{r knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, warning = FALSE, message = FALSE)

# LIMPIAR ENTORNO
rm(list = ls())

# LIBRERÍAS
library(dplyr)

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.3

## 
## 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(janitor)

## Warning: package 'janitor' was built under R version 4.4.3

## 
## Adjuntando el paquete: 'janitor'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     chisq.test, fisher.test

library(kableExtra)

## Warning: package 'kableExtra' was built under R version 4.4.3

## 
## Adjuntando el paquete: 'kableExtra'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows

library(stringr)

## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.4.3

library(dplyr)


# USAR TU BASE YA CARGADA
library(readxl)

## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.4.3

base <- read_excel("C:/Users/User/Downloads/ReporteEstudiantes_E8-002 (1).xls")

## New names:
## • `` -> `...10`

View(base)


# CREAR VARIABLES SIMULADAS
set.seed(123)

# CREAR VARIABLES
base <- base %>%
  mutate(
    
    # PRIMER NOMBRE
    primer_nombre = word(NOMBRES, 1),
    
    # SEXO (CORREGIDO)
    sexo = case_when(
      primer_nombre %in% c("JOHANNA","GABRIELA","NATALI","LUZ","TANIA","JESSICA","ENA",
                           "YURI","MELISSA","NICOLE","MILENA","DAYANA","PAMELA","ELENA","MARIA") ~ "Femenino",
      
      primer_nombre %in% c("ARIEL","ANDERSON","JEFFERSON","ALEX","BRYAN","GALO","BRANDON",
                           "PAULO","JHOSTIN","ANTHONY","DAVID","CARLOS","JERVIS") ~ "Masculino",
      
      str_detect(primer_nombre, "A$") ~ "Femenino",
      str_detect(primer_nombre, "O$") ~ "Masculino",
      
      TRUE ~ "No definido"
    ),
    
    # EDAD
    edad = sample(23:26, n(), replace = TRUE),
    
    # ETNIA
    etnia = "Mestizo"
  )
  
#ETNIA 
etnia = "Mestizo"  

#TOTAL

total_estudiantes <- nrow(base)

#TABLAS

tabla_estado <- base %>% count(ESTADO)

tabla_internet <- base %>% count(`POSEE INTERNET RES.`)

tabla_calidad <- base %>% count(`CALIDAD INTERNET`)

tabla_equipo <- base %>% count(`EQUIPO QUE DISPONE`)

tabla_multimedia <- base %>% count(`POSEE MULTIMEDIA`)

tabla_usuarios <- base %>% count(`CANTIDAD DE USUARIOS QUE UTILIZAN EL`)

tabla_sexo <- base %>% count(sexo)

tabla_edad <- base %>% count(edad)

1. Introducción

“El presente informe tiene como objetivo analizar la base de datos de estudiantes, considerando variables relacionadas con el acceso a recursos tecnológicos y conectividad.”

“Debido a la ausencia de variables sociodemográficas en la base original, se generaron variables simuladas como edad, sexo y etnia con fines académicos.”

2. Análisis de Información

2.1 Total de estudiantes

“El total de estudiantes es: 30”

2.2 Estado académico

tabla_estado %>%
  kable(caption = "Tabla 1: Estado de los estudiantes") %>%
  kable_styling()

Tabla 1: Estado de los estudiantes
ESTADO	n
INSCRITO	9
MATRICULADO	21

library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.3

ggplot(tabla_estado, aes(x = ESTADO, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 1: Estado de los estudiantes",
       x = "Estado", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

## Interpretacion

“El gráfico muestra la distribución de los estudiantes según su estado académico. Se observa qué grupo predomina, lo cual permite identificar el nivel de avance o participación dentro del sistema educativo.”

2.3 Acceso a internet

tabla_internet %>%
  kable(caption = "Tabla 2: Acceso a internet") %>%
  kable_styling()

Tabla 2: Acceso a internet
POSEE INTERNET RES.	n
NO POSEE	1
SI POSEE	29

ggplot(tabla_internet, aes(x = `POSEE INTERNET RES.`, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 2: Acceso a internet",
       x = "Acceso a internet", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

Interpretacion

“Se evidencia que la mayoría de estudiantes cuenta con acceso a internet, lo cual es fundamental para el desarrollo de actividades académicas virtuales.”

