Sintomas

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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Sintomas_Salud <- datos$Health_Symptoms

TDF_Sintomas <- data.frame(table(Sintomas_Salud))

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

TDF_Sintomas <- data.frame(
  Sintomas_Salud = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud,
  ni,
  hi
)

Summary <- data.frame(
  Sintomas_Salud = "TOTAL",
  ni = sum(ni),
  hi = 100
)

TDF_Sintomas_suma <- rbind(TDF_Sintomas, Summary)
colnames(TDF_Sintomas_suma) <- c("Sintomas_Salud", "ni", "hi(%)")

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# TABLA
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TDF_Sintomas_suma %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("*Tabla Nro. 9*"),
    subtitle = md("**Tabla de distribución de síntomas de salud**")
  ) %>%
  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. 9
Tabla de distribución de síntomas de salud
Sintomas_Salud	ni	hi(%)
Abdominal Pain	473	15.77
Breathing Difficulty	514	17.13
Fatigue	502	16.73
Headache	488	16.27
Nausea	500	16.67
Rash	523	17.43
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°41: Distribución de síntomas de salud",
        xlab = "Síntomas",
        ylab = "Cantidad",
        col = "red",
        ylim = c(0,600),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)

# Diagrama de barras global ni
barplot(ni,
        main = "Gráfica N°42: Distribución de síntomas de salud",
        xlab = "Síntomas",
        ylab = "Cantidad",
        col = "skyblue",
        ylim = c(0,3000),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)

# Diagrama de barras local hi(%)
barplot(hi,
        main = "Gráfica N°43: Distribución porcentual de síntomas",
        xlab = "Síntomas",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "green",
        ylim = c(0,20),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)

# Diagrama de barras global hi(%)
barplot(hi,
        main = "Gráfica N°44: Distribución porcentual de síntomas",
        xlab = "Síntomas",
        ylab = "Porcentaje",
        col = "blue",
        ylim = c(0,100),
        las = 2,
        cex.names = 0.6,
        names.arg = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud)

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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°45: Distribución porcentual de síntomas de salud",
  cex = 1
)

legend(
  "topright",
  legend = TDF_Sintomas$Sintomas_Salud,
  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_sintomas <- moda(Sintomas_Salud)
moda_sintomas

## [1] "Rash"

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# CONCLUSIÓN
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cat("El síntoma de salud más frecuente es:", moda_sintomas)

## El síntoma de salud más frecuente es: Rash