library(readxl)
library(dplyr)
df <- read_excel("Suicidios_Genero_2020_2024.xlsx")
# Hombres y Mujeres
datos <- df[, c("Hombres", "Mujeres")]
# medidas descriptivas
medidas <- function(x){
c(
Minimo = min(x, na.rm = TRUE),
Maximo = max(x, na.rm = TRUE),
Rango = max(x, na.rm = TRUE) - min(x, na.rm = TRUE),
Mediana = median(x, na.rm = TRUE),
Varianza = var(x, na.rm = TRUE),
Desv_Estandar = sd(x, na.rm = TRUE),
Coef_Variacion = sd(x, na.rm = TRUE) / mean(x, na.rm = TRUE) * 100,
Percentil_25 = as.numeric(quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE)),
Percentil_50 = as.numeric(quantile(x, probs = 0.50, na.rm = TRUE)),
Percentil_75 = as.numeric(quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE))
)
}
resultado <- sapply(df[, c("Hombres", "Mujeres")], medidas)
resultado_redondo <- round(resultado, 0)
resultado_redondo
## Hombres Mujeres
## Minimo 169 26
## Maximo 188 39
## Rango 19 13
## Mediana 176 28
## Varianza 66 32
## Desv_Estandar 8 6
## Coef_Variacion 5 18
## Percentil_25 176 27
## Percentil_50 176 28
## Percentil_75 187 35
Interpretación:
Los resultados muestran que los hombres no solo presentan muchos más casos de suicidio, sino que además sus cifras son más estables en el tiempo (coeficiente de variación de 5%). En las mujeres, aunque los casos son mucho menores, la variabilidad relativa es mayor (18%), lo que indica que sus números fluctúan más entre años.
genero$razon_HM <- genero$Hombres / genero$Mujeres
genero
## # A tibble: 5 × 7
## Periodo Hombres Mujeres Total `% Hombres` `% Mujeres` razon_HM
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2020 176 35 211 83.4 16.6 5.03
## 2 2021 188 27 215 87.4 12.6 6.96
## 3 2022 169 26 195 86.7 13.3 6.5
## 4 2023 187 39 226 82.7 17.3 4.79
## 5 2024 176 28 204 86.3 13.7 6.29
mean(genero$razon_HM)
## [1] 5.914424
Interpretación:
Los datos muestran una realidad consistente y preocupante, año tras año, los hombres representan la gran mayoría de los suicidios en Puerto Rico, con porcentajes que rondan entre el 82% y el 87%. En comparación, las mujeres solo aparecen entre un 12% y 17% de los casos. En promedio por cada mujer que se suicida, mueren casi seis hombres. Dejando claro que esta diferencia no es casual, sino un patrón que se repite. Esto sugiere que los hombres enfrentan riesgos particulares o buscan menos ayuda, destacando la necesidad de entender mejor qué los hace tan vulnerables.
mod_total <- lm(Total ~ Periodo, data = genero)
summary(mod_total)
##
## Call:
## lm(formula = Total ~ Periodo, data = genero)
##
## Residuals:
## 1 2 3 4 5
## 0.2 4.5 -15.2 16.1 -5.6
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 816.80 8593.70 0.095 0.930
## Periodo -0.30 4.25 -0.071 0.948
##
## Residual standard error: 13.44 on 3 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.001658, Adjusted R-squared: -0.3311
## F-statistic: 0.004982 on 1 and 3 DF, p-value: 0.9482
plot(genero$Periodo, genero$Total, type = "o",
xlab = "Año", ylab = "Total de suicidios",
main = "Tendencia del total de suicidios (2020–2024)")
abline(mod_total, col = "red", lwd = 2)
Interpretación:
Se ajustó un modelo de regresión lineal simple del total anual de suicidios sobre el año.La pendiente estimada es muy pequeña y el modelo presenta un R² cercano a cero, con un p-valor alto para la pendiente.
En términos prácticos, esto indica que no se observa una tendencia
lineal estadísticamente significativa en el total de suicidios entre
2020 y 2024, más bien el número de casos fluctúa de un año a otro sin
mostrar un aumento o disminución sostenida.
La gráfica de la tendencia ilustra estas variaciones moderadas alrededor
de un nivel promedio cercano a 210 casos anuales.
ts_total <- ts(genero$Total, start = 2020, end = 2024, frequency = 1)
ts_total
## Time Series:
## Start = 2020
## End = 2024
## Frequency = 1
## [1] 211 215 195 226 204
plot(ts_total,
main = "Serie de tiempo: Total de suicidios (2020–2024)",
xlab = "Año",
ylab = "Casos")
Interpretación:
2020 a 2021: leve aumento
2022: caída notable
2023: pico más alto del periodo
2024: vuelve a disminuir
Esto confirma que el comportamiento es fluctuante y no sigue un patrón lineal. La gráfica permite ver los picos y las caídas más claramente que la regresión, reforzando que no existe un patrón de crecimiento constante, sino variaciones interanuales.
Aunque el horizonte temporal es corto, esta representación ayuda a visualizar que el comportamiento del suicidio en Puerto Rico durante estos años. Los resultados descriptivos y los modelos preliminares confirman que la principal diferencia estructural en los datos se da por género, más que por una tendencia clara a través del tiempo.