Introducción

Se va atrabajar con una base de datos antropometricos recolectados en un salón de clases, donde se consiguieron diferentes datos como sexo, peso y altura.La muestra de datos es de 30 personas.

## 
## Mujeres Hombres 
##      46      19

Podemos observar que la muestra esta compuesta por 46 mujeres y 19 hombres. A CONTINUACIÓN SE MUESTRA UN CUADRO CON LAS ESTADISTICAS DESCRIPTIVAS BÁSICOS POR SEXO

sexo	variable	n	Media	DE	CV	Min	q1	mediana	q3	Max
Mujeres	Edad (años)	46	79.0	5.5	7.0	70.0	75.0	79.0	82.0	89.0
Mujeres	Peso (kg)	46	50.1	9.8	19.5	34.0	42.0	50.2	57.0	72.5
Mujeres	Estatura (mm)	46	1429.3	64.3	4.5	1245.0	1397.8	1420.0	1463.5	1562.0
Mujeres	Diámetro biacromial (cm)	46	32.1	2.2	6.8	22.8	31.1	32.2	33.5	35.5
Mujeres	Diámetro bicrestal (cm)	46	29.8	3.0	10.0	23.9	28.1	29.2	31.6	35.6
Mujeres	Altura de rodilla (mm)	46	456.4	27.4	6.0	375.0	440.0	458.5	474.8	504.0
Mujeres	Perímetro de pantorrilla (cm)	46	1.3	0.4	33.7	0.4	1.1	1.3	1.5	2.4
Mujeres	Circunferencia del brazo (cm)	46	26.5	4.2	15.8	12.9	24.1	26.9	29.4	35.5
Mujeres	Perímetro torácico (cm)	46	15.8	5.1	32.6	6.8	12.3	15.0	19.0	28.6
Hombres	Edad (años)	19	79.7	7.4	9.2	70.0	73.0	79.0	87.5	89.0
Hombres	Peso (kg)	19	63.2	8.0	12.7	48.0	58.5	62.0	67.8	78.0
Hombres	Estatura (mm)	19	1594.5	64.9	4.1	1485.0	1537.5	1603.0	1637.0	1700.0
Hombres	Diámetro biacromial (cm)	19	35.2	2.1	6.0	31.7	34.2	35.1	35.5	39.8
Hombres	Diámetro bicrestal (cm)	19	31.9	2.3	7.3	28.5	30.4	32.0	33.0	37.9
Hombres	Altura de rodilla (mm)	19	508.9	33.9	6.7	464.0	480.0	506.0	527.0	588.0
Hombres	Perímetro de pantorrilla (cm)	19	1.1	0.5	44.3	0.4	0.6	1.1	1.4	1.9
Hombres	Circunferencia del brazo (cm)	19	27.6	2.6	9.4	23.0	26.0	27.5	29.0	32.0
Hombres	Perímetro torácico (cm)	19	11.3	5.4	47.8	4.6	6.9	11.0	14.3	22.2

Grafica

ggplot(base2, aes(x = sexo, y = peso, fill = sexo)) +
    geom_boxplot(alpha = 0.7) +
    labs(title = "Distribución del peso por sexo",
         x = "Sexo",
         y = "Peso (kg)") +
    scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "lavender", "Hombres" = "lightgreen")) +
    theme_minimal()

# Resultados

Se puede observar que la grafica de las mujeres tiene valores mas bajos que los de hombres y que los rangos entre primer y cuarto cuartil son más amplios en la grafica de mujeres que en hombres.

 p_load(dplyr, tidyr)

 base2_largo <- base2%>%
  select(sexo,where(is.numeric))%>%
  pivot_longer(cols= -sexo, names_to = "variable", values_to = "valor")

etiquetas_vars <- c(
    edad      = "Edad (años)",
    peso      = "Peso (kg)",
    talla     = "Estatura (mm)",
    biacromi  = "Diámetro biacromial (cm)",
    bicresta  = "Diámetro bicrestal (cm)",
    alt_rodi  = "Altura de rodilla (mm)",
    p_pant    = "Perímetro de pantorrilla (cm)",
    c_brazo   = "Circunferencia del brazo (cm)",
    p_t       = "Perímetro torácico (cm)"
  )
 ggplot(base2_largo, aes(x = sexo, y = valor, fill = sexo)) +
    geom_boxplot(alpha = 0.7) +
    facet_wrap(~ variable, scales = "free_y", ncol = 3,
               labeller = as_labeller(etiquetas_vars)) +
    labs(title = "Boxplots de variables cuantitativas por sexo",
         x = "Sexo",
         y = "Valor") +
    scale_fill_manual(values = c("Mujeres" = "#F4A261", "Hombres" = "#2A9D8F")) +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "bottom",
          strip.background = element_rect(fill = "gray90"),
          strip.text = element_text(face = "bold"))

## Warning: Removed 7 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).

Práctica 4

V

2026-04-15

Antropometría

Introducción

Grafica