Este documento resume tres ejercicios de análisis exploratorio de datos utilizando el paquete R. En el primer ejercicio, se describen dos variables cualitativas en tablas de frecuencias. En el segundo, se analizan dos variables numéricas usando resúmenes estadísticos. En el tercer ejercicio, se crean gráficos como diagramas de sectores, barras, histogramas y cajas para interpretar la distribución de variables.
Medidas de dispersión: Concepto. Características y usos. Rango. Desviaciones típicas. Varianza y coeficiente de variación. De c/u Concepto, Características y utilidad
Medidas de dispersión: Concepto. Características y usos. Rango. Desviaciones típicas. Varianza y coeficiente de variación. De c/u Concepto, Características y utilidad
La diabetes tipo 1 puede ocurrir a cualquier edad, pero se diagnostica con mayor frecuencia en niños, adolescentes o adultos jóvenes.
La insulina es una hormona producida en el páncreas por células especiales, llamadas células beta. El páncreas está localizado por detrás del estómago. La insulina se necesita para movilizar el azúcar de la sangre (glucosa) hasta las células. Dentro de las células, la glucosa se almacena y se utiliza después para obtener energía. Con la diabetes tipo 1, las células beta producen poca o ninguna insulina.
Sin la insulina suficiente, la glucosa se acumula en el torrente sanguíneo en lugar de entrar en las células. Esta acumulación de glucosa en la sangre se denomina hiperglucemia. El cuerpo es incapaz de usar esta glucosa para obtener energía. Esto lleva a los síntomas de diabetes tipo 1.
La causa exacta de este tipo de diabetes se desconoce. La más probable es un trastorno autoinmunitario, una afección que ocurre cuando el sistema inmunitario ataca por error y destruye el tejido corporal sano. Con la diabetes tipo 1, una infección o algún otro desencadenante hace que el cuerpo ataque por error las células productoras de insulina en el páncreas. La tendencia a desarrollar enfermedades autoinmunitarias, incluso la diabetes tipo 1, puede ser hereditaria.
Esto es un informe de estadística como ejemplo a utilizar la estadística descriptiva para exponer ordenadamente e interpretar la información recogida sobre un conjunto de datos
Presentación utilizada en la conferencia impartida en el X Congreso Nacional de Médicos y Médicas Jubiladas, bajo el título: "Edadismo: afectos y efectos. Por un pacto intergeneracional".
Presentació de Isaac Sánchez Figueras, Yolanda Gómez Otero, Mª Carmen Domingo González, Jessica Carles Sanz i Mireia Macho Segura, infermers i infermeres de Badalona Serveis Assistencials, a la Jornada de celebració del Dia Internacional de les Infermeres, celebrada a Badalona el 14 de maig de 2024.
descripción detallada sobre ureteroscopio la historia mas relevannte , el avance tecnológico , el tipo de técnicas , el manejo , tipo de complicaciones Procedimiento durante el cual se usa un ureteroscopio para observar el interior del uréter (tubo que conecta la vejiga con el riñón) y la pelvis renal (parte del riñón donde se acumula la orina y se dirige hacia el uréter). El ureteroscopio es un instrumento delgado en forma de tubo con una luz y una lente para observar. En ocasiones también tiene una herramienta para extraer tejido que se observa al microscopio para determinar si hay signos de enfermedad. Durante el procedimiento, se hace pasar el ureteroscopio a través de la uretra hacia la vejiga, y luego por el uréter hasta la pelvis renal. La uroteroscopia se usa para encontrar cáncer o bultos anormales en el uréter o la pelvis renal, y para tratar cálculos en los riñones o en el uréter.Una ureteroscopia es un procedimiento en el que se usa un ureteroscopio (instrumento delgado en forma de tubo con una luz y una lente para observar) para ver el interior del uréter y la pelvis renal, y verificar si hay áreas anormales. El ureteroscopio se inserta a través de la uretra hacia la vejiga, el uréter y la pelvis renal.Una vez que esté bajo los efectos de la anestesia, el médico introduce un instrumento similar a un telescopio, llamado ureteroscopio, a través de la abertura de las vías urinarias y hacia la vejiga; esto significa que no se realizan cortes quirúrgicos ni incisiones. El médico usa el endoscopio para analizar las vías urinarias, incluidos los riñones, los uréteres y la vejiga, y luego localiza el cálculo renal y lo rompe usando energía láser o retira el cálculo con un dispositivo similar a una cesta.Náuseas y vómitos ocasionales.
