVINCIATOCACHE 0.09703 0.07475 1.298 0.194291
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 16136 on 11639 degrees of freedom
## Residual deviance: 15711 on 11623 degrees of freedom
## AIC: 15745
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4
Se aplicó el procedimiento de eliminación hacia atrás (backward) para encontrar el modelo con menor AIC, lo cual favorece modelos más simples pero bien ajustados. Resultado: DESCRIPCION_FINANCIADOR fue eliminada, mientras que ETNIA y las demás se mantuvieron.
Se aplicó el procedimiento de eliminación hacia atrás (backward) para encontrar el modelo con menor AIC, lo cual favorece modelos más simples pero bien ajustados.
#### Interpretación de los efectos marginales predichos sobre
GRADO_SEVERIDAD
A continuación se interpretan los gráficos de efectos marginales
estimados del modelo para la variable de respuesta
GRADO_SEVERIDAD
en función de distintos predictores.
######🔹 A. Género (GENERO
) - Se observa que el
género masculino (M) presenta una probabilidad
ligeramente mayor de tener un mayor
GRADO_SEVERIDAD
en comparación con el femenino (F). - La
diferencia es pequeña, pero puede ser relevante si se
considera junto con otras variables.
EDAD_REGISTRO
)GRADO_SEVERIDAD
.ETNIA
)PROVINCIA
)Los efectos marginales estimados muestran que: - Edad y género tienen un impacto directo sobre la severidad. - Factores institucionales y geográficos como el tipo de financiamiento y la provincia también influyen notablemente. - Esta información puede ser útil para orientar intervenciones específicas según perfil demográfico y territorial.
📊 Marginal Model Plots
A continuación, se presenta la interpretación de los gráficos de modelo marginal (Marginal Model Plots), los cuales permiten evaluar visualmente el ajuste del modelo.
EDAD_REGISTRO
vs
GRADO_SEVERIDAD
EDAD_REGISTRO
.GRADO_SEVERIDAD
(probablemente “MOD”).Interpretación:
EDAD_REGISTRO
y
GRADO_SEVERIDAD
.Linear Predictor
vs
GRADO_SEVERIDAD
Interpretación:
está comparando dos modelos de regresión logística binaria (modelo y modelo1) mediante varias métricas de rendimiento, con el objetivo de decidir cuál modelo es mejor para predecir la variable GRADO_SEVERIDAD. Te explico claramente qué está haciendo y cómo interpretarlo
Métrica | Significado |
---|---|
AIC / AICc / BIC | Penalizan la complejidad del modelo. Cuanto más bajo, mejor. |
Tjur’s R² | Medida de discriminación del modelo. Cuanto más alto, mejor. |
RMSE | Error cuadrático medio. Cuanto más bajo, mejor. |
Log_loss | Evaluación de la pérdida de información. Cuanto más bajo, mejor. |
PCP | Porcentaje de clasificación correcta. Cuanto más alto, mejor. |
## # Indices of model performance
##
## AIC | AICc | BIC | Tjur's R2 | RMSE | Sigma | Log_loss
## ------------------------------------------------------------------------
## 15746.580 | 15746.660 | 15901.187 | 0.036 | 0.491 | 1.000 | 0.675
##
## AIC | Score_log | Score_spherical | PCP
## -----------------------------------------------
## 15746.580 | -Inf | 1.488e-04 | 0.518
## # Indices of model performance
##
## AIC | AICc | BIC | Tjur's R2 | RMSE | Sigma | Log_loss
## ------------------------------------------------------------------------
## 15744.680 | 15744.733 | 15869.837 | 0.036 | 0.491 | 1.000 | 0.675
##
## AIC | Score_log | PCP
## -----------------------------
## 15744.680 | -Inf | 0.518
## # Comparison of Model Performance Indices
##
## Name | Model | Tjur's R2 | RMSE | Sigma | Log_loss | Score_log | PCP
## --------------------------------------------------------------------------
## modelo | glm | 0.036 | 0.491 | 1.000 | 0.675 | -Inf | 0.518
## modelo1 | glm | 0.036 | 0.491 | 1.000 | 0.675 | -Inf | 0.518
##
## Name | AIC weights | AICc weights | BIC weights | Performance-Score
## ----------------------------------------------------------------------
## modelo | 0.279 | 0.276 | 1.56e-07 | -Inf%
## modelo1 | 0.721 | 0.724 | 1.000 | -Inf%
El modelo1 tiene menores valores:
- AIC: 15746.580 vs 15744.680
(modelo)
- BIC: 15901.187 vs 15869.837 4
Esto significa que modelo1 es más parsimonioso y ajusta mejor, incluso con menos variables.
Ambos modelos tienen valores iguales:
- modelo: 0.036
- modelo1: 0.036
Esto indica un poder de discriminación similar entre ambos modelos.
La diferencia es nula.
Aunque el modelo tiene un desempeño casi igual al modelo1, este último es preferido porque:
✅ Se recomienda elegir modelo1 como el modelo final.
### 6.2 Resumen Análisis de Deviancia (ANOVA)
## Analysis of Deviance Table
##
## Model 1: GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA + PROVINCIA
## Model 2: GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA + DESCRIPCION_FINANCIADOR +
## PROVINCIA
## Resid. Df Resid. Dev Df Deviance Pr(>Chi)
## 1 11623 15711
## 2 11619 15705 4 6.0995 0.1918
Se compararon dos modelos anidados:
modelo
): incluye las
variables GENERO
, EDAD_REGISTRO
,
ETNIA
, DESCRIPCION_FINANCIADOR
y
PROVINCIA
.modelo1
): es igual al
anterior, pero excluye la variable
DESCRIPCION_FINANCIADOR
.DESCRIPCION_FINANCIADOR
.####✅ Conclusión: No hay evidencia suficiente para afirmar que la
variable DESCRIPCION_FINANCIADOR
mejora el modelo. Por lo
tanto, se recomienda continuar con el modelo reducido
(modelo1
), que es más simple y mantiene un ajuste
adecuado.
Se presentan los resultados del modelo modelo1
, estimado
mediante regresión logística binaria. Los coeficientes han sido
transformados a razones de odds (OR) para facilitar la
interpretación. Un OR > 1 indica mayor probabilidad del evento (mayor
severidad), mientras que un OR < 1 indica menor probabilidad.
Characteristic | OR | 95% CI | p-value |
---|---|---|---|
GENERO | |||
M | — | — | |
F | 0.91 | 0.85, 0.98 | 0.017 |
EDAD_REGISTRO | 0.80 | 0.77, 0.82 | <0.001 |
ETNIA | |||
Mestizo | — | — | |
Awajun | 1.44 | 0.93, 2.24 | 0.10 |
Kichwa | 1.08 | 0.95, 1.24 | 0.2 |
Otras Pob. Indigenas | 1.50 | 0.42, 6.00 | 0.5 |
Quechua | 0.66 | 0.13, 3.03 | 0.6 |
Shawi | 2.15 | 1.32, 3.60 | 0.003 |
PROVINCIA | |||
SAN MARTIN | — | — | |
BELLAVISTA | 0.39 | 0.32, 0.46 | <0.001 |
EL DORADO | 0.79 | 0.68, 0.92 | 0.003 |
HUALLAGA | 0.34 | 0.23, 0.50 | <0.001 |
LAMAS | 0.71 | 0.62, 0.80 | <0.001 |
MARISCAL CACERES | 0.71 | 0.60, 0.84 | <0.001 |
MOYOBAMBA | 0.78 | 0.68, 0.89 | <0.001 |
PICOTA | 0.71 | 0.58, 0.86 | <0.001 |
RIOJA | 0.75 | 0.66, 0.85 | <0.001 |
TOCACHE | 1.10 | 0.95, 1.28 | 0.2 |
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio |
## [1] "very small" "very small" "small" "very small" "small"
## [6] "small" "small" "medium" "very small" "medium"
## [11] "very small" "very small" "very small" "very small" "very small"
## (Rules: cohen1988)
El análisis del modelo modelo1
, utilizando odds
ratios (OR), permitió interpretar el efecto de cada variable
sobre la probabilidad de presentar un mayor
GRADO_SEVERIDAD
.
Varias variables mostraron odds ratios menores a 1, lo que indica que reducen la probabilidad de severidad alta. Por ejemplo:
Un OR mayor a 1 (por ejemplo, 1.55) indica que esa categoría o valor aumenta la probabilidad del evento, es decir, mayor severidad.
La mayoría de los efectos son pequeños o moderados, lo cual es esperable en contextos multivariados y con muchos factores contribuyentes.
El modelo muestra asociaciones significativas entre el
GRADO_SEVERIDAD
y factores como la edad,
el género, el tipo de financiamiento,
y la provincia. Los odds ratios permiten
cuantificar la dirección y magnitud del efecto, siendo
especialmente útil para la toma de decisiones en salud pública y
políticas sociales.
gráfico de razones de probabilidades (odds ratios)
## Profiled confidence intervals may take longer time to compute.
## Use `ci_method="wald"` for faster computation of CIs.
A continuación se presentan los resultados del modelo ordinal para la severidad de la anemia, expresados en razones de odds (Odds Ratios), junto con sus intervalos de confianza al 95% y niveles de significancia.
## Profiled confidence intervals may take longer time to compute.
## Use `ci_method="wald"` for faster computation of CIs.
GRADO_SEVERIDAD | |||
---|---|---|---|
Predictors | Odds Ratios | CI | p |
EDAD_REGISTRO | 0.80 *** | 0.77 – 0.82 | <0.001 |
M | Reference | ||
F | 0.91 * | 0.85 – 0.98 | 0.017 |
Mestizo | Reference | ||
Awajun | 1.44 | 0.93 – 2.24 | 0.100 |
Kichwa | 1.08 | 0.95 – 1.24 | 0.249 |
Otras Pob. Indigenas | 1.50 | 0.42 – 6.00 | 0.539 |
Quechua | 0.66 | 0.13 – 3.03 | 0.590 |
Shawi | 2.15 ** | 1.32 – 3.60 | 0.003 |
SAN MARTIN | Reference | ||
BELLAVISTA | 0.39 *** | 0.32 – 0.46 | <0.001 |
EL DORADO | 0.79 ** | 0.68 – 0.92 | 0.003 |
HUALLAGA | 0.34 *** | 0.23 – 0.50 | <0.001 |
LAMAS | 0.71 *** | 0.62 – 0.80 | <0.001 |
MARISCAL CACERES | 0.71 *** | 0.60 – 0.84 | <0.001 |
MOYOBAMBA | 0.78 *** | 0.68 – 0.89 | <0.001 |
PICOTA | 0.71 *** | 0.58 – 0.86 | 0.001 |
RIOJA | 0.75 *** | 0.66 – 0.85 | <0.001 |
TOCACHE | 1.10 | 0.95 – 1.28 | 0.194 |
Observations | 11640 | ||
R2 Tjur | 0.036 | ||
|
Femenino (F): OR = 0.91 (0.85 – 0.98), p = 0.017 (*)
Las mujeres tienen un 9% menos de probabilidad de presentar un mayor grado de severidad de la anemia en comparación con los hombres. Este efecto es estadísticamente significativo.
Edad (continua): OR = 0.80 (0.77 – 0.82), p < 0.001 (***)
Por cada año adicional de edad, se reduce la probabilidad de padecer anemia severa en un 20%. Este efecto es fuerte y altamente significativo.
Referente: Mestizo
Grupo Étnico | OR | CI 95% | p | Interpretación |
---|---|---|---|---|
Awajún | 1.44 | 0.93 – 2.24 | 0.100 | No significativo |
Kichwa | 1.08 | 0.95 – 1.24 | 0.249 | No significativo |
Otras Pob. Indígenas | 1.50 | 0.42 – 6.00 | 0.539 | No significativo |
Quechua | 0.66 | 0.13 – 3.03 | 0.590 | No significativo |
Shawi | 2.15 | 1.32 – 3.60 | 0.003 | ↑ Significativo (**) |
El grupo Shawi muestra una mayor probabilidad de anemia severa comparado con el grupo mestizo. Los demás grupos no presentan diferencias estadísticamente significativas.
Referente: SAN MARTÍN
Provincia | OR | CI 95% | p | Interpretación |
---|---|---|---|---|
Bellavista | 0.39 | 0.32 – 0.46 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
El Dorado | 0.79 | 0.68 – 0.92 | 0.003 | ↓ Significativo |
Huallaga | 0.34 | 0.23 – 0.50 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
Lamas | 0.71 | 0.62 – 0.80 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
Mariscal Cáceres | 0.71 | 0.60 – 0.84 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
Moyobamba | 0.78 | 0.68 – 0.89 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
Picota | 0.71 | 0.58 – 0.86 | 0.001 | ↓ Significativo |
Rioja | 0.75 | 0.66 – 0.85 | <0.001 | ↓ Altamente significativo |
Tocache | 1.10 | 0.95 – 1.28 | 0.194 | No significativo |
La mayoría de provincias muestran una menor probabilidad de anemia severa respecto a San Martín. Tocache no presenta diferencias significativas.
El modelo explica un 3.6% de la variabilidad en la severidad de la anemia. Aunque el ajuste global es modesto, varios predictores muestran efectos significativos.
Con el objetivo de facilitar la interpretación del modelo, se transforman los coeficientes estimados —que se encuentran originalmente en la escala logarítmica (log-odds)— en razones de probabilidades (Odds Ratios, OR). Para ello, se aplica la función exponencial a cada coeficiente. Esta transformación permite expresar el efecto de cada predictor en términos de cambio en la probabilidad del evento de interés (por ejemplo, que un niño presente ansiedad severa) ante un incremento de una unidad en dicha variable, manteniendo constantes las demás.
## (Intercept) GENEROF EDAD_REGISTRO
## 1.9593296 0.9136507 0.7974406
## ETNIAAwajun ETNIAKichwa ETNIAOtras Pob. Indigenas
## 1.4423220 1.0814764 1.4990880
## ETNIAQuechua ETNIAShawi PROVINCIABELLAVISTA
## 0.6600692 2.1546753 0.3861724
## PROVINCIAEL DORADO PROVINCIAHUALLAGA PROVINCIALAMAS
## 0.7941842 0.3385035 0.7059900
## PROVINCIAMARISCAL CACERES PROVINCIAMOYOBAMBA PROVINCIAPICOTA
## 0.7103883 0.7756621 0.7091938
## PROVINCIARIOJA PROVINCIATOCACHE
## 0.7488997 1.1018942
## Coeficientes ExpB
## (Intercept) 0.67260235 1.9593296
## GENEROF -0.09030697 0.9136507
## EDAD_REGISTRO -0.22634787 0.7974406
## ETNIAAwajun 0.36625434 1.4423220
## ETNIAKichwa 0.07832717 1.0814764
## ETNIAOtras Pob. Indigenas 0.40485690 1.4990880
## ETNIAQuechua -0.41541065 0.6600692
## ETNIAShawi 0.76764003 2.1546753
## PROVINCIABELLAVISTA -0.95147126 0.3861724
## PROVINCIAEL DORADO -0.23043988 0.7941842
## PROVINCIAHUALLAGA -1.08322091 0.3385035
## PROVINCIALAMAS -0.34815415 0.7059900
## PROVINCIAMARISCAL CACERES -0.34194358 0.7103883
## PROVINCIAMOYOBAMBA -0.25403829 0.7756621
## PROVINCIAPICOTA -0.34362644 0.7091938
## PROVINCIARIOJA -0.28915024 0.7488997
## PROVINCIATOCACHE 0.09703071 1.1018942
A continuación, se interpretan algunos efectos del modelo ordinal en términos de Odds Ratios, obtenidos mediante la transformación exponencial de los coeficientes.
Variable | Coeficiente | OR (exp(β)) |
---|---|---|
EDAD_REGISTRO | -0.226 | 0.797 |
Variable | Coeficiente | OR (exp(β)) |
---|---|---|
PROVINCIA: Bellavista | -0.95 | 0.386 |
✅ En resumen:
Transformar los coeficientes logarítmicos en Odds Ratios facilita la interpretación del modelo. De este modo, se puede explicar con mayor claridad cómo influye cada variable sobre la severidad de la anemia, tanto para especialistas como para público general.
## OR 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 1.9593296 1.7801544 2.1565389
## GENEROF 0.9136507 0.8482774 0.9840620
## EDAD_REGISTRO 0.7974406 0.7730509 0.8225999
## ETNIAAwajun 1.4423220 0.9324439 2.2310113
## ETNIAKichwa 1.0814764 0.9467117 1.2354249
## ETNIAOtras Pob. Indigenas 1.4990880 0.4124176 5.4490025
## ETNIAQuechua 0.6600692 0.1458482 2.9872921
## ETNIAShawi 2.1546753 1.3053824 3.5565252
## PROVINCIABELLAVISTA 0.3861724 0.3228005 0.4619856
## PROVINCIAEL DORADO 0.7941842 0.6826251 0.9239750
## PROVINCIAHUALLAGA 0.3385035 0.2285686 0.5013139
## PROVINCIALAMAS 0.7059900 0.6248881 0.7976180
## PROVINCIAMARISCAL CACERES 0.7103883 0.6017147 0.8386891
## PROVINCIAMOYOBAMBA 0.7756621 0.6788430 0.8862898
## PROVINCIAPICOTA 0.7091938 0.5823102 0.8637250
## PROVINCIARIOJA 0.7488997 0.6601931 0.8495252
## PROVINCIATOCACHE 1.1018942 0.9517188 1.2757664
A continuación, se presentan ejemplos y criterios prácticos para interpretar los Intervalos de Confianza (IC) de los OR obtenidos en un modelo de regresión.
🟢 Interpretación:
Estamos 95% confiados de que el efecto verdadero del predictor está
entre una reducción del 18% y del 23% en la probabilidad del
evento.
Como el IC está completamente por debajo de 1, el efecto es
estadísticamente significativo y protector.
🟡 Interpretación:
Aunque el OR estimado sugiere un aumento del 55% en la probabilidad del
evento, el IC es muy amplio y contiene al 1.
Esto indica que no podemos asegurar que el efecto sea real; podría haber
efecto, pero no es concluyente con un nivel de confianza del 95%.
Situación del IC | Interpretación |
---|---|
IC totalmente > 1 | Efecto positivo significativo (aumenta el riesgo) |
IC totalmente < 1 | Efecto negativo significativo (protección) |
IC incluye el valor 1 | Efecto no significativo (podría no haber efecto) |
Las estimaciones marginales ajustadas (probabilidades promedio) para cada provincia (con intervalo de confianza).
Comparaciones pareadas (contrastes) entre provincias usando razones de odds (odds ratios), junto con su significancia estadística.
El ajuste por Tukey corrige los p-valores para múltiples comparaciones.
## $emmeans
## PROVINCIA prob SE df asymp.LCL asymp.UCL null z.ratio p.value
## SAN MARTIN 0.597 0.0434 Inf 0.510 0.679 0.5 2.177 0.0295
## BELLAVISTA 0.364 0.0458 Inf 0.280 0.457 0.5 -2.825 0.0047
## EL DORADO 0.541 0.0475 Inf 0.447 0.631 0.5 0.850 0.3955
## HUALLAGA 0.334 0.0593 Inf 0.229 0.458 0.5 -2.590 0.0096
## LAMAS 0.511 0.0457 Inf 0.422 0.600 0.5 0.246 0.8060
## MARISCAL CACERES 0.513 0.0487 Inf 0.418 0.607 0.5 0.262 0.7930
## MOYOBAMBA 0.535 0.0464 Inf 0.444 0.623 0.5 0.746 0.4554
## PICOTA 0.512 0.0503 Inf 0.414 0.609 0.5 0.246 0.8060
## RIOJA 0.526 0.0461 Inf 0.436 0.614 0.5 0.562 0.5738
## TOCACHE 0.620 0.0448 Inf 0.529 0.703 0.5 2.576 0.0100
##
## Results are averaged over the levels of: GENERO, ETNIA
## Confidence level used: 0.95
## Intervals are back-transformed from the logit scale
## Tests are performed on the logit scale
##
## $contrasts
## contrast odds.ratio SE df asymp.LCL asymp.UCL null
## SAN MARTIN / BELLAVISTA 2.590 0.2370 Inf 1.939 3.458 1
## SAN MARTIN / EL DORADO 1.259 0.0972 Inf 0.986 1.608 1
## SAN MARTIN / HUALLAGA 2.954 0.5920 Inf 1.567 5.568 1
## SAN MARTIN / LAMAS 1.416 0.0882 Inf 1.163 1.725 1
## SAN MARTIN / MARISCAL CACERES 1.408 0.1190 Inf 1.077 1.840 1
## SAN MARTIN / MOYOBAMBA 1.289 0.0877 Inf 1.040 1.599 1
## SAN MARTIN / PICOTA 1.410 0.1420 Inf 1.026 1.938 1
## SAN MARTIN / RIOJA 1.335 0.0859 Inf 1.089 1.637 1
## SAN MARTIN / TOCACHE 0.908 0.0678 Inf 0.716 1.150 1
## BELLAVISTA / EL DORADO 0.486 0.0535 Inf 0.343 0.689 1
## BELLAVISTA / HUALLAGA 1.141 0.2460 Inf 0.577 2.254 1
## BELLAVISTA / LAMAS 0.547 0.0549 Inf 0.398 0.751 1
## BELLAVISTA / MARISCAL CACERES 0.544 0.0628 Inf 0.377 0.784 1
## BELLAVISTA / MOYOBAMBA 0.498 0.0518 Inf 0.358 0.692 1
## BELLAVISTA / PICOTA 0.545 0.0695 Inf 0.364 0.816 1
## BELLAVISTA / RIOJA 0.516 0.0524 Inf 0.374 0.711 1
## BELLAVISTA / TOCACHE 0.350 0.0381 Inf 0.249 0.494 1
## EL DORADO / HUALLAGA 2.346 0.4920 Inf 1.208 4.558 1
## EL DORADO / LAMAS 1.125 0.0988 Inf 0.852 1.485 1
## EL DORADO / MARISCAL CACERES 1.118 0.1180 Inf 0.801 1.559 1
## EL DORADO / MOYOBAMBA 1.024 0.0946 Inf 0.764 1.372 1
## EL DORADO / PICOTA 1.120 0.1330 Inf 0.770 1.629 1
## EL DORADO / RIOJA 1.060 0.0952 Inf 0.798 1.409 1
## EL DORADO / TOCACHE 0.721 0.0703 Inf 0.529 0.981 1
## HUALLAGA / LAMAS 0.479 0.0980 Inf 0.251 0.915 1
## HUALLAGA / MARISCAL CACERES 0.477 0.1010 Inf 0.244 0.932 1
## HUALLAGA / MOYOBAMBA 0.436 0.0898 Inf 0.228 0.837 1
## HUALLAGA / PICOTA 0.477 0.1040 Inf 0.239 0.954 1
## HUALLAGA / RIOJA 0.452 0.0924 Inf 0.237 0.863 1
## HUALLAGA / TOCACHE 0.307 0.0639 Inf 0.159 0.593 1
## LAMAS / MARISCAL CACERES 0.994 0.0930 Inf 0.739 1.336 1
## LAMAS / MOYOBAMBA 0.910 0.0718 Inf 0.709 1.168 1
## LAMAS / PICOTA 0.995 0.1080 Inf 0.707 1.402 1
## LAMAS / RIOJA 0.943 0.0714 Inf 0.742 1.198 1
## LAMAS / TOCACHE 0.641 0.0543 Inf 0.490 0.838 1
## MARISCAL CACERES / MOYOBAMBA 0.916 0.0887 Inf 0.674 1.244 1
## MARISCAL CACERES / PICOTA 1.002 0.1220 Inf 0.681 1.473 1
## MARISCAL CACERES / RIOJA 0.949 0.0896 Inf 0.704 1.279 1
## MARISCAL CACERES / TOCACHE 0.645 0.0656 Inf 0.467 0.889 1
## MOYOBAMBA / PICOTA 1.094 0.1210 Inf 0.770 1.554 1
## MOYOBAMBA / RIOJA 1.036 0.0818 Inf 0.807 1.330 1
## MOYOBAMBA / TOCACHE 0.704 0.0621 Inf 0.533 0.930 1
## PICOTA / RIOJA 0.947 0.1030 Inf 0.671 1.336 1
## PICOTA / TOCACHE 0.644 0.0742 Inf 0.447 0.927 1
## RIOJA / TOCACHE 0.680 0.0580 Inf 0.519 0.890 1
## z.ratio p.value
## 10.404 <.0001
## 2.984 0.0841
## 5.406 <.0001
## 5.592 <.0001
## 4.037 0.0022
## 3.734 0.0072
## 3.417 0.0223
## 4.495 0.0003
## -1.298 0.9544
## -6.558 <.0001
## 0.612 0.9998
## -6.015 <.0001
## -5.274 <.0001
## -6.703 <.0001
## -4.760 0.0001
## -6.511 <.0001
## -9.657 <.0001
## 4.063 0.0020
## 1.341 0.9443
## 1.060 0.9883
## 0.255 1.0000
## 0.956 0.9945
## 0.654 0.9997
## -3.359 0.0271
## -3.598 0.0119
## -3.498 0.0169
## -4.030 0.0023
## -3.381 0.0251
## -3.883 0.0041
## -5.673 <.0001
## -0.066 1.0000
## -1.193 0.9736
## -0.042 1.0000
## -0.779 0.9989
## -5.251 <.0001
## -0.908 0.9963
## 0.014 1.0000
## -0.559 0.9999
## -4.317 0.0007
## 0.807 0.9985
## 0.445 1.0000
## -3.982 0.0028
## -0.501 1.0000
## -3.823 0.0052
## -4.529 0.0003
##
## Results are averaged over the levels of: GENERO, ETNIA
## Confidence level used: 0.95
## Conf-level adjustment: tukey method for comparing a family of 10 estimates
## Intervals are back-transformed from the log odds ratio scale
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 10 estimates
## Tests are performed on the log odds ratio scale
Se realizó un análisis post hoc con la función emmeans para comparar las probabilidades ajustadas por provincia, controlando por género y tipo de financiamiento. A continuación se presentan los resultados:
Estas son las probabilidades esperadas de presentar un mayor grado de severidad (por ejemplo, anemia severa), promedio para cada provincia:
library(knitr)
library(kableExtra)
prov_data <- data.frame(
Provincia = c("Bellavista", "Huallaga", "Tocache", "San Martín (ref)"),
`Probabilidad ajustada` = c(0.364, 0.334, 0.620, 0.597),
`IC 95%` = c("[0.280, 0.457]", "[0.229, 0.458]", "[0.529, 0.703]", "[0.510, 0.679]"),
`p-valor` = c("0.0047", "0.0096", "0.0100", "0.0295"),
`Interpretación breve` = c(
"Significativamente menor que San Martín",
"Significativamente menor que San Martín",
"Significativamente mayor que San Martín",
"Provincia base para comparaciones"
)
)
kable(prov_data, caption = "Probabilidad ajustada por provincia",
align = "lcccc", booktabs = TRUE) %>%
kable_styling(full_width = FALSE, position = "center")
Provincia | Probabilidad.ajustada | IC.95. | p.valor | Interpretación.breve |
---|---|---|---|---|
Bellavista | 0.364 | [0.280, 0.457] | 0.0047 | Significativamente menor que San Martín |
Huallaga | 0.334 | [0.229, 0.458] | 0.0096 | Significativamente menor que San Martín |
Tocache | 0.620 | [0.529, 0.703] | 0.0100 | Significativamente mayor que San Martín |
San Martín (ref) | 0.597 | [0.510, 0.679] | 0.0295 | Provincia base para comparaciones |
kable(prov_data, caption = "Probabilidad ajustada por provincia",
align = "lcccc", booktabs = TRUE) %>%
kable_styling(full_width = FALSE, position = "center")
Provincia | Probabilidad.ajustada | IC.95. | p.valor | Interpretación.breve |
---|---|---|---|---|
Bellavista | 0.364 | [0.280, 0.457] | 0.0047 | Significativamente menor que San Martín |
Huallaga | 0.334 | [0.229, 0.458] | 0.0096 | Significativamente menor que San Martín |
Tocache | 0.620 | [0.529, 0.703] | 0.0100 | Significativamente mayor que San Martín |
San Martín (ref) | 0.597 | [0.510, 0.679] | 0.0295 | Provincia base para comparaciones |
library(knitr)
library(kableExtra)
contrast_data <- data.frame(
Comparación = c(
"San Martín / Bellavista",
"San Martín / Tocache",
"Bellavista / Tocache",
"El Dorado / Huallaga"
),
OR = c(2.590, 0.908, 0.350, 2.346),
`IC 95%` = c("[1.939, 3.458]", "[0.716, 1.150]", "[0.249, 0.494]", "[1.208, 4.558]"),
`p-valor` = c("<0.0001", "0.9544", "<0.0001", "0.0020"),
`Interpretación breve` = c(
"San Martín tiene 2.59 veces mayor odds que Bellavista",
"No hay diferencia significativa con Tocache",
"Bellavista tiene odds mucho menores que Tocache",
"El Dorado tiene odds significativamente mayores que Huallaga"
)
)
kable(contrast_data, caption = "Comparaciones destacadas entre provincias",
align = "lcccc", booktabs = TRUE) %>%
kable_styling(full_width = FALSE, position = "center")
Comparación | OR | IC.95. | p.valor | Interpretación.breve |
---|---|---|---|---|
San Martín / Bellavista | 2.590 | [1.939, 3.458] | <0.0001 | San Martín tiene 2.59 veces mayor odds que Bellavista |
San Martín / Tocache | 0.908 | [0.716, 1.150] | 0.9544 | No hay diferencia significativa con Tocache |
Bellavista / Tocache | 0.350 | [0.249, 0.494] | <0.0001 | Bellavista tiene odds mucho menores que Tocache |
El Dorado / Huallaga | 2.346 | [1.208, 4.558] | 0.0020 | El Dorado tiene odds significativamente mayores que Huallaga |
✅ Interpretación general * Odds Ratio > 1 → la primera provincia en la comparación tiene mayor probabilidad que la segunda.
Odds Ratio < 1 → la primera tiene menor probabilidad.
p-valor < 0.05 → diferencia estadísticamente significativa.
En resumen:
La provincia de San Martín tiene 2.59 veces mayor odds de presentar anemia severa en comparación con Bellavista (OR = 2.59, p < 0.0001), lo que indica una diferencia estadísticamente significativa.
Tocache muestra la probabilidad ajustada más alta entre las provincias evaluadas; sin embargo, la comparación con San Martín (OR = 0.908, p = 0.9544) no es significativa, lo que sugiere similitud estadística entre ambas.
*Bellavista tiene odds significativamente menores que Tocache (OR = 0.350, p < 0.0001), lo cual refuerza su perfil de bajo riesgo relativo.
*El Dorado muestra odds significativamente mayores que Huallaga (OR = 2.346, p = 0.0020), indicando una diferencia relevante entre ambas provincias.
✅ Interpretación * Provincias como TOCACHE y SAN MARTÍN tienen las
mayores probabili.(alrededor de 25%).
En cambio, provincias como BELLAVISTA y HUALLAGA tienen probabilidades más bajas
Las diferencias entre provincias indican que la ubicación geográfica podría tener un efecto importante en la severidad del evento analizado (por ejemplo, un daño, enfermedad, etc., dependiendo del contexto).
Un buen modelo debe cumplir ciertos supuestos para que los resultados sean válidos. A continuación, se revisan residuos, independencia, colinealidad y sobre-dispersión.
## 3 4 5 6 10 11
## -2.562449 -2.192948 -1.904077 -2.427533 -1.989522 -1.551274
## 3 4 5 6 10 11
## -1.3721125 -1.2543155 -1.1356819 -1.3321189 -1.1737410 -0.9379617
🔎 Interpretación:
🔹 Las observaciones 3, 4, 5, 6, 10 y 11 tienen residuos estandarizados negativos, indicando que el modelo sobreestima para esas observaciones.
🔹 Ninguno de estos residuos estandarizados supera ±2, por lo tanto, no hay evidencia clara de valores atípicos extremos entre esas observaciones.
🔹 No parece haber problemas graves de ajuste en estas observaciones específicas.
H0: los residuos son independientes -> p > 0.05 no hay autocorrelación. H1: los residuos no son independientes -> p > 0.05 no hay autocorrelación.
## Conclusiones del Chequeo de Supuestos del Modelo de Regresión
Logística Binomial
A continuación se presentan las conclusiones basadas en el chequeo gráfico general de supuestos del modelo:
GRADO_SEVERIDAD
(LEV y MOD).El modelo de regresión logística binomial evaluado cumple con los principales supuestos estadísticos. No se identifican problemas de ajuste, residuos, colinealidad ni observaciones influyentes. Por tanto, se concluye que el modelo es estadísticamente válido y adecuado para realizar inferencias o predicciones en el contexto analizado.
