tag:blogger.com,1999:blog-61250048374232908272024-02-07T05:14:11.053+01:00MENÚTests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.comBlogger22125tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-30029412079824923582021-04-13T16:33:00.002+02:002021-04-13T16:33:48.328+02:00Todos nuestros archivos y bases de datos <p> Desde el pasado marzo de 2020, tenemos un nuevo espacio en nuestra web donde damos acceso directo a todos los artículos y bases de datos publicados en la revista Suis. </p><p>Pueden acceder directamente haciendo click en el siguiente enlace y buscando el artículo que deseen: </p><p><a href="https://www.testsandtrials.com/nuestras-publicaciones-estadisticas/">https://www.testsandtrials.com/nuestras-publicaciones-estadisticas/</a></p><p>Pueden escribirnos a info@testsandtrials.com o a marketing@testsandtrials.com con cualquier duda o sugerencia que tengan para encontrar los archivos, durante la lectura de los mismos, o en lo que necesiten. Por favor, pongan lo siguiente en el asunto del mensaje: "Artículos de Suis - Duda". Estaremos encantados de ayudarles. </p><p>El equipo de Tests&Trials. </p>Tests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-72453487275188351432021-02-11T15:10:00.003+01:002021-02-11T15:14:48.410+01:00Felices de contar con nuevos partners: Máxima Formación<div style="text-align: left;"> <span face=""Open Sans", sans-serif" style="text-align: justify;">El mundo de la estadística y la ciencia de datos está en continua búsqueda de nuevas técnicas innovadoras y soluciones, por lo que formarse de la mano de los mejores debería ser prioritario para los estudiantes.</span></div><p><span></span></p><a name='more'></a><p></p><div style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Y por eso estábamos deseando dar esta noticia: ¡Máxima Formación es nuestro nuevo colaborador!<br />Por si no les conocíais, os contamos un poco quiénes son: Máxima Formación es una escuela e-Learning referente en formación superior en Ciencia de Datos que organiza cursos y másteres homologados. Con su enfoque <em>Learn by doing </em>(aprender haciendo) han conseguido tener una gran presencia en su nicho y ofrecen conocimientos enfocados a la actividad profesional.</div><div style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><br />Elegimos a Máxima porque de primera mano pudimos ver la calidad de sus programas y vimos el potencial que esta colaboración tendría.<span style="color: #494646; font-weight: 600;"> Apoyándonos mutuamente en labores de difusión de nuestras actividades, queremos dar una mayor visibilidad a las prácticas de ambas empresas y notoriedad a la importancia del análisis de datos en las industrias.</span></div><div style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><span style="color: #494646; font-weight: 600;"><br /></span>Compartimos una pasión: el mundo de R, RStudio y RMarkdown (por nombrar algunos). <span style="color: #494646; font-weight: 600;">Aprender a entender los datos generados por tu empresa es imprescindible para tener éxito en la toma de decisiones, razón por la que se necesitan continuamente conocimientos actualizados en cuanto a técnicas y herramientas.</span></div><div style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><span style="color: #494646; font-weight: 600;"><br /></span>En Tests&Trials realizamos análisis de datos y nuestros especialistas estadísticos crean soluciones a los problemas generados por el volumen de información de las diferentes industrias, asegurando la correcta toma de decisiones basada en la evidencia. Nuestros clientes obtienen resultados fiables y seguros gracias a las mejores prácticas (Statistical Process Control, Seis Sigma, mejora continua de procesos…), reflejados en un informe final que les ayudará a entender el funcionamiento de sus instalaciones.</div><div style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><br />Nos encanta contar con empresas que aportan su granito de arena al mundo de la estadística y el <em>Data Science</em>. ¡Gracias, Máxima! Estamos seguros de que será una colaboración muy productiva.</div>Tests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-28587271557482337172021-02-08T13:23:00.009+01:002021-02-11T15:14:22.283+01:00¿Qué hacemos cuando tenemos dos medidas consecutivas de una variable en un sujeto?<p style="text-align: justify;"></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="text-align: justify;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjFAlgYgEqS8FjskqOUqDQzuYvb4W53iku2D9I4ZMLUowj_2h-96V0PKmC9h2hRNL8iadMUzxEa3MTMzN3175EZ1RRpO1TVXNLyJRq-qUtjlf0ObjA3sC1es-_T0xfFYqPqOc6CqVDTdNvo/s2048/ARTICULO+175.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1280" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjFAlgYgEqS8FjskqOUqDQzuYvb4W53iku2D9I4ZMLUowj_2h-96V0PKmC9h2hRNL8iadMUzxEa3MTMzN3175EZ1RRpO1TVXNLyJRq-qUtjlf0ObjA3sC1es-_T0xfFYqPqOc6CqVDTdNvo/s320/ARTICULO+175.png" width="320" /></a></div><br /> El número 173 nos ha
servido para darnos cuenta de que nunca en esta sección hemos tratado qué
hacemos cuando en un sujeto (lechón, cerda, …) tenemos dos o más medidas de una
variable separadas por intervalos regulares o no en el tiempo. </span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="text-align: justify;"><br /></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="text-align: justify;">Por ejemplo, dos
pesos, uno al nacimiento y otro al destete. O dos temperaturas, una al inicio
de un proceso y otra al final. Y no sólo debemos pensar en animales en cuanto a
datos pareados: Imaginad una fábrica de pienso que mide la temperatura del
pienso al entrar en la granuladora y al salir de ella. También son datos
pareados que los podemos definir como aquellos datos provenientes de muestras
dependientes de los mismos individuos y responden a observaciones realizadas
sobre esa muestra en momentos diferentes del estudio, ya sea antes y después de
la aplicación de un tratamiento o sin introducir ningún tratamiento.</span></div><p></p><span><a name='more'></a></span><p style="text-align: justify;">El análisis de los datos pareados se realiza de una forma especial.
