Este documento presenta una breve introducción al entorno R Commander, el cual se divide en tres ventanas principales: la Ventana de Instrucciones, la Ventana de Resultados y la Ventana de Mensajes. También describe los elementos del menú de R Commander, incluyendo opciones para gestionar datos, realizar análisis estadísticos, gráficos y modelos. Por último, explica cómo introducir y almacenar datos en R Commander.

1. ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO “ESPOCH”
ESCUELA DE ELECTRÓNICA, CONTROL Y REDES INDUSTRIALES
Nombres y Apellidos: Elvis Geovanny Paucar Cujilema.

2. RCOMMANDER

Para dar un pasito más sobre el manejo de R, antes debemos
conocer previamente el entorno donde trabajaremos, es por ello que
este apartado está orientado a realizar una breve reseña sobre el
entorno del editor R Commander.
Dicho editor, se puede dividir, principalmente, en tres partes: Ventana
de Instrucciones, Ventana de Resultados y Ventana de Mensajes.

3. 
En la Ventana de Instrucciones, como su nombre
indica, es para introducir manualmente instrucciones como
lo haríamos en la consola de R normal. R Commander
principalmente, está orientado sobre todo para trabajar con
ficheros de datos, en general, no se suele usar para
intrducir directamente instrucciones, es decir, usarlo como
una
simple
calculadora.
La Ventana de Resultados es donde veremos
consecuencias de las órdenes que demos ejecutar,
definitiva y como su nombre indica, se muestran
resultados
que
nos
ofrece
las
en
los
R.
Y la Ventana de Mensajes es bastante útil ya que
por ella, R, nos informará sobre avisos, errores o mensajes
que se generen en las instrucciones que queramos
ejecutar.

4. ELEMENTOS DEL MENU
RCOMMANDER









Fichero: para abrir ficheros con instrucciones a ejecutar, o para
guardar datos, resultados, sintaxis, etc.
Editar: las típicas opciones para cortar, pegar, borrar, etc.
Datos: Utilidades para la gestión de datos (creación de
datos, importación desde otros programas, recodificación de
variables, etc.)
Estadísticos: ejecución de procedimientos propiamente
estadísticos
Graficas: 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

5. Introducción de la hoja de datos
mediante código
De esta cuestión ya hemos hablado en la
sección 2.2.4. Empezaríamos
introduciendo los datos de las variables x e
y en forma de vector. Además, incluimos el
género de cada persona que hace la
prueba:
x<c(161,203,235,176,201,188,228,211,191
,178)
 genero<factor(c("Hombre","Mujer","Hombre","Hom
bre","Hombre","Mujer"
 ,"Mujer","Mujer","Hombre","Hombre"))


6. INGRESO DE DATOS EN
RCOMMANDER

Asignar un Nombre al conjunto de datos

7. Cargar datos desde un archivo

Elegir el tipo de archivo que se va a
cargar en la variable que almacena los
datos.

8. INGRESO DE DATOS EN LA
TABLA DE DATOS DEL
RCOMMANDER

9. Introducción de una hoja de
datos en R Commander

Para introducir los datos de las dos pruebas en R
Commander elegimos Nuevo conjunto de datos del menú
Datos. Eso abre el editor de datos que, en primer
lugar, nos pedirá un nombre para la matriz de datos
(ahora hemos elegido Pruebas) y a continuación abrirá
una ventana con casillas parecida a una hoja de cálculo
de Excel. En esta hoja debemos introducir los datos con
la misma estructura que tiene la matriz de datos que
acabamos de escribir, con los individuos en las las y las
dos variables en dos columnas. Una vez introducidos los
datos, debemos nombrar las variables, es decir, las
columnas, con nombres sencillos que nos recuerden a
qué variable corresponde cada columna. Para ello
clicamos con el ratón sobre la parte superior de cada
columna, donde R Commander nombra por defecto las
variables como var1, var2, etc. y escribimos otros
nombres más acordes con nuestros datos.

