TEXTURA DE SUELO

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

ESTUDIO ESTADÍSTICO DE LA CONTAMINACIÓN DEL SUELO Y SU IMPACTO EN LA SALUD

FECHA: 20/11/2025

#Estadistica Descriptiva

#20/11/2025

#Cargar Datos
library(gt)
library(dplyr)
setwd("/cloud/project")
datos<-read.csv("soil_pollution_diseases.csv",header = TRUE,dec = ".",
                sep = ",")

#Tablas Cualitativas 

#Textura Suelo

Textura_Suelo <- datos$Soil_Texture

#Tabla de Distribucion de Frecuencia

TDF_Textura_Suelo <-data.frame(table(Textura_Suelo))

ni <- TDF_Textura_Suelo$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Textura_Suelo <- TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo

TDF_Textura_Suelo <- data.frame(Textura_Suelo, ni, hi)

Summary <- data.frame(Textura_Suelo = "TOTAL", ni = sum(ni),hi = 100)
TDF_Textura_Suelo_suma <- rbind(TDF_Textura_Suelo,Summary)
colnames(TDF_Textura_Suelo_suma) <- c("Textura Suelo", "ni", "hi(%)")


# TABLA 

TDF_Textura_Suelo_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 7*"),
    subtitle = md("Tabla de distribución de las texturas de suelo")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 3")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    table.border.top.style = "solid",
    table.border.bottom.style = "solid",
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    row.striping.include_table_body = TRUE,
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black"
  )

Tabla Nro. 7
Tabla de distribución de las texturas de suelo
Textura Suelo	ni	hi(%)
Clay	718	23.93
Loamy	770	25.67
Sandy	756	25.20
Silty	756	25.20
TOTAL	3000	100.00
Autor: Grupo 3

#Graficas
# Diagrama de barrras local ni

barplot(ni, main = "Gráfica N°31: Distribución de 
       las texturas de suelo",
        xlab = "Textura de Suelo",
        ylab = "Cantidad",
        col = "red",
        ylim = c(0,770),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo)

#Diagrama de barras global ni 
barplot(ni, main = "Gráfica N°32: Distribución de 
        las texturas de suelo",
        xlab = "Textura de Suelo",
        ylab = "Cantidad",
        col = "skyblue",
        ylim = c(0,3000),
        las=1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo)

#Diagrama de barras local hi(%)

barplot(hi, main = "Gráfica N°33: Distribución porcentual de 
        las texturas de suelo",
        xlab = "Textura de Suelo",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "green",
        ylim = c(0,26),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo)

#Diagrama de barras global hi(%)

barplot(hi, main = "Gráfica N°34: Distribución porcentual de 
las texturas de suelo",
        xlab = "Textura de Suelo",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "blue",
        ylim = c(0,100),
        las = 1,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo)

#Diagrama circular

etiqueta_pie <- paste(TDF_Textura_Suelo$hi, "%")
pie(hi,
    main = "Gráfica N°35: Distribución porcentual de 
    las texturas de suelo",
    radius = 1,
    labels = etiqueta_pie,
    col = rev(heat.colors(length(hi))),
    cex = 0.8,
    cex.main = 1)

legend("topright",
       legend = TDF_Textura_Suelo$Textura_Suelo,
       fill = colores <- c(rev(heat.colors(7))),
       cex = 0.8,
       title = "Leyenda"
)       

# INDICADORES

# Función de moda
moda <- function(x) {
  frec <- table(x)         
  names(frec)[which.max(frec)]  
}

# Moda de la variable Textura suelo
moda(datos$Soil_Texture)

## [1] "Loamy"