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Ejecutar un comando
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R – Commander y el Contraste sobre la media de una población
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One Sample t-test
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t = 1.6777, df = 9, p-value = 0.06386
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En la ventana de resultados se nos muestra la siguiente información.
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A continuación tenemos la siguiente pantalla

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Prueba de hipótesis y R - Commander

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Prueba de hipótesis y R - Commander

  1. 1. ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO “ESPOCH” FACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA EN CONTROL Y REDES INDUSTRIALES Nombres y Apellidos: Jofre Ernesto Saqui Valla MINI MANUAL R- COMMANDER R-Commander es R commander es un paquete del programa de estadística R que le da una interfaz gráfica a algunas de las funciones básicas y más comunes, creada por John Fox, que permite acceder a muchas capacidades del entorno estadístico R sin que el usuario tenga que conocer el lenguaje propio de ese entorno. Al ejecutar nuestra aplicación se nos muestran las siguientes ventanas: Esta primera ventana es la ventana de R. Aquí se ejecutan los comandos de R, para lo cual es necesario conocer la sintaxis del programa. La siguiente ventana corresponde al entorno del R- Commander, que evita tener que usar dicho lenguaje de comandos al menos para las tareas que se encuentran implementadas dentro de dicho entorno.
  2. 2. Ejecutar un comando Si se desea ejecutar un único comando se lo coloca en la ventana de instrucciones y se pulsa ejecutar. Si se quiere ejecutar varios comandos conjuntamente hay que seleccionarlos con el ratón y a continuación ejecutar. Las opciones del R-Commander son: Ficheros: para abrir ficheros con instrucciones a ejecutar, o para datos, resultados, sintaxis, etc. Editar: con las opciones de copiar, cortar, borrar, etc. Estadísticos: ejecución de procesos propiamente estadísticos. Gráficos Modelos: definición y uso de modelos específicos para el análisis de datos. Distribuciones: probabilidades, cuantiles, y gráficos de las distribuciones de probabilidad más habituales (Normal, T de Student, F de Fisher, binomial, etc.) Herramientas: carga de librerías y definición del entorno. Ayuda: ayuda sobre R-Commander Ingreso de un conjunto de datos Vamos a la opción datos → nombre y luego aceptar. nuevo conjunto de datos, introducimos el Nos sale la siguiente tabla. Aquí podemos editar el nombre y el tipo de dato; numérico y carácter.
  3. 3. R – Commander y el Contraste sobre la media de una población Vamos a ver como se hace el contraste sobre la media de una población con el siguiente ejemplo: Uncriador depollossabeporexperiencia queelpesodelospollosdecincomeseses4,35 libras.Lospesossiguenunadistribución normal. Paratratardeaumentarelpesodedichas avesseleagregaunaditivoalalimento. Enunamuestradepollosdecincomesesse obtuvieronlossiguientespesos(enlibras). 4,41 4,37 4,33 4,35 4,30 4,39 4,36 4,38 4,40 4,39 Enelnivel0,01,eladitivoa haaumentadoelpesomedio delospollos? Colocamos el nombre de la variable en este caso peso y el tipo de dato en este caso es numérico e ingresamos los valores. Vamos a estadísticos → medias → Test t para una muestra. Elegimos nuestra variable peso. Señalamos cual es la hipótesis alternativa para este ejemplo elegimos un contraste unilateral y damos click en aceptar. En la ventana de resultados se nos muestra la siguiente información. >Peso_pollos<- edit(as.data.frame(NULL)) >t.test(Peso_pollos$Peso, alternative='greater', mu=4.35, conf.level=.99)
