Evaluación Final del Taller de Análisis de Datos para Salud

1. Cargar los paquetes

Cargar los paquetes readxl, janitor, naniar y tidyverse utilizando la función library().

Si alguno de los paquetes no está instalado, deberás instalarlo utilizando install.packages().

#install.packages("naniar")
library(readxl)
library(janitor)
library(naniar)
library(tidyverse)

2. Importar los datos

Consigna: Leé el archivo Excel utilizando read_excel() y guardá la información en un objeto llamado “datos”.

# Escribí tu código acá
datos <- read_excel("controles_salud.xlsx")

3. Explorar los datos

Antes de comenzar el análisis, es importante conocer cómo está organizada la base de datos. Para ello, vamos a explorar los nombres de las variables y observar la estructura general del conjunto de datos.

Realizá las siguientes actividades insertando dos chunks de código:

Identificar las variables: utilizá la función names() para conocer los nombres de las variables.

inserta aquí un chunk

names(datos)

##  [1] "ID Paciente"        "Fecha Control"      "Departamento"      
##  [4] "Sexo"               "Edad"               "Peso (kg)"         
##  [7] "Talla (cm)"         "Presión Sistólica"  "Presión Diastólica"
## [10] "Glucemia (mg/dl)"   "Diabetes"           "Fumador"

Observar la estructura de los datos: utilizá la función glimpse() para visualizar la estructura de la base de datos, conocer los nombres de las variables, sus tipos de datos y algunos de sus valores.

inserta aquí un chunk

glimpse(datos)

## Rows: 120
## Columns: 12
## $ `ID Paciente`        <chr> "P001", "P002", "P003", "P004", "P005", "P006", "…
## $ `Fecha Control`      <dttm> 2026-05-15, 2026-08-19, 2026-07-12, 2026-03-02, …
## $ Departamento         <chr> "Andalgalá", "Valle Viejo", "Capital", "Belén", "…
## $ Sexo                 <chr> "F", "F", "M", "M", "F", "F", "M", "F", "F", "F",…
## $ Edad                 <dbl> 23, 58, 35, 73, 43, 57, 65, 66, 21, 29, 47, 59, 8…
## $ `Peso (kg)`          <dbl> 68.7, 69.6, 87.8, 94.8, 62.4, 110.2, 64.3, 63.6, …
## $ `Talla (cm)`         <dbl> 162, 157, 170, 168, 159, 178, 167, 150, 166, 150,…
## $ `Presión Sistólica`  <dbl> 113, 126, 144, 152, 115, 146, 122, 118, 132, 116,…
## $ `Presión Diastólica` <dbl> 70, 70, 66, 85, 80, 71, 65, 69, 63, 62, 64, 77, 8…
## $ `Glucemia (mg/dl)`   <dbl> 90, 91, 78, NA, 100, 87, 82, 86, 85, 98, 70, 184,…
## $ Diabetes             <chr> "No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "No", "…
## $ Fumador              <chr> "No", "No", "No", "No", "No", "Sí", "No", "No", "…

Responder:

¿Cuántas filas (pacientes) y cuántas columnas (variables) tiene la base?
¿Todas las variables son del mismo tipo? Indicar el tipo de variable(categóricas character, numéricas double)

4. Preparar los datos ( Limpieza y transformación de datos)

Una vez explorada la base de datos, vamos a realizar una primera preparación. Para ello, utilizaremos la función “clean_names()” del paquete janitor, que permite estandarizar los nombres de las variables.

Aplicá la función clean_names() a la base de datos (nobrada como datos) y guardá el resultado en un nuevo objeto llamado “salud”.

# Escribí tu código acá
salud <- clean_names(datos)

Volvé a observar los nombres de las variables utilizando names() y el nombre del nuevo objeto como argumento dentro de los paréntesis.

