Análisis de la Profundidad de Recolección de Sedimentos Marinos

CARGA DE DATOS Y LIBRERÍAS

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(gt)
library(magrittr)
Sedimentos_Marinos <- read.csv(
  "ESTADISTICA/dataset_geologico_limpio_80.csv",
  header = TRUE,
  sep = ",",
  dec = ".",
  stringsAsFactors = FALSE
)

#Limpieza y transformación de la variable DEPTH_M

Sedimentos_Marinos <- Sedimentos_Marinos %>%
  mutate(
    Profundidad_raw   = DEPTH_M,
    Profundidad_clean = as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", DEPTH_M))
  ) %>%
  mutate(
    Profundidad_cat = case_when(
      is.na(Profundidad_clean)                      ~ NA_character_,
      Profundidad_clean >= 0   & Profundidad_clean < 100  ~ "Poco profundo",
      Profundidad_clean >= 100 & Profundidad_clean < 1000 ~ "Profundo",
      Profundidad_clean >= 1000                          ~ "Muy profundo",
      TRUE ~ NA_character_
    )
  ) %>%
  mutate(
    Profundidad_cat = factor(Profundidad_cat,
                             levels = c("Poco profundo", "Profundo", "Muy profundo"),
                             ordered = TRUE)
  )

# Filtrar registros válidos
Sedimentos_Marinos_Prof <- Sedimentos_Marinos %>%
  filter(!is.na(Profundidad_cat))

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

TDF_Prof_Final <- Sedimentos_Marinos_Prof %>%
  count(Profundidad_cat, name = "ni") %>%
  mutate(hi = round(ni / sum(ni) * 100, 2)) %>%
  rename(Profundidad = Profundidad_cat) %>%
  bind_rows(
    data.frame(
      Profundidad = "Total",
      ni = sum(.$ni),
      hi = 100
    )
  )

tabla_prof_gt <- TDF_Prof_Final %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N°1**"),
    subtitle = md("Frecuencias Absolutas y Relativas según Rango de Profundidad")
  ) %>%
  tab_source_note(source_note = md("Autor: Leonel Padilla")) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight = "bold"),
    locations = cells_body(rows = Profundidad == "Total")
  )

tabla_prof_gt

Tabla N°1
Frecuencias Absolutas y Relativas según Rango de Profundidad
Profundidad	ni	hi
Poco profundo	18047	66.91
Profundo	6655	24.67
Muy profundo	2269	8.41
Total	26971	100.00
Autor: Leonel Padilla

GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

## GRÁFICAS DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA

TDF_Prof_Plot <- TDF_Prof_Final %>%
  filter(Profundidad != "Total")

# Gráficas 
barplot(TDF_Prof_Plot$ni,
        main = "Gráfica Nº1: Frecuencia Local por Rango de Profundidad (ni)",
        xlab = "Rango de Profundidad", ylab = "Cantidad",
        col = "yellow", names.arg = TDF_Prof_Plot$Profundidad,
        las = 2, cex.names = 0.85)

barplot(TDF_Prof_Plot$ni,
        main = "Gráfica Nº2: Frecuencia Global por Rango de Profundidad (ni)",
        xlab = "Rango de Profundidad", ylab = "Cantidad",
        col = "orange", names.arg = TDF_Prof_Plot$Profundidad,
        las = 2, ylim = c(0, sum(TDF_Prof_Plot$ni)))

barplot(TDF_Prof_Plot$hi,
        main = "Gráfica Nº3: Frecuencia Relativa Local (hi %)",
        xlab = "Rango de Profundidad", ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "cyan", names.arg = TDF_Prof_Plot$Profundidad, las = 2)

barplot(TDF_Prof_Plot$hi,
        main = "Gráfica Nº4: Frecuencia Relativa Global (hi %)",
        xlab = "Rango de Profundidad", ylab = "Porcentaje (%)",
        col = "#86D0B9", names.arg = TDF_Prof_Plot$Profundidad,
        las = 2, ylim = c(0, 100))

# Diagrama de circulo (Gráfica Nº5)
Colores <- c("#41B7C4", "#FECEA3", "#5182AF")
etiquetas <- paste0(round(TDF_Prof_Plot$hi), "%")

par(xpd = TRUE)
pie(TDF_Prof_Plot$hi, labels = etiquetas, col = Colores, radius = 0.85,
    main = "Gráfica Nº5: Distribución Porcentual por Rango de Profundidad (%)")

legend("right", inset = -0.25, legend = TDF_Prof_Plot$Profundidad,
       fill = Colores, cex = 0.8, bty = "n")

par(xpd = FALSE)

INDICADORES ESTADÍSTICOS

tabla_freq_prof <- table(Sedimentos_Marinos_Prof$Profundidad_cat)
moda_prof <- names(tabla_freq_prof)[which.max(tabla_freq_prof)]

tabla_indicadores_prof <- data.frame(
  Indicador = c("Tamaño muestral (n)", "Moda"),
  Resultado = c(sum(tabla_freq_prof), moda_prof)
)

tabla_indicadores_prof %>%
  gt() %>%
  tab_header(
    title = md("**Tabla N°1**"),
    subtitle = md("Indicadores Estadísticos de la Profundidad de Recolección")
  )

Tabla N°1
Indicadores Estadísticos de la Profundidad de Recolección
Indicador	Resultado
Tamaño muestral (n)	26971
Moda	Poco profundo

CONCLUSIONES