2.4 Calidad de internet

tabla_calidad %>%
  kable(caption = "Tabla 3: Calidad de internet") %>%
  kable_styling()

Tabla 3: Calidad de internet
CALIDAD INTERNET	n
BUENO - (Más de 10 Mbps hasta 20 Mbps)	8
DEFICIENTE - (Menos de 5 Mbps)	3
MUY BUENO - (Más de 20 Mbps hasta 100 Mbps)	7
N/A	1
NO ACTUALIZADO	2
REGULAR - (Más de 5 Mbps hasta 10 Mbps)	9

ggplot(tabla_calidad, aes(x = `CALIDAD INTERNET`, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Gráfico 3: Calidad del internet",
       x = "Calidad", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

## Interpretacion

“Se observa variabilidad en la calidad del internet, lo cual puede influir directamente en el acceso a plataformas educativas y en el rendimiento académico.”

2.5 Tipo de equipo

tabla_equipo %>%
  kable(caption = "Tabla 4: Equipo disponible") %>%
  kable_styling()

Tabla 4: Equipo disponible
EQUIPO QUE DISPONE	n
CELULAR	4
N/A	3
PC	12
PORTATIL/LAPTOP	11

ggplot(tabla_equipo, aes(x = `EQUIPO QUE DISPONE`, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 4: Tipo de equipo",
       x = "Equipo", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

## Interpretacion

“El gráfico evidencia los dispositivos más utilizados por los estudiantes, reflejando las condiciones tecnológicas disponibles para el aprendizaje.”

2.6 Recursos multimedia

tabla_multimedia %>%
  kable(caption = "Tabla 5: Recursos multimedia") %>%
  kable_styling()

Tabla 5: Recursos multimedia
POSEE MULTIMEDIA	n
N/A	3
NO	6
SI	21

ggplot(tabla_multimedia, aes(x = `POSEE MULTIMEDIA`, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 5: Recursos multimedia",
       x = "Disponibilidad", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

2.7 Usuarios que comparten internet

tabla_usuarios %>%
  kable(caption = "Tabla 6: Usuarios del internet") %>%
  kable_styling()

Tabla 6: Usuarios del internet
CANTIDAD DE USUARIOS QUE UTILIZAN EL	n
1 USUARIO	13
2 USUARIOS	5
3 USUARIOS	5
4 USUARIOS	2
5 USUARIOS	2
N/A	3

ggplot(tabla_usuarios, aes(x = `CANTIDAD DE USUARIOS QUE UTILIZAN EL`, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 6: Usuarios que comparten internet",
       x = "Número de usuarios", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

2.8 Sexo (simulado)

tabla_sexo %>%
  kable(caption = "Tabla 7: Sexo") %>%
  kable_styling()

Tabla 7: Sexo
sexo	n
Femenino	14
Masculino	15
No definido	1

ggplot(tabla_sexo, aes(x = sexo, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gráfico 7: Distribución por sexo",
       x = "Sexo", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

2.9 Edad (simulado)

tabla_edad %>%
  kable(caption = "Tabla 8: Edad") %>%
  kable_styling()

Tabla 8: Edad
edad	n
23	7
24	9
25	10
26	4

ggplot(base, aes(x = sexo, fill = `POSEE INTERNET RES.`)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Gráfico 9: Sexo vs Acceso a internet",
       x = "Sexo", y = "Frecuencia") +
  theme_minimal()

ggplot(tabla_estado, aes(x = "", y = n, fill = ESTADO)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y") +
  labs(title = "Gráfico pastel: Estado de los estudiantes") +
  theme_void()

3. Conclusiones

La mayoría de estudiantes cuenta con acceso a internet.
El uso de dispositivos tecnol, ógicos es generalizado.
Las condiciones de conectividad son variadas entre estudiantes.
Las variables simuladas permiten complementar el análisis.
La información es útil para la toma de decisiones académicas.

Nota metodológica

Las variables edad, sexo y etnia fueron generadas de forma simulada debido a su ausencia en la base original.

INFORME DE LOS ESTUDIANTES 008

Pamela Pilataxi

2026-04-21

1. Introducción

2. Análisis de Información

2.1 Total de estudiantes

2.2 Estado académico

2.3 Acceso a internet

Interpretacion

2.4 Calidad de internet

2.5 Tipo de equipo

2.6 Recursos multimedia

2.7 Usuarios que comparten internet

2.8 Sexo (simulado)

2.9 Edad (simulado)

3. Conclusiones

Nota metodológica