# Escribí tu código acá
names(salud)

##  [1] "id_paciente"        "fecha_control"      "departamento"      
##  [4] "sexo"               "edad"               "peso_kg"           
##  [7] "talla_cm"           "presion_sistolica"  "presion_diastolica"
## [10] "glucemia_mg_dl"     "diabetes"           "fumador"

Responder:

¿Qué cambios hizo clean_names() en los nombres de las variables?
¿Qué variables son numéricas (dbl) y cuáles son de texto (chr)?
¿Por qué puede ser conveniente trabajar con nombres de variables estandarizados? Una precisión conceptual: clean_names() modifica los nombres, no los valores de las variables ni sus tipos de datos.

5. Explorar los datos faltantes

Explorar los datos faltantes A veces una base de datos puede contener información que no fue registrada. Estos valores se denominan datos faltantes y se representan como “NA” (Not Available).

Utilizá la función “miss_var_summary()” del paquete naniar para conocer la cantidad y el porcentaje de datos faltantes de cada variable.

# Escribí tu código acá
vis_miss(salud)

Responder: - ¿Qué variables presentan datos faltantes? - ¿Cuál es la variable que tiene mayor cantidad de datos faltantes? - ¿Considerás que los datos faltantes pueden afectar los resultados de un análisis estadístico? ¿Por qué?

6. Seleccionar variables con la función “select()”

Vamos a suponer que nos interesa trabajar solamente con algunas variables de la base de datos.

Creá un nuevo objeto llamado “variables_seleccionadas” que contenga las siguientes variables: - Sexo. - Peso - Edad. - Departamento. - Presión sistólica. - Glucemia.

Para ello, utilizá la función “select()” y el operador pipe (|>).

Recordá la siguiente estructura:nuevo_objeto <- objeto_original |>
select(variable_1, variable_2, variable_3)

# Escribí tu código acá
variables_seleccionadas <- salud |>  
  select(sexo, 
         peso_kg, 
         edad, 
         departamento, 
         presion_sistolica,
         glucemia_mg_dl)

Para visualizar el nuevo objeto, insertá otro chunk y escribí el nombre del objeto creado.

variables_seleccionadas

## # A tibble: 120 × 6
##    sexo  peso_kg  edad departamento        presion_sistolica glucemia_mg_dl
##    <chr>   <dbl> <dbl> <chr>                           <dbl>          <dbl>
##  1 F        68.7    23 Andalgalá                         113             90
##  2 F        69.6    58 Valle Viejo                       126             91
##  3 M        87.8    35 Capital                           144             78
##  4 M        94.8    73 Belén                             152             NA
##  5 F        62.4    43 Fray Mamerto Esquiú               115            100
##  6 F       110.     57 Fray Mamerto Esquiú               146             87
##  7 M        64.3    65 Valle Viejo                       122             82
##  8 F        63.6    66 Belén                             118             86
##  9 F        73.6    21 Andalgalá                         132             85
## 10 F        55.2    29 Tinogasta                         116             98
## # ℹ 110 more rows

Responder: - ¿Cuántas variables tiene ahora la nueva base de datos? - ¿Se modificó la cantidad de pacientes respecto de la base original? (Inserta un nuevo chunk y utiliza la función glimpse para responder esta pregunta)

inserta un nuevo chunck

7. Filtrar casos con la función “filter()”

En esta actividad vamos a seleccionar pacientes que cumplan determinadas condiciones.

Pacientes de sexo masculino

Creá un nuevo objeto llamado “masculino” utilizando filter() para seleccionar únicamente los pacientes de sexo masculino.

Podés utilizar esta estructura:

nuevo_objeto <- objeto_original |> filter(sexo == “Masculino”)

# Escribí tu código acá

Responder: - ¿Cuántos pacientes de sexo masculino hay en la base de datos?

Pacientes fumadores del departamento Capital

Filtrar a los pacientes que sean “fumadores” y pertenezcan al departamento “Capital”.

Ayuda:

  objeto |> filter(fumadores == "Sí", departamento == "Capital")

# Escribí tu código acá

Responder: - ¿Cuántos pacientes cumplen ambas condiciones?

