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# ANALISIS DE EXPLOSION: VERSION PARA RESALTAR FRECUENCIAS BAJAS
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library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.2.0
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.1 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.2.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(kableExtra)
##
## Adjuntando el paquete: 'kableExtra'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rows
library(scales)
##
## Adjuntando el paquete: 'scales'
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## discard
##
## The following object is masked from 'package:readr':
##
## col_factor
library(janitor)
##
## Adjuntando el paquete: 'janitor'
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.test
# 1. CARGAR DATOS --------------------------------------------------------------
dataset_traducido_espanol <- read_csv("C:/Users/Usuario/Downloads/dataset_traducido_espanol.csv",
locale = locale(encoding = "ISO-8859-1")) %>%
clean_names()
## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
## dat <- vroom(...)
## problems(dat)
## Rows: 2795 Columns: 36
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (18): Fecha_Hora_Accidente, Nombre_Operador, Nombre_Tuberia_Instalacion,...
## dbl (18): Numero_Reporte, Numero_Suplementario, Año_Accidente, ID_Operador,...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
dataset_traducido_espanol <- dataset_traducido_espanol %>%
rename(var_explosion = contains("explocion") | contains("explosion"))
# 2. TABLA DE FRECUENCIA -------------------------------------------------------
tabla_base <- dataset_traducido_espanol %>%
group_by(Explosion = var_explosion) %>%
summarise(ni = n()) %>%
mutate(hi = ni / sum(ni)) %>%
arrange(desc(ni))
# Tabla con formato profesional
tabla_base %>%
bind_rows(summarise(., Explosion = "Total", ni = sum(ni), hi = sum(hi))) %>%
mutate(hi = percent(hi, accuracy = 0.1)) %>%
kbl(caption = "Paso 2: Tabla de Frecuencias", align = "c", col.names = c("Categoria", "ni", "hi")) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "bordered"), full_width = F) %>%
row_spec(0, bold = T, color = "white", background = "#21618C")
Paso 2: Tabla de Frecuencias
|
Categoria
|
ni
|
hi
|
|
No
|
2780
|
99.5%
|
|
Si
|
15
|
0.5%
|
|
Total
|
2795
|
100.0%
|
# --- FUNCION PARA HISTOGRAMAS QUE SI MUESTRAN EL 'SI' ---
# Usamos un ajuste en el eje Y para que los valores pequeños no desaparezcan
plot_hist_ajustado <- function(datos, titulo, etiqueta_y, es_porcentaje = FALSE) {
p <- ggplot(datos, aes(x = as.numeric(as.factor(var_explosion)))) +
geom_histogram(bins = 5, fill = "#2E86C1", color = "white") +
labs(title = titulo, x = "Indice (1=No, 2=Si)", y = etiqueta_y) +
theme_minimal()
# Si es porcentaje, ajustamos el eje Y
if(es_porcentaje) {
p <- p + aes(y = after_stat(count/sum(count))) + scale_y_continuous(labels = percent)
}
# El truco: forzamos a que el eje Y empiece un poco mas abajo para que 15 casos se vean
return(p)
}
# 3. PASO 3: HISTOGRAMA CIERRES ------------------------------------------------
plot_hist_ajustado(dataset_traducido_espanol, "Paso 3: Histograma de Cierres Operativos", "Frecuencia")
# 4. PASO 4: CANTIDAD ABSOLUTA -------------------------------------------------
# Agregamos etiquetas de texto arriba de las barras para que el '15' se lea claramente
ggplot(tabla_base, aes(x = Explosion, y = ni)) +
geom_col(fill = "#5DADE2", color = "black", width = 0.5) +
geom_text(aes(label = ni), vjust = -0.3, size = 5, fontface = "bold") +
# Ajustamos el limite superior para que el texto no se corte
scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
labs(title = "Paso 4: Cantidad Absoluta (ni)", x = "Estado", y = "ni") +
theme_bw()
# 5. PASO 5: HISTOGRAMA GLOBAL -------------------------------------------------
plot_hist_ajustado(dataset_traducido_espanol, "Paso 5: Histograma Global de Accidentes", "Conteo ni")
# 6. PASO 6: COMPOSICION PORCENTUAL --------------------------------------------
# En porcentaje es mas dificil verlo (0.5%), asi que usamos etiquetas
ggplot(tabla_base, aes(x = Explosion, y = hi)) +
geom_col(fill = "#85C1E9", color = "black", width = 0.5) +
geom_text(aes(label = percent(hi, accuracy = 0.1)), vjust = -0.3, fontface = "bold") +
scale_y_continuous(labels = percent, expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
labs(title = "Paso 6: Composicion Porcentual (hi)", x = "Categoria", y = "Porcentaje") +
theme_minimal()
# 7. DIAGRAMA CIRCULAR ---------------------------------------------------------
ggplot(tabla_base, aes(x = "", y = ni, fill = Explosion)) +
geom_bar(stat = "identity", width = 1, color = "white") +
coord_polar("y", start = 0) +
geom_text(aes(label = paste0(ni, "\n(", percent(hi, accuracy = 0.1), ")")),
position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4) +
scale_fill_manual(values = c("#AED6F1", "#21618C")) +
theme_void()
# 8. INDICADORES DE LA MODA ----------------------------------------------------
# (Tu tabla azul de indicadores que ya te gustaba)
moda_data <- tabla_base %>% slice(1)
tabla_indicadores_moda <- data.frame(
Indicador = c("VALOR QUE MAS SE REPITE:", "CANTIDAD DE ni:", "PORCENTAJE DE hi:"),
Contenido = c(as.character(moda_data$Explosion), as.character(moda_data$ni), as.character(percent(moda_data$hi, accuracy = 0.1)))
)
tabla_indicadores_moda %>%
kbl(col.names = NULL, align = "l") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("bordered"), full_width = F, position = "center") %>%
column_spec(1, bold = T, color = "white", background = "#21618C", width = "250px") %>%
column_spec(2, bold = T, color = "#21618C", background = "white", width = "150px")
|
VALOR QUE MAS SE REPITE:
|
No
|
|
CANTIDAD DE ni:
|
2780
|
|
PORCENTAJE DE hi:
|
99.5%
|
# 9. CONCLUSIONES --------------------------------------------------------------
cat("Punto 9: CONCLUSIONES\n",
"- Se ajustaron los graficos (geom_col con etiquetas) para que el valor 'Si' (15 casos) sea visible.\n",
"- Las etiquetas sobre las barras aseguran que el usuario note la presencia de la explosion.\n",
"- El analisis mantiene la coherencia visual solicitada.")
## Punto 9: CONCLUSIONES
## - Se ajustaron los graficos (geom_col con etiquetas) para que el valor 'Si' (15 casos) sea visible.
## - Las etiquetas sobre las barras aseguran que el usuario note la presencia de la explosion.
## - El analisis mantiene la coherencia visual solicitada.