Encuesta: Posibles factores de riesgo para diabetes

Los siguientes resultados, analizados de la encuesta previamente realizada a el grupo 81 de Bioestadística de la Escuela colombiana de Ingeniería Julio garavito y no representa un diagnostico clínico, solo indicará una información acerca del porcentaje de la población encuestada los cuales son propensos a poseer diabetes tipo I ó tipo II.

El análisis de dicha información se hace a partir de la base de datos Datos_D que recoge información de diagnostico por medio de preguntas de tipo cualitativo y cuantitativo para así tener un prospecto y saber como es el comportamiento de la población muestra encuestada, de tal forma que se puedan hacer los calculos y comparaciones pertinentes para poder dar un diagnostico y encasillar así a cada induviduo en alguno de los siguientes grupos:

para poder indicarle que tipo de conducta debe tener para evitar sufrir en un fututro de Diabetes, bien puede ser de tipo 1 o tipo 2.

Resumen

Se comenzó con una toma de datos anonima, para así poder hacer una clasificación sociodemográfica de cada individuo, con preguntas como:

  1. Edad
  2. Peso
  3. Estatura

Los últimos dos datos se tomaron con el fin de poder calcular el IMC de cada encuestado y así saber si la persona ese encuentra en estado de sobrepeso u obesidad ya que este es un factor muy crucial y muy común de las personas que sufren de diabetes y de enfermedades relacionadas con ek azucar.

Luego de ello se hicieron preguntas a tipo diagnostico, con posibles factores de riesgo que pueden presentar las personas en general que las hacen propensas y así poder dar una posible clasificación.

Ya por último se presentó un problema basado en personas diabeticas que junto a otro tipo de complicaciones pueden llegar a generar disfunción renal y para ello se preguntó por la aceptación de un ideal de producto para llevar un control y registro de muestras de sangre para conocer la concentración tanto de glucosa como de potasio en sangre.

library(PASWR2)
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2
summary(CARS2004) 
##            country        cars           deaths        population   
##  Austria       : 1   Min.   :222.0   Min.   : 33.0   Min.   :  400  
##  Belgium       : 1   1st Qu.:354.0   1st Qu.: 72.0   1st Qu.: 3446  
##  Cyprus        : 1   Median :448.0   Median :112.0   Median : 8976  
##  Czech Republic: 1   Mean   :432.1   Mean   :111.4   Mean   :18273  
##  Denmark       : 1   3rd Qu.:491.0   3rd Qu.:135.0   3rd Qu.:16258  
##  Estonia       : 1   Max.   :659.0   Max.   :222.0   Max.   :82532  
##  (Other)       :19

Como puedes observar, al compilar tu documento aparecen las sentencias de R y el output que te da el programa.

Gráficas

Ahora vamos a utilizar la función eda del paquete PASWR2 para realizar un análisis exploratorio de la variable deaths

eda(CARS2004$deaths)

## Size (n)  Missing  Minimum   1st Qu     Mean   Median   TrMean   3rd Qu 
##   25.000    0.000   33.000   72.000  111.400  112.000  110.000  135.000 
##      Max    Stdev      Var  SE Mean   I.Q.R.    Range Kurtosis Skewness 
##  222.000   47.023 2211.167    9.405   63.000  189.000    0.043    0.578 
## SW p-val 
##    0.243

En este caso, en tu documento final te aparece el código de R, el output numérico de la función eda y el output gráfico de la función eda.

<center style="color: green;font-size: 150%">
__Utiliza este documento para presentar las prácticas de una manera sencilla y bonita__.
</center>

Análisis de datos

Con respecto a la información analizada de las encuestas: