TRANSPARENCIA FOCALIZADA Tema: “Agua Tratada” EJERCICIO 2015.
Ejercicio tema 11
8
EJERCICIO TEMA 11 Con los siguientes datos crea una matriz en RStudio participante<-c(1:12) antes<-c(40,35,50,55,65,55,50,35,30,50,60,39) despues<-c(30,35,45,40,50,35,55,25,30,45,40,50) Experimento<data.frame(participante,antes,despues) save(experimento,file="experimento.RData") ¿en que fichero o carpeta está guardado? getwd() El fichero de datos creado en Rstudio “experimento.RData” importalo a Rcommander. Crea una nueva variable de diferencia de las variables antes y despues. Comprueba la normalidad de la nueva variable Realiza la prueba t de student para comprobar el efecto de la intervención
Transcript of Ejercicio tema 11
EJERCICIO TEMA 11
Con los siguientes datos crea una matriz en RStudio
participante<-c(1:12)antes<-c(40,35,50,55,65,55,50,35,30,50,60,39)
despues<-c(30,35,45,40,50,35,55,25,30,45,40,50)Experimento<data.frame(participante,antes,despues)
save(experimento,file="experimento.RData")
¿en que fichero o carpeta está guardado? getwd() El fichero de datos creado en Rstudio
“experimento.RData” importalo a Rcommander.
Crea una nueva variable de diferencia de las variables antes y despues.Comprueba la normalidad de la nueva variable
Realiza la prueba t de student para comprobar el efecto de la intervención
En primer lugar insertamos los datos en Rstudio:participante<-c(1:12)
antes<-c(40,35,50,55,65,55,50,35,30,50,60,39)despues<-c(30,35,45,40,50,35,55,25,30,45,40,50
Y creamos una matriz, llamada “Experimento” con los mismos usando la función data.frame
A continuación guardamos nuestra matrizIntroduciendo: save(Experimento,file="Experimento.RData")
¿En qué fichero o carpeta está guardado? getwd()Para saber dónde se nos ha guardado la matriz,Basta con introducir en R: getwd(Experimento)
A continuación, el fichero de datos creado en Rstudio “experimento.RData” lo importamos a Rcommander.
A continuación comprobamos la normalidad de la nueva variable, a través del Test de Shapiro.
Para ello, establecemos las hipótesis:• H0: La variable "diferenciaantesdespues" sigue la distribución
normal. (p> 0.05)• H1: La variable "diferencianatesdespues" no sigue la distribución
normal.( p≤ 0.05)
Obtenemos un p-valor de 0,7225, como es mayor de 0,05 aceptamos la hipótesis nula y podemos decir que la variable sigue
una distribución normal. Realizamos la prueba T de Student para comprobar el efecto de la
intervención:Establecemos las hipótesis:
H0: No hay diferencia entre las variables.H1: Hay diferencia entre las variables
Obtenemos un valor de p-valor de 0,03098, este es menor que el margen de error que estamos dispuestos a asumir(0,05),
por lo tanto, aceptamos la hipótesis alternativa, la diferencia es estadísticamente significativa.
Por último, realizamos dos gráficos box-plot (antes y después y observamos la mediana)
Observando la gráfica podemos ver como la mediana es diferente “antes” y “después”, lo que confirma que la diferencia es estadísticamente significativa.
