Este documento presenta tres ejercicios para analizar los datos de un experimento antes y después utilizando R. En el primer ejercicio, se crea una matriz de datos con las variables participante, antes y después. En el segundo ejercicio, se calcula la diferencia antes-después, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad y la prueba t de Student para determinar si hubo un efecto significativo de la intervención. Finalmente, el tercer ejercicio genera gráficos de caja para visualizar la disminución de la mediana después de la

1. EJERCICIO TEMA 11:
T DE STUDENT Y ANOVA.
Ana Mª Macho Torres
Grupo 1 MACARENA

2. Ejercicio 1: Con los siguientes datos crea una
matriz en Rstudio.
• Creamos en R las variables:
• -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)

3. • A continuación, creamos la matriz a la que llamaremos
“Experimento” con las variables.
Para crear una matriz: Experimento<-
data.frame(participante,antes,despues)

4. • Por último, guardamos nuestra matriz:
save(Experimento,file="Experimento.R
data")
• ¿En qué fichero o
carpeta está guardado?
Si queremos saber dónde
se nos ha guardado la
matriz ponemos en R:
getwd(Experimento)

5. Ejercicio2:
-El fichero de datos creado en Rstudio
“experimento.RData” importalo a Rcommander.
-Crea una nueva variable de diferencia de las
variables antes y despues.
-Realiza la prueba t de student para comprobar
el efecto de la intervención.

7. • Para poder realizar T de Studen es necesario calcular
primero si sigue una distribución normal. Para ello vamos
a utilizar el Test de Shapiro, que nos dice que:
• – Ho: La muestra se ajusta a la distribución normal (p-
valor >0.05… se acepta la Ho)
• – H1: La muestra no sigue a la distribución normal (p-
valor <0.05)

8. • Como vemos, p-valor
equivale a 0,7225.
• Como es mayor
que 0,05 podemos
decir la variable sigue
una distribución
normal.

9. • Posteriormente, la prueba T DE STUDENT para
comprobar el efecto de la intervención

10. • Como p-valor es 0,03098 y establecemos un margen de error del
0,05 (p-valor<0,05): rechazamos la hipótesis nula. La diferencia
es estadísticamente significativa.

11. Ejercicio 3: Realiza dos gráficos boxplot (antes
y despues) – Observa la mediana.
• A partir de la gráfica, observamos como se produce una variación de la
mediana de «antes» y «después», esta disminuye.