Análisis comparativo de datos de Salud Y COVID-19 en Baja California y Baja California Sur
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Se importan desde un archivo local .csv los datos diarios de casos confirmados de COVID-19 para todo México desde la URL oficial: https://coronavirus.gob.mx/datos/#DownZCSV
TRANSFORMAR
Se realiza primeramente una extracción de los datos desde el data frame para Baja California y Baja California Sur para juntarlos en un data frame junto con un vector de Fecha
#DATOS DIARIOS CONFIRMADOS PARA BAJA CALIFORNIA
bcalifornia <- t(datos[datos$nombre == "BAJA CALIFORNIA" ,])
bcalifornia <- as.vector(bcalifornia)
bcalifornia <- bcalifornia[4:248]
bcalifornia<- as.numeric(bcalifornia)
bcalifornia <- as.vector(bcalifornia) #datos absolutos diarios
abcalifornia <- cumsum(bcalifornia) #datos acumulados
#DATOS DIARIOS CONFIRMADOS PARA BAJA CALIFORNIA SUR
bcalifornias<- t(datos[datos$nombre == "BAJA CALIFORNIA SUR" ,])
bcalifornias <- as.vector(bcalifornias)
bcalifornias <- bcalifornias[4:248]
bcalifornias <- as.numeric(bcalifornias)
bcalifornias <- as.vector(bcalifornias) #datos absolutos diarios
abcalifornias <- cumsum(bcalifornias) #datos acumulados
#Generar un vector de Fecha
Fecha <- seq(from = as.Date("2020-01-12"), to = as.Date("2020-09-12"), by = "day" )
#Estructurar los datos en un marco de datos (data frame)
bcalsur <- data.frame(Fecha, bcalifornia, bcalifornias)
abcalsur <- data.frame(Fecha, abcalifornia, abcalifornias)VISUALIZAR
Visualizar datos en forma de tabla interactiva
Este tipo de tabla resulta muy útil si es necesario recolectar datos de una fecha en específico, pudiendose realizar análisis en caso de ser necesario.
Visualizar los datos con gráficas usando ggplot2
- Gráfica de datos absolutos (datos diarios de casos confirmados de COVID-19 en Baja California y Baja California Sur (desde el 12 de Enero al 12 de Septiembre de 2020))
Esta gráfica, permite que se pueda visualizar el día o el momento en que la pandemia alcanza su mayor momento, pues toma en cuenta valores absoluto e individuales.
ggplot(data=bcalsur) +
geom_line(aes(Fecha, bcalifornia, colour = "Baja California")) +
geom_line(aes(Fecha, bcalifornias, colour = "Baja California Sur")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos diarios absolutos") +
labs (colour = "Estados") +
ggtitle("Casos diarios confirmados de COVID-19 en Baja California y Baja California Sur") +
scale_y_continuous(labels=comma)
- Gráfica de datos acumulados (datos diarios de casos acumulados de COVID-19 en Baja California y Baja California Sur (desde el 12 de Enero al 12 de Septiembre de 2020))
Por otra parte, este gráfica es útil si se quiere saber cuál es la cantidad máxima de infectados que existen, además del saber como ha ido evolucionando la situación de la pandemia, es decir los casos de infectados con relación al tiempo.
ggplot(data=abcalsur) +
geom_line(aes(Fecha, abcalifornia, colour = "Baja California")) +
geom_line(aes(Fecha, abcalifornias, colour = "Baja California Sur")) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos diarios acumulados") +
labs (colour = "Estados") +
ggtitle("Casos diarios confirmados de COVID-19 en Baja California y Baja California Sur") +
scale_y_continuous(labels=comma)
- Gráfica combinada de datos acumulados y absolutos
Estas gráficas son útiles para contrastar ambos tipos de una manera más sencilla y práctica, de la manera en que se hizo anteriormente.