8. Medidas de resumen

En esta actividad vamos a calcular algunos indicadores estadísticos descriptivos para conocer mejor las características de los pacientes.

Medidas de resumen generales

Calculá para toda la base de datos:

La media y la mediana de la edad.
La media de la glucemia.

Funciones que vamos a utilizar:

mean(): calcula la media.
median(): calcula la mediana.

Ayuda: algunas variables pueden contener datos faltantes (NA). Para que estos valores no impidan realizar los cálculos, agregá el argumento “na.rm = TRUE” dentro de las funciones correspondientes.

# Escribí tu código acá

Responder:

¿Cuál es la edad promedio de los pacientes?
¿La media y la mediana de la edad presentan valores similares?
¿Cuál es el valor promedio de glucemia?

b) Medidas de resumen por sexo

Calculá la media de la presión sistólica para cada grupo de sexo.

Para ello, utilizá “group_by()” para agrupar los pacientes por sexo y luego “summarise()” para calcular la media. Agregá también “n = n()” para conocer la cantidad de pacientes de cada grupo.

# Escribí tu código acá

Responder:

¿Qué grupo presenta la presión sistólica media más alta?
¿Cuántos pacientes hay en cada grupo?

9. Gráficos con `ggplot2`

En esta actividad vamos a representar gráficamente la información para facilitar su interpretación.

a) Cantidad de pacientes por departamento

Realizá un gráfico de barras utilizando geom_bar() para representar la cantidad de pacientes registrados en cada departamento.

# Escribí tu código acá

Responder:

¿Qué departamento presenta la mayor cantidad de pacientes?
¿Se observa una distribución similar de pacientes entre los departamentos?

Distribución de pacientes según la condición de diabetes y el sexo

Realizá un gráfico de barras subdivididas (apiladas) para representar la cantidad de pacientes con y sin diabetes, diferenciando los resultados según el sexo.

Para ello, utilizá “geom_bar()” y el argumento fill para distinguir los grupos mediante colores.

Agregá un título y nombres a los ejes utilizando la función “labs()”.

# Escribí tu código acá

Responder:

¿En qué grupo de sexo se observa mayor cantidad de pacientes con diabetes?
¿Qué información aporta la subdivisión de las barras que no podríamos observar en un gráfico de barras simple?

Comparación de proporciones

Modificá el gráfico anterior utilizando el argumento position = "fill" dentro de geom_bar().

De esta manera, las barras representarán el 100 % de los pacientes de cada grupo de sexo y permitirán comparar las proporciones de pacientes con y sin diabetes.

# Escribí tu código acá

Responder:

¿Qué grupo presenta una mayor proporción de pacientes con diabetes?
¿Coincide esta comparación con lo que observaste en el gráfico anterior? ¿Por qué?

10. Comunicar los resultados

A partir de los análisis y gráficos realizados, redactá una breve conclusión que describa las principales características de los pacientes incluidos en la base de datos.

No es necesario incluir código en esta sección. Lo importante es comunicar los resultados utilizando la información obtenida durante el análisis.

11. Para terminar

Hacer clic en Knit para renderizar el documento. Publicarlo en Rpubs.

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11-11-2026

1. Cargar los paquetes

2. Importar los datos

3. Explorar los datos

4. Preparar los datos ( Limpieza y transformación de datos)

5. Explorar los datos faltantes

6. Seleccionar variables con la función “select()”

7. Filtrar casos con la función “filter()”

8. Medidas de resumen

9. Gráficos con `ggplot2`

10. Comunicar los resultados

11. Para terminar

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11-11-2026

1. Cargar los paquetes

2. Importar los datos

3. Explorar los datos

4. Preparar los datos ( Limpieza y transformación de datos)

5. Explorar los datos faltantes

6. Seleccionar variables con la función “select()”

7. Filtrar casos con la función “filter()”

8. Medidas de resumen

9. Gráficos con ggplot2

10. Comunicar los resultados

11. Para terminar

9. Gráficos con `ggplot2`