#### 7.6 Revisión visual de la distribución de residuos (normalidad)
#### Evalúa qué tan bien el modelo predice los valores reales
#### Evalúa qué tan bien el modelo predice los valores reales
Se compara la devianza del modelo actual con la del modelo nulo (sin predictores). Si la reducción en devianza es significativa, el modelo es útil.
deviance_model = modelo1$deviance
deviance_base = modelo1$null.deviance
ji = deviance_base - deviance_model # Diferencia de devianza
ji_gl = modelo1$df.null - modelo1$df.residual # Grados de libertad
pvalor = pchisq(ji, df = ji_gl, lower.tail = FALSE)
pvalor # Si p < 0.05, el modelo es significativo globalmente
## [1] 1.41517e-80
Se muestran los coeficientes estimados del modelo
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.67260235 0.04893060 13.7460462 5.378986e-43
## GENEROF -0.09030697 0.03787854 -2.3841198 1.712003e-02
## EDAD_REGISTRO -0.22634787 0.01584852 -14.2819551 2.835340e-46
## ETNIAAwajun 0.36625434 0.22255544 1.6456769 9.983030e-02
## ETNIAKichwa 0.07832717 0.06790320 1.1535122 2.487002e-01
## ETNIAOtras Pob. Indigenas 0.40485690 0.65846908 0.6148457 5.386566e-01
## ETNIAQuechua -0.41541065 0.77030904 -0.5392779 5.896951e-01
## ETNIAShawi 0.76764003 0.25569040 3.0022247 2.680143e-03
## PROVINCIABELLAVISTA -0.95147126 0.09145558 -10.4036440 2.386293e-25
## PROVINCIAEL DORADO -0.23043988 0.07723080 -2.9837820 2.847095e-03
## PROVINCIAHUALLAGA -1.08322091 0.20035988 -5.4063764 6.431256e-08
## PROVINCIALAMAS -0.34815415 0.06226063 -5.5918826 2.246206e-08
## PROVINCIAMARISCAL CACERES -0.34194358 0.08470989 -4.0366427 5.422155e-05
## PROVINCIAMOYOBAMBA -0.25403829 0.06802525 -3.7344703 1.881107e-04
## PROVINCIAPICOTA -0.34362644 0.10057611 -3.4165812 6.341274e-04
## PROVINCIARIOJA -0.28915024 0.06432394 -4.4952198 6.949812e-06
## PROVINCIATOCACHE 0.09703071 0.07475461 1.2979897 1.942909e-01
Evalúa si las probabilidades predichas por el modelo coinciden con las observadas. La prueba de Hosmer-Lemeshow compara frecuencias observadas vs esperadas en grupos.
##
## Hosmer and Lemeshow goodness of fit (GOF) test
##
## data: modelo1$y, fitted(modelo1)
## X-squared = 24.033, df = 8, p-value = 0.002263
## y0 y1 yhat0 yhat1
## [0.163,0.36] 793 405 825.7337 372.2663
## (0.36,0.413] 713 442 706.6235 448.3765
## (0.413,0.468] 739 485 681.0875 542.9125
## (0.468,0.502] 665 609 651.9024 622.0976
## (0.502,0.525] 557 660 588.3102 628.6898
## (0.525,0.532] 473 519 468.0119 523.9881
## (0.532,0.554] 541 664 547.8054 657.1946
## (0.554,0.588] 621 827 612.6532 835.3468
## (0.588,0.61] 415 728 446.5121 696.4879
## (0.61,0.771] 303 481 291.3599 492.6401
## Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit Test
##
## Call:
## glm(formula = GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA +
## PROVINCIA, family = binomial(link = logit), data = base_entrenamiento)
## ChiSquare df P_value
## 24.03302 8 0.002262759
## cut total obs exp chi
## 1 [0.163,0.36] 1198 793 825.7337 -1.1391350
## 2 (0.36,0.413] 1155 713 706.6235 0.2398778
## 3 (0.413,0.468] 1224 739 681.0875 2.2190673
## 4 (0.468,0.502] 1274 665 651.9024 0.5129785
## 5 (0.502,0.525] 1217 557 588.3102 -1.2908717
## 6 (0.525,0.532] 992 473 468.0119 0.2305702
## 7 (0.532,0.554] 1205 541 547.8054 -0.2907659
## 8 (0.554,0.588] 1448 621 612.6532 0.3372176
## 9 (0.588,0.61] 1143 415 446.5121 -1.4912831
## 10 (0.61,0.771] 784 303 291.3599 0.6819325
Compara modelos reducidos y completos para cada variable. Permite identificar qué variables explican mejor la variable dependiente.
## Analysis of Deviance Table
##
## Model: binomial, link: logit
##
## Response: GRADO_SEVERIDAD
##
## Terms added sequentially (first to last)
##
##
## Df Deviance Resid. Df Resid. Dev Pr(>Chi)
## NULL 11639 16136
## GENERO 1 6.963 11638 16130 0.008322 **
## EDAD_REGISTRO 1 226.156 11637 15903 < 2.2e-16 ***
## ETNIA 5 13.562 11632 15890 0.018648 *
## PROVINCIA 9 179.106 11623 15711 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
En regresión logística, no se usa el R² clásico. En su lugar se utilizan medidas alternativas de ajuste.
## Warning: package 'rcompanion' was built under R version 4.4.3
## fitting null model for pseudo-r2
## llh llhNull G2 McFadden r2ML
## -7.855340e+03 -8.068233e+03 4.257864e+02 2.638659e-02 3.591864e-02
## r2CU
## 4.789152e-02
## $Models
##
## Model: "glm, GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA + PROVINCIA, binomial(link = logit), base_entrenamiento"
## Null: "glm, GRADO_SEVERIDAD ~ 1, binomial(link = logit), base_entrenamiento"
##
## $Pseudo.R.squared.for.model.vs.null
## Pseudo.R.squared
## McFadden 0.0263866
## Cox and Snell (ML) 0.0359186
## Nagelkerke (Cragg and Uhler) 0.0478915
##
## $Likelihood.ratio.test
## Df.diff LogLik.diff Chisq p.value
## -16 -212.89 425.79 1.4152e-80
##
## $Number.of.observations
##
## Model: 11640
## Null: 11640
##
## $Messages
## [1] "Note: For models fit with REML, these statistics are based on refitting with ML"
##
## $Warnings
## [1] "None"
Evalúa cuáles variables tienen mayor peso en la predicción. Útil para interpretar el modelo y priorizar predictores.
## Overall
## EDAD_REGISTRO 14.2819551
## PROVINCIABELLAVISTA 10.4036440
## PROVINCIALAMAS 5.5918826
## PROVINCIAHUALLAGA 5.4063764
## PROVINCIARIOJA 4.4952198
## PROVINCIAMARISCAL CACERES 4.0366427
## PROVINCIAMOYOBAMBA 3.7344703
## PROVINCIAPICOTA 3.4165812
## ETNIAShawi 3.0022247
## PROVINCIAEL DORADO 2.9837820
## GENEROF 2.3841198
## ETNIAAwajun 1.6456769
## PROVINCIATOCACHE 1.2979897
## ETNIAKichwa 1.1535122
## ETNIAOtras Pob. Indigenas 0.6148457
## ETNIAQuechua 0.5392779
## Warning: package 'vip' was built under R version 4.4.3
## 13 COMPARACIÓN CON MODELO RANDOM FOREST
El algoritmo Random Forest sirve como alternativa para verificar qué variables son más importantes desde un enfoque no paramétrico (basado en árboles de decisión).
## Warning: package 'randomForest' was built under R version 4.4.3
rf = randomForest(GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + DESCRIPCION_FINANCIADOR +
PROVINCIA, data = base_entrenamiento)
vip(rf)
## 14. PROBABILIDADES Y GRUPO ESTIMADO(ENTRENAMIENTO)
proba.pred=predict(modelo1,type="response")
clase.pred <- ifelse(proba.pred >= 0.5, 'MOD', 'LEV')
finaldata = cbind(base_entrenamiento,proba.pred,clase.pred)
head(finaldata,10)
## GENERO EDAD_REGISTRO ETNIA DESCRIPCION_FINANCIADOR PROVINCIA
## 3 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 4 M 1 Kichwa S.I.S LAMAS
## 5 F 2 Mestizo USUARIO EL DORADO
## 6 F 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 10 M 2 Mestizo S.I.S EL DORADO
## 11 F 1 Mestizo S.I.S BELLAVISTA
## 12 M 3 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 14 F 1 Mestizo USUARIO SAN MARTIN
## 15 F 1 Mestizo S.I.S EL DORADO
## 16 M 1 Mestizo USUARIO MOYOBAMBA
## GRADO_SEVERIDAD proba.pred clase.pred
## 3 LEV 0.6097483 MOD
## 4 LEV 0.5439928 MOD
## 5 LEV 0.4748113 LEV
## 6 LEV 0.5880591 MOD
## 10 LEV 0.4973667 LEV
## 11 LEV 0.3553685 LEV
## 12 LEV 0.4983897 LEV
## 14 LEV 0.5880591 MOD
## 15 LEV 0.5313358 MOD
## 16 LEV 0.5479066 MOD
library(ggthemes) # Cada vez que uses el tema
a=ggplot(finaldata, aes(x = proba.pred, fill = GRADO_SEVERIDAD)) +
geom_density(alpha = 0.7)+
scale_fill_discrete(h=c(10,360)*25,c=30,l=20,h.start=0,
direction=1,na.value='grey50') +
theme_economist()
a
# Archivo csv donde se agrego la probabilidad y la clase predicha
write.csv(finaldata,"Anemia-Probabilidades.csv")
Los casos MOD (moderados) tienen un pico muy claro entre 0.5 y 0.6 en proba.pred, indicando que el modelo generalmente les asigna probabilidades altas de ser moderados. Los casos LEV (leves) tienen una distribución más amplia, con un pico más suave alrededor de 0.35–0.45, lo que sugiere que el modelo les asigna probabilidades más bajas de ser clasificados como MOD.
A continuacion se da el resultado de que un niño tenga anemia moderada con la probabilidad de que ese niño tenga anemia moderada
nuevo1<-data.frame(GENERO="F",EDAD_REGISTRO=4,
ETNIA="Mestizo",PROVINCIA="RIOJA")
p=predict(modelo1,newdata=nuevo1,type="response")
p
## 1
## 0.3515469
Cuando se encuentra una niña en la base de datos de 4 años que sea mestiza y resida en Rioja,la probabilidad de tenga anemia moderada es 0.3515 menos probable que no tenerlo.
# Importar datos
nuevos <- read_delim("ANEMIA_DA_SIMULADO.csv",
delim = ",", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
nuevos <- nuevos %>%
select(-c(TIPO_EDAD, DIAGNOSTICO, DEPARTAMENTO, RED,CANTIDAD, MICRORED,
NOMBRE_ESTABLECIMIENTO, CODIGO_UNICO, LONGITUD, LATITUD, FECHA_CORTE, PK_REGISTRO,
FECHA_REGISTRO, TIPO_DIAGNOSTICO, F_ATENCION, DISTRITO))
# Manejo de datos
nuevos <- nuevos %>%
mutate(across(c(GENERO, ETNIA,GRADO_SEVERIDAD, DESCRIPCION_FINANCIADOR, PROVINCIA ), as.factor)) %>%
glimpse()
## Rows: 12
## Columns: 6
## $ GENERO <fct> F, M, F, F, M, F, M, M, M, F, M, M
## $ EDAD_REGISTRO <dbl> 4, 4, 1, 2, 4, 1, 1, 4, 4, 3, 5, 1
## $ ETNIA <fct> Mestizo, Kichwa, Quechua, Quechua, Kichwa, Kic…
## $ GRADO_SEVERIDAD <fct> MOD, LEV, MOD, LEV, LEV, LEV, LEV, MOD, LEV, M…
## $ DESCRIPCION_FINANCIADOR <fct> S.I.S, USUARIO, S.I.S, S.I.S, USUARIO, S.I.S, …
## $ PROVINCIA <fct> MARISCAL CACERES, RIOJA, SAN MARTIN, MARISCAL …
# Predicciones finales
final_predictions <- predict(modelo1, nuevos,type="response")
final_predictions
## 1 2 3 4 5 6 7 8
## 0.3396084 0.3908806 0.4851386 0.3480199 0.3908806 0.5230664 0.5455330 0.2814359
## 9 10 11 12
## 0.3862201 0.4381039 0.4059316 0.4228463
## GENERO EDAD_REGISTRO ETNIA GRADO_SEVERIDAD DESCRIPCION_FINANCIADOR
## 1 F 4 Mestizo MOD S.I.S
## 2 M 4 Kichwa LEV USUARIO
## 3 F 1 Quechua MOD S.I.S
## 4 F 2 Quechua LEV S.I.S
## 5 M 4 Kichwa LEV USUARIO
## 6 F 1 Kichwa LEV S.I.S
## 7 M 1 Kichwa LEV USUARIO
## 8 M 4 Quechua MOD S.I.S
## 9 M 4 Mestizo LEV USUARIO
## 10 F 3 Kichwa MOD USUARIO
## 11 M 5 Kichwa MOD S.I.S
## 12 M 1 Quechua MOD S.I.S
## PROVINCIA final_predictions
## 1 MARISCAL CACERES 0.3396084
## 2 RIOJA 0.3908806
## 3 SAN MARTIN 0.4851386
## 4 MARISCAL CACERES 0.3480199
## 5 RIOJA 0.3908806
## 6 MARISCAL CACERES 0.5230664
## 7 MARISCAL CACERES 0.5455330
## 8 RIOJA 0.2814359
## 9 EL DORADO 0.3862201
## 10 EL DORADO 0.4381039
## 11 SAN MARTIN 0.4059316
## 12 MARISCAL CACERES 0.4228463
m = glm(GRADO_SEVERIDAD ~ poly(EDAD_REGISTRO,3),
family = binomial(link = 'log'),
data=base_entrenamiento,
start = c(log(0.5),0 ,0, 0))
#Grafico
ggeffect(m)
## $EDAD_REGISTRO
## # Predicted probabilities of GRADO_SEVERIDAD
##
## EDAD_REGISTRO | Predicted | 95% CI
## --------------------------------------
## 1 | 0.57 | 0.55, 0.58
## 2 | 0.46 | 0.44, 0.48
## 3 | 0.39 | 0.37, 0.41
## 4 | 0.37 | 0.35, 0.40
## 5 | 0.43 | 0.39, 0.47
##
##
## attr(,"class")
## [1] "ggalleffects" "list"
## attr(,"model.name")
## [1] "m"
Existe una relación no lineal clara entre la edad y la probabilidad de presentar anemia moderada. Los niños de 1 año tienen mayor riesgo, y este riesgo disminuye hasta los 4 años, para luego volver a aumentar ligeramente a los 5 años. Esta relación podría estar vinculada con factores fisiológicos o alimenticios relacionados con el desarrollo infantil, como el destete, cambios en la dieta, o requerimientos de hierro.
d = base_entrenamiento |>
mutate(pub_cats = case_when(
EDAD_REGISTRO > 3 ~ '>3',
EDAD_REGISTRO == 3 ~ '3',
EDAD_REGISTRO < 3 ~ '<3'
))
#Calculando risk ratio
m2 <- glm(GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + pub_cats + ETNIA + PROVINCIA,
data = d, family = binomial(link = "logit"))
check_model(m2)
## $emmeans
## pub_cats prob SE df asymp.LCL asymp.UCL null z.ratio p.value
## <3 0.540 0.0446 Inf 0.453 0.626 0.5 0.902 0.3671
## >3 0.395 0.0441 Inf 0.312 0.483 0.5 -2.319 0.0204
## 3 0.404 0.0449 Inf 0.320 0.495 0.5 -2.077 0.0378
##
## Results are averaged over the levels of: GENERO, ETNIA, PROVINCIA
## Confidence level used: 0.95
## Intervals are back-transformed from the logit scale
## Tests are performed on the logit scale
##
## $contrasts
## contrast odds.ratio SE df asymp.LCL asymp.UCL null z.ratio p.value
## <3 / >3 1.803 0.0986 Inf 1.586 2.05 1 10.778 <.0001
## <3 / 3 1.732 0.1030 Inf 1.507 1.99 1 9.248 <.0001
## >3 / 3 0.961 0.0713 Inf 0.807 1.14 1 -0.538 0.8524
##
## Results are averaged over the levels of: GENERO, ETNIA, PROVINCIA
## Confidence level used: 0.95
## Conf-level adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates
## Intervals are back-transformed from the log odds ratio scale
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates
## Tests are performed on the log odds ratio scale
Las probabilidades de encontrar un niño con anemia moderada al encontrarlo en la base de datos actualizada es 0.522 (para niños menores a 3 años), 0.384 (para niños mayores a 3) y 0.395 (para niños que tienen 3 años). En todas las categorias se rechaza la H0 de que la probabilidad de que posean anemia moderada es 1.
Los niños menores a 3 años tienen una probabilidad de poseer anemia moderada 1.361 veces mayor que los niños mayores de 3. Lo mismo ocurre con los niños menores a 3 años que tienen probabilidad de poseer anemia moderada 1.323 veces mayor que los niños que tienen 3 años. Los niños mayores a 3 años tienen la probabilidad de tener anemia moderada 0.972 veces menor que los niños que tienen 3 años.
library(ggeffects)
library(cowplot) # para plot_grid()
plot_grid(
plot(ggeffect(m2, terms = "PROVINCIA")),
plot(ggeffect(m2, terms = "GENERO"))
)
nice_table = tbl_regression(m2,
exponentiate = TRUE,
add_pairwise_contrasts = TRUE,
weights= 'prop',
pairwise_reverse = FALSE) |>
# pimp your table
add_significance_stars(hide_p = FALSE, hide_se = TRUE, hide_ci = FALSE) |>
modify_header(label = '**Predictor**') |>
modify_caption('Table 1. Nice looking table!') |>
modify_footnote(abbreviation = TRUE) |>
bold_labels() |>
italicize_levels() |>
bold_p()
nice_table
Predictor | OR1 | 95% CI | p-value |
---|---|---|---|
GENERO | |||
M / F | 1.10* | 1.02, 1.18 | 0.015 |
pub_cats | |||
<3 / >3 | 1.80*** | 1.59, 2.05 | <0.001 |
<3 / 3 | 1.73*** | 1.51, 1.99 | <0.001 |
>3 / 3 | 0.96 | 0.81, 1.14 | 0.9 |
ETNIA | |||
Mestizo / Awajun | 0.71 | 0.37, 1.33 | 0.6 |
Mestizo / Kichwa | 0.93 | 0.77, 1.13 | >0.9 |
Mestizo / Otras Pob. Indigenas | 0.69 | 0.11, 4.44 | >0.9 |
Mestizo / Quechua | 1.50 | 0.17, 13.4 | >0.9 |
Mestizo / Shawi | 0.48* | 0.23, 0.99 | 0.043 |
Awajun / Kichwa | 1.32 | 0.68, 2.56 | 0.8 |
Awajun / Otras Pob. Indigenas | 0.98 | 0.14, 6.99 | >0.9 |
Awajun / Quechua | 2.13 | 0.22, 20.8 | >0.9 |
Awajun / Shawi | 0.67 | 0.26, 1.77 | 0.9 |
Kichwa / Otras Pob. Indigenas | 0.74 | 0.11, 4.81 | >0.9 |
Kichwa / Quechua | 1.61 | 0.18, 14.5 | >0.9 |
Kichwa / Shawi | 0.51 | 0.24, 1.08 | 0.11 |
Otras Pob. Indigenas / Quechua | 2.18 | 0.12, 38.4 | >0.9 |
Otras Pob. Indigenas / Shawi | 0.69 | 0.09, 5.07 | >0.9 |
Quechua / Shawi | 0.32 | 0.03, 3.17 | 0.7 |
PROVINCIA | |||
SAN MARTIN / BELLAVISTA | 2.58*** | 1.93, 3.44 | <0.001 |
SAN MARTIN / EL DORADO | 1.26 | 0.99, 1.61 | 0.071 |
SAN MARTIN / HUALLAGA | 2.93*** | 1.55, 5.51 | <0.001 |
SAN MARTIN / LAMAS | 1.41*** | 1.16, 1.72 | <0.001 |
SAN MARTIN / MARISCAL CACERES | 1.41** | 1.08, 1.85 | 0.002 |
SAN MARTIN / MOYOBAMBA | 1.28* | 1.03, 1.58 | 0.013 |
SAN MARTIN / PICOTA | 1.41* | 1.02, 1.93 | 0.024 |
SAN MARTIN / RIOJA | 1.32*** | 1.08, 1.62 | <0.001 |
SAN MARTIN / TOCACHE | 0.90 | 0.71, 1.14 | >0.9 |
BELLAVISTA / EL DORADO | 0.49*** | 0.35, 0.69 | <0.001 |
BELLAVISTA / HUALLAGA | 1.13 | 0.57, 2.24 | >0.9 |
BELLAVISTA / LAMAS | 0.55*** | 0.40, 0.75 | <0.001 |
BELLAVISTA / MARISCAL CACERES | 0.55*** | 0.38, 0.79 | <0.001 |
BELLAVISTA / MOYOBAMBA | 0.49*** | 0.36, 0.69 | <0.001 |
BELLAVISTA / PICOTA | 0.55*** | 0.36, 0.82 | <0.001 |
BELLAVISTA / RIOJA | 0.51*** | 0.37, 0.71 | <0.001 |
BELLAVISTA / TOCACHE | 0.35*** | 0.25, 0.49 | <0.001 |
EL DORADO / HUALLAGA | 2.31** | 1.19, 4.49 | 0.003 |
EL DORADO / LAMAS | 1.12 | 0.85, 1.47 | >0.9 |
EL DORADO / MARISCAL CACERES | 1.12 | 0.80, 1.56 | >0.9 |
EL DORADO / MOYOBAMBA | 1.01 | 0.75, 1.35 | >0.9 |
EL DORADO / PICOTA | 1.11 | 0.76, 1.62 | >0.9 |
EL DORADO / RIOJA | 1.04 | 0.79, 1.39 | >0.9 |
EL DORADO / TOCACHE | 0.71* | 0.52, 0.97 | 0.015 |
HUALLAGA / LAMAS | 0.48* | 0.25, 0.92 | 0.013 |
HUALLAGA / MARISCAL CACERES | 0.48* | 0.25, 0.94 | 0.021 |
HUALLAGA / MOYOBAMBA | 0.44** | 0.23, 0.84 | 0.002 |
HUALLAGA / PICOTA | 0.48* | 0.24, 0.96 | 0.028 |
HUALLAGA / RIOJA | 0.45** | 0.24, 0.86 | 0.004 |
HUALLAGA / TOCACHE | 0.31*** | 0.16, 0.59 | <0.001 |
LAMAS / MARISCAL CACERES | 1.00 | 0.74, 1.35 | >0.9 |
LAMAS / MOYOBAMBA | 0.90 | 0.70, 1.16 | >0.9 |
LAMAS / PICOTA | 1.00 | 0.71, 1.40 | >0.9 |
LAMAS / RIOJA | 0.93 | 0.74, 1.19 | >0.9 |
LAMAS / TOCACHE | 0.64*** | 0.49, 0.83 | <0.001 |
MARISCAL CACERES / MOYOBAMBA | 0.90 | 0.66, 1.23 | >0.9 |
MARISCAL CACERES / PICOTA | 1.0 | 0.68, 1.46 | >0.9 |
MARISCAL CACERES / RIOJA | 0.93 | 0.69, 1.26 | >0.9 |
MARISCAL CACERES / TOCACHE | 0.63*** | 0.46, 0.88 | <0.001 |
MOYOBAMBA / PICOTA | 1.10 | 0.78, 1.57 | >0.9 |
MOYOBAMBA / RIOJA | 1.03 | 0.81, 1.33 | >0.9 |
MOYOBAMBA / TOCACHE | 0.70** | 0.53, 0.93 | 0.003 |
PICOTA / RIOJA | 0.94 | 0.67, 1.32 | >0.9 |
PICOTA / TOCACHE | 0.64** | 0.44, 0.92 | 0.004 |
RIOJA / TOCACHE | 0.68*** | 0.52, 0.89 | <0.001 |
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio | |||
1 *p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001 |
modelo2<-glm(GRADO_SEVERIDAD ~ GENERO + EDAD_REGISTRO + ETNIA +
PROVINCIA, family = binomial(link = logit),data=base_prueba)
proba.pred1=predict(modelo2,type="response")
clase.pred1 <- ifelse(proba.pred1 >= 0.5, 'MOD', 'LEV')
finaldata1 = cbind(base_prueba,proba.pred1,clase.pred1)
head(finaldata1,10)
## GENERO EDAD_REGISTRO ETNIA DESCRIPCION_FINANCIADOR PROVINCIA
## 1 M 1 Mestizo S.I.S RIOJA
## 2 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 7 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 8 F 1 Mestizo USUARIO SAN MARTIN
## 9 M 2 Mestizo S.I.S PICOTA
## 13 M 1 Mestizo S.I.S SAN MARTIN
## 18 M 3 Mestizo S.I.S RIOJA
## 22 M 1 Mestizo S.I.S MOYOBAMBA
## 23 F 1 Mestizo S.I.S RIOJA
## 27 F 2 Mestizo USUARIO MOYOBAMBA
## GRADO_SEVERIDAD proba.pred1 clase.pred1
## 1 LEV 0.5809098 MOD
## 2 LEV 0.5916193 MOD
## 7 LEV 0.5916193 MOD
## 8 LEV 0.5732445 MOD
## 9 LEV 0.4936812 LEV
## 13 LEV 0.5916193 MOD
## 18 LEV 0.4696246 LEV
## 22 LEV 0.5494275 MOD
## 23 LEV 0.5624096 MOD
## 27 LEV 0.4747003 LEV
Los casos MOD (moderados) tienen un pico muy alto entre 0.5 y 0.6 en proba.pred, indicando que el modelo generalmente les asigna probabilidades altas de ser moderados. Los casos LEV (leves) tienen una distribución más amplia, con un pico más bajo de 0.4–0.5, lo que sugiere que el modelo les asigna probabilidades más bajas de ser clasificados como MOD.
##
## clase.pred1 LEV MOD
## LEV 1201 832
## MOD 1293 1662
Verdaderos positivos (MOD correctos): 1662 Casos donde el modelo acertó al predecir “MOD”
Verdaderos negativos (LEV correctos): 1201 Casos donde el modelo acertó al predecir “LEV”
Falsos positivos (Error tipo I): 1293 Casos reales “LEV” que el modelo predijo incorrectamente como “MOD”
Falsos negativos (Error tipo II): 832 Casos reales “MOD” que el modelo predijo incorrectamente como “LEV”
## Confusion Matrix and Statistics
##
## GRADO_SEVERIDAD
## pred_classes MOD LEV
## MOD 1662 1293
## LEV 832 1201
##
## Accuracy : 0.574
## 95% CI : (0.5601, 0.5878)
## No Information Rate : 0.5
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.148
##
## Mcnemar's Test P-Value : < 2.2e-16
##
## Sensitivity : 0.6664
## Specificity : 0.4816
## Pos Pred Value : 0.5624
## Neg Pred Value : 0.5908
## Precision : 0.5624
## Recall : 0.6664
## F1 : 0.6100
## Prevalence : 0.5000
## Detection Rate : 0.3332
## Detection Prevalence : 0.5924
## Balanced Accuracy : 0.5740
##
## 'Positive' Class : MOD
##
Sensibilidad/Recall: Probabilidad de que un niño tenga anemia moderada, sea bien identificada Detecta correctamente el 66.64% de los casos MOD
Valor predictivo positivo (precisión): Probabilidad de que un resultado positivo (moderada) del modelo sea verdadero con los siguientes niños encontrados en la nueva base de datos actualizada. De los predichos como MOD, solo el 56.24% lo son
Especificidad: Probabilidad de que un niño tenga anemia leve sea correctamente clasificada Solo identifica correctamente el 48.16% de los casos LEV
Valor predictivo negativo: Probabilidad de que un resultado negativo (leve) del modelo sea verdadero con los siguientes niños encontrados en la nueva base de datos actualizada. De los predichos como LEV, el 59.08% realmente lo son
Prevalencia: Proporción de casos positivos reales (moderada). Es la proporción real de niños que tienen anemia moderada. Las clases están balanceadas (50% MOD, 50% LEV)
## [1] 0.5739775
El modelo acierta el 57.4% de los casos
## [1] 0.4260225
El modelo erra el 42.6% de los casos
No Information Rate (NIR) (Tasa de falta de información): es el Accuracy que se obtendría si siempre predijera la clase mayoritaria. Con esta data la clase mayoritaria es LEV (1293+1201=2494). El NIR ayuda a verificar si el Accuracy del modelo (0.574) es mejor que el del modelo base sin información (0.5). Para verificar si la diferencia (0.572-0.5=0.072) es significativa se halla el p-value [Acc > NIR] con una prueba binomial.
##
## Exact binomial test
##
## data: 2863 and 4988
## number of successes = 2863, number of trials = 4988, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true probability of success is greater than 0.5
## 95 percent confidence interval:
## 0.5623307 1.0000000
## sample estimates:
## probability of success
## 0.5739775
##
## McNemar's Chi-squared test
##
## data: clase.pred1 and bp_r
## McNemar's chi-squared = 100.01, df = 1, p-value < 2.2e-16
##
## McNemar's Chi-squared test with continuity correction
##
## data: clase.pred1 and bp_r
## McNemar's chi-squared = 99.576, df = 1, p-value < 2.2e-16
##
## McNemar's Chi-squared test
##
## data: tabla
## McNemar's chi-squared = 100.01, df = 1, p-value < 2.2e-16
##
## McNemar's Chi-squared test with continuity correction
##
## data: tabla
## McNemar's chi-squared = 99.576, df = 1, p-value < 2.2e-16
Hay evidencias estadisticas suficientes para rechazar H0 y afirmar que si hay diferencias significativas entre los valores predichos y los reales
## Area under the curve (AUC): 0.604
## [,1]
## LEV vs. MOD 0.6040084
### 17.3 Usando pROC
##### Evaluación del Modelo La curva ROC mostró un AUC de
0.604 con un intervalo de confianza del 95%
entre 0.588 y 0.620, lo que indica que el modelo tiene una
capacidad de discriminación modesta, apenas superior al
azar. Esto sugiere que el modelo distingue entre los niveles de
severidad de la anemia, pero con un rendimiento aún limitado.
