Análisis Inferencial de Accidentes, Lesiones y Enfermedades en Operaciones Mineras

Clasificación (CLASSIFICATION)

1 CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

CARGA DE DATOS

# Carga de Datos

ruta_completa <- "C:/Users/klaus/OneDrive/5000_Datos.xlsx"

datos <- readxl::read_excel(ruta_completa, sheet = "Hoja1")

CARGA DE LIBRERÍAS

# Carga de Librerías 

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(gt)
library(knitr)
library(readxl)

2 TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD POR CLASIFICACIÓN

# Tabla de distribución de probabilidad por CLASSIFICATION

TablaClasificacion <- as.data.frame(
  table(datos$CLASSIFICATION)
)

colnames(TablaClasificacion) <- c("Clasificacion", "ni")

# Probabilidades sin redondear
TablaClasificacion$hi <- TablaClasificacion$ni / sum(TablaClasificacion$ni)
TablaClasificacion$P  <- TablaClasificacion$hi * 100

# Redondeo solo para presentación
TablaClasificacion$hi_red <- round(TablaClasificacion$hi, 4)
TablaClasificacion$P_red  <- round(TablaClasificacion$P, 2)

# Corrección del error de redondeo (última categoría)
diferencia <- 100 - sum(TablaClasificacion$P_red)
TablaClasificacion$P_red[nrow(TablaClasificacion)] <-
  TablaClasificacion$P_red[nrow(TablaClasificacion)] + diferencia

# Recalcular hi desde el porcentaje corregido
TablaClasificacion$hi_red <-
  round(TablaClasificacion$P_red / 100, 4)

# Fila TOTAL
total_clasificacion <- data.frame(
  Clasificacion = "Total",
  ni = sum(TablaClasificacion$ni),
  hi_red = sum(TablaClasificacion$hi_red),
  P_red  = sum(TablaClasificacion$P_red)
)

# Tabla final
TablaClasificacionFinal <- rbind(
  TablaClasificacion[, c("Clasificacion", "ni", "hi_red", "P_red")],
  total_clasificacion
)

colnames(TablaClasificacionFinal) <- c("Clasificacion", "ni", "hi", "P")

# Mostrar tabla
TablaClasificacionFinal

##                            Clasificacion   ni     hi      P
## 1       ALL OTHER OCCUPATIONAL ILLNESSES    4 0.0008   0.08
## 2            DISORDERS (PHYSICAL AGENTS)   22 0.0044   0.44
## 3            DISORDERS (REPEATED TRAUMA)  113 0.0229   2.29
## 4                  DUST DISEASE OF LUNGS   32 0.0065   0.65
## 5                             ELECTRICAL   26 0.0053   0.53
## 6                             ENTRAPMENT   25 0.0051   0.51
## 7       EXPLODING VESSELS UNDER PRESSURE   27 0.0055   0.55
## 8         EXPLOSIVES AND BREAKING AGENTS    6 0.0012   0.12
## 9  FALL OF FACE/RIB/PILLAR/SIDE/HIGHWALL   45 0.0091   0.91
## 10                  FALL OF ROOF OR BACK  476 0.0963   9.63
## 11     FALLING/SLIDING/ROLLING MATERIALS   23 0.0047   0.47
## 12                                  FIRE   63 0.0127   1.27
## 13                 HANDLING OF MATERIALS 1363 0.2756  27.56
## 14                HANDTOOLS (NONPOWERED)  491 0.0993   9.93
## 15                              HOISTING  133 0.0269   2.69
## 16  IGNITION OR EXPLOSION OF GAS OR DUST   24 0.0049   0.49
## 17                           IMPOUNDMENT    2 0.0004   0.04
## 18                            INUNDATION   13 0.0026   0.26
## 19                             MACHINERY  535 0.1082  10.82
## 20                    NONPOWERED HAULAGE   13 0.0026   0.26
## 21            OCCUPATIONAL SKIN DISEASES    6 0.0012   0.12
## 22                                 OTHER  159 0.0322   3.22
## 23           POISONING (TOXIC MATERIALS)    2 0.0004   0.04
## 24                       POWERED HAULAGE  356 0.0720   7.20
## 25 RESPIRATORY CONDITIONS (TOXIC AGENTS)    2 0.0004   0.04
## 26                SLIP OR FALL OF PERSON  857 0.1733  17.33
## 27        STEPPING OR KNEELING ON OBJECT   75 0.0152   1.52
## 28                   STRIKING OR BUMPING   52 0.0103   1.03
## 29                                 Total 4945 1.0000 100.00

