Punto #1

Pregunta problema:

¿Hay diferecias en la cantidad de contaminacion sonora en los edificios del campus de la universidad javeriana y que edificio presenta la mayor contaminacion sonora medida en decibeles?

Hipótesis :

En el campus de la universidad Javeriana se presencia diferencias en la cantidad de sonido en cada edificio, siendo el edificio con mas presencia de ruido Lagos, debido a su ubicacion central.

Metodología:

Se realizaron 3 toma de datos de sonido utilizando la app Air Casting recorriendo la universidad con el fin de comprobar las diferencias en la cantidad de ruido de los diferentes edificios del campus. Se planteó un recorrido empezando por el edificio de Palmas, terminando en el edificio de Educación continua a las 11:30 de la mañana, a pesar de realizar los 3 recorridos iguales y a la misma hora se obtuvieron resultados diferentes, en este documento se compilan y analizan en conjunto.

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = TRUE)
recorridolaura <- read.csv("/Users/pilar/OneDrive/Escritorio/Uni/ESTADISTICA/tarea_bio_1928781__20250815-1294685-ag8m97.csv")


require(raster)
require(sp)
recorridolaura= data.frame(recorridolaura)
crs_oficial_colombia<-CRS("+init=epsg:4686")
sonidoespacia= SpatialPointsDataFrame(coords = recorridolaura[,5:4],data = recorridolaura,
                                      proj4string = crs_oficial_colombia)

require(mapview)

mapview(sonidoespacia)

Resultados:

Una vez realizado el recorrido y analizado los datos, estos fueron los resultados:

library(readxl)
sonidofinal_estadistica <- read_excel("C:/Users/pilar/OneDrive/Escritorio/Uni/ESTADISTICA/sonidofinal_estadistica.xlsx", 
    col_types = c("numeric", "text", "text", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "text", "numeric", "numeric"))

sonido=sonidofinal_estadistica$X1.Measurement_Value
edificio=sonidofinal_estadistica$Edificio

datos_ok=data.frame(sonido,edificio)

require(table1)
table1(~sonido|edificio,data=datos_ok)
Acacias
(N=157)		 Almendros
(N=70)		 Cedro Rosado
(N=206)		 Educacion Continua
(N=70)		 Guayacanes
(N=166)		 Lagos
(N=127)		 Palmas
(N=142)		 Saman
(N=64)		 Overall
(N=1002)
sonido
Mean (SD) 60.3 (3.52) 68.9 (3.41) 59.9 (4.46) 59.7 (2.97) 64.4 (5.38) 60.5 (3.67) 64.4 (4.16) 60.8 (4.50) 62.1 (4.99)
Median [Min, Max] 59.9 [52.7, 78.6] 68.4 [64.2, 76.6] 59.0 [52.2, 82.8] 59.7 [53.7, 67.6] 64.5 [51.8, 76.0] 60.7 [51.7, 67.7] 65.2 [52.2, 74.3] 59.8 [52.4, 87.2] 61.2 [51.7, 87.2]

La tabla nos brinda un primer acercamiento a la exploración, y la organización de los datos cómo es posible observar, los edificios con valores de medias más altas fueron Almendros y Guayacanes, con medias de 68.9 y 64.4 respectivamente. Por otro lado, el edificio Educación continua obtuvo la menor media con un valor de 59.7 Tanto Samán como Cedro rosado tuvieron la mayor dispersión de datos, obteniendo valores mínimos en los 50 y máximos en los 80, mientras que Almendros tuvo los datos más consistentes con un valor mínimo de 64.2 y un máximo de 76.6.

library(readxl)
sonidofinal_estadistica <- read_excel("C:/Users/pilar/OneDrive/Escritorio/Uni/ESTADISTICA/sonidofinal_estadistica.xlsx", 
    col_types = c("numeric", "text", "text", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "text", "numeric", "numeric"))
sonido=sonidofinal_estadistica$X1.Measurement_Value
edificio=sonidofinal_estadistica$Edificio