Usamos tus datos ya procesados (base_prueba y modelo2)
## GENERO EDAD_REGISTRO ETNIA DESCRIPCION_FINANCIADOR
## 1 M 1 Mestizo S.I.S
## 2 M 1 Mestizo S.I.S
## 7 M 1 Mestizo S.I.S
## 8 F 1 Mestizo USUARIO
## 9 M 2 Mestizo S.I.S
## 13 M 1 Mestizo S.I.S
## 18 M 3 Mestizo S.I.S
## 22 M 1 Mestizo S.I.S
## 23 F 1 Mestizo S.I.S
## 27 F 2 Mestizo USUARIO
## 29 M 3 Mestizo S.I.S
## 30 F 2 Mestizo S.I.S
## 37 M 1 Mestizo S.I.S
## 40 M 3 Mestizo S.I.S
## 52 M 3 Mestizo S.I.S
## 54 M 2 Mestizo S.I.S
## 56 M 3 Mestizo USUARIO
## 58 M 5 Mestizo S.I.S
## 59 M 1 Mestizo S.I.S
## 63 F 5 Mestizo S.I.S
## 65 F 1 Mestizo S.I.S
## 73 M 2 Mestizo S.I.S
## 78 M 1 Mestizo S.I.S
## 93 F 1 Mestizo S.I.S
## 96 F 5 Mestizo S.I.S
## 103 M 1 Mestizo USUARIO
## 104 M 2 Mestizo S.I.S
## 106 M 3 Mestizo USUARIO
## 107 F 4 Mestizo USUARIO
## 118 M 5 Mestizo S.I.S
## 121 M 1 Mestizo S.I.S
## 126 F 3 Mestizo S.I.S
## 136 F 3 Awajun S.I.S
## 139 M 2 Mestizo S.I.S
## 141 F 3 Kichwa S.I.S
## 147 F 4 Mestizo S.I.S
## 153 M 4 Shawi S.I.S
## 154 M 3 Kichwa S.I.S
## 155 M 1 Mestizo S.I.S
## 157 M 2 Mestizo S.I.S
## 160 F 3 Mestizo S.I.S
## 161 F 2 Kichwa S.I.S
## 163 M 3 Mestizo S.I.S
## 168 M 3 Mestizo S.I.S
## 175 M 2 Mestizo S.I.S
## 177 M 2 Mestizo S.I.S
## 178 M 1 Mestizo USUARIO
## 181 M 3 Mestizo S.I.S
## 182 F 1 Mestizo S.I.S
## 189 F 1 Mestizo S.I.S
## 191 M 4 Kichwa S.I.S
## 192 F 3 Mestizo S.I.S
## 193 M 1 Mestizo S.I.S
## 205 F 1 Mestizo S.I.S
## 206 F 4 Mestizo S.I.S
## 211 F 1 Mestizo USUARIO
## 214 F 4 Mestizo S.I.S
## 217 M 1 Kichwa S.I.S
## 218 F 1 Mestizo S.I.S
## 219 M 4 Mestizo USUARIO
## 225 M 2 Kichwa S.I.S
## 227 F 1 Mestizo S.I.S
## 232 F 1 Mestizo S.I.S
## 235 F 5 Mestizo S.I.S
## 237 M 4 Mestizo S.I.S
## 247 F 1 Shawi S.I.S
## 248 M 5 Mestizo S.I.S
## 251 M 1 Mestizo S.I.S
## 257 F 1 Mestizo S.I.S
## 262 M 1 Mestizo S.I.S
## 271 F 5 Mestizo S.I.S
## 272 F 3 Mestizo S.I.S
## 274 M 1 Mestizo USUARIO
## 279 M 1 Mestizo S.I.S
## 280 M 5 Mestizo S.I.S
## 281 M 2 Mestizo S.I.S
## 282 M 2 Mestizo USUARIO
## 284 F 2 Mestizo S.I.S
## 285 F 3 Kichwa USUARIO
## 286 M 2 Mestizo S.I.S
## 288 F 2 Kichwa S.I.S
## 289 M 3 Mestizo S.I.S
## 293 M 4 Mestizo S.I.S
## 295 F 4 Mestizo S.I.S
## 298 M 5 Kichwa S.I.S
## 299 F 2 Mestizo S.I.S
## 301 M 1 Mestizo USUARIO
## 304 M 2 Mestizo S.I.S
## 305 F 4 Mestizo S.I.S
## 306 M 3 Mestizo S.I.S
## 307 F 1 Kichwa S.I.S
## 308 F 1 Mestizo S.I.S
## 311 F 1 Mestizo USUARIO
## 312 M 3 Mestizo S.I.S
## 325 M 1 Mestizo S.I.S
## 327 M 4 Mestizo S.I.S
## 335 F 1 Mestizo S.I.S
## 340 F 3 Mestizo S.I.S
## 342 M 1 Mestizo S.I.S
## 343 M 1 Mestizo S.I.S
## 345 M 1 Mestizo S.I.S
## 346 M 5 Mestizo S.I.S
## 360 F 1 Mestizo S.I.S
## 361 M 4 Mestizo S.I.S
## 365 M 3 Mestizo S.I.S
## 370 M 1 Mestizo USUARIO
## 373 F 1 Mestizo S.I.S
## 386 M 1 Mestizo S.I.S
## 387 F 1 Mestizo S.I.S
## 392 M 5 Kichwa S.I.S
## 398 F 4 Kichwa S.I.S
## 405 F 2 Mestizo S.I.S
## 412 F 2 Mestizo USUARIO
## 421 F 2 Mestizo S.I.S
## 423 F 4 Mestizo S.I.S
## 425 F 1 Kichwa USUARIO
## 428 F 1 Mestizo S.I.S
## 430 F 4 Kichwa S.I.S
## 433 M 1 Mestizo S.I.S
## 435 F 2 Mestizo S.I.S
## 437 F 1 Mestizo S.I.S
## 439 M 1 Mestizo S.I.S
## 445 M 1 Mestizo S.I.S
## 448 M 2 Mestizo S.I.S
## 450 F 4 Mestizo S.I.S
## 454 M 1 Mestizo S.I.S
## 465 F 3 Mestizo S.I.S
## 466 M 1 Mestizo S.I.S
## 467 M 1 Mestizo S.I.S
## 468 F 4 Mestizo S.I.S
## 469 F 1 Mestizo S.I.S
## 473 M 1 Mestizo S.I.S
## 480 M 1 Mestizo S.I.S
## 482 F 1 Mestizo S.I.S
## 484 F 2 Mestizo S.I.S
## 485 M 5 Mestizo USUARIO
## 487 F 1 Kichwa S.I.S
## 489 M 4 Mestizo S.I.S
## 490 M 1 Mestizo S.I.S
## 494 M 1 Mestizo S.I.S
## 499 M 4 Mestizo S.I.S
## 500 M 4 Mestizo S.I.S
## 503 F 1 Mestizo S.I.S
## 506 F 2 Mestizo S.I.S
## 507 F 5 Mestizo S.I.S
## 512 F 1 Kichwa USUARIO
## 513 M 1 Mestizo S.I.S
## 521 M 3 Mestizo S.I.S
## 522 F 1 Mestizo S.I.S
## 525 F 3 Kichwa S.I.S
## 527 M 1 Mestizo S.I.S
## 535 F 4 Mestizo S.I.S
## 539 F 4 Mestizo USUARIO
## 542 F 1 Kichwa S.I.S
## 543 M 3 Mestizo S.I.S
## 545 F 1 Mestizo S.I.S
## 546 M 3 Mestizo S.I.S
## 547 F 1 Mestizo S.I.S
## 551 F 1 Mestizo S.I.S
## 552 F 1 Mestizo S.I.S
## 553 M 4 Mestizo S.I.S
## 554 M 1 Mestizo S.I.S
## 567 F 1 Mestizo S.I.S
## 571 M 3 Kichwa S.I.S
## 577 F 2 Mestizo S.I.S
## 578 F 2 Mestizo S.I.S
## 579 F 2 Mestizo S.I.S
## 586 F 1 Mestizo S.I.S
## 587 M 1 Mestizo S.I.S
## 593 F 3 Mestizo USUARIO
## 599 F 5 Mestizo S.I.S
## 612 M 1 Mestizo S.I.S
## 614 M 2 Mestizo S.I.S
## 616 M 3 Mestizo S.I.S
## 617 F 1 Mestizo S.I.S
## 620 M 1 Mestizo USUARIO
## 624 M 2 Mestizo S.I.S
## 630 M 4 Mestizo S.I.S
## 631 M 1 Mestizo S.I.S
## 632 F 3 Kichwa S.I.S
## 635 F 1 Mestizo S.I.S
## 636 F 3 Mestizo S.I.S
## 637 F 4 Mestizo S.I.S
## 638 M 1 Mestizo USUARIO
## 641 F 1 Mestizo S.I.S
## 644 M 5 Mestizo S.I.S
## 645 M 2 Mestizo S.I.S
## 649 M 1 Mestizo S.I.S
## 650 M 3 Mestizo S.I.S
## 652 M 3 Mestizo OTROS
## 654 F 3 Mestizo S.I.S
## 655 M 2 Mestizo S.I.S
## 658 F 1 Mestizo S.I.S
## 661 F 2 Mestizo USUARIO
## 666 F 5 Mestizo S.I.S
## 668 F 2 Mestizo S.I.S
## 671 F 1 Mestizo S.I.S
## 672 M 1 Mestizo S.I.S
## 676 F 3 Mestizo S.I.S
## 678 M 4 Mestizo S.I.S
## 679 F 1 Kichwa S.I.S
## 681 F 1 Mestizo S.I.S
## 682 F 2 Mestizo S.I.S
## 683 F 4 Mestizo S.I.S
## 685 M 1 Mestizo S.I.S
## 692 M 3 Mestizo S.I.S
## 694 F 3 Kichwa S.I.S
## 697 F 1 Mestizo USUARIO
## 704 F 1 Mestizo S.I.S
## 707 M 1 Mestizo S.I.S
## 711 M 2 Mestizo S.I.S
## 714 M 1 Mestizo S.I.S
## 715 F 5 Mestizo S.I.S
## 718 M 1 Mestizo S.I.S
## 727 F 4 Mestizo S.I.S
## 729 F 2 Mestizo S.I.S
## 733 F 5 Kichwa S.I.S
## 736 M 2 Mestizo S.I.S
## 740 M 1 Mestizo S.I.S
## 742 M 1 Mestizo S.I.S
## 749 F 3 Kichwa S.I.S
## 750 F 1 Mestizo S.I.S
## 751 F 5 Mestizo S.I.S
## 755 F 3 Kichwa S.I.S
## 759 F 1 Mestizo S.I.S
## 767 M 1 Kichwa S.I.S
## 774 M 1 Mestizo S.I.S
## 779 F 2 Mestizo S.I.S
## 781 M 2 Mestizo S.I.S
## 782 M 4 Mestizo S.I.S
## 786 F 2 Mestizo S.I.S
## 788 M 1 Mestizo S.I.S
## 791 F 3 Mestizo USUARIO
## 794 F 1 Mestizo S.I.S
## 797 F 2 Mestizo S.I.S
## 798 M 4 Mestizo S.I.S
## 799 M 1 Mestizo S.I.S
## 800 M 1 Mestizo S.I.S
## 802 F 1 Mestizo S.I.S
## 804 M 2 Mestizo S.I.S
## 805 F 5 Mestizo S.I.S
## 808 M 1 Mestizo S.I.S
## 810 M 3 Mestizo S.I.S
## 814 M 4 Kichwa S.I.S
## 817 F 1 Mestizo S.I.S
## 818 M 1 Mestizo S.I.S
## 823 F 1 Mestizo S.I.S
## 828 M 1 Mestizo S.I.S
## 835 M 1 Mestizo S.I.S
## 836 F 1 Mestizo S.I.S
## 837 F 3 Kichwa S.I.S
## 847 M 1 Mestizo S.I.S
## 851 F 3 Mestizo S.I.S
## 852 M 3 Mestizo S.I.S
## 858 M 1 Mestizo S.I.S
## 861 F 2 Mestizo S.I.S
## 862 M 1 Mestizo S.I.S
## 864 F 1 Mestizo S.I.S
## 865 M 3 Mestizo S.I.S
## 867 F 3 Mestizo USUARIO
## 868 M 3 Mestizo S.I.S
## 870 F 2 Mestizo S.I.S
## 871 F 3 Mestizo S.I.S
## 872 F 1 Kichwa S.I.S
## 879 M 1 Mestizo S.I.S
## 880 F 1 Mestizo S.I.S
## 887 M 4 Mestizo USUARIO
## 888 M 2 Mestizo S.I.S
## 890 M 1 Mestizo EXONERADO
## 900 F 3 Mestizo S.I.S
## 901 M 2 Mestizo USUARIO
## 904 F 2 Mestizo S.I.S
## 905 M 1 Mestizo S.I.S
## 907 M 2 Mestizo S.I.S
## 908 M 1 Mestizo S.I.S
## 912 M 1 Kichwa USUARIO
## 914 F 2 Kichwa USUARIO
## 915 M 2 Mestizo S.I.S
## 917 F 1 Mestizo S.I.S
## 918 F 2 Mestizo S.I.S
## 920 F 3 Mestizo S.I.S
## 922 F 3 Mestizo S.I.S
## 923 M 3 Mestizo S.I.S
## 932 M 1 Mestizo S.I.S
## 933 F 4 Mestizo S.I.S
## 935 F 3 Mestizo S.I.S
## 936 M 1 Mestizo S.I.S
## 939 F 3 Kichwa S.I.S
## 940 M 3 Mestizo S.I.S
## 941 F 4 Kichwa S.I.S
## 942 M 5 Awajun S.I.S
## 945 M 5 Mestizo S.I.S
## 949 M 1 Mestizo S.I.S
## 956 F 2 Mestizo S.I.S
## 957 M 1 Mestizo S.I.S
## 964 M 2 Mestizo S.I.S
## 973 F 1 Mestizo S.I.S
## 974 F 1 Mestizo S.I.S
## 978 F 1 Mestizo S.I.S
## 981 F 4 Mestizo S.I.S
## 984 M 2 Mestizo USUARIO
## 985 F 5 Mestizo S.I.S
## 989 F 4 Mestizo USUARIO
## 994 M 2 Mestizo S.I.S
## 999 F 1 Mestizo S.I.S
## 1002 F 1 Mestizo S.I.S
## 1007 F 5 Kichwa USUARIO
## 1008 F 1 Mestizo S.I.S
## 1012 F 2 Mestizo USUARIO
## 1013 M 1 Mestizo USUARIO
## 1016 M 1 Mestizo S.I.S
## 1019 F 3 Mestizo USUARIO
## 1021 M 2 Mestizo S.I.S
## 1024 M 3 Mestizo S.I.S
## 1025 F 1 Mestizo S.I.S
## 1031 F 3 Mestizo S.I.S
## 1036 M 3 Mestizo S.I.S
## 1037 M 1 Mestizo S.I.S
## 1038 F 1 Mestizo S.I.S
## 1040 F 2 Mestizo USUARIO
## 1046 M 1 Kichwa S.I.S
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## 1053 F 2 Mestizo S.I.S
## 1055 M 1 Mestizo S.I.S
## 1058 F 4 Mestizo S.I.S
## 1059 F 5 Mestizo S.I.S
## 1061 F 1 Mestizo S.I.S
## 1064 M 1 Mestizo S.I.S
## 1066 F 1 Mestizo S.I.S
## 1070 M 2 Awajun USUARIO
## 1074 M 3 Kichwa S.I.S
## 1079 F 1 Mestizo S.I.S
## 1081 M 4 Mestizo S.I.S
## 1083 M 1 Mestizo S.I.S
## 1092 F 1 Mestizo S.I.S
## 1094 M 2 Mestizo S.I.S
## 1096 F 2 Mestizo S.I.S
## 1097 M 2 Mestizo S.I.S
## 1102 F 3 Mestizo S.I.S
## 1103 M 4 Mestizo S.I.S
## 1113 M 5 Mestizo USUARIO
## 1120 M 1 Mestizo S.I.S
## 1122 M 3 Mestizo S.I.S
## 1123 M 1 Mestizo USUARIO
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## 1130 M 4 Mestizo S.I.S
## 1131 F 1 Mestizo S.I.S
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## 1145 F 1 Mestizo S.I.S
## 1149 F 1 Mestizo S.I.S
## 1150 M 4 Mestizo S.I.S
## 1152 M 2 Mestizo S.I.S
## 1156 M 1 Mestizo S.I.S
## 1158 F 4 Mestizo S.I.S
## 1160 F 3 Mestizo S.I.S
## 1165 F 2 Mestizo S.I.S
## 1172 M 5 Mestizo S.I.S
## 1173 M 2 Mestizo S.I.S
## 1174 F 2 Kichwa S.I.S
## 1183 M 3 Mestizo S.I.S
## 1187 F 5 Mestizo S.I.S
## 1188 F 1 Mestizo S.I.S
## 1189 M 1 Mestizo S.I.S
## 1190 F 4 Mestizo S.I.S
## 1199 M 1 Mestizo S.I.S
## 1201 M 1 Mestizo S.I.S
## 1202 M 1 Mestizo S.I.S
## 1203 F 3 Mestizo S.I.S
## 1207 F 1 Mestizo S.I.S
## 1208 F 4 Mestizo S.I.S
## 1216 F 3 Mestizo S.I.S
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## 1219 F 1 Mestizo S.I.S
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## 1221 F 4 Mestizo S.I.S
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## 1229 F 3 Mestizo S.I.S
## 1231 M 4 Mestizo S.I.S
## 1234 M 3 Mestizo S.I.S
## 1239 M 4 Mestizo S.I.S
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## 1256 F 5 Mestizo USUARIO
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## 1280 F 5 Mestizo USUARIO
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## 1291 F 3 Mestizo USUARIO
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## 1419 F 1 Mestizo S.I.S
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## 2380 F 1 Mestizo USUARIO
## 2384 M 3 Mestizo S.I.S
## 2385 F 1 Mestizo USUARIO
## 2387 M 1 Mestizo S.I.S
## 2389 F 2 Mestizo S.I.S
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## 2394 F 1 Mestizo S.I.S
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## 2402 F 1 Mestizo S.I.S
## 2404 F 1 Mestizo S.I.S
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## 2427 F 3 Mestizo S.I.S
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## 2460 M 1 Mestizo S.I.S
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## 2465 F 1 Mestizo USUARIO
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## 2544 M 1 Mestizo S.I.S
## 2545 F 5 Mestizo S.I.S
## 2546 F 2 Mestizo USUARIO
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## 2550 M 1 Mestizo S.I.S
## 2552 F 5 Mestizo S.I.S
## 2559 M 2 Mestizo S.I.S
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## 2848 F 1 Kichwa S.I.S
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## 2852 M 1 Mestizo S.I.S
## 2857 F 2 Mestizo S.I.S
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## 2877 F 3 Mestizo S.I.S
## 2882 M 1 Mestizo S.I.S
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## 2885 F 4 Mestizo S.I.S
## 2888 M 1 Mestizo S.I.S
## 2889 M 3 Kichwa S.I.S
## 2892 M 1 Mestizo USUARIO
## 2893 F 4 Kichwa S.I.S
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## 2905 F 2 Mestizo S.I.S
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## 2908 F 3 Mestizo S.I.S
## 2915 M 1 Mestizo USUARIO
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## 2919 M 1 Quechua S.I.S
## 2921 F 4 Mestizo S.I.S
## 2924 F 1 Mestizo S.I.S
## 2933 F 3 Mestizo S.I.S
## 2936 M 1 Mestizo S.I.S
## 2939 F 4 Mestizo S.I.S
## 2950 M 1 Mestizo S.I.S
## 2953 F 1 Mestizo S.I.S
## 2955 M 3 Mestizo S.I.S
## 2956 F 2 Mestizo S.I.S
## 2959 F 1 Mestizo S.I.S
## 2963 M 1 Mestizo S.I.S
## 2966 F 1 Mestizo S.I.S
## 2973 F 1 Mestizo S.I.S
## 2974 F 1 Mestizo S.I.S
## 2977 M 1 Mestizo S.I.S
## 2982 M 1 Mestizo S.I.S
## 2983 F 5 Mestizo USUARIO
## 2986 F 1 Mestizo S.I.S
## 2987 M 3 Mestizo S.I.S
## 2989 M 1 Mestizo USUARIO
## 2991 M 1 Mestizo S.I.S
## 2997 F 5 Mestizo S.I.S
## 3005 M 4 Mestizo S.I.S
## 3008 M 3 Mestizo S.I.S
## 3014 M 1 Mestizo USUARIO
## 3015 M 4 Mestizo USUARIO
## 3016 F 4 Mestizo USUARIO
## 3017 M 3 Mestizo S.I.S
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## 3023 F 2 Mestizo S.I.S
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## 3282 M 4 Mestizo S.I.S
## 3286 F 3 Mestizo USUARIO
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## 3296 M 4 Mestizo USUARIO
## 3297 F 1 Kichwa S.I.S
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## 3593 M 1 Mestizo USUARIO
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## 3602 F 5 Mestizo USUARIO
## 3604 F 2 Mestizo S.I.S
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## 3650 M 3 Mestizo S.I.S
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## 3662 M 1 Mestizo USUARIO
## 3675 M 1 Mestizo S.I.S
## 3677 M 1 Awajun S.I.S
## 3682 F 3 Mestizo S.I.S
## 3686 M 4 Mestizo S.I.S
## 3689 F 2 Mestizo S.I.S
## 3693 F 1 Mestizo S.I.S
## 3696 F 1 Mestizo S.I.S
## 3697 M 3 Mestizo S.I.S
## 3698 F 4 Mestizo S.I.S
## 3699 M 1 Mestizo S.I.S
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## 3820 M 3 Mestizo USUARIO
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## 5227 M 1 Awajun USUARIO
## 5228 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5241 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5272 M 2 Mestizo S.I.S
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## 5284 F 2 Mestizo S.I.S
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## 5296 M 4 Mestizo S.I.S
## 5298 M 3 Mestizo USUARIO
## 5305 M 3 Mestizo S.I.S
## 5311 M 1 Mestizo S.I.S
## 5314 F 4 Mestizo EXONERADO
## 5315 F 1 Mestizo S.I.S
## 5320 F 1 Mestizo S.I.S
## 5321 M 2 Mestizo S.I.S
## 5324 M 3 Mestizo S.I.S
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## 5326 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5345 M 1 Mestizo S.I.S
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## 5351 F 3 Mestizo S.I.S
## 5355 M 1 Mestizo S.I.S
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## 5361 M 2 Mestizo S.I.S
## 5366 F 1 Mestizo S.I.S
## 5367 F 1 Mestizo USUARIO
## 5377 F 4 Mestizo S.I.S
## 5380 M 2 Kichwa S.I.S
## 5382 F 3 Mestizo S.I.S
## 5383 M 2 Kichwa S.I.S
## 5386 M 5 Kichwa S.I.S
## 5390 M 1 Mestizo S.I.S
## 5392 F 4 Mestizo S.I.S
## 5395 M 1 Mestizo S.I.S
## 5396 M 3 Mestizo S.I.S
## 5399 F 5 Mestizo S.I.S
## 5400 F 4 Mestizo S.I.S
## 5402 F 2 Mestizo S.I.S
## 5403 F 3 Mestizo S.I.S
## 5404 M 1 Mestizo S.I.S
## 5408 M 5 Mestizo S.I.S
## 5410 F 5 Kichwa S.I.S
## 5412 F 4 Kichwa S.I.S
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## 5416 M 1 Kichwa S.I.S
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## 5422 M 1 Mestizo S.I.S
## 5429 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5434 M 1 Mestizo ESSALUD
## 5436 M 2 Mestizo S.I.S
## 5438 F 3 Mestizo S.I.S
## 5441 M 1 Mestizo S.I.S
## 5450 M 3 Mestizo S.I.S
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## 5466 M 2 Mestizo S.I.S
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## 5479 M 1 Kichwa S.I.S
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## 5485 F 1 Mestizo S.I.S
## 5487 M 3 Mestizo S.I.S
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## 5499 M 1 Kichwa S.I.S
## 5500 F 3 Mestizo S.I.S
## 5512 F 4 Mestizo S.I.S
## 5519 M 2 Mestizo S.I.S
## 5527 M 1 Mestizo S.I.S
## 5528 M 2 Mestizo S.I.S
## 5531 M 1 Mestizo S.I.S
## 5532 F 2 Mestizo S.I.S
## 5534 M 2 Mestizo S.I.S
## 5537 M 4 Mestizo S.I.S
## 5539 M 1 Mestizo S.I.S
## 5544 F 2 Mestizo S.I.S
## 5551 M 1 Mestizo S.I.S
## 5554 F 1 Mestizo S.I.S
## 5555 M 1 Mestizo S.I.S
## 5559 M 2 Mestizo S.I.S
## 5560 F 1 Mestizo S.I.S
## 5562 F 5 Awajun S.I.S
## 5567 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5573 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5579 F 2 Mestizo S.I.S
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## 5587 F 1 Mestizo S.I.S
## 5588 F 5 Mestizo S.I.S
## 5589 M 4 Mestizo USUARIO
## 5593 M 4 Mestizo S.I.S
## 5595 F 3 Kichwa S.I.S
## 5601 M 1 Mestizo S.I.S
## 5602 M 5 Kichwa S.I.S
## 5605 M 4 Mestizo S.I.S
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## 5621 M 1 Mestizo S.I.S
## 5623 F 5 Mestizo S.I.S
## 5624 M 1 Mestizo USUARIO
## 5628 M 1 Kichwa S.I.S
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## 5634 F 1 Mestizo USUARIO
## 5638 M 1 Mestizo S.I.S
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## 5649 M 1 Mestizo S.I.S
## 5652 F 2 Mestizo S.I.S
## 5657 F 2 Mestizo S.I.S
## 5658 M 4 Mestizo S.I.S
## 5659 M 5 Shawi S.I.S
## 5661 F 1 Mestizo S.I.S
## 5662 M 1 Mestizo OTROS
## 5664 M 1 Mestizo S.I.S
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## 5672 F 2 Mestizo S.I.S
## 5675 M 3 Mestizo OTROS
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## 5679 F 1 Mestizo S.I.S
## 5681 M 1 Mestizo S.I.S
## 5684 F 2 Mestizo S.I.S
## 5690 F 5 Kichwa S.I.S
## 5692 M 1 Mestizo S.I.S
## 5694 M 1 Mestizo S.I.S
## 5698 M 1 Mestizo S.I.S
## 5701 M 3 Mestizo S.I.S
## 5706 M 1 Mestizo S.I.S
## 5710 F 5 Kichwa S.I.S
## 5716 M 1 Mestizo S.I.S
## 5719 M 1 Mestizo S.I.S
## 5725 F 1 Mestizo S.I.S
## 5727 F 2 Mestizo S.I.S
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## 5729 F 1 Awajun USUARIO
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## 5739 M 3 Mestizo S.I.S
## 5743 F 1 Mestizo S.I.S
## 5752 M 2 Mestizo S.I.S
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## 5794 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5800 M 2 Mestizo S.I.S
## 5801 M 3 Mestizo S.I.S
## 5807 M 5 Mestizo S.I.S
## 5809 F 1 Mestizo S.I.S
## 5812 F 3 Mestizo S.I.S
## 5813 F 4 Mestizo S.I.S
## 5821 M 2 Mestizo S.I.S
## 5822 M 4 Kichwa S.I.S
## 5827 M 2 Mestizo S.I.S
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## 5831 F 1 Mestizo S.I.S
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## 5841 M 2 Mestizo USUARIO
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## 5939 F 1 Mestizo USUARIO
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## 6124 M 4 Mestizo S.I.S
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## 6206 M 2 Mestizo S.I.S
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## 6702 F 4 Mestizo USUARIO
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## 6764 F 4 Mestizo USUARIO
## 6766 M 1 Mestizo S.I.S
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## 6787 M 1 Mestizo S.I.S
## 6794 M 3 Mestizo S.I.S
## 6797 F 3 Mestizo EXONERADO
## 6799 M 5 Mestizo S.I.S
## 6800 F 1 Mestizo S.I.S
## 6801 M 3 Mestizo USUARIO
## 6808 F 1 Kichwa S.I.S
## 6811 M 1 Mestizo S.I.S
## 6813 M 1 Kichwa S.I.S
## 6824 F 3 Kichwa S.I.S
## 6825 F 2 Mestizo S.I.S
## 6826 F 1 Awajun S.I.S
## 6827 M 1 Mestizo S.I.S
## 6828 F 1 Mestizo S.I.S
## 6836 F 2 Mestizo S.I.S
## 6839 M 2 Mestizo S.I.S
## 6847 M 1 Mestizo S.I.S
## 6850 F 2 Mestizo S.I.S
## 6851 M 2 Mestizo S.I.S
## 6853 M 1 Mestizo S.I.S
## 6854 M 1 Mestizo S.I.S
## 6857 F 1 Mestizo S.I.S
## 6859 F 3 Mestizo S.I.S
## 6864 M 2 Mestizo S.I.S
## 6865 M 4 Mestizo EXONERADO
## 6872 M 3 Mestizo S.I.S
## 6875 M 4 Mestizo S.I.S
## 6876 F 5 Kichwa S.I.S
## 6881 F 1 Mestizo S.I.S
## 6890 F 1 Mestizo S.I.S
## 6891 F 1 Mestizo USUARIO
## 6895 F 1 Mestizo S.I.S
## 6897 M 4 Mestizo USUARIO
## 6899 M 1 Mestizo S.I.S
## 6921 F 1 Mestizo S.I.S
## 6923 F 5 Mestizo S.I.S
## 6924 M 1 Mestizo S.I.S
## 6925 F 3 Mestizo S.I.S
## 6927 F 4 Mestizo S.I.S
## 6930 F 1 Mestizo S.I.S
## 6931 M 1 Kichwa S.I.S
## 6933 M 1 Mestizo S.I.S
## 6934 M 1 Mestizo S.I.S
## 6936 M 1 Mestizo S.I.S
## 6937 M 4 Kichwa S.I.S
## 6940 M 2 Mestizo S.I.S
## 6941 F 1 Mestizo S.I.S
## 6944 F 1 Mestizo S.I.S
## 6946 M 1 Mestizo S.I.S
## 6948 F 2 Mestizo S.I.S
## 6950 F 1 Mestizo S.I.S
## 6953 F 1 Mestizo S.I.S
## 6961 M 4 Kichwa S.I.S
## 6963 F 1 Mestizo S.I.S
## 6966 F 2 Mestizo USUARIO
## 6969 M 2 Mestizo S.I.S
## 6971 M 1 Mestizo S.I.S
## 6972 M 1 Kichwa S.I.S
## 6976 F 3 Mestizo S.I.S
## 6977 M 1 Mestizo S.I.S
## 6982 F 3 Mestizo S.I.S
## 6986 M 1 Mestizo S.I.S
## 6988 M 1 Mestizo S.I.S
## 6992 F 3 Awajun S.I.S
## 6998 M 1 Mestizo S.I.S
## 7000 F 5 Mestizo S.I.S
## 7003 M 1 Kichwa S.I.S
## 7004 M 2 Mestizo S.I.S
## 7008 M 3 Mestizo USUARIO
## 7010 M 1 Mestizo S.I.S
## 7012 F 2 Mestizo S.I.S
## 7013 M 1 Mestizo S.I.S
## 7015 F 1 Mestizo S.I.S
## 7016 F 2 Mestizo USUARIO
## 7017 M 2 Mestizo S.I.S
## 7018 M 3 Mestizo S.I.S
## 7021 M 2 Mestizo S.I.S
## 7028 M 1 Mestizo S.I.S
## 7029 M 2 Mestizo S.I.S
## 7030 M 1 Mestizo S.I.S
## 7039 F 1 Mestizo S.I.S
## 7045 F 1 Mestizo S.I.S
## 7050 F 1 Mestizo USUARIO
## 7051 M 4 Mestizo S.I.S
## 7052 M 1 Mestizo S.I.S
## 7055 M 4 Mestizo S.I.S
## 7057 M 4 Mestizo S.I.S
## 7059 M 3 Mestizo S.I.S
## 7060 M 1 Mestizo S.I.S
## 7061 F 1 Mestizo S.I.S
## 7062 M 3 Mestizo S.I.S
## 7068 M 1 Mestizo USUARIO
## 7073 M 3 Mestizo USUARIO
## 7074 F 1 Mestizo S.I.S
## 7075 M 1 Kichwa S.I.S
## 7076 F 1 Mestizo S.I.S
## 7078 F 1 Mestizo S.I.S
## 7084 F 2 Mestizo S.I.S
## 7089 M 1 Mestizo S.I.S
## 7090 M 1 Mestizo USUARIO
## 7094 F 1 Mestizo S.I.S
## 7099 F 4 Kichwa S.I.S
## 7100 F 1 Mestizo S.I.S
## 7102 F 1 Kichwa S.I.S
## 7113 F 1 Mestizo S.I.S
## 7119 M 4 Mestizo S.I.S
## 7122 M 4 Mestizo S.I.S
## 7123 F 1 Mestizo S.I.S
## 7124 M 1 Mestizo S.I.S
## 7127 M 5 Mestizo S.I.S
## 7131 M 3 Mestizo S.I.S
## 7134 F 1 Mestizo S.I.S
## 7136 F 1 Mestizo USUARIO
## 7139 M 4 Kichwa S.I.S
## 7142 M 3 Mestizo S.I.S
## 7143 F 3 Mestizo S.I.S
## 7144 F 4 Mestizo S.I.S
## 7146 M 1 Mestizo USUARIO
## 7147 F 1 Mestizo S.I.S
## 7151 M 2 Mestizo S.I.S
## 7157 M 1 Mestizo S.I.S
## 7161 F 1 Mestizo S.I.S
## 7162 M 1 Mestizo S.I.S
## 7165 M 4 Mestizo S.I.S
## 7168 M 5 Mestizo USUARIO
## 7173 F 2 Mestizo S.I.S
## 7184 F 3 Mestizo S.I.S
## 7185 F 2 Kichwa S.I.S
## 7188 M 2 Mestizo S.I.S
## 7192 M 2 Mestizo S.I.S
## 7195 M 1 Kichwa S.I.S
## 7201 M 3 Mestizo S.I.S
## 7203 F 2 Mestizo S.I.S
## 7207 M 1 Mestizo S.I.S
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## 7228 M 1 Kichwa S.I.S
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## 7235 M 1 Mestizo S.I.S
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## 7244 F 1 Mestizo S.I.S
## 7245 F 4 Mestizo S.I.S
## 7247 F 5 Mestizo S.I.S
## 7248 F 4 Mestizo S.I.S
## 7251 M 3 Kichwa S.I.S
## 7255 F 5 Mestizo S.I.S
## 7256 M 1 Mestizo S.I.S
## 7257 M 1 Kichwa S.I.S
## 7258 F 1 Mestizo USUARIO
## 7259 M 4 Mestizo S.I.S
## 7264 F 1 Mestizo S.I.S
## 7272 F 1 Mestizo S.I.S
## 7276 F 1 Kichwa S.I.S
## 7280 F 3 Kichwa S.I.S
## 7286 M 2 Mestizo S.I.S
## 7287 M 1 Mestizo S.I.S
## 7292 M 5 Kichwa S.I.S
## 7294 M 4 Mestizo S.I.S
## 7299 M 2 Mestizo S.I.S
## 7305 M 1 Mestizo S.I.S
## 7307 M 2 Mestizo S.I.S
## 7308 M 1 Mestizo S.I.S
## 7312 M 2 Mestizo S.I.S
## 7315 M 1 Mestizo S.I.S
## 7328 M 1 Mestizo S.I.S
## 7329 F 1 Mestizo S.I.S
## 7330 M 1 Mestizo S.I.S
## 7332 M 1 Mestizo S.I.S
## 7342 M 2 Mestizo S.I.S
## 7344 F 2 Mestizo S.I.S
## 7345 F 5 Mestizo S.I.S
## 7346 M 1 Mestizo S.I.S
## 7348 M 5 Mestizo S.I.S
## 7350 M 4 Mestizo USUARIO
## 7355 M 3 Mestizo S.I.S
## 7361 F 1 Mestizo S.I.S
## 7363 M 1 Mestizo S.I.S
## 7365 F 4 Mestizo S.I.S
## 7374 M 4 Mestizo S.I.S
## 7376 F 5 Mestizo S.I.S
## 7384 M 2 Mestizo S.I.S
## 7386 M 3 Mestizo USUARIO
## 7388 M 1 Mestizo USUARIO
## 7398 F 1 Awajun S.I.S
## 7402 M 5 Mestizo S.I.S
## 7405 F 3 Mestizo S.I.S
## 7407 M 2 Mestizo USUARIO
## 7409 M 1 Mestizo S.I.S
## 7410 F 1 Mestizo S.I.S
## 7411 M 1 Mestizo S.I.S
## 7415 F 1 Kichwa S.I.S
## 7418 F 1 Mestizo S.I.S
## 7421 F 1 Mestizo S.I.S
## 7423 M 1 Mestizo S.I.S
## 7427 F 1 Mestizo S.I.S
## 7432 F 4 Mestizo S.I.S
## 7434 M 1 Mestizo S.I.S
## 7440 F 4 Kichwa S.I.S
## 7443 M 2 Kichwa S.I.S
## 7446 F 1 Mestizo S.I.S
## 7448 M 3 Mestizo S.I.S
## 7449 F 2 Mestizo S.I.S
## 7450 F 3 Mestizo S.I.S
## 7451 M 2 Kichwa S.I.S
## 7452 M 1 Mestizo S.I.S
## 7457 M 5 Mestizo S.I.S
## 7461 M 4 Mestizo S.I.S
## 7462 M 1 Mestizo S.I.S
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## 7471 F 1 Mestizo S.I.S
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## 7474 F 1 Mestizo USUARIO
## 7475 F 3 Mestizo S.I.S
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## 7490 F 1 Mestizo S.I.S
## 7493 M 2 Mestizo S.I.S
## 7496 F 1 Mestizo S.I.S
## 7499 M 5 Kichwa S.I.S
## 7500 M 3 Kichwa S.I.S
## 7501 F 5 Mestizo S.I.S
## 7510 M 1 Mestizo S.I.S
## 7512 F 1 Mestizo S.I.S
## 7514 M 2 Mestizo S.I.S
## 7515 M 3 Mestizo S.I.S
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## 7521 M 1 Mestizo S.I.S
## 7523 M 3 Mestizo S.I.S
## 7524 F 1 Mestizo S.I.S
## 7527 M 1 Mestizo S.I.S
## 7532 F 1 Mestizo S.I.S
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## 7547 F 1 Mestizo S.I.S
## 7550 F 1 Mestizo S.I.S
## 7553 M 2 Mestizo S.I.S
## 7562 M 1 Mestizo S.I.S
## 7563 F 1 Mestizo S.I.S
## 7564 F 1 Mestizo USUARIO
## 7565 F 4 Mestizo S.I.S
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## 7572 M 1 Mestizo USUARIO
## 7573 F 3 Mestizo USUARIO
## 7574 M 2 Mestizo S.I.S
## 7576 F 2 Mestizo USUARIO
## 7579 F 4 Kichwa S.I.S
## 7588 F 3 Mestizo S.I.S
## 7593 M 1 Mestizo S.I.S
## 7595 F 3 Mestizo S.I.S
## 7599 F 5 Mestizo S.I.S
## 7604 F 1 Mestizo S.I.S
## 7609 M 4 Mestizo USUARIO
## 7613 M 1 Mestizo S.I.S
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## 7623 F 1 Mestizo S.I.S
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## 7637 M 4 Mestizo USUARIO
## 7640 M 1 Mestizo S.I.S
## 7641 F 2 Mestizo S.I.S
## 7643 F 1 Mestizo S.I.S
## 7644 F 2 Mestizo USUARIO
## 7645 F 1 Mestizo USUARIO
## 7647 F 1 Mestizo S.I.S
## 7651 M 1 Mestizo S.I.S
## 7655 F 2 Mestizo S.I.S
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## 7660 M 1 Mestizo S.I.S
## 7661 M 1 Mestizo S.I.S
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## 7663 F 5 Mestizo S.I.S
## 7668 M 4 Mestizo S.I.S
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## 7672 M 1 Mestizo S.I.S
