ANALISIS EN R
EJERCICIO # 1 PRUEBA T STUDENT

D.C. EMMANUEL SESEÑA MÉNDEZ
Asignatura: Metodología de la investigación

## CARGAR LIBRERIAS ## Cada vez que abro el programa R
> library (tidyr)
> library (readxl)
> library (car)

## BUSCAR ARCHIVO
> file.choose ()

## IMPORTAR DATOS PARA TRABAJAR > my_data <- read_excel ("ruta")
> my_data <- read_excel ("ruta", sheet=5, range='x5:ab10') ## “my_data” es una variable y puede ser la palabra que yo quiera

## VER DATOS
> my_data

> print (my_data)

## ESTADISTICA DESCRIPTIVA
> summary (my_data)
> summary (my_data$NOMBRE DE COLUMNA)
> colnames(my_data)
> boxplot (my_data)
> hist (my_data)

## Antes de realizar una prueba, primero hay que cerciorarse que no haya valores “NA”, de ser así
proceder para eliminar dichas filas. Existen maneras para eliminarlos en R, pero recomiendo
eliminarlos desde excel

## ELIMINAR LAS FILAS, CUANDO HAY VALORES NA
> my_data
> my_data3 <- delete.na (my_data)
> my_data3 <- na.omit (my_data)
> my_data3

## PRUEBA DE NORMALIDAD
> shapiro.test (my_data$COLUMNA DE INTERES)

## “COLUMNA DE INTERÉS” es el nombre de la columna que me interesa analizar y debe ser
exactamente el nombre que aparece en R

## BUSCAR AYUDA
> help (t.test)
> help (par)

##”t.test” es el comando en R del cual deseo obtener información

## PRUEBA T-STUDENT (paramétrica), WILCOXON (no paramétrica)
## Nivel básico
> t.test (my_data$Control,my_data$problema)
> wilcox.test (my_data$Control,my_data$problema)
## “my_data$Control,my_data$problema” son las columnas que me interesan analizar

## Nivel intermedio
> t.test(x = my_data$Control,y = my_data$problema, alternative = "two.sided", paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.int = 0.95)
## GRAFICO BOXPLOT Y DE PUNTOS (JUNTOS)
> boxplot(my_data, horizontal=FALSE, main="Titulo del gráfico", las=1, xlab="Título en el eje X", ylab="Título en eje y", cex.lab=1.2, cex.axis=.75, col="gray", bty='L')
> stripchart (my_data$VarDependiente~my_data$VarIndependiente, vertical=TRUE, method='jitter', pch=16, add=TRUE)

## ACTIVIDAD

1. Realizar un reporte de la actividad (Incluir códigos en R, valores estadísticos y Gráficos, con títulos y formato pertinente)

2. Responder a las preguntas

a. ¿Existe diferencia significativa en la Corriente iónica cuando se aplica el Agonista NOFQ en neuronas pre-tratadas con PTX? (valores en las celdas Ad7:Ae12, de la hoja “PTX”)

b. ¿Existe diferencia significativa en la Corriente iónica cuando se aplica el Agonista NOFQ en neuronas aferentes vestibulares?(valores en las celdas Aa5:Ab14, de la hoja “IV”)

3. Características del reporte:

a. Entregarlo en formato pdf

b. Hoja de presentación

c. Preguntas a resolver

d. Hipótesis

e. Metodología usada

f. Librerías y comandos usados en R

g. Resultados

h. Valores de las pruebas estadísticas, gráficos y significado de las pruebas estadísticas

i. Gráficos: Boxplot, qqPlot,

j. Conclusión

Leer el articulo de bioestadística que corresponde al siguiente DOI: 10.1016/j.rmclc.2018.12.002

Revista Médica Clínica Las Condes
Volume 30, Issue 1, January–February 2019, Pages 50-65

Bioestadística aplicada en investigación clínica: conceptos básicosBiostatistics applied in clinical research: basic concepts
Author links open overlay panelE.M. MagdalenaCastro