  4. 4. One Sample t-test data: Peso_pollos$Peso t = 1.6777, df = 9, p-value = 0.06386 alternative hypothesis: true mean is greater than 4.35 99 percent confidence interval: 4.337729 Inf sample estimates: mean of x 4.368 Análisis: Primero nos recuerda que estamos analizando la variable Peso_pollos$Peso. El estadístico de contraste es t = 1.6777, los grados de libertad df = 9, y el posible valor p-value = 0.06386 Decisión: Como p-value> no se rechaza la Ho, el peso medio de los pollos no es significativamente distinto. R- Commander y Comparación para muestras relacionadas Para esto consideramos el siguiente ejemplo: Las notas obtenidas en Análisis de Datos de5 individuos elegidos al azar del grupo T1y de6 individuos, elegidos también al azar, del grupo T2 son las siguientes: T1 T2 10 4 6 8 4 6 5 6 4 2 3 ¿Puede concluirsea un nivel de confianza del 95% que las puntuaciones medias de ambos grupos son iguales?o por el contrario que hay diferencia entre ambas. (diferencia de medias para poblaciones independientes) Primero ingresamos los datos. Luego vamos a estadísticos → medias → test t para datos relacionados. Se nos muestra la siguiente ventana elegimos cuál de las variables es la primera y cual la segunda. Elegimos un contraste bilateral con un nivel de aceptación del 0.95 y damos click en aceptar.
  5. 5. En la ventana de resultados se nos muestra la siguiente información. >Notas<- edit(as.data.frame(NULL)) >t.test(Notas$T2, Notas$T1, alternative='two.sided', conf.level=.95, paired=TRUE) Paired t-test data: Notas$T2 and Notas$T1 t = -0.3906, df = 4, p-value = 0.716 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -4.865256 3.665256 sample estimates: mean of the differences -0.6 Análisis: Primero nos recuerda que estamos analizando las variables T1 y T2: Notas$T2 and Notas$T1 El estadístico de contraste es t = -0.3906, los grados de libertad df = 4, y el posible valor p-value = 0.716 Decisión: Como p-value > se acepta la Ho, el promedio de la variable T1 no es significativamente distinto al promedio de la variable T 2. R - Commander y contraste para la proporción en una población Vamos a realizar el siguiente ejemplo del contraste para la proporción en una población con R – Commander. Enunainvestigaciónsociológica se efectúa unadeterminadapregunta a 70 personas,respondiendotodasellas “si”o “no”. De estasrespuestas, 49sonafirmativasy 21 negativas.¿Puede afirmarse,alnivelde significacióndel5%que lapoblaciónse halla igualmente repartidaen ordenasuopiniónsobre la pregunta formulada? (prueba chi) De igual manera primero ingresamos nuestros datos. Luego en R – Commander vamos a la opción estadísticos → proporciones → Test de proporciones para una muestra.
  6. 6. A continuación tenemos la siguiente pantalla Ingresamos nuestros datos y tenemos los siguientes resultados > Pregunta <- edit(as.data.frame(NULL)) > .Table<- xtabs(~ Respuesta , data= Pregunta ) > .Table Respuesta nosi 21 48 >prop.test(rbind(.Table), alternative='two.sided', p=.5, conf.level=.95, correct=FALSE) 1-sample proportions test without continuity correction data: rbind(.Table), null probability 0.5 X-squared = 10.5652, df = 1, p-value = 0.001152 alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5 95 percent confidence interval: 0.2084963 0.4208357 sample estimates: p 0.3043478 Análisis: Primero nos recuerda que es un Test para la proporción de una muestra. Especifíca el valor hipotético en la hipótesis nula 0.50. Proporciona el valor del estadístico chi y del p-value 0.001152
  7. 7. Decisión: Como p-value < se rechaza la Ho, la respuesta a la pregunta es significativamente distinta. Entonces puede concluirse que la población no se halla igualmente repartida de acuerdo a su opinión sobre la pregunta formulada. Terminar la sesión en R Hay varias maneras de terminar la sesión en R. Para ello puede seleccionar Fichero→ Salir → de Commander y R en el menú de R – Commander. Se le pedirá que confirme si desea salir, y a continuación si quiere guardar los contenidos de la ventana de instrucciones y resultados. Del mismo modo, puede seleccionar Fichero Salir en R Console; en este caso se el preguntará si quiere guardar el área de trabajo R.
  8. 8. Terminar la sesión en R Hay varias maneras de terminar la sesión en R. Para ello puede seleccionar Fichero Salir de Commander y R en el menú de R – Commander. Se le pedirá que confirme si desea salir, y a continuación si quiere guardar los contenidos de la ventana de instrucciones y resultados. Del mismo modo, puede seleccionar Fichero Salir en R Console; en este caso se el preguntará si quiere guardar el área de trabajo R.

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