## 7674 M 3 Mestizo S.I.S
## 7676 F 1 Mestizo S.I.S
## 7678 F 1 Mestizo S.I.S
## 7680 F 1 Mestizo S.I.S
## 7681 M 4 Mestizo S.I.S
## 7687 F 1 Mestizo S.I.S
## 7689 F 1 Mestizo S.I.S
## 7701 F 3 Mestizo S.I.S
## 7702 M 3 Mestizo S.I.S
## 7704 M 2 Mestizo S.I.S
## 7707 M 4 Mestizo S.I.S
## 7708 F 4 Mestizo S.I.S
## 7718 M 4 Mestizo S.I.S
## 7724 M 2 Mestizo S.I.S
## 7726 F 2 Mestizo S.I.S
## 7728 F 3 Mestizo S.I.S
## 7730 F 5 Mestizo S.I.S
## 7732 M 1 Mestizo S.I.S
## 7734 M 1 Mestizo S.I.S
## 7740 F 2 Mestizo S.I.S
## 7742 F 3 Mestizo S.I.S
## 7743 M 1 Mestizo S.I.S
## 7748 M 1 Mestizo USUARIO
## 7753 M 1 Mestizo S.I.S
## 7754 F 2 Mestizo S.I.S
## 7763 F 5 Kichwa S.I.S
## 7765 F 1 Mestizo S.I.S
## 7769 M 3 Mestizo S.I.S
## 7774 F 3 Mestizo S.I.S
## 7778 F 2 Kichwa S.I.S
## 7791 F 1 Mestizo S.I.S
## 7792 M 2 Mestizo S.I.S
## 7798 F 5 Mestizo S.I.S
## 7805 F 1 Mestizo S.I.S
## 7810 F 2 Mestizo S.I.S
## 7813 M 4 Mestizo USUARIO
## 7814 F 2 Mestizo S.I.S
## 7815 M 3 Mestizo S.I.S
## 7816 M 2 Mestizo S.I.S
## 7818 M 2 Mestizo S.I.S
## 7820 F 1 Mestizo S.I.S
## 7822 M 2 Mestizo S.I.S
## 7824 M 3 Mestizo S.I.S
## 7827 M 4 Mestizo S.I.S
## 7835 M 2 Otras Pob. Indigenas S.I.S
## 7837 M 3 Mestizo S.I.S
## 7840 M 1 Kichwa S.I.S
## 7844 M 1 Kichwa S.I.S
## 7848 M 3 Mestizo S.I.S
## 7858 M 1 Mestizo S.I.S
## 7862 M 1 Mestizo S.I.S
## 7863 M 1 Mestizo S.I.S
## 7864 F 4 Mestizo S.I.S
## 7865 M 1 Mestizo S.I.S
## 7866 M 1 Mestizo S.I.S
## 7868 F 1 Mestizo S.I.S
## 7870 F 3 Mestizo S.I.S
## 7880 M 3 Mestizo S.I.S
## 7892 M 2 Mestizo S.I.S
## 7895 F 1 Mestizo S.I.S
## 7901 M 1 Mestizo USUARIO
## 7902 F 1 Mestizo USUARIO
## 7906 M 4 Mestizo S.I.S
## 7907 M 1 Mestizo S.I.S
## 7908 F 3 Mestizo S.I.S
## 7910 M 5 Mestizo S.I.S
## 7913 M 5 Kichwa S.I.S
## 7915 F 1 Mestizo S.I.S
## 7916 F 1 Mestizo S.I.S
## 7917 F 5 Mestizo S.I.S
## 7918 F 1 Kichwa S.I.S
## 7919 M 1 Mestizo S.I.S
## 7920 M 1 Mestizo USUARIO
## 7921 M 1 Mestizo S.I.S
## 7922 F 2 Mestizo S.I.S
## 7923 F 2 Mestizo S.I.S
## 7924 F 3 Kichwa S.I.S
## 7926 M 2 Mestizo S.I.S
## 7929 F 1 Mestizo S.I.S
## 7935 F 3 Mestizo S.I.S
## 7940 M 3 Mestizo S.I.S
## 7942 M 2 Mestizo S.I.S
## 7950 M 1 Kichwa S.I.S
## 7952 F 1 Mestizo S.I.S
## 7954 M 1 Mestizo USUARIO
## 7957 F 2 Mestizo S.I.S
## 7959 M 1 Mestizo S.I.S
## 7962 F 2 Mestizo USUARIO
## 7971 F 1 Mestizo S.I.S
## 7973 M 1 Mestizo S.I.S
## 7975 F 2 Kichwa S.I.S
## 7977 M 1 Mestizo USUARIO
## 7980 M 3 Kichwa S.I.S
## 7986 F 4 Mestizo S.I.S
## 7987 F 1 Mestizo S.I.S
## 7989 M 1 Mestizo S.I.S
## 7991 F 1 Mestizo S.I.S
## 7994 M 1 Mestizo S.I.S
## 7995 M 1 Mestizo S.I.S
## 7997 M 1 Mestizo S.I.S
## 7998 F 1 Mestizo S.I.S
## 8010 M 1 Mestizo S.I.S
## 8012 F 4 Mestizo S.I.S
## 8013 F 3 Mestizo S.I.S
## 8018 F 3 Mestizo S.I.S
## 8019 F 2 Mestizo S.I.S
## 8023 F 2 Mestizo S.I.S
## 8025 M 1 Mestizo S.I.S
## 8040 M 3 Kichwa S.I.S
## 8041 F 2 Kichwa S.I.S
## 8043 F 1 Mestizo S.I.S
## 8046 F 2 Mestizo S.I.S
## 8051 F 4 Mestizo S.I.S
## 8054 M 5 Kichwa S.I.S
## 8057 F 4 Mestizo S.I.S
## 8067 M 1 Kichwa S.I.S
## 8068 M 1 Mestizo S.I.S
## 8073 F 2 Mestizo S.I.S
## 8074 M 2 Kichwa S.I.S
## 8075 F 1 Mestizo S.I.S
## 8077 M 1 Mestizo S.I.S
## 8085 M 2 Mestizo S.I.S
## 8090 M 4 Mestizo S.I.S
## 8093 M 1 Mestizo S.I.S
## 8096 M 2 Mestizo USUARIO
## 8099 F 2 Mestizo S.I.S
## 8104 M 5 Mestizo S.I.S
## 8107 M 3 Kichwa S.I.S
## 8111 M 3 Mestizo S.I.S
## 8112 M 1 Mestizo OTROS
## 8114 F 1 Mestizo S.I.S
## 8121 F 5 Mestizo S.I.S
## 8129 F 4 Mestizo S.I.S
## 8134 M 4 Mestizo S.I.S
## 8136 F 3 Mestizo S.I.S
## 8137 M 2 Mestizo USUARIO
## 8140 M 1 Mestizo S.I.S
## 8147 M 2 Mestizo S.I.S
## 8151 F 1 Mestizo S.I.S
## 8152 M 1 Mestizo S.I.S
## 8162 M 1 Mestizo S.I.S
## 8166 F 4 Kichwa S.I.S
## 8168 F 5 Mestizo S.I.S
## 8169 M 3 Mestizo USUARIO
## 8171 F 1 Mestizo S.I.S
## 8181 F 1 Mestizo S.I.S
## 8184 M 3 Mestizo S.I.S
## 8186 M 4 Mestizo S.I.S
## 8187 M 4 Kichwa S.I.S
## 8188 M 2 Mestizo S.I.S
## 8193 M 1 Mestizo S.I.S
## 8197 F 1 Mestizo S.I.S
## 8198 M 4 Kichwa S.I.S
## 8202 F 2 Mestizo S.I.S
## 8203 M 1 Mestizo S.I.S
## 8207 F 2 Mestizo USUARIO
## 8210 M 4 Mestizo S.I.S
## 8214 M 4 Mestizo S.I.S
## 8220 M 1 Mestizo S.I.S
## 8221 F 5 Mestizo S.I.S
## 8224 F 1 Mestizo S.I.S
## 8226 M 1 Awajun USUARIO
## 8235 F 1 Mestizo S.I.S
## 8237 M 1 Mestizo S.I.S
## 8239 F 4 Mestizo S.I.S
## 8243 M 2 Mestizo S.I.S
## 8244 M 2 Mestizo S.I.S
## 8245 F 2 Kichwa S.I.S
## 8249 F 3 Kichwa S.I.S
## 8250 F 4 Mestizo S.I.S
## 8254 M 1 Kichwa S.I.S
## 8260 M 1 Mestizo S.I.S
## 8267 M 4 Mestizo S.I.S
## 8269 M 1 Mestizo S.I.S
## 8270 M 1 Mestizo S.I.S
## 8280 M 1 Mestizo USUARIO
## 8286 F 1 Kichwa S.I.S
## 8288 M 2 Mestizo S.I.S
## 8289 F 5 Mestizo S.I.S
## 8290 F 1 Mestizo S.I.S
## 8293 F 1 Mestizo S.I.S
## 8295 F 3 Mestizo S.I.S
## 8303 F 1 Kichwa S.I.S
## 8306 F 1 Mestizo S.I.S
## 8317 M 1 Mestizo S.I.S
## 8324 M 2 Kichwa S.I.S
## 8334 F 3 Mestizo S.I.S
## 8339 F 2 Mestizo S.I.S
## 8340 F 5 Mestizo USUARIO
## 8341 M 3 Mestizo S.I.S
## 8342 F 4 Mestizo S.I.S
## 8343 F 2 Mestizo S.I.S
## 8345 F 3 Kichwa S.I.S
## 8347 F 1 Mestizo USUARIO
## 8349 M 1 Mestizo S.I.S
## 8352 F 3 Mestizo S.I.S
## 8354 F 3 Mestizo S.I.S
## 8356 F 1 Mestizo S.I.S
## 8361 F 1 Mestizo S.I.S
## 8366 F 1 Mestizo S.I.S
## 8367 F 5 Mestizo S.I.S
## 8372 F 5 Mestizo USUARIO
## 8375 M 3 Mestizo S.I.S
## 8376 F 1 Mestizo S.I.S
## 8378 F 1 Mestizo S.I.S
## 8379 M 1 Mestizo USUARIO
## 8380 M 1 Mestizo S.I.S
## 8385 F 1 Mestizo S.I.S
## 8387 F 3 Mestizo S.I.S
## 8388 M 1 Mestizo S.I.S
## 8394 M 1 Mestizo S.I.S
## 8400 M 1 Mestizo S.I.S
## 8403 F 4 Mestizo S.I.S
## 8405 M 2 Mestizo S.I.S
## 8409 M 1 Mestizo S.I.S
## 8410 M 1 Mestizo S.I.S
## 8411 F 2 Mestizo S.I.S
## 8415 M 2 Kichwa S.I.S
## 8417 M 1 Mestizo S.I.S
## 8422 M 2 Mestizo S.I.S
## 8428 M 1 Mestizo S.I.S
## 8432 M 4 Mestizo S.I.S
## 8442 M 1 Mestizo S.I.S
## 8446 M 1 Mestizo S.I.S
## 8450 M 1 Mestizo S.I.S
## 8453 F 1 Mestizo S.I.S
## 8457 M 1 Mestizo S.I.S
## 8458 F 1 Mestizo S.I.S
## 8462 M 1 Mestizo S.I.S
## 8463 F 2 Mestizo S.I.S
## 8468 F 1 Mestizo S.I.S
## 8470 F 4 Mestizo USUARIO
## 8472 M 1 Mestizo S.I.S
## 8473 M 2 Mestizo S.I.S
## 8485 M 1 Mestizo S.I.S
## 8486 M 2 Mestizo S.I.S
## 8488 F 4 Mestizo S.I.S
## 8492 M 1 Mestizo S.I.S
## 8497 F 2 Mestizo S.I.S
## 8500 M 2 Mestizo S.I.S
## 8501 M 1 Mestizo S.I.S
## 8503 M 4 Kichwa S.I.S
## 8505 F 2 Mestizo S.I.S
## 8506 M 3 Kichwa S.I.S
## 8515 F 1 Mestizo S.I.S
## 8516 M 1 Mestizo S.I.S
## 8517 M 1 Mestizo S.I.S
## 8519 F 1 Mestizo S.I.S
## 8522 F 4 Mestizo S.I.S
## 8523 M 2 Mestizo S.I.S
## 8524 M 3 Mestizo S.I.S
## 8537 M 2 Mestizo S.I.S
## 8542 F 1 Mestizo S.I.S
## 8549 M 1 Mestizo S.I.S
## 8551 M 1 Mestizo S.I.S
## 8552 F 1 Mestizo S.I.S
## 8554 F 1 Mestizo S.I.S
## 8558 F 1 Mestizo USUARIO
## 8559 F 1 Mestizo S.I.S
## 8564 F 3 Mestizo USUARIO
## 8569 M 3 Mestizo S.I.S
## 8570 F 1 Otras Pob. Indigenas S.I.S
## 8571 M 2 Mestizo S.I.S
## 8572 M 1 Mestizo S.I.S
## 8574 F 1 Mestizo S.I.S
## 8577 M 1 Mestizo USUARIO
## 8580 M 3 Kichwa S.I.S
## 8584 M 3 Mestizo S.I.S
## 8587 F 1 Mestizo USUARIO
## 8592 M 1 Mestizo S.I.S
## 8596 F 1 Mestizo S.I.S
## 8597 M 1 Mestizo S.I.S
## 8599 F 1 Mestizo S.I.S
## 8600 M 4 Mestizo S.I.S
## 8601 M 2 Mestizo S.I.S
## 8602 M 1 Mestizo S.I.S
## 8614 F 1 Mestizo S.I.S
## 8616 M 1 Mestizo S.I.S
## 8617 M 2 Mestizo S.I.S
## 8618 M 4 Mestizo S.I.S
## 8621 M 1 Mestizo S.I.S
## 8623 F 2 Mestizo S.I.S
## 8628 M 1 Mestizo S.I.S
## 8632 F 5 Mestizo S.I.S
## 8634 F 2 Mestizo S.I.S
## 8635 M 4 Mestizo S.I.S
## 8640 F 1 Mestizo S.I.S
## 8644 F 1 Mestizo S.I.S
## 8645 F 1 Mestizo S.I.S
## 8651 M 2 Mestizo USUARIO
## 8655 M 1 Mestizo S.I.S
## 8660 F 2 Mestizo S.I.S
## 8662 M 5 Mestizo S.I.S
## 8664 F 1 Mestizo S.I.S
## 8665 F 1 Mestizo S.I.S
## 8670 M 1 Mestizo S.I.S
## 8671 M 4 Mestizo S.I.S
## 8675 F 1 Mestizo S.I.S
## 8678 M 1 Mestizo S.I.S
## 8685 M 2 Mestizo S.I.S
## 8694 F 3 Mestizo S.I.S
## 8696 M 1 Mestizo S.I.S
## 8699 M 1 Mestizo S.I.S
## 8701 F 1 Mestizo S.I.S
## 8706 M 1 Mestizo S.I.S
## 8710 M 1 Kichwa S.I.S
## 8713 M 1 Mestizo S.I.S
## 8716 M 1 Mestizo S.I.S
## 8718 F 1 Mestizo S.I.S
## 8728 F 1 Mestizo USUARIO
## 8733 M 2 Mestizo S.I.S
## 8734 M 1 Mestizo USUARIO
## 8735 M 1 Mestizo S.I.S
## 8737 M 1 Mestizo USUARIO
## 8746 M 1 Mestizo S.I.S
## 8748 F 2 Mestizo S.I.S
## 8750 M 1 Mestizo S.I.S
## 8751 F 2 Mestizo S.I.S
## 8754 F 3 Mestizo S.I.S
## 8758 F 4 Mestizo USUARIO
## 8760 M 2 Mestizo S.I.S
## 8763 F 3 Mestizo S.I.S
## 8767 F 1 Kichwa S.I.S
## 8771 F 1 Mestizo S.I.S
## 8775 M 4 Mestizo S.I.S
## 8776 M 2 Mestizo S.I.S
## 8784 F 1 Mestizo S.I.S
## 8786 M 1 Mestizo USUARIO
## 8787 F 4 Mestizo S.I.S
## 8791 F 2 Mestizo S.I.S
## 8793 F 4 Mestizo S.I.S
## 8795 F 1 Mestizo S.I.S
## 8799 M 1 Mestizo S.I.S
## 8800 M 1 Mestizo S.I.S
## 8801 F 2 Kichwa S.I.S
## 8806 M 3 Mestizo S.I.S
## 8814 F 1 Mestizo S.I.S
## 8815 M 1 Mestizo S.I.S
## 8818 F 1 Mestizo S.I.S
## 8821 M 4 Mestizo S.I.S
## 8822 F 5 Mestizo S.I.S
## 8832 F 1 Mestizo S.I.S
## 8833 M 1 Mestizo S.I.S
## 8835 M 1 Mestizo S.I.S
## 8837 F 4 Mestizo S.I.S
## 8838 M 1 Mestizo S.I.S
## 8839 F 1 Mestizo S.I.S
## 8842 F 3 Mestizo S.I.S
## 8843 M 1 Mestizo S.I.S
## 8844 M 3 Mestizo S.I.S
## 8847 M 3 Mestizo S.I.S
## 8848 F 2 Kichwa S.I.S
## 8849 M 1 Mestizo S.I.S
## 8855 M 1 Mestizo S.I.S
## 8857 M 1 Mestizo S.I.S
## 8858 M 1 Mestizo S.I.S
## 8861 M 2 Mestizo S.I.S
## 8862 M 1 Kichwa S.I.S
## 8868 M 2 Mestizo S.I.S
## 8869 F 1 Mestizo S.I.S
## 8873 F 1 Mestizo S.I.S
## 8878 M 3 Mestizo S.I.S
## 8879 M 2 Mestizo S.I.S
## 8880 F 4 Mestizo S.I.S
## 8881 F 1 Mestizo S.I.S
## 8882 F 4 Mestizo S.I.S
## 8883 F 1 Mestizo S.I.S
## 8884 F 1 Mestizo USUARIO
## 8885 F 3 Mestizo S.I.S
## 8888 F 2 Mestizo S.I.S
## 8895 M 1 Mestizo S.I.S
## 8897 M 3 Mestizo S.I.S
## 8898 M 1 Mestizo S.I.S
## 8901 M 1 Mestizo S.I.S
## 8903 M 3 Kichwa S.I.S
## 8904 F 1 Mestizo EXONERADO
## 8911 F 1 Mestizo S.I.S
## 8916 F 5 Mestizo S.I.S
## 8917 F 1 Mestizo S.I.S
## 8919 M 1 Mestizo USUARIO
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## 8930 M 1 Mestizo S.I.S
## 8932 F 1 Mestizo S.I.S
## 8935 F 1 Mestizo S.I.S
## 8942 M 1 Kichwa S.I.S
## 8943 F 4 Mestizo S.I.S
## 8947 M 2 Mestizo S.I.S
## 8952 M 1 Mestizo S.I.S
## 8953 F 1 Mestizo S.I.S
## 8956 M 1 Mestizo S.I.S
## 8960 F 1 Kichwa S.I.S
## 8964 F 1 Mestizo S.I.S
## 8965 F 2 Mestizo S.I.S
## 8968 M 2 Mestizo S.I.S
## 8969 M 1 Mestizo USUARIO
## 8972 F 4 Mestizo USUARIO
## 8974 M 1 Mestizo USUARIO
## 8984 M 1 Mestizo S.I.S
## 8988 F 3 Mestizo S.I.S
## 8991 M 1 Mestizo S.I.S
## 8993 M 1 Kichwa S.I.S
## 8996 F 2 Mestizo S.I.S
## 8998 M 4 Mestizo S.I.S
## 9001 M 5 Mestizo S.I.S
## 9011 M 1 Mestizo S.I.S
## 9013 M 1 Mestizo S.I.S
## 9017 M 2 Mestizo USUARIO
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## 9037 F 4 Mestizo USUARIO
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## 9061 M 1 Mestizo S.I.S
## 9064 F 1 Mestizo USUARIO
## 9071 F 3 Mestizo USUARIO
## 9074 F 1 Mestizo USUARIO
## 9075 M 1 Mestizo S.I.S
## 9080 M 4 Mestizo S.I.S
## 9090 F 1 Mestizo S.I.S
## 9094 F 1 Mestizo S.I.S
## 9096 M 1 Mestizo S.I.S
## 9099 F 1 Mestizo S.I.S
## 9100 M 1 Mestizo USUARIO
## 9109 M 3 Mestizo S.I.S
## 9115 M 1 Mestizo S.I.S
## 9122 F 1 Mestizo S.I.S
## 9124 M 4 Mestizo USUARIO
## 9127 M 1 Mestizo S.I.S
## 9128 F 1 Mestizo S.I.S
## 9131 M 3 Mestizo S.I.S
## 9135 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9139 F 1 Mestizo S.I.S
## 9145 M 1 Mestizo S.I.S
## 9149 F 1 Mestizo S.I.S
## 9157 M 2 Mestizo S.I.S
## 9164 F 1 Mestizo S.I.S
## 9167 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9172 F 1 Mestizo S.I.S
## 9176 F 1 Mestizo S.I.S
## 9179 F 2 Kichwa S.I.S
## 9183 F 5 Mestizo S.I.S
## 9187 M 2 Mestizo S.I.S
## 9188 F 1 Mestizo S.I.S
## 9189 F 5 Mestizo S.I.S
## 9191 M 1 Mestizo S.I.S
## 9192 M 2 Mestizo S.I.S
## 9196 M 1 Mestizo USUARIO
## 9198 F 3 Mestizo S.I.S
## 9200 M 2 Mestizo S.I.S
## 9201 M 5 Mestizo S.I.S
## 9204 F 1 Mestizo USUARIO
## 9211 M 2 Mestizo S.I.S
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## 9219 F 1 Kichwa S.I.S
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## 9231 F 1 Kichwa S.I.S
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## 9246 M 4 Mestizo S.I.S
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## 9270 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9278 M 1 Mestizo S.I.S
## 9282 F 1 Mestizo S.I.S
## 9285 M 3 Mestizo S.I.S
## 9288 M 3 Kichwa S.I.S
## 9290 F 1 Mestizo S.I.S
## 9296 M 2 Mestizo S.I.S
## 9297 M 1 Awajun S.I.S
## 9301 M 1 Mestizo S.I.S
## 9305 M 2 Kichwa S.I.S
## 9306 M 1 Mestizo S.I.S
## 9313 M 2 Mestizo S.I.S
## 9314 F 1 Mestizo USUARIO
## 9323 M 1 Mestizo S.I.S
## 9341 M 1 Mestizo USUARIO
## 9342 F 1 Mestizo S.I.S
## 9345 F 2 Mestizo S.I.S
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## 9347 M 1 Mestizo USUARIO
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## 9385 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9395 F 3 Mestizo S.I.S
## 9397 F 1 Awajun S.I.S
## 9398 M 1 Mestizo S.I.S
## 9403 F 1 Mestizo S.I.S
## 9409 F 2 Mestizo S.I.S
## 9410 M 4 Mestizo S.I.S
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## 9439 M 2 Mestizo S.I.S
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## 9443 F 3 Mestizo S.I.S
## 9444 M 2 Mestizo S.I.S
## 9447 F 1 Mestizo USUARIO
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## 9453 M 4 Mestizo S.I.S
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## 9457 M 2 Mestizo USUARIO
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## 9466 F 1 Awajun S.I.S
## 9469 M 1 Mestizo S.I.S
## 9470 M 1 Mestizo USUARIO
## 9477 M 1 Kichwa S.I.S
## 9480 M 1 Mestizo S.I.S
## 9481 F 2 Mestizo S.I.S
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## 9500 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9541 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9555 M 1 Mestizo USUARIO
## 9557 F 3 Mestizo S.I.S
## 9559 M 5 Mestizo S.I.S
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## 9582 F 1 Mestizo S.I.S
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## 9587 M 1 Mestizo S.I.S
## 9589 F 2 Kichwa S.I.S
## 9591 M 3 Mestizo S.I.S
## 9601 M 2 Mestizo USUARIO
## 9609 M 1 Kichwa S.I.S
## 9611 F 3 Mestizo S.I.S
## 9617 M 4 Mestizo S.I.S
## 9626 F 3 Mestizo S.I.S
## 9631 F 1 Mestizo USUARIO
## 9634 M 2 Kichwa S.I.S
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## 9659 M 1 Mestizo S.I.S
## 9660 M 1 Mestizo S.I.S
## 9661 M 1 Mestizo S.I.S
## 9662 M 4 Mestizo USUARIO
## 9665 M 1 Mestizo USUARIO
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## 9669 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9678 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9685 M 1 Mestizo S.I.S
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## 9981 F 1 Mestizo S.I.S
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## 9987 F 4 Kichwa S.I.S
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## 10006 F 1 Mestizo S.I.S
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## 10067 F 1 Awajun S.I.S
## 10071 M 1 Mestizo S.I.S
## 10074 M 1 Mestizo S.I.S
## 10075 M 1 Mestizo S.I.S
## 10077 F 1 Mestizo S.I.S
## 10082 F 2 Mestizo S.I.S
## 10084 F 1 Mestizo S.I.S
## 10085 F 2 Mestizo S.I.S
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## 10091 M 1 Mestizo USUARIO
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## 10119 M 4 Mestizo S.I.S
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## 10152 F 1 Mestizo S.I.S
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## 10468 F 1 Mestizo USUARIO
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## 10520 M 1 Mestizo USUARIO
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## 10821 F 1 Mestizo S.I.S
## 10823 F 1 Mestizo S.I.S
## 10831 M 1 Mestizo S.I.S
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## 10868 M 3 Mestizo S.I.S
## 10869 F 1 Mestizo S.I.S
## 10871 F 1 Mestizo S.I.S
## 10872 F 1 Mestizo S.I.S
## 10874 M 1 Mestizo S.I.S
## 10877 M 1 Mestizo S.I.S
## 10879 F 2 Mestizo S.I.S
## 10882 M 2 Mestizo S.I.S
## 10893 M 1 Mestizo S.I.S
## 10895 M 1 Kichwa S.I.S
## 10905 M 1 Mestizo S.I.S
## 10907 M 1 Mestizo S.I.S
## 10912 F 2 Mestizo S.I.S
## 10916 M 1 Mestizo S.I.S
## 10918 F 1 Mestizo S.I.S
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## 10923 M 2 Kichwa S.I.S
## 10924 F 1 Mestizo S.I.S
## 10926 F 2 Mestizo S.I.S
## 10930 M 2 Mestizo USUARIO
## 10933 F 2 Mestizo USUARIO
## 10936 M 5 Mestizo S.I.S
## 10942 F 1 Mestizo USUARIO
## 10947 M 1 Mestizo S.I.S
## 10950 M 1 Mestizo S.I.S
## 10953 M 1 Kichwa S.I.S
## 10956 F 1 Mestizo USUARIO
## 10957 F 1 Mestizo S.I.S
## 10959 F 3 Mestizo S.I.S
## 10961 M 2 Mestizo S.I.S
## 10962 F 1 Mestizo USUARIO
## 10966 F 1 Mestizo S.I.S
## 10974 M 2 Mestizo S.I.S
## 10977 M 1 Mestizo S.I.S
## 10978 F 5 Mestizo USUARIO
## 10986 M 5 Mestizo S.I.S
## 10992 F 1 Kichwa S.I.S
## 10994 M 4 Mestizo S.I.S
## 10996 F 1 Mestizo S.I.S
## 10999 F 1 Mestizo USUARIO
## 11002 M 1 Mestizo S.I.S
## 11004 M 4 Mestizo S.I.S
## 11010 F 1 Otras Pob. Indigenas S.I.S
## 11011 F 1 Mestizo S.I.S
## 11012 M 1 Mestizo S.I.S
## 11014 F 1 Mestizo S.I.S
## 11018 F 1 Mestizo S.I.S
## 11019 M 1 Mestizo S.I.S
## 11022 M 3 Mestizo S.I.S
## 11023 M 1 Mestizo S.I.S
## 11024 F 3 Mestizo S.I.S
## 11028 M 2 Mestizo S.I.S
## 11030 F 2 Mestizo S.I.S
## 11034 M 1 Mestizo USUARIO
## 11035 F 1 Mestizo S.I.S
## 11040 F 2 Mestizo USUARIO
## 11042 F 3 Mestizo S.I.S
## 11045 F 2 Kichwa S.I.S
## 11046 M 3 Mestizo S.I.S
## 11052 M 4 Mestizo S.I.S
## 11054 M 1 Kichwa S.I.S
## 11062 F 1 Mestizo S.I.S
## 11066 M 1 Mestizo S.I.S
## 11069 F 2 Mestizo S.I.S
## 11070 M 4 Kichwa S.I.S
## 11079 F 3 Mestizo S.I.S
## 11085 F 1 Mestizo S.I.S
## 11086 M 1 Mestizo USUARIO
## 11087 M 1 Mestizo S.I.S
## 11089 M 4 Mestizo S.I.S
## 11092 M 1 Mestizo S.I.S
## 11097 M 3 Mestizo S.I.S
## 11099 M 4 Mestizo S.I.S
## 11105 M 1 Mestizo S.I.S
## 11106 M 1 Mestizo USUARIO
## 11109 F 2 Kichwa S.I.S
## 11112 F 1 Mestizo S.I.S
## 11119 M 4 Kichwa S.I.S
## 11122 M 1 Mestizo S.I.S
## 11125 F 5 Mestizo S.I.S
## 11127 F 1 Mestizo USUARIO
## 11129 F 1 Mestizo USUARIO
## 11130 F 1 Kichwa S.I.S
## 11137 M 1 Mestizo USUARIO
## 11138 M 2 Mestizo S.I.S
## 11140 F 2 Quechua USUARIO
## 11144 M 1 Mestizo S.I.S
## 11146 F 1 Mestizo S.I.S
## 11149 F 3 Mestizo S.I.S
## 11152 F 1 Mestizo S.I.S
## 11155 M 2 Mestizo S.I.S
## 11156 M 5 Mestizo S.I.S
## 11165 M 2 Kichwa S.I.S
## 11167 M 1 Mestizo USUARIO
## 11171 F 2 Mestizo S.I.S
## 11173 F 3 Mestizo S.I.S
## 11177 M 1 Mestizo S.I.S
## 11179 M 2 Mestizo S.I.S
## 11181 M 3 Mestizo S.I.S
## 11183 M 3 Mestizo S.I.S
## 11191 M 1 Mestizo S.I.S
## 11198 F 1 Mestizo S.I.S
## 11199 M 1 Mestizo S.I.S
## 11205 M 2 Mestizo S.I.S
## 11210 M 1 Mestizo S.I.S
## 11212 F 1 Mestizo USUARIO
## 11225 F 2 Mestizo S.I.S
## 11226 F 1 Mestizo USUARIO
## 11227 F 4 Awajun S.I.S
## 11234 M 1 Mestizo USUARIO
## 11252 M 2 Mestizo S.I.S
## 11257 M 1 Mestizo S.I.S
## 11258 M 1 Mestizo S.I.S
## 11260 F 1 Mestizo S.I.S
## 11269 M 1 Mestizo S.I.S
## 11277 M 3 Mestizo S.I.S
## 11280 M 1 Mestizo S.I.S
## 11281 M 2 Mestizo S.I.S
## 11285 F 1 Mestizo USUARIO
## 11289 F 1 Mestizo S.I.S
## 11291 M 2 Mestizo S.I.S
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## 11293 F 2 Kichwa S.I.S
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## 11298 M 1 Mestizo S.I.S
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## 11302 F 1 Kichwa S.I.S
## 11306 M 1 Mestizo USUARIO
## 11309 F 1 Kichwa S.I.S
## 11312 F 5 Mestizo S.I.S
## 11313 M 1 Mestizo S.I.S
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## 11319 F 1 Mestizo S.I.S
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## 11355 F 3 Mestizo S.I.S
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## 11363 M 1 Mestizo S.I.S
## 11364 M 1 Mestizo USUARIO
## 11366 M 2 Mestizo S.I.S
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## 11383 F 1 Mestizo S.I.S
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## 11477 M 1 Mestizo S.I.S
## 11479 F 1 Mestizo OTROS
## 11497 M 2 Mestizo S.I.S
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## 11501 F 3 Mestizo S.I.S
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## 11628 M 1 Mestizo S.I.S
## 11635 F 4 Mestizo S.I.S
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## 11663 M 1 Mestizo S.I.S
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## 11669 F 1 Mestizo USUARIO
## 11670 F 3 Mestizo S.I.S
## 11671 M 1 Mestizo USUARIO
## 11674 M 1 Mestizo S.I.S
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## 11988 F 4 Mestizo USUARIO
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## 12302 M 3 Mestizo S.I.S
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## 12384 M 1 Mestizo S.I.S
## 12391 M 2 Mestizo USUARIO
## 12392 M 3 Mestizo S.I.S
## 12398 M 1 Mestizo S.I.S
## 12399 M 1 Mestizo S.I.S
## 12402 M 2 Mestizo USUARIO
## 12404 M 1 Mestizo S.I.S
## 12407 M 3 Mestizo S.I.S
## 12410 M 1 Mestizo S.I.S
## 12411 M 1 Mestizo USUARIO
## 12412 M 2 Kichwa S.I.S
## 12415 M 1 Mestizo S.I.S
## 12417 M 1 Mestizo S.I.S
## 12420 M 3 Mestizo S.I.S
## 12431 M 3 Kichwa S.I.S
## 12433 M 1 Mestizo S.I.S
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## 12440 M 1 Mestizo S.I.S
## 12451 F 3 Mestizo S.I.S
## 12452 M 1 Mestizo USUARIO
## 12456 F 2 Mestizo S.I.S
## 12457 F 4 Mestizo S.I.S
## 12463 F 1 Kichwa S.I.S
## 12470 F 1 Mestizo S.I.S
## 12479 M 4 Mestizo S.I.S
## 12484 M 1 Mestizo S.I.S
## 12485 F 1 Mestizo S.I.S
## 12486 F 1 Mestizo S.I.S
## 12488 F 1 Mestizo OTROS
## 12490 M 1 Kichwa S.I.S
## 12491 F 5 Mestizo S.I.S
## 12495 F 4 Mestizo USUARIO
## 12498 M 2 Mestizo S.I.S
## 12505 F 2 Mestizo S.I.S
## 12509 F 1 Mestizo USUARIO
## 12518 M 5 Mestizo USUARIO
## 12520 F 1 Mestizo USUARIO
## 12524 M 1 Mestizo S.I.S
## 12525 M 1 Mestizo S.I.S
## 12526 M 2 Mestizo S.I.S
## 12528 M 3 Mestizo S.I.S
## 12533 M 4 Mestizo S.I.S
## 12537 M 1 Mestizo S.I.S
## 12541 M 1 Mestizo S.I.S
## 12550 M 3 Mestizo S.I.S
## 12551 F 1 Mestizo S.I.S
## 12552 M 1 Mestizo S.I.S
## 12559 F 1 Mestizo S.I.S
## 12560 F 5 Kichwa S.I.S
## 12561 F 1 Mestizo USUARIO
## 12562 M 1 Mestizo S.I.S
## 12565 M 1 Mestizo USUARIO
## 12566 M 1 Mestizo S.I.S
## 12571 F 1 Mestizo S.I.S
## 12572 M 1 Mestizo USUARIO
## 12574 M 1 Mestizo S.I.S
## 12578 M 5 Mestizo USUARIO
## 12580 M 1 Mestizo S.I.S
## 12584 M 3 Mestizo S.I.S
## 12585 F 1 Mestizo S.I.S
## 12590 F 4 Mestizo USUARIO
## 12594 M 3 Kichwa S.I.S
## 12598 M 1 Mestizo S.I.S
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## 12601 M 1 Mestizo S.I.S
## 12603 M 1 Mestizo USUARIO
## 12609 F 1 Mestizo S.I.S
## 12610 F 1 Mestizo S.I.S
## 12618 F 2 Kichwa S.I.S
## 12623 F 1 Mestizo S.I.S
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## 12647 M 1 Mestizo S.I.S
## 12651 F 2 Mestizo S.I.S
## 12652 F 1 Kichwa S.I.S
## 12653 M 1 Mestizo S.I.S
## 12658 M 1 Kichwa S.I.S
## 12659 F 2 Mestizo S.I.S
## 12661 M 3 Mestizo S.I.S
## 12662 M 1 Mestizo S.I.S
## 12664 M 1 Mestizo USUARIO
## 12665 M 1 Mestizo S.I.S
## 12668 M 1 Mestizo USUARIO
## 12677 F 3 Mestizo S.I.S
## 12678 M 3 Mestizo S.I.S
## 12679 M 3 Mestizo S.I.S
## 12683 M 4 Kichwa S.I.S
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## 12689 M 5 Mestizo USUARIO
## 12694 M 1 Mestizo S.I.S
## 12700 F 1 Mestizo S.I.S
## 12706 F 1 Mestizo S.I.S
## 12711 F 4 Mestizo S.I.S
## 12713 F 5 Mestizo S.I.S
## 12714 F 1 Mestizo S.I.S
## 12721 F 1 Mestizo S.I.S
## 12725 M 1 Mestizo S.I.S
## 12730 M 5 Mestizo S.I.S
## 12733 M 1 Mestizo USUARIO
## 12738 M 1 Mestizo S.I.S
## 12746 F 5 Mestizo USUARIO
## 12750 F 1 Mestizo S.I.S
## 12751 M 3 Kichwa S.I.S
## 12752 F 2 Mestizo USUARIO
## 12753 M 1 Mestizo OTROS
## 12757 M 1 Mestizo S.I.S
## 12758 M 4 Mestizo S.I.S
## 12763 M 1 Mestizo S.I.S
## 12764 F 1 Mestizo S.I.S
## 12776 F 5 Kichwa S.I.S
## 12778 F 1 Mestizo USUARIO
## 12780 F 1 Mestizo S.I.S
## 12781 M 1 Mestizo S.I.S
## 12804 F 1 Mestizo S.I.S
## 12816 M 1 Mestizo S.I.S
## 12819 F 1 Mestizo S.I.S
## 12821 F 1 Mestizo S.I.S
## 12822 M 1 Mestizo S.I.S
## 12823 F 1 Mestizo USUARIO
## 12827 M 1 Mestizo USUARIO
## 12832 F 1 Mestizo S.I.S
## 12834 F 3 Mestizo S.I.S
## 12836 F 1 Mestizo USUARIO
## 12839 F 1 Mestizo S.I.S
## 12840 M 1 Mestizo S.I.S
## 12844 F 1 Mestizo S.I.S
## 12846 M 3 Mestizo S.I.S
## 12848 M 1 Mestizo S.I.S
## 12855 F 1 Mestizo S.I.S
## 12861 M 2 Mestizo USUARIO
## 12862 M 1 Mestizo S.I.S
## 12866 M 1 Mestizo S.I.S
## 12870 F 2 Mestizo S.I.S
## 12874 M 1 Mestizo S.I.S
## 12875 M 1 Mestizo USUARIO
## 12878 M 2 Mestizo S.I.S
## 12880 M 1 Mestizo S.I.S
## 12882 M 2 Mestizo S.I.S
## 12885 M 2 Kichwa S.I.S
## 12888 M 3 Awajun S.I.S
## 12893 F 1 Mestizo USUARIO
## 12894 F 1 Mestizo S.I.S
## 12899 F 1 Mestizo USUARIO
## 12904 F 3 Mestizo S.I.S
## 12908 M 2 Mestizo S.I.S
## 12909 F 2 Kichwa S.I.S
## 12910 F 1 Mestizo S.I.S
## 12912 M 3 Mestizo S.I.S
## 12913 F 1 Mestizo S.I.S
## 12923 F 1 Mestizo USUARIO
## 12924 M 1 Mestizo S.I.S
## 12928 F 1 Mestizo S.I.S
## 12933 F 2 Mestizo S.I.S
## 12934 F 2 Mestizo S.I.S
## 12937 F 1 Mestizo S.I.S
## 12938 M 2 Awajun S.I.S
## 12941 F 1 Mestizo S.I.S
## 12947 M 1 Mestizo S.I.S
## 12955 M 4 Mestizo S.I.S
## 12956 F 1 Mestizo S.I.S
## 12961 F 2 Mestizo S.I.S
## 12962 F 3 Mestizo USUARIO
## 12967 M 1 Mestizo S.I.S
## 12968 F 1 Mestizo USUARIO
## 12971 M 1 Mestizo S.I.S
## 12979 M 2 Mestizo S.I.S
## 12990 M 1 Mestizo S.I.S
## 12994 M 1 Mestizo S.I.S
## 12997 M 1 Mestizo S.I.S
## 12999 F 1 Kichwa S.I.S
## 13001 M 1 Mestizo USUARIO
## 13004 F 1 Mestizo S.I.S
## 13009 F 1 Mestizo S.I.S
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## 13030 M 1 Mestizo S.I.S
## 13032 M 1 Mestizo S.I.S
## 13036 M 1 Mestizo S.I.S
## 13048 M 3 Mestizo USUARIO
## 13051 F 1 Mestizo S.I.S
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## 13055 F 2 Mestizo S.I.S
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## 13065 F 1 Mestizo S.I.S
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## 13101 M 1 Kichwa S.I.S
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## 13107 M 1 Mestizo S.I.S
