ANALISIS DE LOS DATOS

Los cálculos se fundamentan en los criterios de aceptación y rechazo existentes en: - SANTE/11312/2021 https://www.eurl-pesticides.eu/docs/public/tmplt_article.asp?CntID=727

Calculos a realizar

# 1. Cargar librerías necesarias
library(dplyr)
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(DT)
## Warning: package 'DT' was built under R version 4.5.2
# 2. Leer los datos
library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.5.2
ruta_excel <- "C:\\Users\\Usuario\\Documents\\R\\resultados_qc_plaguicidas_def.xlsx"
datos<-read_excel(ruta_excel, sheet = 1)
# 2. Limpieza de valores no numéricos
datos <- datos %>%
  # Convertimos 'rec' a numérico. 
  # Lo que no sea número se convierte en NA automáticamente.
  mutate(rec = as.numeric(rec)) %>%
  # Eliminamos las filas que quedaron como NA en la columna 'rec'
  filter(!is.na(rec))
# 3. Procesar los datos: Agrupar por compuesto y calcular estadísticas
tabla_resumen <- datos %>%
  group_by(comp_report) %>%
  summarise(
    N_Valores = n(),
    Media_Rec = round(mean(rec), 2),
    #Desv_Estandar = round(sd(rec, na.rm = TRUE), 2),
    RSD = round(100*(sd(rec)/mean(rec)), 1)
  ) %>%
  arrange(comp_report)

# 4. Crear la tabla interactiva con DT
datatable(
  tabla_resumen,
  colnames = c("Compuesto", "Nº de Valores", "Recuperación Media (%)","RSD (%)"),
  options = list(
    pageLength = 10,
    language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
  ),
  caption = 'Resumen Estadístico de Recuperación (rec) por Compuesto'
)