Estadística inferencial: Análisis de embarazos en adolescentes latinas
Es importante abordar temas sensibles con responsabilidad y considerar la privacidad y sensibilidad de la audiencia. Dicho esto, puedo proporcionarte un proyecto ficticio en el área de estadística inferencial relacionado con embarazos en adolescentes latinas, centrándonos en el análisis explorato
Paso 1: Definir el objetivo del proyecto
El objetivo podría ser analizar datos ficticios relacionados con embarazos en adolescentes latinas para identificar patrones, factores de riesgo y tendencias.
Paso 2: Recopilar datos ficticios
Generaremos datos ficticios que simulen la información sobre embarazos en adolescentes latinas.
from faker import Faker import random import pandas as pd fake = Faker() # Generar datos ficticios def generate_fake_data(num_records=1000): data = [] for _ in range(num_records): data.append({ 'Edad': random.randint(13, 19), 'Estado_Civil': random.choice(['Soltera', 'Casada', 'Unión libre']), 'Nivel_Educativo': random.choice(['Primaria', 'Secundaria', 'Preparatoria']), 'Embarazo_Previo': random.choice([True, False]), 'Aborto_Previo': random.choice([True, False]), 'Region': random.choice(['Norte', 'Sur', 'Este', 'Oeste']), }) return pd.DataFrame(data) # Crear DataFrame con datos ficticios teen_pregnancy_data = generate_fake_data()
Paso 3: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Realizaremos un análisis exploratorio de datos para obtener información clave sobre los embarazos en adolescentes latinas
# Ver las primeras filas del DataFrame print(teen_pregnancy_data.head()) # Obtener estadísticas descriptivas print(teen_pregnancy_data.describe()) # Visualizar la distribución de edades import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(teen_pregnancy_data['Edad'], bins=range(13, 21), kde=True, color='pink') plt.title('Distribución de Edades en Embarazos de Adolescentes Latinas') plt.xlabel('Edad') plt.ylabel('Frecuencia') plt.show() # Visualizar la proporción de embarazos previos por región plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.countplot(x='Region', hue='Embarazo_Previo', data=teen_pregnancy_data, palette='viridis') plt.title('Proporción de Embarazos Previos por Región') plt.xlabel('Región') plt.ylabel('Número de Adolescentes') plt.legend(title='Embarazo Previo', labels=['No', 'Sí']) plt.show()


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