bcalifornia1 <- data.frame(Fecha,bcalifornia,abcalifornia)
g2 <- ggplot(data=bcalifornia1) +
geom_col(aes(Fecha,abcalifornia)) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos acumulados") +
ggtitle("A) Confirmados de COVID-19 en Baja California (Acumulados)" ) +
scale_y_continuous(labels=comma)
g3 <- ggplot(data=bcalifornia1) +
geom_line(aes(Fecha,bcalifornia)) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos diarios") +
ggtitle("B) Confirmados de COVID-19 en Baja California (Absolutos)" ) +
scale_y_continuous(labels=comma)
grid.arrange(g2,g3)
bcalifornias1 <- data.frame(Fecha,bcalifornias,abcalifornias)
g4 <- ggplot(data=bcalifornias1) +
geom_col(aes(Fecha,abcalifornias)) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos acumulados") +
ggtitle("A) Confirmados de COVID-19 en Baja California Sur (Acumulados)" ) +
scale_y_continuous(labels=comma)
g5 <- ggplot(data=bcalifornias1) +
geom_line(aes(Fecha,bcalifornias)) +
xlab("Fecha") +
ylab("Casos diarios") +
ggtitle("B) Confirmados de COVID-19 en Baja California Sur (Absolutos)" ) +
scale_y_continuous(labels=comma)
grid.arrange(g4,g5)
Medidas de posición central
- Cálculo inidividual de las medidas principales de los valores absolutos de casos confirmados
## [1] 74.98776## [1] 71## [1] 0## [1] 37.01224## [1] 13## [1] 0Resumen estadístico
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 71.00 74.99 129.00 230.00## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.00 0.00 13.00 37.01 57.00 173.00
Medidas de dispersión
- Varianza
## [1] 4271.75## [1] 2231.52- Desviación estándar
## [1] 65.35862## [1] 47.23897Tabla de distribuciones
## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [0,25.811) 83 0.34 33.88 83 33.88
## [25.811,51.622) 21 0.09 8.57 104 42.45
## [51.622,77.433) 24 0.10 9.80 128 52.24
## [77.433,103.24) 24 0.10 9.80 152 62.04
## [103.24,129.06) 32 0.13 13.06 184 75.10
## [129.06,154.87) 29 0.12 11.84 213 86.94
## [154.87,180.68) 19 0.08 7.76 232 94.69
## [180.68,206.49) 6 0.02 2.45 238 97.14
## [206.49,232.3) 7 0.03 2.86 245 100.00## Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
## [0,19.4144) 140 0.57 57.14 140 57.14
## [19.4144,38.8289) 22 0.09 8.98 162 66.12
## [38.8289,58.2433) 23 0.09 9.39 185 75.51
## [58.2433,77.6578) 11 0.04 4.49 196 80.00
## [77.6578,97.0722) 8 0.03 3.27 204 83.27
## [97.0722,116.487) 11 0.04 4.49 215 87.76
## [116.487,135.901) 17 0.07 6.94 232 94.69
## [135.901,155.316) 11 0.04 4.49 243 99.18
## [155.316,174.73) 2 0.01 0.82 245 100.00Histogramas y polígonos de frecuencia
Este último tipo de representaciones gráficas, tanto el histograma como el polígono de frecuencia, tienen como función, mostrar que tan dispersos se encuentran las variables entre sí, es decir, la varianza.
Redacción Personal
Claramente se puede notar como a pesar de tener climas similares y estar literalmente uno al lado del otro, la cantidad de casos ha habido por día se muestra muchísima más grande en Baja California que en Baja California Sur, además del hecho de que en este último tiene hasta la fecha indicada, un aproximado de la mitad de casos acumulados. Aunque hay que hacer notar que muchos de los datos se encuentran más dispersos entre sí en el estado con mayor cantidad casos. Probablemente la mayor cantidad de casos se daba a que Baja California se trata de un estado fronterizo tanto con Estados Unidos como con el estado de Sonora, territorios donde se han presentado grandes cantidades de casos confirmados, por lo que muchos de sus habitantes tendrían más oportunidades para entrar en contacto con personas infectados. Sin embargo, lo anterior solo se trata de una suposición.