ENFERMEDADES

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(dplyr)
library(gt)

setwd("/cloud/project")
datos<-read.csv("soil_pollution_diseases.csv",header = TRUE,dec = ".",
                sep = ",")

#Tablas Cualitativas 

#Enfermedad

Enfermedad <- datos$Disease_Type

#Tabla de Distribucion de Frecuencia De los Tipos de Enfermedades

TDF_Enfermedad <-data.frame(table(Enfermedad))

ni <- TDF_Enfermedad$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
Enfermedad <- TDF_Enfermedad$Enfermedad
TDF_Enfermedad <- data.frame(Enfermedad, ni, hi)
Summary <- data.frame(Enfermedad = "TOTAL", ni = sum(ni),hi = 100)
TDF_Enfermedad_suma <- rbind(TDF_Enfermedad,Summary)
colnames(TDF_Enfermedad) <- c("Enfermedad", "ni", "hi(%)")

# TABLA 

TDF_Enfermedad_suma%>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 8*"),
    subtitle = md("**Tabla de distribución de las Enfermedades **")
  ) %>%
  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. 8
**Tabla de distribución de las Enfermedades **
Enfermedad	ni	hi
Cancer	622	20.73
Gastrointestinal Disease	578	19.27
Neurological Disorder	597	19.90
Respiratory Issues	581	19.37
Skin Disease	622	20.73
TOTAL	3000	100.00
Autor: Grupo 3

#Graficas
# Diagrama de barrras local ni

barplot(ni, main = "Gráfica N°36: Distribución de las Enfermedades",
        xlab = "Enfermedad",
        ylab = "Cantidad",
        col = "red",
        ylim = c(0,622),
        las = 1,
        cex.names = 0.55,
        names.arg = TDF_Enfermedad$Enfermedad)

#Diagrama de barras global ni 

barplot(ni, main = "Gráfica N°37: Distribución de las Enfermedades",
        xlab = "Enfermedad",
        ylab = "Cantidad",
        col = "skyblue",
        ylim = c(0,3000),
        las=1,
        cex.names = 0.56,
        names.arg = TDF_Enfermedad$Enfermedad)

#Diagrama de barras local hi(%)

barplot(hi, main = "Gráfica N°38: Distribución porcentual 
        de las Enfermedades",
        xlab = "Enfermedad",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "green",
        ylim = c(0,21),
        las = 1,
        cex.names = 0.56,
        names.arg = TDF_Enfermedad$Enfermedad)

#Diagrama de barras global hi(%)

barplot(hi, main = "Gráfica N°39: Distribución porcentual 
de las Enfermedades",
        xlab = "Enfermedad",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "blue",
        ylim = c(0,100),
        las = 1,
        cex.names = 0.56,
        names.arg = TDF_Enfermedad$Enfermedad)

#Diagrama circular

etiqueta_pie <- paste(TDF_Enfermedad$hi, "%")
pie(hi,
    main = "Gráfica N°40: Distribución porcentual de las Enfermedades",
    radius = 1,
    labels = etiqueta_pie,
    col = rev(heat.colors(length(hi))),
    cex = 0.8,
    cex.main = 1)

legend("topright",
       legend = TDF_Enfermedad$Enfermedad,
       fill = colores <- c(rev(heat.colors(10))),
       cex = 0.46,
       title = "Leyenda")

# INDICADORES

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

# Moda de la variable Enfermedades
moda(datos$Disease_Type)

## [1] "Cancer"