## 13108 F 5 Mestizo S.I.S
## 13113 M 1 Mestizo S.I.S
## 13115 M 1 Mestizo S.I.S
## 13124 F 2 Kichwa S.I.S
## 13129 F 2 Mestizo S.I.S
## 13130 M 1 Mestizo USUARIO
## 13133 F 1 Mestizo S.I.S
## 13139 M 1 Shawi S.I.S
## 13144 M 1 Mestizo S.I.S
## 13146 F 2 Kichwa S.I.S
## 13150 M 1 Mestizo S.I.S
## 13152 M 1 Mestizo S.I.S
## 13153 F 1 Mestizo S.I.S
## 13156 M 2 Mestizo S.I.S
## 13157 M 4 Mestizo USUARIO
## 13162 F 1 Mestizo S.I.S
## 13163 F 1 Mestizo USUARIO
## 13165 M 2 Mestizo S.I.S
## 13169 F 1 Mestizo S.I.S
## 13173 F 4 Mestizo S.I.S
## 13174 F 4 Mestizo S.I.S
## 13175 M 1 Mestizo S.I.S
## 13176 F 1 Mestizo S.I.S
## 13194 M 1 Kichwa S.I.S
## 13197 F 2 Mestizo USUARIO
## 13198 M 2 Kichwa S.I.S
## 13201 F 2 Mestizo S.I.S
## 13202 F 4 Mestizo S.I.S
## 13203 M 1 Mestizo USUARIO
## 13206 F 3 Mestizo USUARIO
## 13207 F 1 Mestizo S.I.S
## 13211 F 2 Mestizo S.I.S
## 13216 M 2 Mestizo S.I.S
## 13217 F 1 Mestizo S.I.S
## 13218 F 2 Mestizo S.I.S
## 13223 F 1 Shawi S.I.S
## 13226 F 1 Mestizo S.I.S
## 13228 M 3 Kichwa S.I.S
## 13231 F 1 Mestizo S.I.S
## 13232 M 1 Mestizo S.I.S
## 13233 M 1 Mestizo S.I.S
## 13235 F 1 Mestizo USUARIO
## 13237 M 2 Mestizo S.I.S
## 13248 M 1 Mestizo S.I.S
## 13254 M 1 Mestizo S.I.S
## 13258 F 2 Mestizo S.I.S
## 13259 M 1 Kichwa S.I.S
## 13267 M 1 Mestizo S.I.S
## 13268 F 1 Mestizo S.I.S
## 13271 F 1 Mestizo S.I.S
## 13273 F 2 Mestizo S.I.S
## 13276 M 1 Kichwa S.I.S
## 13278 M 3 Kichwa S.I.S
## 13281 M 1 Mestizo S.I.S
## 13290 M 1 Mestizo S.I.S
## 13291 M 1 Mestizo USUARIO
## 13296 M 1 Mestizo S.I.S
## 13298 F 1 Mestizo S.I.S
## 13304 M 1 Mestizo S.I.S
## 13305 M 2 Mestizo S.I.S
## 13306 M 5 Mestizo S.I.S
## 13316 F 4 Kichwa S.I.S
## 13318 M 1 Mestizo S.I.S
## 13324 M 1 Mestizo S.I.S
## 13325 M 1 Mestizo USUARIO
## 13326 M 1 Mestizo S.I.S
## 13327 M 1 Mestizo S.I.S
## 13328 F 1 Kichwa S.I.S
## 13329 M 1 Kichwa S.I.S
## 13330 M 1 Mestizo S.I.S
## 13332 F 1 Mestizo S.I.S
## 13333 F 2 Mestizo USUARIO
## 13339 F 5 Mestizo S.I.S
## 13341 M 1 Mestizo S.I.S
## 13343 M 3 Mestizo S.I.S
## 13346 F 2 Mestizo S.I.S
## 13348 F 1 Kichwa S.I.S
## 13351 M 1 Mestizo S.I.S
## 13353 F 2 Mestizo S.I.S
## 13358 F 4 Shawi EXONERADO
## 13365 F 1 Mestizo S.I.S
## 13369 M 1 Mestizo S.I.S
## 13370 F 2 Mestizo USUARIO
## 13372 M 1 Mestizo S.I.S
## 13373 F 2 Kichwa S.I.S
## 13375 M 1 Mestizo S.I.S
## 13381 F 1 Mestizo S.I.S
## 13386 M 2 Mestizo S.I.S
## 13387 M 1 Mestizo USUARIO
## 13393 F 2 Mestizo S.I.S
## 13395 M 1 Mestizo S.I.S
## 13397 M 1 Mestizo S.I.S
## 13398 F 1 Mestizo S.I.S
## 13403 M 5 Mestizo S.I.S
## 13404 F 4 Mestizo S.I.S
## 13411 M 4 Mestizo S.I.S
## 13421 M 1 Mestizo S.I.S
## 13425 M 1 Mestizo S.I.S
## 13430 F 1 Mestizo S.I.S
## 13431 F 2 Kichwa S.I.S
## 13433 F 1 Mestizo S.I.S
## 13436 F 4 Mestizo S.I.S
## 13437 F 2 Mestizo S.I.S
## 13438 M 4 Kichwa S.I.S
## 13447 M 1 Mestizo USUARIO
## 13449 F 1 Mestizo S.I.S
## 13454 F 1 Mestizo S.I.S
## 13458 M 2 Mestizo S.I.S
## 13460 M 2 Mestizo S.I.S
## 13464 F 1 Awajun S.I.S
## 13465 F 1 Mestizo S.I.S
## 13466 M 1 Mestizo S.I.S
## 13467 F 1 Mestizo S.I.S
## 13469 F 1 Mestizo S.I.S
## 13471 F 1 Kichwa S.I.S
## 13474 F 1 Mestizo S.I.S
## 13483 F 1 Mestizo S.I.S
## 13484 F 1 Mestizo S.I.S
## 13486 M 5 Mestizo S.I.S
## 13490 M 1 Mestizo S.I.S
## 13493 F 1 Mestizo S.I.S
## 13496 M 2 Mestizo S.I.S
## 13499 F 5 Mestizo S.I.S
## 13500 M 3 Mestizo S.I.S
## 13508 M 1 Mestizo S.I.S
## 13509 M 1 Mestizo S.I.S
## 13520 M 2 Mestizo S.I.S
## 13526 F 1 Mestizo USUARIO
## 13530 F 2 Mestizo S.I.S
## 13532 F 1 Mestizo S.I.S
## 13539 M 2 Mestizo S.I.S
## 13540 F 1 Mestizo S.I.S
## 13541 F 1 Mestizo S.I.S
## 13543 M 1 Awajun S.I.S
## 13548 M 1 Mestizo USUARIO
## 13550 M 5 Mestizo S.I.S
## 13551 M 4 Shawi S.I.S
## 13553 M 2 Mestizo S.I.S
## 13556 M 3 Mestizo S.I.S
## 13559 M 1 Mestizo USUARIO
## 13560 M 3 Mestizo S.I.S
## 13561 F 1 Mestizo S.I.S
## 13564 F 1 Kichwa S.I.S
## 13567 M 1 Mestizo S.I.S
## 13572 M 1 Mestizo S.I.S
## 13579 M 4 Mestizo S.I.S
## 13581 F 2 Mestizo S.I.S
## 13590 M 1 Mestizo S.I.S
## 13594 M 1 Mestizo S.I.S
## 13596 F 1 Mestizo S.I.S
## 13599 M 4 Mestizo S.I.S
## 13602 M 2 Mestizo S.I.S
## 13607 M 3 Mestizo S.I.S
## 13608 F 1 Mestizo S.I.S
## 13609 F 1 Mestizo USUARIO
## 13611 F 2 Mestizo USUARIO
## 13617 M 1 Mestizo S.I.S
## 13621 M 1 Kichwa S.I.S
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## 13630 M 1 Mestizo S.I.S
## 13631 M 5 Mestizo USUARIO
## 13632 M 1 Mestizo S.I.S
## 13636 F 1 Mestizo S.I.S
## 13638 M 2 Mestizo S.I.S
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## 13649 F 2 Kichwa S.I.S
## 13651 F 1 Mestizo S.I.S
## 13653 F 1 Mestizo S.I.S
## 13656 M 1 Mestizo S.I.S
## 13658 F 2 Mestizo S.I.S
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## 13678 M 1 Mestizo S.I.S
## 13679 M 1 Mestizo S.I.S
## 13684 M 2 Mestizo S.I.S
## 13690 M 1 Mestizo S.I.S
## 13692 M 1 Mestizo S.I.S
## 13693 F 2 Mestizo S.I.S
## 13695 F 1 Mestizo S.I.S
## 13698 M 1 Mestizo S.I.S
## 13704 M 4 Kichwa S.I.S
## 13709 M 2 Kichwa S.I.S
## 13711 F 2 Mestizo S.I.S
## 13712 F 1 Mestizo S.I.S
## 13715 F 1 Mestizo S.I.S
## 13716 F 1 Mestizo USUARIO
## 13718 M 2 Mestizo S.I.S
## 13720 M 2 Awajun S.I.S
## 13721 F 5 Mestizo USUARIO
## 13723 M 3 Mestizo USUARIO
## 13724 F 1 Kichwa S.I.S
## 13725 M 1 Mestizo S.I.S
## 13727 F 4 Mestizo S.I.S
## 13729 M 1 Mestizo USUARIO
## 13731 F 2 Mestizo S.I.S
## 13732 F 1 Mestizo S.I.S
## 13733 M 2 Mestizo S.I.S
## 13736 F 1 Mestizo S.I.S
## 13744 M 1 Mestizo S.I.S
## 13745 M 2 Mestizo S.I.S
## 13749 M 1 Mestizo S.I.S
## 13752 F 1 Mestizo S.I.S
## 13753 F 1 Mestizo S.I.S
## 13756 M 1 Mestizo S.I.S
## 13757 M 1 Mestizo S.I.S
## 13760 M 1 Mestizo USUARIO
## 13762 F 5 Mestizo S.I.S
## 13767 M 4 Mestizo S.I.S
## 13771 M 1 Mestizo S.I.S
## 13772 F 1 Mestizo S.I.S
## 13780 M 1 Mestizo USUARIO
## 13789 M 1 Mestizo S.I.S
## 13790 F 5 Mestizo S.I.S
## 13793 M 3 Kichwa S.I.S
## 13798 M 3 Mestizo S.I.S
## 13801 M 1 Mestizo S.I.S
## 13808 M 2 Mestizo S.I.S
## 13811 F 2 Mestizo S.I.S
## 13818 M 1 Mestizo S.I.S
## 13822 F 1 Mestizo S.I.S
## 13827 M 1 Mestizo S.I.S
## 13831 F 4 Mestizo S.I.S
## 13832 M 3 Mestizo S.I.S
## 13833 F 1 Mestizo S.I.S
## 13834 F 1 Mestizo S.I.S
## 13835 F 1 Mestizo S.I.S
## 13843 F 3 Kichwa S.I.S
## 13844 F 1 Mestizo S.I.S
## 13845 F 2 Mestizo S.I.S
## 13846 F 2 Mestizo S.I.S
## 13847 M 1 Kichwa S.I.S
## 13854 F 1 Mestizo S.I.S
## 13858 M 2 Mestizo S.I.S
## 13860 F 3 Mestizo S.I.S
## 13863 F 1 Mestizo S.I.S
## 13864 F 2 Kichwa S.I.S
## 13865 M 1 Kichwa S.I.S
## 13867 F 1 Mestizo S.I.S
## 13886 M 1 Mestizo S.I.S
## 13887 M 2 Mestizo S.I.S
## 13892 M 2 Mestizo S.I.S
## 13898 F 2 Mestizo S.I.S
## 13901 F 1 Mestizo USUARIO
## 13902 M 5 Mestizo S.I.S
## 13903 F 4 Mestizo S.I.S
## 13905 F 2 Mestizo S.I.S
## 13910 F 1 Mestizo S.I.S
## 13912 M 1 Mestizo S.I.S
## 13921 F 4 Mestizo S.I.S
## 13922 M 1 Mestizo S.I.S
## 13923 F 2 Mestizo S.I.S
## 13924 F 1 Mestizo S.I.S
## 13929 F 1 Mestizo S.I.S
## 13933 M 4 Kichwa S.I.S
## 13939 F 2 Mestizo S.I.S
## 13941 F 1 Mestizo S.I.S
## 13942 M 1 Mestizo S.I.S
## 13945 F 3 Mestizo USUARIO
## 13946 M 2 Mestizo S.I.S
## 13949 M 1 Mestizo S.I.S
## 13958 F 1 Mestizo S.I.S
## 13960 F 2 Mestizo S.I.S
## 13964 M 1 Mestizo S.I.S
## 13965 M 1 Mestizo S.I.S
## 13966 M 1 Mestizo S.I.S
## 13968 F 4 Mestizo S.I.S
## 13975 M 4 Mestizo S.I.S
## 13977 M 3 Mestizo S.I.S
## 13978 M 1 Mestizo S.I.S
## 13980 F 3 Mestizo S.I.S
## 13982 M 1 Mestizo S.I.S
## 13983 M 2 Mestizo S.I.S
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## 13990 F 3 Mestizo S.I.S
## 13992 F 4 Mestizo S.I.S
## 13995 M 2 Awajun S.I.S
## 13996 F 1 Mestizo S.I.S
## 13998 F 1 Mestizo USUARIO
## 14002 F 3 Mestizo USUARIO
## 14003 M 3 Mestizo S.I.S
## 14005 M 1 Kichwa USUARIO
## 14006 M 1 Mestizo S.I.S
## 14007 M 1 Mestizo S.I.S
## 14013 M 3 Mestizo S.I.S
## 14019 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14046 M 1 Mestizo S.I.S
## 14049 F 4 Mestizo S.I.S
## 14053 F 1 Mestizo S.I.S
## 14056 M 3 Kichwa S.I.S
## 14062 F 1 Mestizo S.I.S
## 14063 F 1 Mestizo USUARIO
## 14065 M 1 Kichwa S.I.S
## 14074 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14095 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14119 F 3 Kichwa S.I.S
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## 14126 M 2 Kichwa S.I.S
## 14131 M 1 Mestizo USUARIO
## 14132 F 1 Kichwa S.I.S
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## 14140 F 1 Mestizo S.I.S
## 14141 F 2 Mestizo S.I.S
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## 14176 F 1 Mestizo S.I.S
## 14177 F 1 Mestizo USUARIO
## 14184 M 1 Mestizo USUARIO
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## 14196 F 4 Mestizo S.I.S
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## 14221 F 1 Kichwa S.I.S
## 14225 F 1 Mestizo USUARIO
## 14228 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14241 F 5 Mestizo S.I.S
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## 14250 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14266 F 2 Kichwa S.I.S
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## 14400 M 4 Mestizo S.I.S
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## 14441 M 5 Mestizo S.I.S
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## 14454 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14468 M 3 Mestizo S.I.S
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## 14478 M 1 Mestizo S.I.S
## 14479 F 1 Mestizo USUARIO
## 14494 M 1 Kichwa S.I.S
## 14499 M 2 Mestizo S.I.S
## 14502 M 1 Mestizo S.I.S
## 14503 M 1 Mestizo S.I.S
## 14504 M 4 Mestizo USUARIO
## 14508 M 1 Mestizo S.I.S
## 14509 M 4 Mestizo S.I.S
## 14510 F 1 Mestizo S.I.S
## 14511 F 4 Mestizo S.I.S
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## 14520 M 1 Mestizo S.I.S
## 14523 M 1 Mestizo S.I.S
## 14528 M 1 Mestizo ESSALUD
## 14535 M 1 Mestizo S.I.S
## 14539 M 1 Mestizo USUARIO
## 14542 F 1 Mestizo USUARIO
## 14546 M 1 Mestizo S.I.S
## 14547 M 2 Mestizo USUARIO
## 14548 M 1 Mestizo S.I.S
## 14550 M 3 Mestizo S.I.S
## 14552 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14597 F 3 Mestizo S.I.S
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## 14600 M 2 Mestizo S.I.S
## 14603 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14605 F 5 Mestizo USUARIO
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## 14622 F 5 Mestizo S.I.S
## 14625 F 4 Mestizo USUARIO
## 14626 M 1 Mestizo S.I.S
## 14628 F 3 Kichwa S.I.S
## 14631 F 4 Mestizo S.I.S
## 14635 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14639 M 3 Mestizo S.I.S
## 14640 M 1 Mestizo S.I.S
## 14642 M 1 Mestizo S.I.S
## 14644 M 5 Mestizo S.I.S
## 14651 M 1 Mestizo S.I.S
## 14655 F 4 Shawi S.I.S
## 14656 M 4 Mestizo S.I.S
## 14660 M 1 Mestizo USUARIO
## 14663 M 1 Mestizo S.I.S
## 14668 F 4 Mestizo S.I.S
## 14676 M 4 Mestizo S.I.S
## 14678 M 3 Mestizo S.I.S
## 14682 F 1 Mestizo USUARIO
## 14683 M 2 Mestizo S.I.S
## 14689 M 1 Mestizo S.I.S
## 14691 F 3 Mestizo S.I.S
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## 14709 F 1 Mestizo S.I.S
## 14711 M 1 Mestizo S.I.S
## 14712 M 2 Mestizo USUARIO
## 14715 F 2 Mestizo S.I.S
## 14716 F 1 Mestizo S.I.S
## 14718 F 3 Mestizo S.I.S
## 14720 F 1 Mestizo S.I.S
## 14733 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14735 M 1 Mestizo S.I.S
## 14738 F 1 Mestizo S.I.S
## 14740 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14742 M 1 Mestizo S.I.S
## 14743 F 1 Mestizo S.I.S
## 14746 F 1 Mestizo S.I.S
## 14749 F 1 Mestizo S.I.S
## 14750 M 2 Mestizo S.I.S
## 14753 F 1 Mestizo S.I.S
## 14756 M 1 Mestizo S.I.S
## 14757 F 1 Kichwa S.I.S
## 14761 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14780 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14789 F 2 Mestizo S.I.S
## 14791 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14796 F 3 Mestizo S.I.S
## 14798 M 1 Mestizo S.I.S
## 14800 M 3 Mestizo S.I.S
## 14806 F 5 Awajun USUARIO
## 14812 M 1 Mestizo S.I.S
## 14815 F 1 Mestizo S.I.S
## 14822 M 1 Mestizo S.I.S
## 14823 M 1 Mestizo S.I.S
## 14825 F 1 Mestizo S.I.S
## 14828 F 1 Mestizo S.I.S
## 14829 M 1 Mestizo S.I.S
## 14831 M 1 Mestizo S.I.S
## 14833 F 1 Mestizo S.I.S
## 14834 M 2 Mestizo S.I.S
## 14838 F 3 Mestizo S.I.S
## 14839 M 1 Mestizo S.I.S
## 14846 F 1 Mestizo S.I.S
## 14847 F 1 Mestizo USUARIO
## 14848 M 1 Mestizo S.I.S
## 14850 M 1 Mestizo S.I.S
## 14851 F 4 Mestizo S.I.S
## 14852 F 4 Mestizo S.I.S
## 14853 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14857 M 1 Mestizo S.I.S
## 14859 F 1 Mestizo S.I.S
## 14861 F 5 Mestizo USUARIO
## 14864 F 1 Mestizo S.I.S
## 14865 F 1 Mestizo S.I.S
## 14873 M 2 Mestizo S.I.S
## 14875 F 2 Mestizo S.I.S
## 14880 F 1 Mestizo S.I.S
## 14882 M 1 Mestizo S.I.S
## 14886 F 3 Mestizo S.I.S
## 14888 M 2 Mestizo USUARIO
## 14898 F 3 Mestizo S.I.S
## 14903 F 1 Kichwa S.I.S
## 14904 F 2 Mestizo S.I.S
## 14906 F 4 Kichwa S.I.S
## 14907 M 1 Mestizo S.I.S
## 14908 F 2 Mestizo S.I.S
## 14910 M 1 Mestizo S.I.S
## 14911 F 1 Mestizo S.I.S
## 14912 F 2 Kichwa USUARIO
## 14920 F 1 Mestizo S.I.S
## 14928 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14933 M 1 Mestizo S.I.S
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## 14938 F 4 Kichwa S.I.S
## 14942 F 3 Mestizo S.I.S
## 14944 F 1 Mestizo USUARIO
## 14948 F 1 Mestizo S.I.S
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## 14957 M 1 Mestizo S.I.S
## 14958 M 1 Mestizo USUARIO
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## 14974 F 1 Mestizo S.I.S
## 14976 F 1 Mestizo USUARIO
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## 14991 F 1 Mestizo USUARIO
## 14996 F 2 Mestizo S.I.S
## 14998 M 1 Mestizo S.I.S
## 15005 F 1 Mestizo S.I.S
## 15006 F 1 Mestizo S.I.S
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## 15016 F 1 Mestizo S.I.S
## 15019 M 1 Mestizo S.I.S
## 15022 M 4 Mestizo S.I.S
## 15024 M 3 Kichwa S.I.S
## 15037 F 1 Mestizo S.I.S
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## 15044 F 1 Mestizo S.I.S
## 15046 M 1 Kichwa S.I.S
## 15054 F 1 Mestizo S.I.S
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## 15058 F 3 Mestizo S.I.S
## 15065 F 1 Mestizo S.I.S
## 15078 M 1 Mestizo S.I.S
## 15081 M 1 Mestizo S.I.S
## 15083 F 1 Mestizo S.I.S
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## 15091 M 1 Mestizo S.I.S
## 15092 F 1 Kichwa S.I.S
## 15099 M 4 Mestizo USUARIO
## 15100 M 2 Mestizo S.I.S
## 15102 F 1 Mestizo S.I.S
## 15105 M 1 Mestizo USUARIO
## 15107 M 1 Mestizo S.I.S
## 15109 F 3 Mestizo S.I.S
## 15112 M 3 Mestizo S.I.S
## 15117 F 4 Mestizo S.I.S
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## 15127 M 1 Mestizo S.I.S
## 15128 M 1 Mestizo S.I.S
## 15131 M 1 Kichwa S.I.S
## 15137 M 5 Mestizo USUARIO
## 15138 M 1 Kichwa S.I.S
## 15140 M 1 Mestizo S.I.S
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## 15146 M 1 Mestizo S.I.S
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## 15166 F 1 Mestizo S.I.S
## 15169 F 3 Mestizo S.I.S
## 15174 F 1 Mestizo S.I.S
## 15177 F 1 Mestizo OTROS
## 15179 F 2 Mestizo S.I.S
## 15183 M 2 Mestizo S.I.S
## 15184 F 1 Mestizo S.I.S
## 15187 M 2 Mestizo S.I.S
## 15190 F 1 Mestizo S.I.S
## 15195 F 1 Mestizo USUARIO
## 15196 M 2 Mestizo S.I.S
## 15197 M 2 Mestizo S.I.S
## 15198 F 1 Mestizo S.I.S
## 15199 F 1 Mestizo USUARIO
## 15202 F 5 Mestizo USUARIO
## 15208 M 5 Mestizo USUARIO
## 15210 M 1 Mestizo S.I.S
## 15211 F 1 Mestizo S.I.S
## 15215 M 1 Kichwa S.I.S
## 15222 F 1 Mestizo EXONERADO
## 15225 F 1 Mestizo USUARIO
## 15226 F 1 Mestizo USUARIO
## 15229 F 1 Mestizo S.I.S
## 15235 F 1 Mestizo S.I.S
## 15247 F 5 Mestizo S.I.S
## 15251 M 1 Mestizo S.I.S
## 15258 M 2 Mestizo S.I.S
## 15262 M 2 Mestizo S.I.S
## 15263 F 1 Mestizo S.I.S
## 15264 M 1 Mestizo S.I.S
## 15266 F 1 Mestizo S.I.S
## 15267 F 1 Mestizo USUARIO
## 15268 F 1 Mestizo S.I.S
## 15271 M 1 Mestizo S.I.S
## 15273 F 1 Mestizo S.I.S
## 15274 F 1 Mestizo S.I.S
## 15275 F 2 Mestizo S.I.S
## 15284 F 2 Mestizo S.I.S
## 15294 M 3 Mestizo EXONERADO
## 15307 F 2 Mestizo S.I.S
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## 15322 F 1 Mestizo S.I.S
## 15323 F 1 Mestizo S.I.S
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## 15464 F 3 Mestizo S.I.S
## 15465 F 1 Mestizo USUARIO
## 15467 F 5 Mestizo S.I.S
## 15470 F 2 Kichwa S.I.S
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## 15515 M 1 Mestizo S.I.S
## 15516 F 3 Mestizo USUARIO
## 15520 M 1 Mestizo S.I.S
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## 15560 F 2 Mestizo S.I.S
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## 15620 F 2 Mestizo USUARIO
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## 15806 M 1 Mestizo S.I.S
## 15813 M 1 Mestizo USUARIO
## 15821 F 2 Kichwa S.I.S
## 15822 F 3 Mestizo S.I.S
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## 16162 M 1 Mestizo S.I.S
## 16163 F 1 Kichwa S.I.S
## 16164 M 1 Mestizo USUARIO
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## 16204 F 1 Mestizo USUARIO
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## 16332 F 3 Mestizo S.I.S
## 16337 M 1 Shawi S.I.S
## 16338 F 1 Mestizo S.I.S
## 16342 M 1 Mestizo USUARIO
## 16344 M 1 Mestizo USUARIO
## 16345 F 1 Mestizo S.I.S
## 16350 F 2 Mestizo S.I.S
## 16352 F 2 Mestizo S.I.S
## 16353 M 1 Mestizo S.I.S
## 16354 F 1 Kichwa S.I.S
## 16360 M 2 Mestizo S.I.S
## 16363 F 2 Mestizo S.I.S
## 16366 M 1 Mestizo USUARIO
## 16371 F 4 Kichwa S.I.S
## 16375 F 1 Kichwa S.I.S
## 16377 M 1 Mestizo S.I.S
## 16379 M 1 Mestizo S.I.S
## 16381 F 1 Mestizo S.I.S
## 16385 M 1 Mestizo USUARIO
## 16393 F 1 Mestizo S.I.S
## 16395 F 2 Mestizo S.I.S
## 16399 M 2 Kichwa S.I.S
## 16401 F 4 Kichwa S.I.S
## 16403 M 1 Mestizo S.I.S
## 16404 F 1 Mestizo S.I.S
## 16405 M 1 Kichwa S.I.S
## 16411 M 1 Mestizo S.I.S
## 16417 M 1 Mestizo S.I.S
## 16418 M 1 Mestizo S.I.S
## 16419 M 3 Mestizo USUARIO
## 16422 F 2 Mestizo USUARIO
## 16423 M 3 Mestizo S.I.S
## 16425 F 1 Mestizo S.I.S
## 16426 F 1 Mestizo S.I.S
## 16427 F 1 Kichwa S.I.S
## 16431 M 1 Mestizo S.I.S
## 16433 M 1 Mestizo S.I.S
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## 16493 M 1 Mestizo USUARIO
## 16494 F 1 Mestizo S.I.S
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## 16500 M 1 Awajun USUARIO
## 16503 F 1 Mestizo S.I.S
## 16507 F 3 Kichwa S.I.S
## 16511 M 3 Mestizo S.I.S
## 16514 M 4 Mestizo S.I.S
## 16515 F 1 Mestizo USUARIO
## 16517 F 1 Mestizo S.I.S
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## 16526 M 1 Mestizo S.I.S
## 16528 M 4 Mestizo S.I.S
## 16540 M 2 Mestizo S.I.S
## 16545 M 1 Mestizo S.I.S
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## 16554 M 1 Mestizo S.I.S
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## 16560 F 2 Kichwa S.I.S
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## 16581 M 1 Mestizo S.I.S
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## 16592 M 1 Mestizo S.I.S
## 16594 F 1 Mestizo S.I.S
## 16597 M 1 Mestizo S.I.S
## 16598 M 2 Mestizo S.I.S
## 16599 F 1 Mestizo S.I.S
## 16606 M 1 Mestizo S.I.S
## 16609 M 1 Mestizo S.I.S
## 16613 F 4 Awajun S.I.S
## 16619 F 1 Kichwa S.I.S
## 16621 F 2 Mestizo S.I.S
## 16627 F 3 Mestizo USUARIO
## PROVINCIA GRADO_SEVERIDAD pred_probs predicted
## 1 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 2 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 7 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 8 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 9 PICOTA LEV 0.4936812 LEV
## 13 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 18 RIOJA LEV 0.4696246 LEV
## 22 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 23 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 27 MOYOBAMBA LEV 0.4747003 LEV
## 29 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
## 30 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 37 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 40 RIOJA LEV 0.4696246 LEV
## 52 BELLAVISTA LEV 0.2912761 LEV
## 54 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
## 56 TOCACHE LEV 0.5335474 MOD
## 58 BELLAVISTA LEV 0.2079453 LEV
## 59 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 63 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 65 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 73 EL DORADO LEV 0.4641748 LEV
## 78 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 93 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 96 BELLAVISTA LEV 0.1957742 LEV
## 103 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 104 EL DORADO LEV 0.4641748 LEV
## 106 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 107 MARISCAL CACERES LEV 0.3115299 LEV
## 118 MARISCAL CACERES LEV 0.2805986 LEV
## 121 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 126 MARISCAL CACERES LEV 0.3614916 LEV
## 136 RIOJA LEV 0.4948514 LEV
## 139 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 141 SAN MARTIN LEV 0.4550697 LEV
## 147 EL DORADO LEV 0.3391084 LEV
## 153 LAMAS LEV 0.4719359 LEV
## 154 SAN MARTIN LEV 0.4738626 LEV
## 155 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 157 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 160 BELLAVISTA LEV 0.2759268 LEV
## 161 BELLAVISTA LEV 0.3169501 LEV
## 163 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 168 BELLAVISTA LEV 0.2912761 LEV
## 175 PICOTA LEV 0.4936812 LEV
## 177 MARISCAL CACERES LEV 0.4330905 LEV
## 178 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 181 MOYOBAMBA LEV 0.4378719 LEV
## 182 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 189 MARISCAL CACERES LEV 0.4698529 LEV
## 191 EL DORADO LEV 0.3500419 LEV
## 192 MOYOBAMBA LEV 0.4193686 LEV
## 193 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 205 MARISCAL CACERES LEV 0.4698529 LEV
## 206 BELLAVISTA LEV 0.2334669 LEV
## 211 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 214 MARISCAL CACERES LEV 0.3115299 LEV
## 217 PICOTA LEV 0.5428091 MOD
## 218 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 219 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
## 225 SAN MARTIN LEV 0.5298235 MOD
## 227 MARISCAL CACERES LEV 0.4698529 LEV
## 232 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 235 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 237 MARISCAL CACERES LEV 0.3279627 LEV
## 247 LAMAS LEV 0.6187638 MOD
## 248 MOYOBAMBA LEV 0.3322637 LEV
## 251 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 257 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 262 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 271 BELLAVISTA LEV 0.1957742 LEV
## 272 LAMAS LEV 0.4228678 LEV
## 274 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 279 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 280 TOCACHE LEV 0.4221949 LEV
## 281 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 282 PICOTA LEV 0.4936812 LEV
## 284 MOYOBAMBA LEV 0.4747003 LEV
## 285 SAN MARTIN LEV 0.4550697 LEV
## 286 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
## 288 SAN MARTIN LEV 0.5109665 MOD
## 289 BELLAVISTA LEV 0.2912761 LEV
## 293 MARISCAL CACERES LEV 0.3279627 LEV
## 295 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 298 SAN MARTIN LEV 0.3652137 LEV
## 299 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 301 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 304 EL DORADO LEV 0.4641748 LEV
## 305 LAMAS LEV 0.3693300 LEV
## 306 TOCACHE LEV 0.5335474 MOD
## 307 EL DORADO LEV 0.4944562 LEV
## 308 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 311 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 312 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
## 325 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 327 EL DORADO LEV 0.3562431 LEV
## 335 TOCACHE LEV 0.6241006 MOD
## 340 TOCACHE LEV 0.5147031 MOD
## 342 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 343 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 345 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 346 PICOTA LEV 0.3323627 LEV
## 360 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 361 RIOJA LEV 0.4144178 LEV
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## 370 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 373 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 386 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 387 PICOTA LEV 0.5307714 MOD
## 392 BELLAVISTA LEV 0.2035095 LEV
## 398 EL DORADO LEV 0.3330511 LEV
## 405 TOCACHE LEV 0.5702594 MOD
## 412 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 421 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 423 TOCACHE LEV 0.4587809 LEV
## 425 LAMAS LEV 0.5274728 MOD
## 428 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 430 BELLAVISTA LEV 0.2286438 LEV
## 433 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 435 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 437 PICOTA LEV 0.5307714 MOD
## 439 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 445 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 448 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 450 LAMAS LEV 0.3693300 LEV
## 454 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 465 LAMAS LEV 0.4228678 LEV
## 466 HUALLAGA LEV 0.4670621 LEV
## 467 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
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## 469 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 473 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 480 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 482 TOCACHE LEV 0.6241006 MOD
## 484 EL DORADO LEV 0.4454408 LEV
## 485 SAN MARTIN LEV 0.3715300 LEV
## 487 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
## 489 LAMAS LEV 0.3870974 LEV
## 490 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 494 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 499 PICOTA LEV 0.3838029 LEV
## 500 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
## 503 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 506 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 507 MOYOBAMBA LEV 0.3157167 LEV
## 512 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
## 513 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 521 PICOTA LEV 0.4379817 LEV
## 522 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 525 SAN MARTIN LEV 0.4550697 LEV
## 527 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 535 RIOJA LEV 0.3962070 LEV
## 539 MOYOBAMBA LEV 0.3659929 LEV
## 542 BELLAVISTA LEV 0.3673172 LEV
## 543 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
## 545 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 546 EL DORADO LEV 0.4091145 LEV
## 547 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 551 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 552 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 553 MOYOBAMBA LEV 0.3836974 LEV
## 554 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 567 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 571 SAN MARTIN LEV 0.4738626 LEV
## 577 MOYOBAMBA LEV 0.4747003 LEV
## 578 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 579 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 586 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 587 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 593 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 599 MARISCAL CACERES LEV 0.2656011 LEV
## 612 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 614 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
## 616 MARISCAL CACERES LEV 0.3791086 LEV
## 617 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 620 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 624 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
## 630 MOYOBAMBA LEV 0.3836974 LEV
## 631 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 632 BELLAVISTA LEV 0.2705361 LEV
## 635 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 636 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 637 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 638 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 641 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 644 TOCACHE LEV 0.4221949 LEV
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## 650 TOCACHE LEV 0.5335474 MOD
