UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
ESTUDIO ESTADÍSTICO DE LA CONTAMINACIÓN DEL SUELO Y SU IMPACTO EN LA SALUD
FECHA: 19/11/2025
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# ESTADÍSTICA Descriptiva
# Fecha: 19/11/2025
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library(gt)
library(dplyr)
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# Cargar datos
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setwd("C:/Users/Alexander/Downloads")
datos <- read.csv(
"soil_pollution_diseases.csv",
sep = ",",
stringsAsFactors = FALSE
)
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# TABLAS CUALITATIVAS NOMINALES
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Tipo_Fuente_Agua <- datos$Water_Source_Type
TDF_Tipo_Fuente_Agua <- data.frame(table(Tipo_Fuente_Agua))
ni <- TDF_Tipo_Fuente_Agua$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
TDF_Tipo_Fuente_Agua <- data.frame(
Tipo_Fuente_Agua = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua,
ni,
hi
)
Summary <- data.frame(
Tipo_Fuente_Agua = "TOTAL",
ni = sum(ni),
hi = 100
)
TDF_Tipo_Fuente_Agua_suma <- rbind(TDF_Tipo_Fuente_Agua, Summary)
colnames(TDF_Tipo_Fuente_Agua_suma) <- c("Tipo de Fuente de Agua", "ni", "hi(%)")
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# TABLA
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TDF_Tipo_Fuente_Agua_suma %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("*Tabla Nro. 6*"),
subtitle = md("**Tabla de distribución del tipo de fuente de agua**")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 3")
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
table.border.top.style = "solid",
table.border.bottom.style = "solid",
column_labels.border.top.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.width = px(2),
row.striping.include_table_body = TRUE,
heading.border.bottom.color = "black",
heading.border.bottom.width = px(2),
table_body.hlines.color = "gray",
table_body.border.bottom.color = "black"
)
| Tabla Nro. 6 | ||
| Tabla de distribución del tipo de fuente de agua | ||
| Tipo de Fuente de Agua | ni | hi(%) |
|---|---|---|
| Irrigation Canal | 591 | 19.70 |
| Lake | 596 | 19.87 |
| Rainwater | 602 | 20.07 |
| River | 592 | 19.73 |
| Well | 619 | 20.63 |
| TOTAL | 3000 | 100.00 |
| Autor: Grupo 3 | ||
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# GRÁFICAS
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# Diagrama de barras local ni
barplot(ni,
main = "Gráfica N°26: Distribución del tipo de fuente de agua",
xlab = "Tipo de Fuente de Agua",
ylab = "Cantidad",
col = "red",
ylim = c(0,600),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua)
# Diagrama de barras global ni
barplot(ni,
main = "Gráfica N°27: Distribución del tipo de fuente de agua",
xlab = "Tipo de Fuente de Agua",
ylab = "Cantidad",
col = "skyblue",
ylim = c(0,3000),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua)
# Diagrama de barras local hi(%)
barplot(hi,
main = "Gráfica N°28: Distribución porcentual del tipo de fuente de agua",
xlab = "Tipo de Fuente de Agua",
ylab = "Porcentaje",
col = "green",
ylim = c(0,20),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua)
# Diagrama de barras global hi(%)
barplot(hi,
main = "Gráfica N°29: Distribución porcentual del tipo de fuente de agua",
xlab = "Tipo de Fuente de Agua",
ylab = "Porcentaje",
col = "blue",
ylim = c(0,100),
las = 2,
cex.names = 0.6,
names.arg = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua)
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# DIAGRAMA CIRCULAR
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etiquetas <- paste0(hi, " %")
colores <- c("yellow", "khaki1", "gold", "orange", "darkorange", "red")
par(mar = c(2, 2, 4, 6))
pie(
hi,
labels = etiquetas,
col = colores,
main = "Gráfica N°30 Distribución porcentual del tipo de fuente de agua",
cex = 1
)
legend(
"topright",
legend = TDF_Tipo_Fuente_Agua$Tipo_Fuente_Agua,
fill = colores,
title = "Leyenda",
cex = 0.5,
xpd = TRUE
)
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# INDICADORES
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moda <- function(x) {
frec <- table(x)
names(frec)[which.max(frec)]
}
moda_fuente_agua <- moda(Tipo_Fuente_Agua)
moda_fuente_agua
## [1] "Well"
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# CONCLUSIÓN
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cat("El valor más frecuente del Tipo de Fuente de Agua es:", moda_fuente_agua)
## El valor más frecuente del Tipo de Fuente de Agua es: Well