El documento describe los pasos para crear una matriz de datos en RStudio con variables antes y después de una intervención, guardarla en un archivo, importarla a Rcommander, calcular la diferencia entre variables, comprobar la normalidad con la prueba de Shapiro, realizar la prueba t de Student para comparar las variables, y graficar los resultados en un box-plot. La prueba t muestra una diferencia estadísticamente significativa entre las variables antes y después.
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RStudio matriz datos estudiantes t-Student
1. 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
2. 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
3. A continuación guardamos nuestra matriz
Introduciendo:
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)
4. A continuación, el fichero de datos creado en Rstudio
“experimento.RData” lo importamos a Rcommander.
5. 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)
6. 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
7. 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.
8. 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.