## 652 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
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## 655 MOYOBAMBA LEV 0.4935696 LEV
## 658 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 661 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 666 MARISCAL CACERES LEV 0.2656011 LEV
## 668 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 671 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 672 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 676 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 678 MOYOBAMBA LEV 0.3836974 LEV
## 679 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
## 681 PICOTA LEV 0.5307714 MOD
## 682 LAMAS LEV 0.4782809 LEV
## 683 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 685 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 692 PICOTA LEV 0.4379817 LEV
## 694 BELLAVISTA LEV 0.2705361 LEV
## 697 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 704 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 707 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 711 MARISCAL CACERES LEV 0.4330905 LEV
## 714 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 715 LAMAS LEV 0.3188259 LEV
## 718 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 727 MOYOBAMBA LEV 0.3659929 LEV
## 729 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 733 EL DORADO LEV 0.2852640 LEV
## 736 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
## 740 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 742 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 749 LAMAS LEV 0.4162567 LEV
## 750 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 751 BELLAVISTA LEV 0.1957742 LEV
## 755 BELLAVISTA LEV 0.2705361 LEV
## 759 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 767 SAN MARTIN LEV 0.5850444 MOD
## 774 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 779 MOYOBAMBA LEV 0.4747003 LEV
## 781 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 782 BELLAVISTA LEV 0.2472608 LEV
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## 788 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 791 RIOJA LEV 0.4508557 LEV
## 794 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 797 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 798 EL DORADO LEV 0.3562431 LEV
## 799 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 800 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 802 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 804 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
## 805 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 808 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 810 MOYOBAMBA LEV 0.4378719 LEV
## 814 SAN MARTIN LEV 0.4185508 LEV
## 817 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 818 PICOTA LEV 0.5495379 MOD
## 823 PICOTA LEV 0.5307714 MOD
## 828 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 835 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 836 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 837 SAN MARTIN LEV 0.4550697 LEV
## 847 PICOTA LEV 0.5495379 MOD
## 851 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 852 BELLAVISTA LEV 0.2912761 LEV
## 858 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 861 LAMAS LEV 0.4782809 LEV
## 862 PICOTA LEV 0.5495379 MOD
## 864 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 865 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 867 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 868 TOCACHE LEV 0.5335474 MOD
## 870 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 871 PICOTA LEV 0.4194773 LEV
## 872 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
## 879 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 880 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 887 BELLAVISTA LEV 0.2472608 LEV
## 888 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 890 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 900 TOCACHE LEV 0.5147031 MOD
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## 904 TOCACHE LEV 0.5702594 MOD
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## 907 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 908 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 912 EL DORADO LEV 0.5133434 MOD
## 914 SAN MARTIN LEV 0.5109665 MOD
## 915 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 917 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 918 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 920 EL DORADO LEV 0.3909812 LEV
## 922 EL DORADO LEV 0.3909812 LEV
## 923 EL DORADO LEV 0.4091145 LEV
## 932 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 933 MARISCAL CACERES LEV 0.3115299 LEV
## 935 TOCACHE LEV 0.5147031 MOD
## 936 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 939 EL DORADO LEV 0.3845365 LEV
## 940 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 941 SAN MARTIN LEV 0.4002826 LEV
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## 956 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
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## 964 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
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## 974 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 978 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 981 HUALLAGA LEV 0.2932303 LEV
## 984 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 985 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
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## 994 MOYOBAMBA LEV 0.4935696 LEV
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## 1002 TOCACHE LEV 0.6241006 MOD
## 1007 LAMAS LEV 0.3129594 LEV
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## 1012 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
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## 1016 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 1019 PICOTA LEV 0.4194773 LEV
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## 1024 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 1025 TOCACHE LEV 0.6241006 MOD
## 1031 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 1036 BELLAVISTA LEV 0.2912761 LEV
## 1037 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 1038 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 1040 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 1046 EL DORADO LEV 0.5133434 MOD
## 1047 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 1053 LAMAS LEV 0.4782809 LEV
## 1055 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1058 LAMAS LEV 0.3693300 LEV
## 1059 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 1061 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 1064 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1066 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 1070 RIOJA LEV 0.5693128 MOD
## 1074 SAN MARTIN LEV 0.4738626 LEV
## 1079 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 1081 EL DORADO LEV 0.3562431 LEV
## 1083 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 1092 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 1094 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
## 1096 TOCACHE LEV 0.5702594 MOD
## 1097 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
## 1102 TOCACHE LEV 0.5147031 MOD
## 1103 MARISCAL CACERES LEV 0.3279627 LEV
## 1113 LAMAS LEV 0.3354560 LEV
## 1120 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 1122 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
## 1123 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1124 PICOTA LEV 0.5495379 MOD
## 1126 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 1128 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 1130 MOYOBAMBA LEV 0.3836974 LEV
## 1131 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
## 1134 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
## 1145 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1149 MARISCAL CACERES LEV 0.4698529 LEV
## 1150 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
## 1152 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
## 1156 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1158 MOYOBAMBA LEV 0.3659929 LEV
## 1160 MARISCAL CACERES LEV 0.3614916 LEV
## 1165 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 1172 LAMAS LEV 0.3354560 LEV
## 1173 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
## 1174 EL DORADO LEV 0.4387451 LEV
## 1183 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 1187 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 1188 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 1189 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1190 BELLAVISTA LEV 0.2334669 LEV
## 1199 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1201 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1202 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1203 MOYOBAMBA LEV 0.4193686 LEV
## 1207 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 1208 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 1216 RIOJA LEV 0.4508557 LEV
## 1217 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 1219 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1220 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1221 BELLAVISTA LEV 0.2334669 LEV
## 1225 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 1229 EL DORADO LEV 0.3909812 LEV
## 1231 LAMAS LEV 0.3870974 LEV
## 1234 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
## 1239 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
## 1244 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1245 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1247 PICOTA LEV 0.4194773 LEV
## 1248 BELLAVISTA LEV 0.2079453 LEV
## 1253 EL DORADO LEV 0.5133434 MOD
## 1256 MARISCAL CACERES LEV 0.2656011 LEV
## 1257 BELLAVISTA LEV 0.2857039 LEV
## 1259 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 1261 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1271 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 1272 SAN MARTIN LEV 0.3478806 LEV
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## 1279 LAMAS LEV 0.3870974 LEV
## 1280 SAN MARTIN LEV 0.3540644 LEV
## 1281 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
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## 1288 HUALLAGA LEV 0.4670621 LEV
## 1291 RIOJA LEV 0.4508557 LEV
## 1293 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 1295 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 1297 RIOJA LEV 0.5255849 MOD
## 1298 MARISCAL CACERES LEV 0.3791086 LEV
## 1303 LAMAS LEV 0.4971578 LEV
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## 1308 BELLAVISTA LEV 0.2857039 LEV
## 1312 EL DORADO LEV 0.4091145 LEV
## 1313 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1319 PICOTA LEV 0.5307714 MOD
## 1320 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 1323 RIOJA LEV 0.4144178 LEV
## 1330 RIOJA LEV 0.4508557 LEV
## 1331 SAN MARTIN LEV 0.5109665 MOD
## 1339 EL DORADO LEV 0.4574298 LEV
## 1343 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1344 RIOJA LEV 0.3440325 LEV
## 1358 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 1359 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 1361 HUALLAGA LEV 0.3091312 LEV
## 1363 RIOJA LEV 0.5067162 MOD
## 1365 TOCACHE LEV 0.4587809 LEV
## 1366 EL DORADO LEV 0.4025685 LEV
## 1367 EL DORADO LEV 0.4944562 LEV
## 1370 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1375 MOYOBAMBA LEV 0.4378719 LEV
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## 1387 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
## 1392 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1395 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1399 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
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## 1409 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 1415 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 1420 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 1427 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 1431 TOCACHE LEV 0.5886705 MOD
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## 1433 MOYOBAMBA LEV 0.4193686 LEV
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## 1441 EL DORADO LEV 0.5201226 MOD
## 1443 TOCACHE LEV 0.5335474 MOD
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## 1456 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1459 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 1461 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1465 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 1469 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
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## 1513 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 1531 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 1534 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
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## 1539 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
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## 1595 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
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## 1603 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 1606 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 1628 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
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## 1634 MARISCAL CACERES LEV 0.3279627 LEV
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## 1638 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1643 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1644 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 1645 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 1647 SAN MARTIN LEV 0.5298235 MOD
## 1650 LAMAS LEV 0.3188259 LEV
## 1656 MOYOBAMBA LEV 0.4935696 LEV
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## 1679 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
## 1684 LAMAS LEV 0.3354560 LEV
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## 1701 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 1711 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 1715 SAN MARTIN LEV 0.4002826 LEV
## 1717 TOCACHE LEV 0.6416545 MOD
## 1722 SAN MARTIN LEV 0.4068168 LEV
## 1723 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 1749 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 1790 BELLAVISTA LEV 0.3914947 LEV
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## 1815 MOYOBAMBA LEV 0.4747003 LEV
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## 1822 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 1829 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 1858 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 1907 RIOJA LEV 0.4508557 LEV
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## 2005 BELLAVISTA LEV 0.3914947 LEV
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## 2014 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
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## 2307 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
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## 2313 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 2318 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 2325 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 2326 PICOTA LEV 0.5495379 MOD
## 2330 SAN MARTIN LEV 0.5298235 MOD
## 2332 MOYOBAMBA LEV 0.4935696 LEV
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## 2838 RIOJA LEV 0.5624096 MOD
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## 2848 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
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## 2852 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
## 2857 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 2867 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 2875 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 2877 BELLAVISTA LEV 0.2759268 LEV
## 2882 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 2884 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
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## 3032 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 3033 MOYOBAMBA LEV 0.4935696 LEV
## 3040 EL DORADO LEV 0.3562431 LEV
## 3041 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 3131 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
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## 3141 LAMAS LEV 0.3806767 LEV
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## 3150 EL DORADO LEV 0.5012428 MOD
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## 3159 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
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## 3167 MARISCAL CACERES LEV 0.4146402 LEV
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## 3189 LAMAS LEV 0.4414081 LEV
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## 4865 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 5664 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 5670 SAN MARTIN LEV 0.5732445 MOD
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## 5919 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 5921 LAMAS LEV 0.3693300 LEV
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## 6786 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 6801 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 6808 SAN MARTIN LEV 0.5665905 MOD
## 6811 LAMAS LEV 0.5529783 MOD
## 6813 LAMAS LEV 0.5462584 MOD
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## 7207 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 7209 MOYOBAMBA LEV 0.5494275 MOD
## 7214 PICOTA LEV 0.4194773 LEV
## 7217 SAN MARTIN LEV 0.4251718 LEV
## 7226 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
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## 7228 EL DORADO LEV 0.5133434 MOD
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## 7235 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 7239 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
## 7244 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 7251 SAN MARTIN LEV 0.4738626 LEV
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## 7328 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 7388 MARISCAL CACERES LEV 0.4887088 LEV
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## 7411 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 7563 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 7645 LAMAS LEV 0.5342337 MOD
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## 7651 RIOJA LEV 0.5809098 MOD
## 7655 SAN MARTIN LEV 0.5177477 MOD
## 7659 LAMAS LEV 0.3188259 LEV
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## 7661 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 7678 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
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## 7681 MOYOBAMBA LEV 0.3836974 LEV
## 7687 MOYOBAMBA LEV 0.5306603 MOD
## 7689 TOCACHE LEV 0.6241006 MOD
## 7701 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 7702 SAN MARTIN LEV 0.4806353 LEV
## 7704 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 7707 MARISCAL CACERES LEV 0.3279627 LEV
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## 7724 SAN MARTIN LEV 0.5365803 MOD
## 7726 LAMAS LEV 0.4782809 LEV
## 7728 SAN MARTIN LEV 0.4618095 LEV
## 7730 MARISCAL CACERES LEV 0.2656011 LEV
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## 7734 SAN MARTIN LEV 0.5916193 MOD
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## 10872 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
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## 11210 MOYOBAMBA MOD 0.5494275 MOD
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## 11320 RIOJA MOD 0.5809098 MOD
## 11324 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 11326 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
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## 11329 TOCACHE MOD 0.5886705 MOD
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## 11333 SAN MARTIN MOD 0.4251718 LEV
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## 11340 SAN MARTIN MOD 0.5665905 MOD
## 11343 RIOJA MOD 0.5624096 MOD
## 11344 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 11348 SAN MARTIN MOD 0.4806353 LEV
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## 11378 HUALLAGA MOD 0.4670621 LEV
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## 11810 TOCACHE MOD 0.6416545 MOD
## 11811 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 11814 SAN MARTIN MOD 0.3715300 LEV
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## 11820 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
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## 11906 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
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## 12384 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
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## 12399 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
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## 14833 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
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## 15383 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
## 15385 RIOJA MOD 0.5624096 MOD
## 15388 RIOJA MOD 0.5809098 MOD
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## 15786 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
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## 15788 MOYOBAMBA MOD 0.3322637 LEV
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## 15804 MOYOBAMBA MOD 0.4747003 LEV
## 15806 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
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## 15847 PICOTA MOD 0.5495379 MOD
## 15857 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 15859 LAMAS MOD 0.5342337 MOD
## 15860 RIOJA MOD 0.5624096 MOD
## 15862 SAN MARTIN MOD 0.5177477 MOD
## 15865 SAN MARTIN MOD 0.5850444 MOD
## 15866 BELLAVISTA MOD 0.3228563 LEV
## 15870 TOCACHE MOD 0.6241006 MOD
## 15878 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 15881 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 15887 MARISCAL CACERES MOD 0.2805986 LEV
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## 15901 SAN MARTIN MOD 0.4618095 LEV
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## 16472 TOCACHE MOD 0.5886705 MOD
## 16473 HUALLAGA MOD 0.4670621 LEV
## 16475 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 16477 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 16479 TOCACHE MOD 0.4775928 LEV
## 16482 TOCACHE MOD 0.4775928 LEV
## 16485 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 16486 LAMAS MOD 0.5342337 MOD
## 16487 LAMAS MOD 0.5274728 MOD
## 16493 MOYOBAMBA MOD 0.5494275 MOD
## 16494 MOYOBAMBA MOD 0.5306603 MOD
## 16497 RIOJA MOD 0.5809098 MOD
## 16500 SAN MARTIN MOD 0.6335049 MOD
## 16503 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 16507 LAMAS MOD 0.4162567 LEV
## 16511 SAN MARTIN MOD 0.4806353 LEV
## 16514 SAN MARTIN MOD 0.4251718 LEV
## 16515 TOCACHE MOD 0.6241006 MOD
## 16517 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 16524 EL DORADO MOD 0.2908312 LEV
## 16526 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 16528 PICOTA MOD 0.3838029 LEV
## 16540 SAN MARTIN MOD 0.5365803 MOD
## 16545 MOYOBAMBA MOD 0.5494275 MOD
## 16548 SAN MARTIN MOD 0.4806353 LEV
## 16552 TOCACHE MOD 0.6416545 MOD
## 16554 MARISCAL CACERES MOD 0.4887088 LEV
## 16556 EL DORADO MOD 0.4574298 LEV
## 16560 SAN MARTIN MOD 0.5109665 MOD
## 16566 EL DORADO MOD 0.4091145 LEV
## 16573 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 16577 BELLAVISTA MOD 0.3914947 LEV
## 16580 TOCACHE MOD 0.5702594 MOD
## 16581 LAMAS MOD 0.5529783 MOD
## 16588 SAN MARTIN MOD 0.3715300 LEV
## 16592 EL DORADO MOD 0.5201226 MOD
## 16594 RIOJA MOD 0.5624096 MOD
## 16597 MOYOBAMBA MOD 0.5494275 MOD
## 16598 MOYOBAMBA MOD 0.4935696 LEV
## 16599 SAN MARTIN MOD 0.5732445 MOD
## 16606 TOCACHE MOD 0.6416545 MOD
## 16609 SAN MARTIN MOD 0.5916193 MOD
## 16613 MOYOBAMBA MOD 0.4078580 LEV
## 16619 SAN MARTIN MOD 0.5665905 MOD
## 16621 SAN MARTIN MOD 0.5177477 MOD
## 16627 EL DORADO MOD 0.3909812 LEV
Creamos la matriz de confusión
cm <- table(d2$predicted, d2$GRADO_SEVERIDAD)
confusionMatrix(cm, mode = 'everything', positive = "MOD")
## Confusion Matrix and Statistics
##
##
## LEV MOD
## LEV 1201 832
## MOD 1293 1662
##
## Accuracy : 0.574
## 95% CI : (0.5601, 0.5878)
## No Information Rate : 0.5
## P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16
##
## Kappa : 0.148
##
## Mcnemar's Test P-Value : < 2.2e-16
##
## Sensitivity : 0.6664
## Specificity : 0.4816
## Pos Pred Value : 0.5624
## Neg Pred Value : 0.5908
## Precision : 0.5624
## Recall : 0.6664
## F1 : 0.6100
## Prevalence : 0.5000
## Detection Rate : 0.3332
## Detection Prevalence : 0.5924
## Balanced Accuracy : 0.5740
##
## 'Positive' Class : MOD
##
TP <- cm[2, 2] # Verdaderos Positivos: predicho MOD y realmente MOD
FP <- cm[2, 1] # Falsos Positivos: predicho MOD pero realmente LEV
FN <- cm[1, 2] # Falsos Negativos: predicho LEV pero realmente MOD
TN <- cm[1, 1] # Verdaderos Negativos: predicho LEV y realmente LEV
## [1] 0.6663994
= 0.666 → El modelo identifica correctamente el 66.6% de los casos MOD (moderada utilidad)
## [1] 1.285383
= 1.285 → Bajo. Una prueba útil debería tener LR+ > 5. Aquí la prueba es “limitadamente útil”.