Dolor en los riñones, el abdomen, la espalda y a los lados del cuerpo en las primeras 24 a 48 horas. Pain may increase when you urinate. Tome los medicamentos según lo prescriba el médico.
Sangre en la orina. El color puede variar de rosa claro a rojizo y, a veces incluso puede tener un tono marrón, pero usted debería ser capaz de ver a través de ella
. (Los medicamentos que alivian la sensación de ardor durante la orina a veces pueden hacer que su color cambie a naranja o azul). Si el sangrado aumenta considerablemente, llame a su médico de inmediato o acuda al servicio de urgencias para que lo examinen.
Una sensación de saciedad y una constante necesidad de orinar (tenesmo vesical y polaquiuria).
Una sensación de quemazón al orinar o moverse.
Espasmos musculares en la vejiga.Desde la aplicación del primer cistoscopio
en 1876 por Max Nitze hasta la actualidad, los
avances en la tecnología óptica, las mejoras técnicas
y los nuevos diseños de endoscopios han permitido
la visualización completa del árbol urinario. Aunque
se atribuye a Young en 1912 la primera exploración
endoscópica del uréter (2), esta no fue realizada ru-
tinariamente hasta 1977-79 por Goodman (3) y por
Lyon (4). Las técnicas iniciales de Lyon
Pòster presentat pel doctor José Ferrer, metge de l'equip d'Innovació de BSA, al XX Congrés de la Sociedad Española del Dolor, celebrat a León del 29 al 31 de maig de 2024.
SÍNDROME DE MOTONEURONA SUPERIOR E INFERIOR - SEMIOLOGÍA MÉDICAMATILDE FARÍAS RUESTA
El síndrome de motoneurona superior e inferior, también conocido como esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o enfermedad de Lou Gehrig, es una enfermedad neurodegenerativa progresiva que afecta a las células nerviosas en el cerebro y la médula espinal. Estas células nerviosas controlan los músculos voluntarios, lo que lleva a la pérdida de control muscular y, eventualmente, a la parálisis.
2. Ejercicio 1
El ejercicio es el siguiente: selecciona dos variables cualitativas-factor del
fichero “activossalud.RData”, descríbelas en tablas de frecuencias e interpreta
al menos 3 aspectos en relación a la distribución de las mismas.
En primer lugar, vamos a cargar nuestra base de datos a R
3. Nos piden que describamos dos variables en una tabla de frecuencias.
En este caso, hemos seleccionado las variables “botellón” y “cerveza”
4. Analizando estos datos, observamos que:
El porcentaje de los bebedores diarios de botellón es muy semejante al de los
bebedores diarios de cerveza (1'05% frente a 1'38%), lo que nos lleva a pensar que
los individuos de la muestra propensos a beber diariamente no distinguen entre
cerveza o bebidas destiladas.
Por el contrario, el porcentaje de individuos que nunca ha bebido cerveza es más
del doble (37'02%) que el de quienes nunca han probado botellón (17'82%), por lo
que podemos establecer la hipótesis de que es más frecuente salir de botellón que
beber cerveza en fiestas, donde suelen beber los jóvenes.
Ya puestos, podemos comprobar cómo el porcentaje de individuos que beben
botellón sólo los fines de semana (31'58%) es superior a los que beben cerveza los
fines de semana (20'76%), lo que corrobora nuestra hipótesis anterior.
5. Ejercicio 2
Selecciona dos variables numéricas del fichero “activossalud.RData”, y mediante
resúmenes numéricos describe e interpreta la distribución de las mismas.
