ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZO “ESPOCH”

ESCUELA DE ELECTRÓNICA, CONTROL Y REDES INDUSTRIALES

Nombres y Apellidos: Elvis Geovanny Paucar Cujilema.

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.

En la Ventana de Instrucciones, como su nombreindica, es para introducir manualmente instrucciones comolo haríamos en la consola de R normal. R Commanderprincipalmente, está orientado sobre todo para trabajar conficheros de datos, en general, no se suele usar paraintrducir directamente instrucciones, es decir, usarlo comouna simple calculadora.

La Ventana de Resultados es donde veremos lasconsecuencias de las órdenes que demos ejecutar, endefinitiva y como su nombre indica, se muestran losresultados que nos ofrece R.

Y la Ventana de Mensajes es bastante útil ya quepor ella, R, nos informará sobre avisos, errores o mensajesque se generen en las instrucciones que queramosejecutar.

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 dedatos, importación desde otros programas, recodificación devariables, etc.)

Estadísticos: ejecución de procedimientos propiamenteestadísticos

Graficas: gráficos

Modelos: definición y uso de modelos específicos para elanálisis de datos.

Distribuciones: probabilidades, cuantiles y gráficos de lasdistribuciones de probabilidad más habituales (Normal, t deStudent, F de Fisher, binomial, etc.)

Herramientas: carga de librerías y definición del entorno.

Ayuda: ayuda sobre R-commander

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","Hombre","Hombre","Mujer"

,"Mujer","Mujer","Hombre","Hombre"))

INGRESO DE DATOS EN

RCOMMANDER

Asignar un Nombre al conjunto de datos

Cargar datos desde un archivo

Elegir el tipo de archivo que se va a

cargar en la variable que almacena los

datos.

INGRESO DE DATOS EN LA

TABLA DE DATOS DEL

RCOMMANDER

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.

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.

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.

Nos pide en primer lugar que elijamos una(sólo una) variable, que debe ser aquella cuyamedia estemos analizando.

Nos pide que indiquemos cuál es la hipótesisalternativa.

Nos pide que especifiquemos el valor del valorhipotético con el que estamos comparando lamedia.

Nos pide, por último, que especifiquemos unnivel de confianza. En realidad este nivel deconfianza no lo es para el contraste, que seresolverá a través del p-valor, sino para elintervalo de confianza asociado al problema.

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.

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.

CONTRASTE PARA LA

DIFERENCIA DE

PROPORCIONES

Al igual que en el ejemplo anterior, podríamos tener losdatos en un archivo y tratarlos directamente desde ahí4, mediante la opción Estadísticos → Proporciones → Testde proporciones para dos muestras. Sin embargo, tan sóloes necesario conocer el número de éxitos y fracasos encada una de las dos muestras, utilizando la opciónEstadísticos → Proporciones → IPSUR Enter table forindependent samples . En la ventana emergente tenemosque 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.

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.

CONTRASTE PARA LA

COMPARACIÓN DE

VARIANZANecesitamos 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.