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD POR CLASIFICACIÓN

tabla_clasificacion_gt <- TablaClasificacionFinal %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 1**"),
    subtitle = md("**Distribución de probabilidad de Accidentes, Lesiones y 
    Enfermedades en Operaciones Mineras<br>
                   por Clasificación (CLASSIFICATION)**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 1")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black",
    row.striping.include_table_body = TRUE
  ) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(rows = Clasificacion == "Total")
  )

tabla_clasificacion_gt

Tabla N° 1
Distribución de probabilidad de Accidentes, Lesiones y Enfermedades en Operaciones Mineras por Clasificación (CLASSIFICATION)
Clasificacion	ni	hi	P
ALL OTHER OCCUPATIONAL ILLNESSES	4	0.0008	0.08
DISORDERS (PHYSICAL AGENTS)	22	0.0044	0.44
DISORDERS (REPEATED TRAUMA)	113	0.0229	2.29
DUST DISEASE OF LUNGS	32	0.0065	0.65
ELECTRICAL	26	0.0053	0.53
ENTRAPMENT	25	0.0051	0.51
EXPLODING VESSELS UNDER PRESSURE	27	0.0055	0.55
EXPLOSIVES AND BREAKING AGENTS	6	0.0012	0.12
FALL OF FACE/RIB/PILLAR/SIDE/HIGHWALL	45	0.0091	0.91
FALL OF ROOF OR BACK	476	0.0963	9.63
FALLING/SLIDING/ROLLING MATERIALS	23	0.0047	0.47
FIRE	63	0.0127	1.27
HANDLING OF MATERIALS	1363	0.2756	27.56
HANDTOOLS (NONPOWERED)	491	0.0993	9.93
HOISTING	133	0.0269	2.69
IGNITION OR EXPLOSION OF GAS OR DUST	24	0.0049	0.49
IMPOUNDMENT	2	0.0004	0.04
INUNDATION	13	0.0026	0.26
MACHINERY	535	0.1082	10.82
NONPOWERED HAULAGE	13	0.0026	0.26
OCCUPATIONAL SKIN DISEASES	6	0.0012	0.12
OTHER	159	0.0322	3.22
POISONING (TOXIC MATERIALS)	2	0.0004	0.04
POWERED HAULAGE	356	0.0720	7.20
RESPIRATORY CONDITIONS (TOXIC AGENTS)	2	0.0004	0.04
SLIP OR FALL OF PERSON	857	0.1733	17.33
STEPPING OR KNEELING ON OBJECT	75	0.0152	1.52
STRIKING OR BUMPING	52	0.0103	1.03
Total	4945	1.0000	100.00
Autor: Grupo 1

3 TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD AGRUPADA

Debido al elevado número de categorías en la variable CLASSIFICATION, se procedió a agrupar las clasificaciones menos frecuentes en la categoría “Otras clasificaciones”, conservando individualmente aquellas con mayor frecuencia relativa, con el fin de facilitar la interpretación gráfica de los resultados.

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD AGRUPADA

library(dplyr)

# Tabla base de frecuencias
TablaClasificacion <- datos %>%
  count(CLASSIFICATION, name = "ni") %>%
  arrange(desc(ni))

# Seleccionar las 6 clasificaciones más frecuentes
top_n <- 6

TablaClasificacion <- TablaClasificacion %>%
  mutate(
    Clasificacion_Agrupada = ifelse(
      row_number() <= top_n,
      as.character(CLASSIFICATION),
      "Otras clasificaciones"
    )
  )

# Agrupar
TablaClasificacionAgrupada <- TablaClasificacion %>%
  group_by(Clasificacion_Agrupada) %>%
  summarise(ni = sum(ni), .groups = "drop")

# Probabilidades sin redondear
TablaClasificacionAgrupada$hi <- 
  TablaClasificacionAgrupada$ni / sum(TablaClasificacionAgrupada$ni)

TablaClasificacionAgrupada$P <- 
  TablaClasificacionAgrupada$hi * 100

# Redondeo para presentación
TablaClasificacionAgrupada$hi_red <- round(TablaClasificacionAgrupada$hi, 4)
TablaClasificacionAgrupada$P_red  <- round(TablaClasificacionAgrupada$P, 2)

# Corrección de redondeo (última fila)
diferencia <- 100 - sum(TablaClasificacionAgrupada$P_red)
TablaClasificacionAgrupada$P_red[nrow(TablaClasificacionAgrupada)] <-
  TablaClasificacionAgrupada$P_red[nrow(TablaClasificacionAgrupada)] + diferencia

# Recalcular hi desde P corregido
TablaClasificacionAgrupada$hi_red <-
  round(TablaClasificacionAgrupada$P_red / 100, 4)

# Fila TOTAL
total_clasificacion <- data.frame(
  Clasificacion_Agrupada = "Total",
  ni = sum(TablaClasificacionAgrupada$ni),
  hi_red = sum(TablaClasificacionAgrupada$hi_red),
  P_red  = sum(TablaClasificacionAgrupada$P_red)
)

