0. librerias
library(gt)
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
1. Leer datos
datos <- read.csv(
"waterPollution.csv",
sep = ",",
stringsAsFactors = FALSE
)
3. Tabla de distribución de frecuencias
# =========================
# TABLA DE FRECUENCIAS
# =========================
TDF_Literacy <- data.frame(
table(Nivel_Literacy)
)
ni <- TDF_Literacy$Freq
hi <- round((ni / sum(ni)) * 100, 2)
TDF_Literacy <- data.frame(
Categoria = TDF_Literacy$Nivel_Literacy,
ni,
hi
)
# =========================
# FILA TOTAL
# =========================
Summary <- data.frame(
Categoria = "TOTAL",
ni = sum(ni),
hi = 100
)
TDF_Literacy_suma <- rbind(
TDF_Literacy,
Summary
)
colnames(TDF_Literacy_suma) <- c(
"Categoría",
"ni",
"hi (%)"
)
# =========================
# TABLA
# =========================
TDF_Literacy_suma %>%
gt() %>%
tab_header(
title = md("Tabla Nro. 1"),
subtitle = md("*Distribución de frecuencia del nivel de
alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)*")
) %>%
tab_source_note(
source_note = md("Autor: Grupo 3")
)
| Tabla Nro. 1 |
| Distribución de frecuencia del nivel de
alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017) |
| Categoría |
ni |
hi (%) |
| Bajo |
16288 |
81.88 |
| Moderado |
464 |
2.33 |
| Bueno |
3141 |
15.79 |
| TOTAL |
19893 |
100.00 |
| Autor: Grupo 3 |
4.Gráficas
4.1. Diagrama de barras
# =========================
# GRÁFICA DE BARRAS
# Frecuencia absoluta (ni)
# =========================
barplot(
TDF_Literacy$ni,
main = "Gráfica Nro. 1: Distribución del nivel de alfabetización
en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)",
xlab = "Nivel de alfabetización",
ylab = "Cantidad",
col = "skyblue",
ylim = c(0, max(TDF_Literacy$ni) * 1.1),
names.arg = TDF_Literacy$Categoria,
las = 1,
cex.names = 0.9
)

4.2. Diagrama de barras general
# =========================
# GRÁFICA DE BARRAS (ni)
# Frecuencia absoluta general
# =========================
barplot(
ni,
main = "Gráfica Nro. 2: Distribución del nivel de alfabetización
en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)",
xlab = "Nivel de alfabetización",
ylab = "Cantidad",
col = "red",
ylim = c(0, 20000),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_Literacy$Categoria
)

4.3. Diagrama de barras porcentual
# =========================
# GRÁFICA DE BARRAS
# Frecuencia relativa (hi)
# =========================
barplot(
TDF_Literacy$hi,
main = "Gráfica Nro. 3: Distribución porcentual del nivel de
alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)",
xlab = "Nivel de alfabetización",
ylab = "Porcentaje",
col = "skyblue",
ylim = c(0, max(TDF_Literacy$hi) * 1.1),
names.arg = TDF_Literacy$Categoria,
las = 1,
cex.names = 0.9
)

4.4. Diagrama de barras porcentual general
# =========================
# GRÁFICA DE BARRAS (hi)
# Frecuencia relativa general
# =========================
barplot(
hi,
main = "Gráfica Nro. 4: Distribución porcentual del nivel
de alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)",
xlab = "Nivel de alfabetización",
ylab = "Porcentaje",
col = "green",
ylim = c(0, 100),
las = 1,
cex.names = 0.8,
names.arg = TDF_Literacy$Categoria
)

4.5. Diagrama circular
# =========================
# DIAGRAMA CIRCULAR
# =========================
etiquetas <- paste0(hi, " %")
colores <- c("lightsteelblue", "lightblue", "powderblue")
par(mar = c(2, 2, 4, 6))
pie(
hi,
labels = etiquetas,
col = colores,
main = "Gráfica Nro. 5: Distribución del nivel de alfabetización
en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)",
cex = 1
)
legend(
"topright",
legend = TDF_Literacy$Categoria,
fill = colores,
title = "Leyenda",
cex = 0.8,
xpd = TRUE
)

5. Indicadores Estadísticos
# 5. Indicadores Estadísticos
# =================================================================
# CÁLCULO DE MEDIDAS DE POSICIÓN PARA VARIABLE ORDINAL
# =================================================================
# 1. Mediana (Me): categoría donde el porcentaje acumulado alcanza o supera el 50%
porcentaje_acumulado <- cumsum(hi)
posicion_mediana <- which(porcentaje_acumulado >= 50)[1]
mediana_val <- TDF_Literacy$Categoria[posicion_mediana]
# 2. Moda (Mo): categoría con la mayor frecuencia absoluta
posicion_moda <- which.max(ni)
moda_val <- TDF_Literacy$Categoria[posicion_moda]
# 3. Construcción de la tabla de indicadores
tabla_indicadores <- data.frame(
Variable = "Nivel de alfabetización",
Rango = "-",
X = "-",
Me = as.character(mediana_val),
Mo = as.character(moda_val),
V = "-",
Sd = "-",
Cv = "-",
As = "-",
K = "-",
Valores_Atipicos = "No aplica",
stringsAsFactors = FALSE
)
# 4. Formato de la tabla
tabla_indicadores_gt <- tabla_indicadores %>%
gt() %>%
tab_header(
title = "Tabla Nro. 2",
subtitle = "Indicadores estadísticos del nivel de alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017)"
) %>%
cols_label(
Variable = "Variable",
Rango = "Rango",
X = "X",
Me = "Me",
Mo = "Mo",
V = "V",
Sd = "Sd",
Cv = "Cv",
As = "As",
K = "K",
Valores_Atipicos = "Valores Atípicos"
) %>%
tab_source_note(
source_note = "Autor: Grupo 3"
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "black",
table.border.bottom.color = "black",
column_labels.border.bottom.color = "black",
row.striping.include_table_body = TRUE,
table.align = "center"
)
# Mostrar la tabla
tabla_indicadores_gt
| Tabla Nro. 2 |
| Indicadores estadísticos del nivel de alfabetización en el estudio de la calidad
de agua en Europa(1991-2017) |
| Variable |
Rango |
X |
Me |
Mo |
V |
Sd |
Cv |
As |
K |
Valores Atípicos |
| Nivel de alfabetización |
- |
- |
Bajo |
Bajo |
- |
- |
- |
- |
- |
No aplica |
| Autor: Grupo 3 |
6. Conclusión
#El valor más frecuente de la variable nivel de alfabetización es Bajo y gira en torno a la mediana Bajo; por lo tanto, el comportamiento predominante refleja un bajo nivel de alfabetización en las observaciones analizadas.