En este caso hemos seleccionado las variables
“altura” y “peso”, y vamos a seleccionar medidas de
tendencia central (media), de dispersión (desviación
típica, rango) y de posición (cuartiles)
6. Este es el resultado:
• Así, los datos nos indican que la media de la muestra es de 1’67 m de altura y de unos
62’76 kg de peso
• La desviación típica de la altura es muy baja (0’08), mientras que la del peso es más alta
(12’66), lo que nos indican que los primeros valores no están muy dispersos (muestra
homogénea), mientras sí lo están los del peso (muestra heterogénea)
• La muestra estudiada en la altura ha sido de 290 individuos, mientras que la del peso ha
sido de 275
• 1 individuo no ha respondido con respecto a su altura, mientras que los que no lo han
hecho con respecto al peso son 16
7. Este es el resultado:
• En cuanto a los cuartiles, nos da información sobre los máximos y los mínimos. El
mínimo de altura se sitúa en 1’46m, siendo el máximo de 2m. En cuando al peso, el
mínimo se sitúa en 38 kg y el máximo en 130 kg.
• Esto nos lleva a corroborar que la muestra es más homogénea con respecto a la altura
que con respecto al peso.
8. Ejercicio 3
Debes realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente
seleccionadas del fichero “activossalud.RData”, describe e interpreta la
distribución los mismos.
9. 1. Gráfico de sectores
Este tipo de gráficos de sectores no son útiles cuando la variable tiene múltiples categorías,
por lo que vamos a utilizar una variable dicotómica: el sexo
Así, podemos ver claramente como el
número de mujeres de la muestra es muy
superior al de varones
10. 2. Gráfico de barras
Útil para las variables cualitativas
Las alturas son proporcionales a las frecuencias (absolutas, porcentajes)
Al eje de las abscisas (X/ horizontal) se le asignan los valores de las variables
El eje de las ordenadas (Y, vertical) informa de las frecuencias
Vamos a analizar el consumo de dulces en nuestra muestra
11. 2. Gráfico de barras
En este gráfico podemos ver como la mayoría de individuos consumen dulces 2 o menos de
una vez a la semana. Podemos establecer la hipótesis de que esto es debido a que la
población estudiada son estudiantes de Enfermería, rama de Ciencias de la Salud
Los individuos que consumen dulces diariamente son la minoría, menos incluso que los
individuos que nunca los consumen
12. 3. Histograma de frecuencias
Consisten en rectángulos unidos cuya área es proporcional a la frecuencia
absoluta del intervalo correspondiente
Se utiliza para variables cuantitativas, como las horas que le dedican al deporte
los individuos de nuestra muestra
Para visualizarlos mejor, vamos a seleccionar la opción de mostrarlos por
porcentajes
13. 3. Histograma de frecuencias
Observando este gráfico, podemos afirmar
que no sigue una distribución normal, pues
los valores, en lugar de centrarse en los
valores centrales, se central en los valores
mínimos (entre 0 y 5)
Esto nos indica que la gran mayoría de
individuos no dedican ninguna hora al
deporte, o le dedican muy pocas.
14. 3. Diagrama de cajas
Expresan valores atípicos
Los casos atípicos (outliers) son observaciones con valores extremos
Notablemente diferentes de las restantes observaciones
A veces, pueden convertirse en observaciones influyentes que distorsionan los
resultados (relaciones entre variables, normalidad, etc.)
En variables cuantitativas, como el peso
15. 3. Diagrama de cajas (boxplot)
A la izquierda, nuestro diagrama de cajas.
A la derecha, la interpretación de un diagrama de cajas
16. 3. Diagrama de cajas (boxplot)
El 25% de individuos tienen un peso de
(aproximadamente) 55 kg o menos
El 50% de la población (mediana)
tienen un peso de unos 60 kg o menos
El 75% de los alumnos tienen un peso
de 70 kg (aproximadamente) o menos
Por último, casi el 100% de los
individuos pesan 90 kg o menos. Sin
embargo, encontramos diversos
valores atípicos que superan los 100
kg, llegando a alcanzar más de 120 kg.
Así mismo, los valores están muy
concentrados entre 55 y 65 kg.