# Tabla final
TablaClasificacionFinal <- rbind(
  TablaClasificacionAgrupada[, c("Clasificacion_Agrupada", "ni", "hi_red", "P_red")],
  total_clasificacion
)

colnames(TablaClasificacionFinal) <- c("Clasificacion", "ni", "hi", "P")

# Mostrar tabla
TablaClasificacionFinal

## # A tibble: 8 × 4
##   Clasificacion             ni     hi      P
##   <chr>                  <int>  <dbl>  <dbl>
## 1 FALL OF ROOF OR BACK     476 0.0963   9.63
## 2 HANDLING OF MATERIALS   1363 0.276   27.6 
## 3 HANDTOOLS (NONPOWERED)   491 0.0993   9.93
## 4 MACHINERY                535 0.108   10.8 
## 5 Otras clasificaciones    867 0.175   17.5 
## 6 POWERED HAULAGE          356 0.072    7.2 
## 7 SLIP OR FALL OF PERSON   857 0.173   17.3 
## 8 Total                   4945 1      100

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD AGRUPADA FINAL

TablaClasificacionFinal <- TablaClasificacionFinal %>%
  mutate(
    Clasificacion = factor(
      Clasificacion,
      levels = c(
        setdiff(
          Clasificacion,
          c("Otras clasificaciones", "Total")
        ),
        "Otras clasificaciones",
        "Total"
      )
    )
  ) %>%
  arrange(Clasificacion)


tabla_clasificacion_gt <- TablaClasificacionFinal %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N° 2**"),
    subtitle = md("**Distribución de probabilidad de Accidentes, Lesiones y Enfermedades en Operaciones Mineras<br>
                    por Clasificación (CLASSIFICATION)**")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md("Autor: Grupo 1")
  ) %>%
  tab_options(
    table.border.top.color = "black",
    table.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.color = "black",
    heading.border.bottom.width = px(2),
    column_labels.border.top.color = "black",
    column_labels.border.bottom.color = "black",
    column_labels.border.bottom.width = px(2),
    table_body.hlines.color = "gray",
    table_body.border.bottom.color = "black",
    row.striping.include_table_body = TRUE
  ) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(rows = Clasificacion == "Total")
  )

tabla_clasificacion_gt

Tabla N° 2
Distribución de probabilidad de Accidentes, Lesiones y Enfermedades en Operaciones Mineras por Clasificación (CLASSIFICATION)
Clasificacion	ni	hi	P
FALL OF ROOF OR BACK	476	0.0963	9.63
HANDLING OF MATERIALS	1363	0.2756	27.56
HANDTOOLS (NONPOWERED)	491	0.0993	9.93
MACHINERY	535	0.1082	10.82
POWERED HAULAGE	356	0.0720	7.20
SLIP OR FALL OF PERSON	857	0.1733	17.33
Otras clasificaciones	867	0.1753	17.53
Total	4945	1.0000	100.00
Autor: Grupo 1

4 GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD

DIAGRAMA DE BARRAS

# Excluir Total para la gráfica
tabla_grafica <- TablaClasificacionFinal %>%
  filter(Clasificacion != "Total")

par(mar = c(14, 4, 4, 2))

barplot(
  tabla_grafica$P,
  names.arg = tabla_grafica$Clasificacion,
  col = "steelblue",
  main = "Gráfica Nº 1: Distribución de probabilidad\nde Accidentes, Lesiones y 
  Enfermedades en Operaciones Mineras por Clasificación",
  xlab = "Clasificación",
  ylab = "Probabilidad (%)",
  cex.names = 0.9,
  las = 2,
  ylim = c(0, max(tabla_grafica$P) + 5)
)

5 CÁLCULO DE PROBABILIDAD

# Identificar clasificación con mayor probabiblidad (excluye total)

tabla_sin_total <- TablaClasificacionFinal[
  TablaClasificacionFinal$Clasificacion != "Total", 
]

clasif_mayor <- tabla_sin_total$Clasificacion[
  which.max(tabla_sin_total$P)
]

prob_mayor <- tabla_sin_total$P[
  which.max(tabla_sin_total$P)
]

# Gráfico de texto explicativo

plot(1, type = "n", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")

text(
  x = 1, y = 1,
  labels = paste(
    "Cálculo de probabilidad\n(Estimación general)\n\n",
    "¿Qué clasificación es más probable\n",
    "que registre Accidentes, Lesiones y 
    Enfermedades en Operaciones Mineras?\n\n",
    "R: ", clasif_mayor, "\n",
    "Probabilidad = ", prob_mayor, " (%)",
    sep = ""
  ),
  cex = 1.4,
  font = 2
)

6 CONCLUSIÓN

Los resultados indican que la clasificación con mayor probabilidad de ocurrencia de Accidentes, Lesiones y Enfermedades en Operaciones Mineras corresponde a Handling of Materials, con una probabilidad del 27.56%.