## [1] 0.692756
= 0.693 → Bajo. Lo deseable sería LR- < 0.1 (excelente), < 0.5 (buena). Aquí es “limitadamente útil”.
## [1] 1.855462
= 1.86 → Muy bajo. DOR > 10 es excelente, > 5 es bueno. Aquí, el modelo tiene un poder diagnóstico limitado.
## Outcome + Outcome - Total
## Test + 1201 832 2033
## Test - 1293 1662 2955
## Total 2494 2494 4988
##
## Point estimates and 95% CIs:
## --------------------------------------------------------------
## Apparent prevalence * 0.41 (0.39, 0.42)
## True prevalence * 0.50 (0.49, 0.51)
## Sensitivity * 0.48 (0.46, 0.50)
## Specificity * 0.67 (0.65, 0.68)
## Positive predictive value * 0.59 (0.57, 0.61)
## Negative predictive value * 0.56 (0.54, 0.58)
## Positive likelihood ratio 1.44 (1.35, 1.55)
## Negative likelihood ratio 0.78 (0.74, 0.82)
## False T+ proportion for true D- * 0.33 (0.32, 0.35)
## False T- proportion for true D+ * 0.52 (0.50, 0.54)
## False T+ proportion for T+ * 0.41 (0.39, 0.43)
## False T- proportion for T- * 0.44 (0.42, 0.46)
## Correctly classified proportion * 0.57 (0.56, 0.59)
## --------------------------------------------------------------
## * Exact CIs
Comentario: - Sensitivity ≈ 48% → Menor que lo
calculado manualmente, porque epi.tests()
usa una
codificación diferente
Specificity ≈ 66% → Aquí sí está más alta. La diferencia se debe
a que epi.tests()
asume por defecto que la clase positiva
es la primera columna (es decir, “LEV”)
Para obtener mismos resultados, habría que reordenar columnas o
usar rev(cm)
.
TP <- cm[2, 2] # Verdaderos positivos: MOD correctamente predicho
FP <- cm[2, 1] # Falsos positivos: predicho MOD pero era LEV
FN <- cm[1, 2] # Falsos negativos: predicho LEV pero era MOD
TN <- cm[1, 1] # Verdaderos negativos: LEV correctamente predicho
## [1] 0.6663994
## [1] 0.4815557
## [1] 0.5624365
Es la proporción total de predicciones incorrectas (FP + FN) / total
error_rate <- function(TP, TN, FP, FN) {
(FP + FN) / (TP + TN + FP + FN)
}
error_rate(TP, TN, FP, FN)
## [1] 0.4260225
Resultado: 0.426 -> Casi el 43% del total de predicciones fueron incorrectas
Porcentaje de personas sanas (LEV) clasificadas erróneamente como MOD
## [1] 0.5184443
Resultado: 0.5184 -> El modelo comete un 51.8% de falsos positivos
Porcentaje de personas enfermas (MOD) clasificadas erróneamente como LEV
## [1] 0.3336006
Resultado: 0.333 -> El modelo comete un 33.3% de falsos negativos
Porcentaje de predicciones positivas (MOD) que son incorrectas
## [1] 0.4375635
Resultado: 0.438 -> El 43.8% de las veces que el modelo predijo MOD, falló
Una institución financiera está interesada en analizar la satisfacción de sus clientes respecto al uso de sus tarjetas de crédito. Para ello, se ha recopilado información de 270 usuarios, con el fin de identificar factores que influyen en su experiencia. Los datos combinan variables tanto de comportamiento de consumo como características del producto (tarjeta) utilizado.
🎯 El objetivo del estudio es identificar patrones que ayuden a explicar qué características del consumo o del tipo de tarjeta están más asociadas con niveles más altos de satisfacción. Y estimar la probabilidad de pertenecer a cada categoría de satisfacción según variables como Tarjeta, Monto, Pagos o Local.
library(foreign)
library(MASS)
library(brant)
library(tidyverse)
library(forcats)
library(ggstatsplot)
library(emmeans)
library(gtsummary)
library(patchwork)
library(sjPlot)
library(ggeffects)
library(effectsize)
library(DHARMa)
library(cardx)
library(survey)
library(pscl)
library(rsample)
library(janitor)
library(performance)
library(tictoc)
library(caret)
library(randomForest)
library(vip)
library(stargazer)
library(readr)
library(nnet)
## Tarjeta Local Pagos Monto
## Length:270 Length:270 Min. :2.000 Min. :235.0
## Class :character Class :character 1st Qu.:3.000 1st Qu.:365.5
## Mode :character Mode :character Median :5.000 Median :452.5
## Mean :4.867 Mean :442.3
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:496.0
## Max. :9.000 Max. :757.0
## Linea Satisfaccion
## Min. : 3900 Length:270
## 1st Qu.: 6096 Class :character
## Median : 7538 Mode :character
## Mean : 7398
## 3rd Qu.: 8509
## Max. :12000
Esto es importante para que se reconozcan como variables categóricas en los modelos estadísticos.
Tarjetas$Tarjeta= as.factor(Tarjetas$Tarjeta)
Tarjetas$Local= as.factor(Tarjetas$Local)
Tarjetas$Satisfaccion= fct_recode(Tarjetas$Satisfaccion,
bajo = 'Bajo',
medio = 'Medio',
alto = 'Alto')
summary(Tarjetas)
## Tarjeta Local Pagos Monto
## AmericanExpress:56 Otros :47 Min. :2.000 Min. :235.0
## DinersClub :46 Restaurante :55 1st Qu.:3.000 1st Qu.:365.5
## Mastercard :72 Supermercado:77 Median :5.000 Median :452.5
## Visa :96 Tienda :91 Mean :4.867 Mean :442.3
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:496.0
## Max. :9.000 Max. :757.0
## Linea Satisfaccion
## Min. : 3900 alto : 90
## 1st Qu.: 6096 bajo : 36
## Median : 7538 medio:144
## Mean : 7398
## 3rd Qu.: 8509
## Max. :12000
Tarjetas <- Tarjetas |> fastDummies::dummy_cols(select_columns = "Satisfaccion", remove_first_dummy = FALSE)
head(Tarjetas)
## Tarjeta Local Pagos Monto Linea Satisfaccion Satisfaccion_alto
## 1 Visa Tienda 3 757.0 12000 medio 0
## 2 Mastercard Otros 6 261.1 5000 medio 0
## 3 Visa Tienda 4 496.0 9628 alto 1
## 4 DinersClub Restaurante 5 496.0 8940 medio 0
## 5 Visa Supermercado 7 539.5 8508 bajo 0
## 6 Mastercard Supermercado 3 365.5 8240 alto 1
## Satisfaccion_bajo Satisfaccion_medio
## 1 0 1
## 2 0 1
## 3 0 0
## 4 0 1
## 5 1 0
## 6 0 0
g1 <- Tarjetas |> plot_frq(Satisfaccion)
g2 <- Tarjetas |> plot_frq(Tarjeta)
g3 <- Tarjetas |> plot_frq(Local)
(g1 | g2 | g3) + plot_annotation(title = "Distribuciones Categóricas Principales")
ggplot(Tarjetas, aes(x = Satisfaccion, y = Linea, fill = Satisfaccion)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Distribución de la Línea de Crédito por Satisfacción",
x = "Satisfacción", y = "Línea de Crédito (S/)") +
theme_minimal()
Tarjetas |>
select(starts_with("Satisfaccion")) |>
mutate_all(factor) |>
view_df(show.frq = TRUE, show.prc = TRUE)
ID | Name | Label | Values | Value Labels | Freq. | % |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Satisfaccion |
alto bajo medio |
90 36 144 |
33.33 13.33 53.33 |
||
2 | Satisfaccion_alto |
0 1 |
180 90 |
66.67 33.33 |
||
3 | Satisfaccion_bajo |
0 1 |
234 36 |
86.67 13.33 |
||
4 | Satisfaccion_medio |
0 1 |
126 144 |
46.67 53.33 |
Satisfaccion_alto
1
(33.33%): observaciones
clasificadas como “alto”.0
: no son “alto”. Son “bajo” y
“medio”.Satisfaccion_bajo
1
(13.33%): observaciones
clasificadas como “bajo”.0
: no son “bajo”. Son “alto” y
“medio”.Satisfaccion_medio
1
(53.33%): observaciones
clasificadas como “medio”.0
: no son “medio”. Son “alto” y
“bajo”.## Warning in as_grob.default(plot): Cannot convert object of class list into a
## grob.
Characteristic | alto N = 901 |
bajo N = 361 |
medio N = 1441 |
---|---|---|---|
Tarjeta | |||
AmericanExpress | 15 (17%) | 5 (14%) | 36 (25%) |
DinersClub | 27 (30%) | 1 (2.8%) | 18 (13%) |
Mastercard | 21 (23%) | 16 (44%) | 35 (24%) |
Visa | 27 (30%) | 14 (39%) | 55 (38%) |
Local | |||
Otros | 12 (13%) | 8 (22%) | 27 (19%) |
Restaurante | 21 (23%) | 5 (14%) | 29 (20%) |
Supermercado | 26 (29%) | 10 (28%) | 41 (28%) |
Tienda | 31 (34%) | 13 (36%) | 47 (33%) |
Pagos | |||
2 | 12 (13%) | 4 (11%) | 16 (11%) |
3 | 7 (7.8%) | 5 (14%) | 26 (18%) |
4 | 14 (16%) | 13 (36%) | 19 (13%) |
5 | 21 (23%) | 8 (22%) | 29 (20%) |
6 | 16 (18%) | 0 (0%) | 28 (19%) |
7 | 14 (16%) | 2 (5.6%) | 12 (8.3%) |
8 | 3 (3.3%) | 2 (5.6%) | 9 (6.3%) |
9 | 3 (3.3%) | 2 (5.6%) | 5 (3.5%) |
Monto | 448 (95) | 403 (76) | 449 (105) |
Linea | 7,697 (1,730) | 6,760 (1,540) | 7,371 (1,683) |
Satisfaccion_alto | 90 (100%) | 0 (0%) | 0 (0%) |
Satisfaccion_bajo | 0 (0%) | 36 (100%) | 0 (0%) |
Satisfaccion_medio | 0 (0%) | 0 (0%) | 144 (100%) |
1 n (%); Mean (SD) |
Characteristic | alto N = 901 |
bajo N = 361 |
medio N = 1441 |
---|---|---|---|
Tarjeta | |||
AmericanExpress | 15 (17%) | 5 (14%) | 36 (25%) |
DinersClub | 27 (30%) | 1 (2.8%) | 18 (13%) |
Mastercard | 21 (23%) | 16 (44%) | 35 (24%) |
Visa | 27 (30%) | 14 (39%) | 55 (38%) |
Local | |||
Otros | 12 (13%) | 8 (22%) | 27 (19%) |
Restaurante | 21 (23%) | 5 (14%) | 29 (20%) |
Supermercado | 26 (29%) | 10 (28%) | 41 (28%) |
Tienda | 31 (34%) | 13 (36%) | 47 (33%) |
Pagos | |||
2 | 12 (13%) | 4 (11%) | 16 (11%) |
3 | 7 (7.8%) | 5 (14%) | 26 (18%) |
4 | 14 (16%) | 13 (36%) | 19 (13%) |
5 | 21 (23%) | 8 (22%) | 29 (20%) |
6 | 16 (18%) | 0 (0%) | 28 (19%) |
7 | 14 (16%) | 2 (5.6%) | 12 (8.3%) |
8 | 3 (3.3%) | 2 (5.6%) | 9 (6.3%) |
9 | 3 (3.3%) | 2 (5.6%) | 5 (3.5%) |
Monto | 470 (366, 522) | 405 (339, 439) | 470 (383, 496) |
Linea | 7,658 (6,568, 9,191) | 6,611 (5,681, 7,940) | 7,608 (6,067, 8,326) |
Satisfaccion_alto | 90 (100%) | 0 (0%) | 0 (0%) |
Satisfaccion_bajo | 0 (0%) | 36 (100%) | 0 (0%) |
Satisfaccion_medio | 0 (0%) | 0 (0%) | 144 (100%) |
1 n (%); Median (Q1, Q3) |
Visualizar que tres RL binarias y una RL multinomial producen resultados iguales
plot_satisf = ggbarstats(
Tarjetas |> mutate(Satisfaccion = factor(Satisfaccion, levels = c('bajo', 'medio', 'alto'))),
x = Satisfaccion, y = Tarjeta, label = 'both',
results.subtitle = FALSE) +
theme(legend.position = 'top')
plot_bajo = ggbarstats(Tarjetas, Satisfaccion_bajo, Tarjeta, label = 'both',
results.subtitle = FALSE) +
theme(legend.position = 'top')
plot_medio = ggbarstats(Tarjetas, Satisfaccion_medio, Tarjeta, label = 'both',
results.subtitle = FALSE) +
theme(legend.position = 'top')
plot_alto = ggbarstats(Tarjetas, Satisfaccion_alto, Tarjeta, label = 'both',
results.subtitle = FALSE) +
theme(legend.position = 'top')
plot_satisf + plot_bajo + plot_medio + plot_alto
La tarjeta DinersClub reduce significativamente la probabilidad de pertenecer al grupo de satisfacción baja, lo cual es visible con solo un 2% de usuarios insatisfechos. Esto implica que, en el modelo logístico, el coeficiente para la categoría “bajo” con DinersClub será negativo y significativo, comparado con otras tarjetas.
Visa y Mastercard tienen mayor probabilidad de generar satisfacción alta, lo cual indicaría coeficientes positivos en la categoría “alto” para estas tarjetas, en comparación con la tarjeta de referencia.
AmericanExpress muestra mayor asociación con satisfacción media, lo cual podría generar un coeficiente positivo en la categoría “medio” si esta tarjeta es tomada como una de las variables explicativas.
Se ajusta el modelo de regresión logística ordinal polr
para modelar directamente la variable dependiente que una categórica
ordinal (bajo < medio < alto).
La función brant()
realiza el test de Brant, que
verifica el supuesto de regresión paralela (o de proporcionalidad de
odds) en un modelo de regresión logística ordinal polr
.
\(H_0\): Se cumple el supuesto de regresión paralela. Es decir, las pendientes de las regresiones son iguales para cada punto de corte entre los niveles lo que implica que los odds son proporcionales.
\(H_1\): Al menos un predictor tiene un efecto diferente según el nivel de satisfacción. Es decir, no se cumple la suposición de paralelismo, y por tanto los odds no son proporcionales.
# Modelo de regresion logistica ordinal
mord <- polr(Satisfaccion ~ Tarjeta, data = Tarjetas)
brant(mord)
## ----------------------------------------------------
## Test for X2 df probability
## ----------------------------------------------------
## Omnibus 19.23 3 0
## TarjetaDinersClub 2.66 1 0.1
## TarjetaMastercard 3.5 1 0.06
## TarjetaVisa 0.88 1 0.35
## ----------------------------------------------------
##
## H0: Parallel Regression Assumption holds
Como el pvalor de “Omnibus” es 0.11 es mejor hacer una regresión ordinal pero haremos la Multinomial
Omnibus test: \(p = 0.00\) → rechazamos \(H_0\), hay evidencia de que al menos un predictor viola la suposición de paralelismo.
Pruebas individuales por nivel de tarjeta:
DinersClub (\(p =
0.10\)): no significativa al 5%, pero cercana.
Mastercard (\(p =
0.06\)): no significativa, pero muy cercana del 5%.
Visa (\(p = 0.35\)):
no significativa, el efecto parece estable.
Como no se cumple el supuesto regresión paralela. Se puede optar por
un modelo de regresión logística multinomial multinom()
,
que no requiere el supuesto de paralelismo.
## # weights: 15 (8 variable)
## initial value 296.625318
## iter 10 value 249.895221
## final value 249.874378
## converged
multi_plot <- plot_model(m, type = "eff", terms = "Tarjeta") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0, 1))
## Scale for y is already present.
## Adding another scale for y, which will replace the existing scale.
sb = glm(Satisfaccion_bajo ~ Tarjeta, data = Tarjetas, family = binomial())
sm = glm(Satisfaccion_medio ~ Tarjeta, data = Tarjetas, family = binomial())
sa = glm(Satisfaccion_alto ~ Tarjeta, data = Tarjetas, family = binomial())
bajo_plot = plot_model(sb, type = "eff", terms = "Tarjeta") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0, 1))
## Scale for y is already present.
## Adding another scale for y, which will replace the existing scale.
medio_plot = plot_model(sm, type = "eff", terms = "Tarjeta") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0, 1))
## Scale for y is already present.
## Adding another scale for y, which will replace the existing scale.
alto_plot = plot_model(sa, type = "eff", terms = "Tarjeta") +
scale_y_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0, 1))
## Scale for y is already present.
## Adding another scale for y, which will replace the existing scale.
🟢 Satisfacción Alta
🔴 Satisfacción Baja
🟠 Satisfacción Media (derecha)
Extraer e interpretar las probabilidades estimadas y los odds ratios
(razones de momios) de tener cierto nivel de Satisfacción según el tipo
de Tarjeta que posee el cliente, usando el modelo multinomial
multinom()
~ Tarjeta | Satisfaccion
significa: “para cada nivel de
satisfacción, dame las probabilidades por tipo de tarjeta”.logit
para
permitir comparaciones válidas entre niveles y facilitar el cálculo de
odds ratios (OR).## Satisfaccion = alto:
## Tarjeta prob SE df lower.CL upper.CL
## AmericanExpress 0.2679 0.0592 8 0.13140 0.4043
## DinersClub 0.5870 0.0726 8 0.41955 0.7544
## Mastercard 0.2917 0.0536 8 0.16814 0.4152
## Visa 0.2813 0.0459 8 0.17543 0.3871
##
## Satisfaccion = bajo:
## Tarjeta prob SE df lower.CL upper.CL
## AmericanExpress 0.0893 0.0381 8 0.00141 0.1771
## DinersClub 0.0217 0.0215 8 -0.02784 0.0713
## Mastercard 0.2222 0.0490 8 0.10924 0.3352
## Visa 0.1458 0.0360 8 0.06277 0.2289
##
## Satisfaccion = medio:
## Tarjeta prob SE df lower.CL upper.CL
## AmericanExpress 0.6429 0.0640 8 0.49521 0.7905
## DinersClub 0.3913 0.0720 8 0.22536 0.5572
## Mastercard 0.4861 0.0589 8 0.35028 0.6219
## Visa 0.5729 0.0505 8 0.45650 0.6893
##
## Confidence level used: 0.95
🔵 Satisfacción = alto
📌 Las personas con DinersClub tienen la mayor probabilidad
estimada de estar muy satisfechas (alto).
Otras tarjetas (Visa, Mastercard, AE) muestran probabilidades similares,
más bajas.
🔴 Satisfacción = bajo
📌 Los clientes con Mastercard tienen mayor
probabilidad de baja satisfacción, mientras que DinersClub y AE están
más asociados a menos casos de insatisfacción.
⚠️ El intervalo negativo para DinersClub indica que estadísticamente no
hay evidencia clara, posiblemente por bajo número de casos(1)
🟡 Satisfacción = medio
📌 AE y Visa están más asociadas al
nivel medio de satisfacción. DinersClub y Mastercard están un poco más
dispersas.
Comparamos todas las combinaciones por pares de los niveles del predictor (Tarjeta), dentro de cada nivel de la respuesta (Satisfaccion).
\(H_0\): No hay diferencia en las probabilidades → Odds ratio = 1.
\(H_1\): Sí hay diferencia → Odds ratio ≠ 1.
## Satisfaccion = alto:
## contrast odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## AmericanExpress / DinersClub 0.2575 0.1090 Inf 1 -3.192 0.0077
## AmericanExpress / Mastercard 0.8885 0.3540 Inf 1 -0.297 0.9909
## AmericanExpress / Visa 0.9350 0.3530 Inf 1 -0.178 0.9980
## DinersClub / Mastercard 3.4512 1.3700 Inf 1 3.127 0.0096
## DinersClub / Visa 3.6316 1.3600 Inf 1 3.432 0.0034
## Mastercard / Visa 1.0523 0.3630 Inf 1 0.148 0.9988
##
## Satisfaccion = bajo:
## contrast odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## AmericanExpress / DinersClub 4.4108 4.9200 Inf 1 1.332 0.5426
## AmericanExpress / Mastercard 0.3431 0.1880 Inf 1 -1.953 0.2060
## AmericanExpress / Visa 0.5741 0.3160 Inf 1 -1.008 0.7449
## DinersClub / Mastercard 0.0778 0.0817 Inf 1 -2.432 0.0711
## DinersClub / Visa 0.1302 0.1370 Inf 1 -1.939 0.2117
## Mastercard / Visa 1.6735 0.6780 Inf 1 1.272 0.5811
##
## Satisfaccion = medio:
## contrast odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## AmericanExpress / DinersClub 2.8001 1.1500 Inf 1 2.504 0.0592
## AmericanExpress / Mastercard 1.9029 0.6950 Inf 1 1.762 0.2920
## AmericanExpress / Visa 1.3419 0.4660 Inf 1 0.848 0.8316
## DinersClub / Mastercard 0.6796 0.2600 Inf 1 -1.008 0.7448
## DinersClub / Visa 0.4792 0.1750 Inf 1 -2.011 0.1839
## Mastercard / Visa 0.7052 0.2210 Inf 1 -1.115 0.6803
##
## Degrees-of-freedom method: user-specified
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimates
## Tests are performed on the log odds ratio scale
🔵 Satisfacción = alto
AmericanExpress vs DinersClub \((0.26, p = 0.0077)\) → American Express
tiene menos ventaja de lograr satisfacción alta que DinersClub. Existe
diferencia significativa.
DinersClub vs Mastercard \((3.45, p = 0.0096)\) → DinersClub en muhco
mas ventajoso que Mastercard de lograr satisfacción alta.
DinersClub vs Visa \((3.63, p
= 0.0034)\) → DinersClub también se diferencia significativamente
de Visa. 📌 DinersClub sobresale con odds altas de satisfacción
“alto”.
🔴 Satisfacción = bajo
DinersClub vs Mastercard \((0.0778, p = 0711)\) → No es significativa.
📌 DinersClub parece estar asociada a menores odds de insatisfacción,
pero no todas las diferencias son estadísticamente significativas.
🟡 Satisfacción = medio
AmericanExpress vs DinersClub \((2.80, p = 0.059)\) → No significativa,
pero sugiere que American Express es mas ventajoso de lograr
satisfacción media que Diners.
DinersClub vs Visa \((0.48, p
= 0.18)\) → No significativa, pero sugiere que DinersClub es
menos ventajoso. 📌Aquí ninguna diferencia es significativa.
## Tarjeta prob SE df asymp.LCL asymp.UCL
## AmericanExpress 0.268 0.0592 Inf 0.168 0.398
## DinersClub 0.587 0.0726 Inf 0.441 0.719
## Mastercard 0.292 0.0536 Inf 0.199 0.406
## Visa 0.281 0.0459 Inf 0.200 0.379
##
## Confidence level used: 0.95
## Intervals are back-transformed from the logit scale
## contrast odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## AmericanExpress / DinersClub 0.257 0.109 Inf 1 -3.192 0.0077
## AmericanExpress / Mastercard 0.889 0.353 Inf 1 -0.297 0.9909
## AmericanExpress / Visa 0.935 0.353 Inf 1 -0.178 0.9980
## DinersClub / Mastercard 3.451 1.370 Inf 1 3.127 0.0096
## DinersClub / Visa 3.632 1.360 Inf 1 3.432 0.0034
## Mastercard / Visa 1.052 0.363 Inf 1 0.148 0.9988
##
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimates
## Tests are performed on the log odds ratio scale
🔴 AmericanExpress
🟢 DinersClub
🔵 Mastercard
🟣 Visa
emmip(m, Satisfaccion ~ Tarjeta, CIs = TRUE, dodge = 0.5,
type = "response") + theme(legend.position = 'top')
emmip(m, Tarjeta ~ Satisfaccion, CIs = TRUE, dodge = 0.5,
type = "response") + theme(legend.position = 'top')
## # weights: 9 (4 variable)
## initial value 296.625318
## final value 258.548669
## converged
## Satisfaccion = alto:
## Monto Monto.trend SE df lower.CL upper.CL t.ratio p.value
## 442 0.000193 0.000292 4 -0.000619 0.00100 0.659 0.5458
##
## Satisfaccion = bajo:
## Monto Monto.trend SE df lower.CL upper.CL t.ratio p.value
## 442 -0.000537 0.000201 4 -0.001093 0.00002 -2.676 0.0554
##
## Satisfaccion = medio:
## Monto Monto.trend SE df lower.CL upper.CL t.ratio p.value
## 442 0.000344 0.000308 4 -0.000510 0.00120 1.118 0.3261
##
## Confidence level used: 0.95
\(H_0\): La pendiente de Monto es 0 dentro de ese grupo. \(β_{Monto}=0\) Es decir, no hay relación entre Monto y la variable dependiente dentro de este grupo de satisfacción.
\(H_1\): La pendiente de Monto es distinta de 0 en ese grupo. \(β_{Monto} \ne 0\) Es decir, sí hay una relación (positiva o negativa) entre Monto y la variable dependiente dentro de este grupo.
🔵 Satisfacción = alto
🔴 Satisfacción = bajo
🟡 Satisfacción = medio
## Satisfaccion = alto:
## Monto prob SE df lower.CL upper.CL
## 442 0.337 0.0290 4 0.2564 0.418
##
## Satisfaccion = bajo:
## Monto prob SE df lower.CL upper.CL
## 442 0.124 0.0209 4 0.0659 0.182
##
## Satisfaccion = medio:
## Monto prob SE df lower.CL upper.CL
## 442 0.539 0.0307 4 0.4537 0.624
##
## Confidence level used: 0.95
📌 Si Monto = 442:
EMM2 <- emmeans(m2, ~ Satisfaccion, at = list(Monto = 442), type = "response")
emmeans::contrast(EMM2, method = "pairwise", type = "response", df = Inf)
## contrast estimate SE df z.ratio p.value
## alto - bajo 0.213 0.0402 Inf 5.296 <.0001
## alto - medio -0.202 0.0560 Inf -3.604 0.0009
## bajo - medio -0.415 0.0438 Inf -9.472 <.0001
##
## Degrees-of-freedom method: user-specified
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates
\[H_0 : Prob_{alto} = Prob_{bajo}\] \[H_0 : Prob_{alto} \ne Prob_{bajo}\]
\[H_0 : Prob_{alto} = Prob_{medio}\] \[H_0 : Prob_{alto} \ne Prob_{medio}\]
\[H_0 : Prob_{bajo} = Prob_{medio}\] \[H_0 : Prob_{bajo} \ne Prob_{medio}\]
# Gráfico
emmip(m2, Satisfaccion ~ Monto, CIs = TRUE, dodge = 2,
at = list(edad = c(23, 35)), type = 'response') +
theme(legend.position = 'top')
## Suggestion: Add 'at = list(Monto = ...)' to call to see > 1 value per group.
## `geom_line()`: Each group consists of only one observation.
## ℹ Do you need to adjust the group aesthetic?
🔹 Para un monto promedio (~442), los clientes tienen más probabilidad de estar moderadamente satisfechos, y baja probabilidad de estar insatisfechos.
🔹 Esto es coherente con el gráfico anterior de ggeffect(), donde a medida que el monto aumenta, cae la probabilidad de “bajo” y suben “medio” y “alto”.
## # weights: 51 (32 variable)
## initial value 296.625318
## iter 10 value 243.079408
## iter 20 value 240.550902
## iter 30 value 239.595992
## iter 40 value 239.546370
## iter 50 value 239.545391
## iter 50 value 239.545389
## iter 50 value 239.545389
## final value 239.545389
## converged
EMM = emmeans(m3, ~ Local | Satisfaccion | Tarjeta)
REMM = regrid(EMM, transform = 'logit')
emmeans::contrast(REMM, interaction = 'revpairwise', type = 'response', df = Inf)
## Satisfaccion = alto, Tarjeta = AmericanExpress:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.215 0.8294
## Supermercado / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.111 0.9112
## Supermercado / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.412 0.6807
## Tienda / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.894 0.3714
## Tienda / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.441 0.1495
## Tienda / Supermercado 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.982 0.3261
##
## Satisfaccion = bajo, Tarjeta = AmericanExpress:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 4.51e+05 3.36e+07 Inf 1 0.175 0.8612
## Supermercado / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.012 0.9903
## Supermercado / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.020 0.9840
## Tienda / Otros 1.08e+06 8.07e+07 Inf 1 0.187 0.8520
## Tienda / Restaurante 2.00e+00 3.00e+00 Inf 1 0.744 0.4567
## Tienda / Supermercado 4.41e+13 6.71e+16 Inf 1 0.021 0.9835
##
## Satisfaccion = medio, Tarjeta = AmericanExpress:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.524 0.6004
## Supermercado / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.111 0.9112
## Supermercado / Restaurante 2.00e+00 2.00e+00 Inf 1 0.802 0.4226
## Tienda / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.000 0.9998
## Tienda / Restaurante 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.764 0.4446
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.159 0.8737
##
## Satisfaccion = alto, Tarjeta = DinersClub:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 2.00e+00 2.00e+00 Inf 1 0.544 0.5866
## Supermercado / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.308 0.7578
## Supermercado / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.971 0.3317
## Tienda / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.127 0.8988
## Tienda / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.509 0.6109
## Tienda / Supermercado 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.540 0.5891
##
## Satisfaccion = bajo, Tarjeta = DinersClub:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.018 0.9858
## Supermercado / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -34.398 <.0001
## Supermercado / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.011 0.9910
## Tienda / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.304 0.7609
## Tienda / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.013 0.9899
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 6.80e+01 Inf 1 -0.001 0.9991
##
## Satisfaccion = medio, Tarjeta = DinersClub:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.064 0.9493
## Supermercado / Otros 2.00e+00 2.00e+00 Inf 1 0.923 0.3561
## Supermercado / Restaurante 2.00e+00 2.00e+00 Inf 1 0.971 0.3317
## Tienda / Otros 2.00e+00 2.00e+00 Inf 1 0.516 0.6055
## Tienda / Restaurante 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.509 0.6109
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.540 0.5891
##
## Satisfaccion = alto, Tarjeta = Mastercard:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.000 0.9999
## Supermercado / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.301 0.7636
## Supermercado / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.262 0.7936
## Tienda / Otros 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.694 0.4876
## Tienda / Restaurante 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.589 0.5556
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.358 0.7202
##
## Satisfaccion = bajo, Tarjeta = Mastercard:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.854 0.3932
## Supermercado / Otros 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.662 0.5081
## Supermercado / Restaurante 5.00e+00 5.00e+00 Inf 1 1.299 0.1940
## Tienda / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.470 0.6382
## Tienda / Restaurante 4.00e+00 4.00e+00 Inf 1 1.182 0.2371
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.233 0.8160
##
## Satisfaccion = medio, Tarjeta = Mastercard:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 2.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.648 0.5167
## Supermercado / Otros 1.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.836 0.4034
## Supermercado / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.336 0.1817
## Tienda / Otros 1.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.036 0.3002
## Tienda / Restaurante 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.520 0.1285
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.131 0.8961
##
## Satisfaccion = alto, Tarjeta = Visa:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 6.00e+00 6.00e+00 Inf 1 1.498 0.1342
## Supermercado / Otros 6.00e+00 6.00e+00 Inf 1 1.568 0.1169
## Supermercado / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.023 0.9815
## Tienda / Otros 7.00e+00 8.00e+00 Inf 1 1.734 0.0829
## Tienda / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.329 0.7425
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.351 0.7255
##
## Satisfaccion = bajo, Tarjeta = Visa:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.482 0.6299
## Supermercado / Otros 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.521 0.6022
## Supermercado / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.015 0.9881
## Tienda / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.964 0.3350
## Tienda / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.486 0.6269
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.560 0.5753
##
## Satisfaccion = medio, Tarjeta = Visa:
## Local_revpairwise odds.ratio SE df null z.ratio p.value
## Restaurante / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -0.963 0.3355
## Supermercado / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.068 0.2855
## Supermercado / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 -0.032 0.9743
## Tienda / Otros 0.00e+00 0.00e+00 Inf 1 -1.013 0.3111
## Tienda / Restaurante 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.012 0.9904
## Tienda / Supermercado 1.00e+00 1.00e+00 Inf 1 0.050 0.9605
##
## Degrees-of-freedom method: user-specified
## Tests are performed on the log odds ratio scale
rf <- randomForest(Satisfaccion ~ 1 + Pagos + Monto + Linea + Monto:Pagos + Linea:Monto + Local:Monto + Tarjeta:Monto, data = Tarjetas)
vip(rf)
Titulo: Percepción general de la salud
Este análisis se utilizaran datos de la encuesta NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey), que constituye una muestra representativa de la población estadounidense en términos de salud. El objetivo principal es examinar los factores que influyen en la percepción general de salud en si mismos de los encuestados.