10. Almacenamiento de un
conjunto de datos en R
Commander

Para guardar una hoja de datos en R
Commander, seleccionamos en el menú
Datos la opción. Conjunto de datos
activo y, dentro de ésta, Guardar el
conjunto de datos activo.

11. Contrastes sobre la media
Consideremos el estudio de la media de
una población en la que se dispone una
muestra aleatoria simple de tamaño n.
 Aunque e el caso, poco frecuente, de que
se la conozca la varianza de la población
se podria utilizar la distribucion normal, y
cuando el tamaño de la muestra sea
grande (n>50) la distribucion de t de
student se puede reemplazar por la
N(0,1), en general se empleara la propia t
student.


12. 



Nos pide en primer lugar que elijamos una
(sólo una) variable, que debe ser aquella cuya
media estemos analizando.
Nos pide que indiquemos cuál es la hipótesis
alternativa.
Nos pide que especifiquemos el valor del valor
hipotético con el que estamos comparando la
media.
Nos pide, por último, que especifiquemos un
nivel de confianza. En realidad este nivel de
confianza no lo es para el contraste, que se
resolverá a través del p-valor, sino para el
intervalo de confianza asociado al problema.

14. CONTRASTE PARA LA DIFERENCIA DE
MEDIAS DE POBLACIONES
INDEPENDIENTES

Lo primero que tenemos que hacer para
importar los datos, que se encuentran en
un fichero de tipo texto es ver cómo están
almacenados: si lo abrimos, por
ejemplo, con el bloc de notas, vemos que
están separados por tabulaciones y que
los nombres de las variables están en la
primera fila. La figura muestra la ventana
con la que importamos los datos, mientras
que la parte de la derecha muestra cómo
se ven con el bloc de notas.

16. 
Elegimos la opción Estadísticos → Medias
→ Test t para muestras independientes.
Esta opción abre la ventana de entradas
que aparece en la figura. En ella podemos
ver que tenemos que especificar el factor
que separa las dos muestras, la variable
que estamos analizando, la hipótesis
alternativa, el nivel de confianza requerido y
si podemos suponer varianzas iguales.

17. CONTRASTE PARA LA
DIFERENCIA DE
PROPORCIONES
Al igual que en el ejemplo anterior, podríamos tener los
datos en un archivo y tratarlos directamente desde ahí
4, mediante la opción Estadísticos → Proporciones → Test
de proporciones para dos muestras. Sin embargo, tan sólo
es necesario conocer el número de éxitos y fracasos en
cada una de las dos muestras, utilizando la opción
Estadísticos → Proporciones → IPSUR Enter table for
independent samples . En la ventana emergente tenemos
que especificar:
Número de éxitos y fracasos en la primera muestra.
Número de éxitos y fracasos en la segunda muestra.
 Un nivel de significación para el intervalo de confianza.
 El sentido de la hipótesis alternativa.
 El tipo de test.



19. CONTRASTE PARA LA
PROPORCIÓN EN UNA POBLACIÓN
Si tenemos los datos en un archivo, los cargamos y
seleccionamos la opción del menú Estadísticos →
Proporciones → Test de proporciones para una muestra.
Por ejemplo, los datos del problema están en el fichero
prop.rda. Los cargamos y seleccionamos la opción del
menú. La ventana de entrada emergente aparece en la
izquierda. En ella tenemos que especificar:
a) El valor hipotético en la hipótesis nula.
b) El sentido de la hipótesis alternativa.
c) Un nivel de confianza para el intervalo de confianza
resultante.
d) El tipo de prueba. Po demos elegir entre la prueba χ2 con
o sin corrección por continuidad o la prueba binomial exacta.

21. CONTRASTE PARA LA
COMPARACIÓN DE
VARIANZA
Necesitamos que los datos se encuentren apilados en
una única variable y que una segunda variable tipo
factor distinga de qué muestra pro cede cada dato. Eso
ya lo hicimos anteriormente. Elegimos la opción
Estadísticos → Varianzas → Test F para dos varianzas.
En la ventana de entradas hay que especificar:



La variable que define los grupos y la variable
explicada .
La hipótesis alternativa.
El nivel de confianza para el intervalo de confianza.