mod=lm(sonido~edificio,data=datos_ok)
summary(mod)
## 
## Call:
## lm(formula = sonido ~ edificio, data = datos_ok)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -12.639  -2.776  -0.232   2.350  26.433 
## 
## Coefficients:
##                            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)                 60.2904     0.3359 179.480   <2e-16 ***
## edificioAlmendros            8.6571     0.6049  14.311   <2e-16 ***
## edificioCedro Rosado        -0.4284     0.4459  -0.961    0.337    
## edificioEducacion Continua  -0.5585     0.6049  -0.923    0.356    
## edificioGuayacanes           4.1034     0.4686   8.757   <2e-16 ***
## edificioLagos                0.2444     0.5023   0.487    0.627    
## edificioPalmas               4.1294     0.4874   8.472   <2e-16 ***
## edificioSaman                0.4979     0.6242   0.798    0.425    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 4.209 on 994 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2925, Adjusted R-squared:  0.2875 
## F-statistic:  58.7 on 7 and 994 DF,  p-value: < 2.2e-16
require(agricolae)
compara= LSD.test(mod,"edificio")
compara
## $statistics
##    MSerror  Df     Mean       CV
##   17.71599 994 62.09593 6.778281
## 
## $parameters
##         test p.ajusted   name.t ntr alpha
##   Fisher-LSD      none edificio   8  0.05
## 
## $means
##                      sonido      std   r        se      LCL      UCL      Min
## Acacias            60.29044 3.519786 157 0.3359177 59.63125 60.94963 52.65197
## Almendros          68.94753 3.414034  70 0.5030761 67.96031 69.93474 64.23221
## Cedro Rosado       59.86201 4.459207 206 0.2932575 59.28654 60.43749 52.16183
## Educacion Continua 59.73198 2.974706  70 0.5030761 58.74477 60.71919 53.69067
## Guayacanes         64.39384 5.382103 166 0.3266846 63.75277 65.03491 51.75470
## Lagos              60.53487 3.665072 127 0.3734916 59.80195 61.26779 51.72593
## Palmas             64.41988 4.159813 142 0.3532145 63.72674 65.11301 52.19516
## Saman              60.78830 4.496780  64 0.5261295 59.75584 61.82075 52.39711
##                         Max      Q25      Q50      Q75
## Acacias            78.56108 57.83600 59.89985 62.20934
## Almendros          76.61594 66.11892 68.35980 71.01956
## Cedro Rosado       82.75372 56.82666 58.98177 61.33401
## Educacion Continua 67.59145 57.90414 59.68252 61.34772
## Guayacanes         75.99780 60.68035 64.53477 68.37437
## Lagos              67.74924 57.84492 60.70556 63.15054
## Palmas             74.28499 62.67909 65.15018 67.42467
## Saman              87.22128 58.80923 59.81375 61.84023
## 
## $comparison
## NULL
## 
## $groups
##                      sonido groups
## Almendros          68.94753      a
## Palmas             64.41988      b
## Guayacanes         64.39384      b
## Saman              60.78830      c
## Lagos              60.53487      c
## Acacias            60.29044      c
## Cedro Rosado       59.86201      c
## Educacion Continua 59.73198      c
## 
## attr(,"class")
## [1] "group"
bar.group(compara$groups, ylim=c(0,100))

De acuerdo con el análisis de comparación entre los edificios, se puede afirmar que hay diferencias significativas en los decibeles de ruido entre los edificios Almendros y Palmas, siendo Almendros el que presenta más ruido, con un valor de 68.94 decibeles perteneciendo al grupo a, mientras que Palmas un valor de 64.4. El edificio de Guayacanes, al no presentar diferencias significativas con el edificio de Palmas, es categorizado en el mismo grupo b. El resto de los edificios no presentan grandes diferencias en sus valores de decibeles, ya que varían entre los 60 y 59, son categorizados en el mismo grupo c. Igualmente, dentro del mismo grupo c, el Edificio Educación Continua presenta el valor más bajo, siendo el edificio más silencioso de todo el campus.

Conclusión

Con lo anterior es posible concluir que el edificio con mayor presencia de ruido es Almendros, mientras que Educación Continua es el que presento el menor ruido, esto se puede deber a su ubicación y la hora en la cual fueron recolectados los datos, Almendros al ser uno de los edificios más cercanos a la segunda salida y el parqueadero de la universidad, presenta mucho movimiento de personas y al tener una gran cantidad de restaurantes disponibles, la hora del muestreo coincidía con el momento de almuerzo, por lo que se registró más ruido de lo habitual. Mientras que el edificio Educación Continua, al estar alejado del flujo usual de personas y no tener lugares para almorzar, al momento de la toma de datos no se encontraba mucha gente en los alrededores.