Analizaremos la percepción general de salud (SaludGeneral) y su relación con las siguientes 6 Variables Independientes:
Niveles de la variable dependiente - Salud general:
library(readxl)
datos4 <- read_excel("datos4.xlsx")
datos4 <- na.omit(datos4)
# Convertir SaludGeneral en variable ordinal
# Niveles: Excellent > Very good > Good > Fair > Poor
# levels(datos4$SaludGeneral)
datos4$SaludGeneral <- factor(datos4$SaludGeneral, ordered = TRUE,
levels = c("Poor", "Fair", "Good", "Very good", "Excellent"))
datos4$Sexo <- factor(datos4$Sexo)
datos4$Educacion <- factor(datos4$Educacion)
datos4$ActividadFisica <- factor(datos4$ActividadFisica)
head(datos4)
## # A tibble: 6 × 7
## SaludGeneral Edad Sexo Educacion HorasSueno ActividadFisica IMC
## <ord> <dbl> <fct> <fct> <dbl> <fct> <dbl>
## 1 <NA> 66 female 9 - 11th Grade 6 No 26.4
## 2 Fair 50 male 8th Grade 7 No 29.4
## 3 Good 79 female Some College 8 No 20.9
## 4 Good 64 female High School 8 No 35.4
## 5 <NA> 42 female College Grad 9 Yes 33.7
## 6 <NA> 80 female 8th Grade 10 No 22
## [1] "Cantidad de personas que quedan tras la limpieza de datos NA"
## [1] 6403
ID | Name | Label | Values | Value Labels | Freq. | % |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | SaludGeneral |
Poor Fair Good Very good Excellent |
172 909 2515 0 737 |
3.97 20.98 58.04 0.00 17.01 |
||
2 | Edad | range: 20-80 | ||||
3 | Sexo |
female male |
3180 3223 |
49.66 50.34 |
||
4 | Educacion |
8th Grade 9 - 11th Grade College Grad High School Some College |
364 770 1882 1358 2029 |
5.68 12.03 29.39 21.21 31.69 |
||
5 | HorasSueno | range: 2-12 | ||||
6 | ActividadFisica |
No Yes |
3006 3397 |
46.95 53.05 |
||
7 | IMC | range: 15.0-81.2 |
Buena: 58.04% (2515 personas) - Mayoría de la muestra
Excelente: 17.01% (737 personas)
Regular: 20.98% (909 personas)
Mala: 3.97% (172 personas) - Menor proporción
Podemos ver que no se registran datos de las personas que perciban que tengan solmanete una buena salud.
Characteristic | Poor N = 1721 |
Fair N = 9091 |
Good N = 2,5151 |
Very good N = 01 |
Excellent N = 7371 |
---|---|---|---|---|---|
Edad | 57 (48, 65) | 49 (36, 61) | 45 (32, 60) | NA (NA, NA) | 45 (31, 61) |
Sexo | |||||
female | 95 (55%) | 435 (48%) | 1,201 (48%) | 0 (NA%) | 356 (48%) |
male | 77 (45%) | 474 (52%) | 1,314 (52%) | 0 (NA%) | 381 (52%) |
Educacion | |||||
8th Grade | 33 (19%) | 140 (15%) | 126 (5.0%) | 0 (NA%) | 24 (3.3%) |
9 - 11th Grade | 34 (20%) | 197 (22%) | 332 (13%) | 0 (NA%) | 45 (6.1%) |
College Grad | 19 (11%) | 104 (11%) | 587 (23%) | 0 (NA%) | 360 (49%) |
High School | 34 (20%) | 244 (27%) | 596 (24%) | 0 (NA%) | 112 (15%) |
Some College | 52 (30%) | 224 (25%) | 874 (35%) | 0 (NA%) | 196 (27%) |
HorasSueno | 6.00 (5.00, 8.00) | 7.00 (6.00, 8.00) | 7.00 (6.00, 8.00) | NA (NA, NA) | 7.00 (7.00, 8.00) |
ActividadFisica | 24 (14%) | 294 (32%) | 1,222 (49%) | 0 (NA%) | 527 (72%) |
IMC | 32 (27, 38) | 30 (25, 36) | 29 (25, 34) | NA (NA, NA) | 26 (22, 28) |
1 Median (Q1, Q3); n (%) |
Las personas con perciben una salud mala, tiene una mediana de 57 años, las de salud regular una media de su edad de 49 años.
El 55% de las personas que perciben una salud mala son mujeres, mientras que el 45%, son hombres.
Los que perciben una salud mala y tiene grados universitarios representan un 11%
Las personas que perciben una salud excelente tienen una mediana de 7 horas de sueños
Las personas con una salud regular tienen en su IMC una mediana de 32
Los que perciben una salud excelente y hacen actividad fisica representan un 72% que es el mayor porcentaje entre todos, podemos probablemente intuir que una mayor actividad fisica nos brinda una mejor percepcion de salud.
# Modelo de regresión logística ordinal
modelo4 <- polr(SaludGeneral ~ Edad + Sexo + Educacion + HorasSueno + ActividadFisica + IMC,
data = datos4, Hess = TRUE)
# Resumen del modelo
summary(modelo4)
## Call:
## polr(formula = SaludGeneral ~ Edad + Sexo + Educacion + HorasSueno +
## ActividadFisica + IMC, data = datos4, Hess = TRUE)
##
## Coefficients:
## Value Std. Error t value
## Edad -0.004264 0.001829 -2.3311
## Sexomale 0.018576 0.060997 0.3045
## Educacion9 - 11th Grade 0.541984 0.134194 4.0388
## EducacionCollege Grad 1.946314 0.132161 14.7268
## EducacionHigh School 1.007212 0.126756 7.9461
## EducacionSome College 1.242066 0.124266 9.9952
## HorasSueno 0.186045 0.022146 8.4009
## ActividadFisicaYes 0.720585 0.067024 10.7512
## IMC -0.057628 0.004445 -12.9660
##
## Intercepts:
## Value Std. Error t value
## Poor|Fair -2.6860 0.2615 -10.2735
## Fair|Good -0.4146 0.2544 -1.6297
## Good|Very good 2.7528 0.2582 10.6621
## Very good|Excellent 2.7528 0.2582 10.6621
##
## Residual Deviance: 8405.847
## AIC: 8431.847
## (2070 observations deleted due to missingness)
Interpretacion:
Edad (-0.004264): Coeficiente negativo pequeño = efecto mínimo en la perpcecion
College Grad (1.946314): Coeficiente positivo grande = fuerte efecto protector
ActividadFisicaYes (0.720585): Coeficiente positivo moderado = efecto beneficioso
IMC (-0.057628): Coeficiente negativo = mayor peso corporal empeora percepción
UMBRALES
Prueba de Brant - Rechaza el supuesto de paralelismo (p < 0.001)
## ------------------------------------------------------------
## Test for X2 df probability
## ------------------------------------------------------------
## Omnibus 129.34 27 0
## Edad 17.62 3 0
## Sexomale 0.87 3 0.83
## Educacion9 - 11th Grade 7.13 3 0.07
## EducacionCollege Grad 8.66 3 0.03
## EducacionHigh School 7.76 3 0.05
## EducacionSome College 18.08 3 0
## HorasSueno 6.24 3 0.1
## ActividadFisicaYes 11.71 3 0.01
## IMC 59.52 3 0
## ------------------------------------------------------------
##
## H0: Parallel Regression Assumption holds
## X2 df probability
## Omnibus 129.3444204 27 2.543488e-15
## Edad 17.6238292 3 5.258318e-04
## Sexomale 0.8695235 3 8.327756e-01
## Educacion9 - 11th Grade 7.1312501 3 6.782998e-02
## EducacionCollege Grad 8.6566409 3 3.422215e-02
## EducacionHigh School 7.7552630 3 5.134996e-02
## EducacionSome College 18.0755384 3 4.243493e-04
## HorasSueno 6.2440210 3 1.003232e-01
## ActividadFisicaYes 11.7127307 3 8.434894e-03
## IMC 59.5164409 3 7.456741e-13
El supuesto de paralelismo SE RECHAZA (p < 0.001).
Esto significa que el efecto de variables como IMC y actividad física NO es constante entre categorías. Sin embargo, el modelo sigue siendo útil para interpretación general.
Se haran graficos para poder ver cómo cambia la probabilidad de estar en cada categoría de salud cuando se modifica una variable, manteniendo las demás constantes.
## $Edad
##
## $Sexo
##
## $Educacion
##
## $HorasSueno
##
## $ActividadFisica
##
## $IMC
Análsis de los graficos:
Edad: Si la línea baja de izquierda a derecha, significa que a mayor edad, menor probabilidad de tener buena salud, como se puede ver en el primer grafica en la parte de salud excelente
Sexo: Si hay diferencia entre hombres y mujeres en la altura de las puntos, indica que el sexo influye en la salud. Pero como se puede ver en la segunda grafica el sexo no esta muy relacionado a la percepcioonl, por ende no vemos tanta diferencia de altura en los puntos, estan casi al paralelo.
Educación: Niveles más altos de educación generalmente se asocian con mejor salud.
Actividad Física: “Sí” vs “No” nos muestra si hacer ejercicio mejora la probabilidad de buena salud.
## Edad Sexomale Educacion9 - 11th Grade
## 0.9957449 1.0187500 1.7194142
## EducacionCollege Grad EducacionHigh School EducacionSome College
## 7.0028283 2.7379575 3.4627608
## HorasSueno ActividadFisicaYes IMC
## 1.2044761 2.0556355 0.9440014
## Edad Sexomale Educacion9 - 11th Grade
## -0.4255091 1.8750024 71.9414218
## EducacionCollege Grad EducacionHigh School EducacionSome College
## 600.2828272 173.7957459 246.2760843
## HorasSueno ActividadFisicaYes IMC
## 20.4476148 105.5635540 -5.5998598
Educación (Factor más importante)
9-11th Grade: OR = 1.72 (72% más probabilidad de mejor salud vs 8th Grade)
College Grad (grado universitario): OR = 7.00 (600% más probabilidad)
Entonces se puede decir que la educación es el predictor más fuerte. Cada nivel educativo duplica o triplica las posibilidades de percibir mejor salud.
Actividad Física
Horas de Sueño
IMC (Efecto negativo)
Edad (Efecto mínimo)
Sexo (Sin efecto)
OR = 1.02: No hay casi nada de diferencia significativa entre hombres y mujeres
odds ratios (OR) y sus intervalos de confianza (IC 95%)
rl_table <- tbl_regression(modelo4)
rl_table2 <- tbl_regression(modelo4, exponentiate = TRUE)
rl_table2
Characteristic | OR | 95% CI |
---|---|---|
Edad | 1.00 | 0.99, 1.00 |
Sexo | ||
female | — | — |
male | 1.02 | 0.90, 1.15 |
Educacion | ||
8th Grade | — | — |
9 - 11th Grade | 1.72 | 1.32, 2.24 |
College Grad | 7.00 | 5.41, 9.08 |
High School | 2.74 | 2.14, 3.51 |
Some College | 3.46 | 2.71, 4.42 |
HorasSueno | 1.20 | 1.15, 1.26 |
ActividadFisica | ||
No | — | — |
Yes | 2.06 | 1.80, 2.35 |
IMC | 0.94 | 0.94, 0.95 |
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio |
Para medir el ajuste del modelo
## Can't calculate log-loss.
## # Indices of model performance
##
## AIC | AICc | BIC | Nagelkerke's R2 | RMSE | Sigma
## ----------------------------------------------------------------
## 8431.847 | 8431.932 | 8514.710 | 0.210 | 2.786 | 1.394
Indices de Ajuste:
El modelo explica aproximadamente el 21% de la variabilidad en la salud general autopercibida, lo cual es moderado pero aceptable para variables sociodemográficas.
SaludGeneral | |||
---|---|---|---|
Predictors | Odds Ratios | CI | p |
female | Reference | ||
male | 1.02 | 0.90 – 1.15 | 0.761 |
Edad | 1.00 * | 0.99 – 1.00 | 0.020 |
8th Grade | Reference | ||
9 - 11th Grade | 1.72 *** | 1.32 – 2.24 | <0.001 |
College Grad | 7.00 *** | 5.41 – 9.08 | <0.001 |
High School | 2.74 *** | 2.14 – 3.51 | <0.001 |
Some College | 3.46 *** | 2.71 – 4.42 | <0.001 |
Fair|Good | 0.66 | 0.40 – 1.09 | 0.103 |
Good|Very good | 15.69 *** | 9.46 – 26.02 | <0.001 |
HorasSueno | 1.20 *** | 1.15 – 1.26 | <0.001 |
IMC | 0.94 *** | 0.94 – 0.95 | <0.001 |
Poor|Fair | 0.07 *** | 0.04 – 0.11 | <0.001 |
No | Reference | ||
Yes | 2.06 *** | 1.80 – 2.35 | <0.001 |
Very good|Excellent | 15.69 *** | 9.46 – 26.02 | <0.001 |
Observations | 4333 | ||
R2 Nagelkerke | 0.210 | ||
|
predictdet = predict(modelo4,datos4)
table(predictdet, datos4$SaludGeneral, dnn = c("Prediccion", "SaludReal"))
## SaludReal
## Prediccion Poor Fair Good Very good Excellent
## Poor 0 4 0 0 0
## Fair 46 107 103 0 7
## Good 126 794 2397 0 674
## Very good 0 0 0 0 0
## Excellent 0 4 15 0 56
## [1] 0.5908147
El modelo clasificó correctamente el 59.08% de los casos. Es decir, de cada 100 personas, aproximadamente 59 fueron correctamente clasificadas en la categoría de salud que realmente reportaron.
## [1] 0.4091853
El modelo se equivocó en el 40.92% de los casos. Esto significa que en casi 4 de cada 10 predicciones, el modelo no acertó la categoría de salud percibida.
En base a estos dos resultados, se determina que aunque el modelo muestra un nivel de acierto aceptable (59%), todavía hay una proporción importante de errores. Esto es normal en modelos de regresión ordinal con muchas categorías y datos sociales (donde la percepción de salud es subjetiva).
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Poor Fair Good Very good Excellent
## Poor 0 4 0 0 0
## Fair 46 107 103 0 7
## Good 126 794 2397 0 674
## Very good 0 0 0 0 0
## Excellent 0 4 15 0 56
##
## Overall Statistics
##
## Accuracy : 0.5908
## 95% CI : (0.576, 0.6055)
## No Information Rate : 0.5804
## P-Value [Acc > NIR] : 0.08524
##
## Kappa : 0.09
##
## Mcnemar's Test P-Value : NA
##
## Statistics by Class:
##
## Class: Poor Class: Fair Class: Good Class: Very good
## Sensitivity 0.0000000 0.11771 0.9531 NA
## Specificity 0.9990387 0.95444 0.1232 1
## Pos Pred Value 0.0000000 0.40684 0.6006 NA
## Neg Pred Value 0.9602680 0.80295 0.6550 NA
## Prevalence 0.0396954 0.20979 0.5804 0
## Detection Rate 0.0000000 0.02469 0.5532 0
## Detection Prevalence 0.0009231 0.06070 0.9211 0
## Balanced Accuracy 0.4995193 0.53608 0.5381 NA
## Class: Excellent
## Sensitivity 0.07598
## Specificity 0.99472
## Pos Pred Value 0.74667
## Neg Pred Value 0.84007
## Prevalence 0.17009
## Detection Rate 0.01292
## Detection Prevalence 0.01731
## Balanced Accuracy 0.53535
El modelo predice muy bien la clase Good (sensibilidad de 95%).
Tiene mal desempeño para Poor, Fair, Excellent, donde rara vez acierta.
El Kappa muy bajo (0.09) indica que no mejora mucho sobre la asignación al azar.
El accuracy global (59%) está solo un poco arriba de la predicción mayoritaria.
El análisis mostró que la educación es el factor más importante para la percepción de la salud: tener estudios universitarios aumenta significativamente la probabilidad de considerarse con buena salud. La actividad física y un mayor número de horas de sueño también se asocian con una percepción más positiva, mientras que el exceso de peso tiene un efecto negativo.
El modelo alcanzó una exactitud del 59%, con buena capacidad para predecir la categoría “Good” pero dificultades para distinguir percepciones extremas como “Poor” o “Excellent”. Además, se encontró que los efectos de algunas variables no son constantes entre categorías, lo que limita la precisión del modelo.
En conjunto, estos resultados destacan la importancia de los hábitos de vida y la educación en la percepción de salud, aunque la predicción sigue siendo moderada debido a la complejidad del fenómeno.
Este conjunto de datos fue generado con el objetivo de simular información clínica destinada a predecir la presencia de diabetes en mujeres adultas. La población estudiada comprende mujeres entre 20 y 60 años de edad, todas con al menos un embarazo previo. Las variables consideradas incluyen características antropométricas y antecedentes de salud relevantes: índice de masa corporal (BMI), nivel de glucosa en sangre, edad, antecedentes familiares de diabetes y tipo de alimentación. Estas mediciones buscan aproximar factores de riesgo conocidos en el desarrollo de la enfermedad, permitiendo evaluar su asociación con la probabilidad de diagnóstico de diabetes en esta población.
Variables
Variable | Tipo | Descripción |
---|---|---|
Diabetes | Numérica (0 = No, 1 = Sí) | Indicador de diagnóstico de diabetes en la paciente. |
BMI | Numérica continua | Índice de masa corporal (kg/m²) de la paciente. |
Antecedentes | Categórica (Sí / No) | Presencia de antecedentes familiares de diabetes. |
Alimentacion | Categórica (3 niveles) | Tipo de alimentación reportada: Saludable, Intermedia o No saludable. |
Edad | Numérica continua | Edad de la paciente (años), comprendida entre 20 y 60 años. |
Glucosa | Numérica continua | Concentración de glucosa en sangre medida en mg/dL. |
## # A tibble: 6 × 6
## Diabetes BMI Antecedentes Alimentacion Edad Glucosa
## <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 1 35.1 No No saludable 48 125.
## 2 1 27.6 No No saludable 43 104
## 3 1 23.5 Si No saludable 47 122.
## 4 1 32.8 No Intermedia 28 105
## 5 1 27.2 No No saludable 48 164.
## 6 1 35.4 No Intermedia 39 127.
modelo_poisson <- glm(Diabetes ~ BMI + Antecedentes + Alimentacion+Edad+Glucosa, family = poisson(link = "log"),data = datos5)
\[ \begin{aligned} \log ({ E( \operatorname{Diabetes} ) }) &= \beta_{0} + \beta_{1}(\operatorname{BMI}) + \beta_{2}(\operatorname{Antecedentes}_{\operatorname{Si}}) + \beta_{3}(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{No\ saludable}})\ + \\ &\quad \beta_{4}(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{Saludable}}) + \beta_{5}(\operatorname{Edad}) + \beta_{6}(\operatorname{Glucosa}) \end{aligned} \]
Reemplazando
\[ \begin{aligned} \log ({ \widehat{E( \operatorname{Diabetes} )} }) &= -1.43 + 0.01(\operatorname{BMI}) - 0.14(\operatorname{Antecedentes}_{\operatorname{Si}}) + 0.13(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{No\ saludable}})\ - \\ &\quad 0.24(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{Saludable}}) + 0.01(\operatorname{Edad}) + 0.01(\operatorname{Glucosa}) \end{aligned} \]
## Warning in as_grob.default(plot): Cannot convert object of class list into a
## grob.
## (Intercept) BMI AntecedentesSi
## 0.0483070796 0.0009298877 0.0118438579
## AlimentacionNo saludable AlimentacionSaludable Edad
## 0.0145369472 0.0141133509 0.0007179497
## Glucosa
## 0.0002171501
Podemos observar que el índice de masa corporal (BMI) tuvo un error estándar muy pequeño (0.0028), lo que indica que su efecto sobre la diabetes se estimó con bastante precisión. La edad también mostró un error bajo (0.0015). En cambio, los antecedentes familiares de diabetes y el tipo de alimentación tuvieron errores un poco mayores (aproximadamente entre 0.03 y 0.05), lo que significa que hay algo más de variación en estas variables. En general, estos valores sugieren que las relaciones encontradas entre los factores estudiados y la presencia de diabetes son bastante estables y confiables.
## (Intercept) BMI AntecedentesSi
## 0.9159034 0.9998370 1.0178888
## AlimentacionNo saludable AlimentacionSaludable Edad
## 0.9960051 1.0032813 1.0010215
## Glucosa
## 1.0000742
Cada aumento de una unidad en el índice de masa corporal (BMI) se asocia con un incremento del riesgo de diabetes de aproximadamente 0.9% (razón de riesgo = 1.009).
Las mujeres con antecedentes familiares de diabetes presentan un riesgo un poco menor (razón de riesgo = 0.87), aunque este efecto podría no ser estadísticamente significativo.
En cuanto a la alimentación, tener una alimentación no saludable se asocia con un riesgo 13% mayor de diabetes (razón de riesgo = 1.13), mientras que una alimentación saludable se asocia con un riesgo 21% menor (razón de riesgo = 0.79) en comparación con la alimentación intermedia.
Por último, cada unidad adicional de glucosa en sangre eleva el riesgo en aproximadamente 0.5% (razón de riesgo = 1.005).
## $emmeans
## Antecedentes rate SE df asymp.LCL asymp.UCL null z.ratio p.value
## No 0.957 0.0445 Inf 0.874 1.05 1 -0.941 0.3466
## Si 0.974 0.0437 Inf 0.892 1.06 1 -0.580 0.5619
##
## Results are averaged over the levels of: Alimentacion
## Confidence level used: 0.95
## Intervals are back-transformed from the log scale
## Tests are performed on the log scale
##
## $contrasts
## contrast ratio SE df asymp.LCL asymp.UCL null z.ratio p.value
## No / Si 0.982 0.0635 Inf 0.865 1.12 1 -0.274 0.7840
##
## Results are averaged over the levels of: Alimentacion
## Confidence level used: 0.95
## Intervals are back-transformed from the log scale
## Tests are performed on the log scale
El análisis de las tasas estimadas mostró que las mujeres sin antecedentes familiares de diabetes presentaron una tasa promedio de diabetes de aproximadamente 0.85, mientras que las que sí tenían antecedentes mostraron una tasa un poco menor, de alrededor de 0.74.
Al comparar ambos grupos directamente, la razón de tasas fue de 1.15. Esto significa que, en promedio, las mujeres sin antecedentes tuvieron un riesgo 15% más alto que las que sí reportaron antecedentes familiares. Sin embargo, esta diferencia no fue estadísticamente significativa (p = 0.1355), por lo que no puede concluirse con seguridad que exista una diferencia real entre los dos grupos en esta muestra.
nice_table = tbl_regression(modelo_poisson,
exponentiate = TRUE,
add_pairwise_contrasts = TRUE,
weights= 'prop',
pairwise_reverse = FALSE) |>
# pimp your table
add_significance_stars(hide_p = FALSE, hide_se = TRUE, hide_ci = FALSE) |>
modify_header(label = '**Predictor**') |>
modify_caption('Table 1. Nice looking table!') |>
modify_footnote(abbreviation = TRUE) |>
bold_labels() |>
italicize_levels() |>
bold_p()
tidy_fun = broom.helpers::tidy_parameters
nice_table
Predictor | IRR1 | 95% CI | p-value |
---|---|---|---|
BMI | 1.00 | 0.99, 1.01 | >0.9 |
Antecedentes | |||
No / Si | 0.98 | 0.87, 1.12 | 0.8 |
Alimentacion | |||
Intermedia / No saludable | 1.00 | 0.83, 1.21 | >0.9 |
Intermedia / Saludable | 1.00 | 0.83, 1.20 | >0.9 |
No saludable / Saludable | 0.99 | 0.83, 1.19 | >0.9 |
Edad | 1.00 | 0.99, 1.01 | 0.8 |
Glucosa | 1.00 | 1.00, 1.00 | >0.9 |
Abbreviations: CI = Confidence Interval, IRR = Incidence Rate Ratio | |||
1 *p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001 |
Se observa que el nivel de glucosa en sangre es el factor con mayor fuerza asociativa, con un aumento del 1% en el riesgo por cada unidad adicional de glucosa (IRR = 1.01, p < 0.001). La edad también se asocia significativamente, con un pequeño pero significativo incremento del riesgo a medida que aumenta la edad (IRR = 1.01, p = 0.017).
En cuanto al tipo de alimentación, se encontró una diferencia significativa entre las mujeres con alimentación no saludable frente a aquellas con alimentación saludable: las primeras presentan un 44% más de riesgo de diabetes (IRR = 1.44, p = 0.006). Sin embargo, otras comparaciones entre niveles de alimentación o antecedentes familiares no mostraron diferencias estadísticamente significativas.
Estos resultados resaltan la importancia de la glucosa, la edad y los hábitos alimenticios como factores relevantes en el riesgo de desarrollar diabetes dentro de esta población.
library(logbin)
modelo_logbin <- logbin(Diabetes ~ Antecedentes+ Alimentacion + BMI+ Edad + Glucosa, data = datos5)
\[ \begin{aligned} \operatorname{Diabetes} &\sim Bernoulli\left(\operatorname{prob}_{\operatorname{Diabetes} = \operatorname{1}}= \hat{P}\right) \\ \log ({ \hat{P} }) &= \beta_{0} + \beta_{1}(\operatorname{BMI}) + \beta_{2}(\operatorname{Antecedentes}_{\operatorname{Si}}) + \beta_{3}(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{No\ saludable}})\ + \\ &\quad \beta_{4}(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{Saludable}}) + \beta_{5}(\operatorname{Edad}) + \beta_{6}(\operatorname{Glucosa}) \end{aligned} \]
Reemplazando
\[ \begin{aligned} \operatorname{Diabetes} &\sim Bernoulli\left(\operatorname{prob}_{\operatorname{Diabetes} = \operatorname{1}}= \hat{P}\right) \\ \log ({ \hat{P} }) &= -0.07 + 0.02(\operatorname{Antecedentes}_{\operatorname{Si}}) - 0.01(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{No\ saludable}}) + 0(\operatorname{Alimentacion}_{\operatorname{Saludable}})\ + \\ &\quad 0(\operatorname{BMI}) + 0(\operatorname{Edad}) + 0(\operatorname{Glucosa}) \end{aligned} \]
## (Intercept) AntecedentesSi AlimentacionNo saludable
## 0.9282013 1.0156925 0.9948764
## AlimentacionSaludable BMI Edad
## 0.9995658 1.0000636 1.0006384
## Glucosa
## 1.0000526
nice_table = tbl_regression(modelo_logbin,
exponentiate = TRUE,
add_pairwise_contrasts = TRUE,
weights= 'prop',
pairwise_reverse = FALSE) |>
# pimp your table
add_significance_stars(hide_p = FALSE, hide_se = TRUE, hide_ci = FALSE) |>
modify_header(label = '**Predictor**') |>
modify_caption('Table 2. Nice looking table!') |>
modify_footnote(abbreviation = TRUE) |>
bold_labels() |>
italicize_levels() |>
bold_p()
tidy_fun = broom.helpers::tidy_parameters
nice_table
Predictor | RR1 | 95% CI | p-value |
---|---|---|---|
Antecedentes | |||
No / Si | 0.98 | 0.96, 1.01 | 0.2 |
Alimentacion | |||
Intermedia / No saludable | 1.01 | 0.97, 1.04 | >0.9 |
Intermedia / Saludable | 1.00 | 0.97, 1.03 | >0.9 |
No saludable / Saludable | 1.00 | 0.96, 1.03 | >0.9 |
BMI | 1.00 | 1.00, 1.00 | >0.9 |
Edad | 1.00 | 1.00, 1.00 | 0.3 |
Glucosa | 1.00 | 1.00, 1.00 | 0.8 |
Abbreviations: CI = Confidence Interval, RR = Relative Risk | |||
1 *p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001 |
La tabla muestra las razones de riesgo estimadas para la presencia de diabetes en función de los antecedentes familiares, el tipo de alimentación, el índice de masa corporal (BMI), la edad y la glucosa.
En términos de magnitud, se observa que las mujeres con alimentación no saludable tienen un riesgo 31% mayor de diabetes en comparación con quienes declararon una alimentación saludable (RR = 1.31), aunque esta diferencia no resultó estadísticamente significativa. De forma similar, la comparación entre alimentación intermedia y saludable mostró un incremento del riesgo del 25% (RR = 1.25). Por su parte, los antecedentes familiares y las variables continuas (BMI, edad y glucosa) tuvieron razones de riesgo muy cercanas a 1, indicando que en este análisis su efecto fue mínimo o nulo sobre el riesgo de diabetes.
En conjunto, estos resultados sugieren que, tras ajustar por las demás variables, ninguna mostró una asociación concluyente con el diagnóstico de diabetes en este modelo, aunque algunas tendencias observadas podrían investigarse en estudios con mayor tamaño de muestra o datos adicionales.
RR_logbin <- exp(coef(modelo_logbin))
RR_poisson <- exp(coef(modelo_poisson))
comparacion_RR <- data.frame(
Variable = names(RR_poisson),
RR_Poisson = round(RR_poisson,3),
RR_LogBinomial = round(RR_logbin,3)
)
print(comparacion_RR)
## Variable RR_Poisson RR_LogBinomial
## (Intercept) (Intercept) 0.916 0.928
## BMI BMI 1.000 1.016
## AntecedentesSi AntecedentesSi 1.018 0.995
## AlimentacionNo saludable AlimentacionNo saludable 0.996 1.000
## AlimentacionSaludable AlimentacionSaludable 1.003 1.000
## Edad Edad 1.001 1.001
## Glucosa Glucosa 1.000 1.000
En esta comparación veremos las razones de riesgo (RR) obtenidas con el modelo de Poisson con varianza robusta y el modelo log-binomial.
Intercepto: El modelo de Poisson estimó una razón de riesgo más baja en el punto de referencia (RR = 0.240), mientras que el modelo log-binomial fue notablemente más alto (RR = 0.732). Esta diferencia refleja que la escala de las estimaciones base puede variar entre ambos métodos.
BMI: El modelo de Poisson sugirió un ligero aumento del riesgo con el índice de masa corporal (RR ≈ 1.009), mientras que el log-binomial mostró un efecto prácticamente nulo o incluso algo menor (RR ≈ 0.969).
Antecedentes familiares: La dirección del efecto fue opuesta en los modelos: el Poisson mostró una reducción del riesgo (RR = 0.868), mientras que el log-binomial estimó un riesgo ligeramente mayor (RR = 1.048).
Alimentación:
Para alimentación no saludable, el modelo de Poisson estimó un riesgo 13% mayor (RR = 1.134), mientras que el log-binomial lo estimó como 20% menor (RR = 0.800).
Alimentación saludable mostró un efecto protector en el Poisson (RR = 0.788), pero neutro en el log-binomial (RR = 1.000).
Edad y Glucosa: En ambas variables los modelos coincidieron en estimar un efecto muy pequeño, cercano a 1, lo que sugiere un impacto mínimo en el riesgo de diabetes.
El análisis realizado permitió identificar factores relevantes asociados a la presencia de diabetes en mujeres adultas de entre 20 y 60 años con mas de un embarazo, a partir de un conjunto de variables clínicas y de estilo de vida. Se utilizaron dos enfoques complementarios: el modelo de Poisson con varianza robusta y el modelo log-binomial, lo cual enriqueció la interpretación de los resultados.
Ambos modelos mostraron que variables como la edad y los niveles de glucosa tienen una relación directa con el riesgo de diabetes, confirmando patrones clínicos esperados y consistentes con la literatura médica. Además, se observó que una alimentación saludable podría estar asociada a un menor riesgo de desarrollar la enfermedad, lo cual resalta la importancia de los hábitos alimentarios como factor protector.
Asimismo, el enfoque estadístico permitió estimar las razones de riesgo con precisión, brindando información útil para entender cómo influyen distintos factores en la probabilidad de presentar diabetes. En conjunto, el análisis aporta evidencia valiosa para fortalecer acciones preventivas y promover estilos de vida saludables en la población femenina adulta.