Resumen de Análisis estadístico descriptivo del proceso de vacunación desplegado en el territorio ecuatoriano entre los años 2021 y 2022 a los pobladores segmentados por grupos etarios y tipos de vacunas de la base de datos epidemiológica sobre el COVID-19 para determinar la relación entre el grupo de riesgo de individuos vacunados vs el tipo de vacuna programando scrips en R

Juan Carlos Yungán Cazar, Katherine Adriana Merino Villa, Edgar Gualberto Salazar Alvarez, Diego Alejandro Cáceres Veintimilla

• español

  El análisis estadístico descriptivo del proceso de vacunación en Ecuador durante 2021 y 2022 examina la relación entre grupos etarios, tipos de vacunas y la base de datos epidemiológica de COVID-19. Mediante la programación en R, se busca comprender la relación entre los individuos vacunados y su nivel de riesgo, evaluando cómo diferentes grupos etarios respondieron a diferentes tipos de vacunas. El estudio utiliza técnicas descriptivas para resaltar patrones y tendencias. Los datos, segmentados por grupos etarios y tipos de vacunas, permiten identificar la distribución de la vacunación entre diferentes edades y las preferencias de vacunas. La programación en R facilita la manipulación y análisis de datos, generando estadísticas descriptivas como promedios, desviaciones estándar y gráficos. El análisis busca determinar si existen correlaciones entre el grupo de riesgo de los individuos y el tipo de vacuna administrada, lo que podría influir en la efectividad de la vacunación y en la estrategia de inmunización. Al utilizar scripts en R, se automatiza el proceso de análisis y visualización, permitiendo una interpretación más eficiente y reproducible de los resultados.

• English

  The descriptive statistical analysis of the vaccination process in Ecuador during 2021 and 2022 examines the relationship between age groups, types of vaccines, and the epidemiological database of COVID-19. Through R programming, we seek to understand the relationship between vaccinated individuals and their level of risk, evaluating how different age groups responded to different types of vaccines. The study uses descriptive techniques to highlight patterns and trends. The data, segmented by age groups and types of vaccines, make it possible to identify the distribution of vaccination among different ages and vaccine preferences.

  Programming in R makes it easy to manipulate and analyze data, generating descriptive statistics such as averages, standard deviations, and graphs. The analysis seeks to determine if there are correlations between the risk group of the individuals and the type of vaccine administered, which could influence the effectiveness of the vaccination and the immunization strategy. By using R scripts, the analysis and visualization process is automated, allowing a more efficient and reproducible interpretation of the results.