ISAK Home

Vol. 4 Núm. 1 (2024): Volume 4, Issue 1, Year 2024

Articles

Using R Programming for Somatoploting

  • Dattaniranjan Nandikolmath,
  • Rupesh Samanchi,
  • Barsha Rana,
  • Aruna Hallikeri
Dattaniranjan Nandikolmath
Department of Studies in Anthropology, Karnatak University, Dharwad, Karnataka-580003, India.
Rupesh Samanchi
Department of Physiology, All India Institute of Medical Sciences, Guwahati-781101, India
Barsha Rana
Grant Thornton, Bengaluru, Karnataka- 560093, India
Aruna Hallikeri
Department of Anthropology, Karnatak Arts College, Dharwad, Karnataka-580001, India
PDF (English)
DOI: https://doi.org/10.34256/ijk2417

Publicado 30-04-2024

Palabras clave

  • Programación R,
  • RStudio,
  • Somatotipado,
  • Somatochart,
  • Somatotipos

Cómo citar

Nandikolmath, D., Samanchi, R., Rana, B., & Hallikeri, A. (2024). Using R Programming for Somatoploting. La Revista Internacional De Cineantropometría, 4(1), 50–61. https://doi.org/10.34256/ijk2417

Derechos de autor 2024 Dattaniranjan Nandikolmath, Rupesh Samanchi, Barsha Rana, Aruna Hallikeri

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Dimensions

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Resumen

Resumen

Introducción: La antropometría es una técnica empleada para evaluar las dimensiones y proporciones corporales mediante el examen de la longitud, el ancho, la circunferencia y el espesor de los pliegues cutáneos. Es rentable, sencillo y fácilmente transportable, y puede utilizarse en diversas industrias. La somatotipificación es un método principal utilizado para clasificar el físico humano en función de tres componentes principales: endomorfia, mesomorfia y ectomorfia. Heath y Carter establecieron y modificaron los estándares de somatotipo, que continúan utilizándose para mediciones globales. Se han creado varias herramientas de software para el somatoploteo, incluidos SAS/GRAPH, Houcine, Orhan y modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, la mayoría de estas herramientas no son de código abierto, lo que resulta en una laboriosa enumeración manual y dificulta la representación precisa de las diferencias entre grupos. Se requiere una herramienta precisa, funcional y de código abierto para categorizar somatotipos de tamaños de muestra extensos e ilustrar sus diferencias. Métodos: La programación R es un lenguaje de programación potente y versátil, particularmente popular en computación estadística y gráficos. Se utiliza ampliamente en diversos campos, como la bioestadística, la bioinformática y el análisis de mercados financieros. R incorpora conceptos de programación originales como la programación orientada a objetos, que los usuarios pueden utilizar de forma transparente. Este artículo presenta cómo utilizar la programación R como herramienta para el somatoploteo, presenta el código para el somatoploteo, inserta datos xey y ejecuta el programa para obtener un somatográfico. Utiliza datos antropométricos de 34 estudiantes escolares recopilados en Shindikurbet, Karnataka, de entre 10 y 12 años, recopilados a través de las pautas del protocolo ISAK para desarrollar somatotipos y trazarlos en mayor detalle. Resultados: el artículo demuestra de manera integral el uso de la programación R para trazar somatotipos en un Somatochart 2-D. Mediante este proceso, el lector puede desarrollar somatocartas de alta calidad en formatos de imagen o PDF. Conclusión: Este estudio explora el uso de la programación R, un software de código abierto, para el trazado de somatogramas y la generación de somatográficos. Este método ayuda a comprender información compleja, explicar hechos y guiar acciones en diversos campos. Ofrece procesamiento, análisis y presentación de datos accesibles, lo que facilita la implementación y el ahorro de presupuestos para estudiantes, investigadores e instituciones. Se podrían realizar más investigaciones para hacer que el código sea más fácil de usar en hojas de Excel o aplicaciones móviles.

PDF (English)

