GENERACIÓN DE DATOS DE DESNUTRICIÓN EN NIÑOS DE 5 AÑOS

 

GENERACIÓN DE DATOS

DESNUTRICIÓN EN NIÑOS DE 5 AÑOS

 

 La desnutrición en niños de 5 años, es un tema relacionado con el ingreso escolar. La desnutrición considera niños con desnutrición y niños sin desnutrición. Los otros datos como la edad, peso, calidad de la dieta infieren en el estado de desnutrición.

Se plantea el promp a ChatGPT, elaborar datos ficticios en Python y crear un dataSet. Se tienen las siguientes respuestas.

 

Prompt:

Desarrolla paso a paso un Dataset con datos ficticios, para evaluar estados de desnutrición en niños de 5 años, aplicando Python.

Respuesta:

Crear un conjunto de datos ficticios para evaluar estados de desnutrición en niños de 5 años es un ejercicio interesante. Aquí te proporcionaré un ejemplo simple de cómo podrías generar un conjunto de datos ficticios utilizando Python. Utilizaré la biblioteca pandas para crear y manipular el DataFrame, y numpy para generar datos aleatorios.

Primero, asegúrate de tener instaladas las bibliotecas necesarias. Puedes instalarlas utilizando el siguiente comando si aún no las tienes:

1. Ahora, puedes utilizar el siguiente código para generar el conjunto de datos ficticios:

Este código crea un conjunto de datos ficticios con información sobre la edad, peso, altura, IMC y la presencia o ausencia de desnutrición en niños de 5 años. Puedes ajustar los parámetros según tus necesidades y explorar diferentes distribuciones de datos.

Recuerda que estos datos son completamente ficticios y no reflejan la realidad. Además, en un escenario real, sería esencial utilizar datos reales y asegurarse de cumplir con las normas éticas y de privacidad al trabajar con información relacionada con la salud.

2. Vamos a realizar una estadística descriptiva básica utilizando el conjunto de datos ficticios que generamos anteriormente. Utilizaremos la biblioteca pandas para manipular el DataFrame y calcular algunas estadísticas descriptivas.

3. Esto proporcionará estadísticas descriptivas generales para las variables numéricas en el conjunto de datos, así como el conteo de niños con y sin desnutrición. Puedes ajustar y agregar más análisis según tus necesidades específicas. Recuerda que estos cálculos son útiles para obtener una comprensión básica de la distribución y tendencias en tus datos ficticios, pero en un escenario real, se deben realizar análisis más detallados y, posiblemente, validaciones estadísticas más avanzadas.

4. Estas son tendencias descriptivas:

  1. Conteo (Count): El número de observaciones no nulas para cada columna.
  2. Media (Mean): El promedio de los valores en cada columna.
  3. Desviación Estándar (Std): La medida de dispersión de los valores con respecto a la media.
  4. Valor Mínimo (Min): El valor mínimo observado en cada columna.
  5. 25% (Percentil 25): El valor por debajo del cual cae el 25% de los datos.
  6. Mediana (50% o Percentil 50): El valor que separa el 50% inferior y superior de los datos (también conocida como la mediana).
  7. 75% (Percentil 75): El valor por debajo del cual cae el 75% de los datos.
  8. Valor Máximo (Max): El valor máximo observado en cada columna

 

 Luego, puedes usar el siguiente código:

mport matplotlib.pyplot as plt

# Separar el conjunto de datos en niños con y sin desnutrición
con_desnutricion = data[data['Desnutricion'] == 1]
sin_desnutricion = data[data['Desnutricion'] == 0]

# Calcular desviación estándar para cada grupo
std_con_desnutricion = con_desnutricion[['Peso', 'Altura', 'IMC']].std()
std_sin_desnutricion = sin_desnutricion[['Peso', 'Altura', 'IMC']].std()

# Crear un gráfico de barras
variables = ['Peso', 'Altura', 'IMC']
bar_width = 0.35
index = range(len(variables))

fig, ax = plt.subplots()

bar1 = ax.bar(index, std_con_desnutricion, bar_width, label='Con Desnutrición')
bar2 = ax.bar([i + bar_width for i in index], std_sin_desnutricion, bar_width, label='Sin Desnutrición')

# Añadir etiquetas, leyendas y título
ax.set_xlabel('Variables')
ax.set_ylabel('Desviación Estándar')
Este código creará un gráfico de barras que compara la desviación 
estándar de las variables (Peso, Altura, IMC) para los niños con 
desnutrición y los niños sin desnutrición. Este tipo de visualización 
puede ayudar a entender cómo la variabilidad en estas variables difiere 
entre los dos grupos.
Esta página se puede revisar en el siguiente enlace:
https://chat.openai.com/share/9c591fab-f3ff-4790-bba1-fe9f7b6de02b 

 

 Al pegar y ejecutar los còdigos en Google Colaboratory, se cuenta con el dataSet ficticio y la gráfica correspondiente.

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