Las Vacunas Salvan Vidas
Este es mi primer post sobre tidy tuesday. Este proyecto, creado por Thomas Mock, publica un data set todo los martes y invita a los participantes a postear una visualización usándolo.
Para esta semana se publicaron tres juegos de datos provenientes de este blog post. La idea es mostrar el poder de ggplot para reproducir visualizaciones que encontró el autor por ahí.
El efecto de la vacuna contra el sarampión
# Measels
# devtools::install_github("rafalab/dslabs")
library(dslabs)
diseases <- dslabs::us_contagious_diseases
# Research!
jet.colors <- colorRampPalette(c("#F0FFFF", "cyan", "#007FFF", "yellow", "#FFBF00", "orange", "red", "#7F0000"), bias = 2.25)
diseases %>%
filter(disease == "Measles") %>%
filter(!state %in% c("Hawaii", "Alaska")) %>%
mutate(rate = count / population * 10000 * 52 / weeks_reporting) %>%
mutate(state = reorder(state, desc(state))) %>%
ggplot(aes(year, state, fill=rate)) +
geom_tile(color = "white") +
scale_fill_gradientn(colors = jet.colors(16), na.value = "white", name = "Tasa") + ## research!
scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) +
labs(x = "", y = "", title = "Sarampión", subtitle = "Enfermos cada 10000 habitantes") +
geom_vline(xintercept = 1963) +
annotate(geom = "text", x=1970, y = 50, label = "Introducción de la vacuna") +
theme_minimal() +
coord_cartesian(clip = 'off') +
theme(
legend.position = "bottom",
)