Citas

  1. Anand, S. (2022). R programming language - Introduction and basics. Blogs & Updates on Data Science, Business Analytics, AI Machine Learning. Retrieved January 22, 2024, from https://www.analytixlabs.co.in/blog/r-programming-language-basics/
  2. Bawari, B., Adhikari, R., Easow, J., Pullinger, S.A. (2023). Somatotype and Body Composition of Indian Male and Female Swimmers, and their Relationship to Countermovement Jump Performance. International Journal of Kinanthropometry, 3(2): 84–95. https://doi.org/10.34256/ijk23210
  3. Baxter, M.J., & Cool, H.E.M. (2010). Correspondence analysis in R for archaeologists: an educational account. Archeologia e Calcolatori, (21): 211-228.
  4. Berry, K.J., Kvamme, K.L., Johnston, J.E., Mielke, P.W., Berry, K.J., Kvamme, K. L., Johnston, J.E., & Mielke, P.W. (2021). The R Programming Language. Permutation Statistical Methods with R. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-74361-1_2
  5. Chakrabarti, D., & Adhikari, A. (2023). Somatotype Characteristics of Indian National Canoeists and Kayakers. International Journal of Kinanthropometry, 3: 118–123. https://doi.org/10.34256/ijk23113
  6. Chiu, C., Ciems, R., Thelwell, M., Bullas, A., & Choppin, S. (2022). Estimating somatotype from a single‐camera 3D body scanning system. European Journal of Sport Science, 22(8), 1204–1210. https://doi.org/10.1080/17461391.2021.1921041
  7. Esparza-Ros, F., Vaquero-Cristobal, R., & Marfell-Jones, M. (2019). International Standards for Anthropometric Assessment (2019) Restricted Profile. The International Society for the Advancement of Kinanthropometry, Spain.
  8. Ganguly, A. (2023). Plot Characters (PCH) in R. FavTutor. Plot Characters (PCH) in R (favtutor.com)
  9. Heath, B.H., & Carter, J.L. (1967). A modified somatotype method. American journal of physical anthropology, 27(1): 57-74. https://doi.org/10.1002/ajpa.1330270108
  10. Horgan, J.M. (2012). Programming in R. WIREs. Computational Statistics, 4(1): 75–84. https://doi.org/10.1002/wics.183
  11. Jourdan, A. (2020). Using R for Multivariate Analysis. TORUS 1–Toward an Open Resource Using Services: Cloud Computing for Environmental Data, 129-151. https://doi.org/10.1002/9781119720492.ch10
  12. Kabir, M.S., Yadav, S., Prasad, T., & Biswas, S. (2023). Demographic Insights Into College-Going Students in India: A Morphological Analysis. International Journal of Kinanthropometry, 3(2): 69-77. https://doi.org/10.34256/ijk2328
  13. Kaya, E., Agca, M., Adiguzel, F., & Cetin, M. (2019). Spatial data analysis with R programming for environment. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 25(6): 1521–1530. https://doi.org/10.1080/10807039.2018.1470896
  14. Lafaye de Micheaux, P., Drouilhet, R., Liquet, B., de Micheaux, P.L., Drouilhet, R., & Liquet, B. (2013). Programming in R. The R Software. Fundamentals of Programming and Statistical Analysis, 193-282. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-9020-3
  15. Manna, T., Adhikari, S., & Syamal, A.K. (2022). Comparison of physical and anthropometrical parameters of teen-age male rowers, kayakers, canoers and sedentary school children. International Journal of Kinanthropometry, 2(1): 25-30.16. https://doi.org/10.34256/ijk2214
  16. Purzycki, B.G., & Jamieson-Lane, A. (2017). AnthroTools: An R package for cross-cultural ethnographic data analysis. Cross-Cultural Research, 51(1): 51-74. https://doi.org/10.1177/1069397116680352
  17. Sadiku, M., Shadare, A.E., Musa, S.M., Akujuobi, C.M., & Perry, R. (2016). Data visualisation. International Journal of Engineering Research and Advanced Technology (IJERAT), 2(12): 11-16.
  18. Sheldon, W.A. (1954). Atlas of men, a guide for somatotyping the adult male at all ages. [1st ed.] New York, Harper
  19. Siders, W., & Rue, M. (1992). Reuleaux triangle somatocharts. Computers in biology and medicine, 22(5): 363-368. https://doi.org/10.1016/0010-4825(92)90024-H
  20. Singh, S.P., & Mehta, P. (2009). Human Body Measurements: Concepts And Applications. PHI Learning Pvt. Ltd.
  21. Tadesse, L., van Heerden, J., & Tefera, O. (2022). Classification of junior Ethiopian football players using anthropometric and physical fitness attributes: Developing a predictive model. International Journal of Kinanthropometry, 2(1): 13-24. https://doi.org/10.34256/ijk2213
  22. Toth, T., Michalíková, M., Bednarčíková, L., Zivcak, J., & Kneppo, P. (2014). Somatotypes in sport. Acta mechanica et automatica, 8(1): 27-32.
  23. Tuimala, J., & Kallio, A. (2013). R, programming language. Encyclopedia of Systems Biology, 1809-1811.
  24. Wang, J., Thornton, J.C., Kolesnik, S., & Pierson Jr, R. N. (2000). Anthropometry in body composition: an overview. Annals of the New York Academy of Sciences, 904(1): 317-326. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2000.tb06474.x