Comencemos viendo un conjunto de datos. Primero introducimos los datos
denominados “pareados”.
Para analizar los datos con R, cargaremos RCommander con library (Rcmdr) y
cargaremos los datos en Datos/Importar datos/Desde un archivo Excel eligiendo
la Hoja 1. Lo denominaremos “pareados” y lo visualizaremos mediante la pestaña
“Visualizar conjunto de datos” y veremos los datos de la tabla 1:</p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjggmC9LhmikJeTe8h8VVcIZcWh6wMXnBiGZL7___Yo58mtfVj6mMTVjLvMvQ6QEga8Kb3nsGyLgEmkwGO0FxCUJnNVnYgrWYYhTlKx64UwCv6MjxEU7UhLUQJxUX-QugUssfr9N427IKQb/s1122/datos+pareados+tabla.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1122" data-original-width="609" height="392" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjggmC9LhmikJeTe8h8VVcIZcWh6wMXnBiGZL7___Yo58mtfVj6mMTVjLvMvQ6QEga8Kb3nsGyLgEmkwGO0FxCUJnNVnYgrWYYhTlKx64UwCv6MjxEU7UhLUQJxUX-QugUssfr9N427IKQb/w213-h392/datos+pareados+tabla.png" width="213" /></a></div><p></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">Los datos corresponden a las temperaturas de un grupo de 40 animales tomadas en dos momentos diferentes: T_1 y T_2, y para estudiar si existen diferencias usaremos un test t de Student que estudia las diferencias entre valores.</p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">Lo primero que tenemos que hacer para aplicar un test t de Student es saber si los datos se distribuyen de forma normal. Para ello iremos a “Resúmenes/Test de normalidad”. Ya tenemos la variable problema seleccionada (temperatura) y yendo al botón “Test por grupos”, ya tendremos seleccionada la variable “tiempo”. La salida nos informará si las distribuciones de las temperaturas difieren de la distribución normal.</p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjLYfi2elyl9laies8RGETi6UWPZvPzRqHehZ3daO22ZMGsPAKLn7O0pMaySCwNcbwUOKxJ6BNqrC5G6-WZkHXmAmjgzWVwnwAaqbEOaGhoGwcxUle4R2b6oVhRYD8gksMONMcT9v1j5Rqs/s597/tstudent.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="320" data-original-width="597" height="170" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjLYfi2elyl9laies8RGETi6UWPZvPzRqHehZ3daO22ZMGsPAKLn7O0pMaySCwNcbwUOKxJ6BNqrC5G6-WZkHXmAmjgzWVwnwAaqbEOaGhoGwcxUle4R2b6oVhRYD8gksMONMcT9v1j5Rqs/w316-h170/tstudent.png" width="316" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><span style="text-align: left;"><br /></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><span style="text-align: left;">Podemos observar en la siguiente figura que las temperaturas del tiempo </span><span style="text-align: left;">T_2 no siguen la ley normal, pero para nuestro </span><span style="text-align: left;">ejercicio, seguiremos considerándolas normales.<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrHDyvhtN7hR2p07C0rGkX-Q3Izdjx-rNqbRJvv6x88OP3lY2wqKu1F6t3LTL1IEmvVURyRKWvEWv14LObdvXEGnX16ib0I-X3w_w6bx2reFQCaHOrWgB8hcvvALg7RUb75gQjrIrt8GfQ/s811/gr%25C3%25A1fico.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="811" data-original-width="791" height="247" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrHDyvhtN7hR2p07C0rGkX-Q3Izdjx-rNqbRJvv6x88OP3lY2wqKu1F6t3LTL1IEmvVURyRKWvEWv14LObdvXEGnX16ib0I-X3w_w6bx2reFQCaHOrWgB8hcvvALg7RUb75gQjrIrt8GfQ/w241-h247/gr%25C3%25A1fico.png" width="241" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: right;"><br /></div></span></div><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;">A continuación, debemos saber si las varianzas de las temperaturas en cada tiempo son iguales.</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><div class="separator" style="clear: both;">Para ello, iremos a “Estadísticos/Varianzas/Test F para dos varianzas” y simplemente aceptando</div><div class="separator" style="clear: both;">lo que por defecto tenemos, la variable “tiempo” como factor y la variable “temperatura” como</div><div class="separator" style="clear: both;">dependiente, veremos que las varianza son iguales.</div><div class="separator" style="clear: both;"><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEZOPIAvZcfE2bWcqd0t-hTUext5wL2JyLcISuC6HtdtLN-2dkcrge2JAZenTruy5dvdjkx0wLw4RAdTD33bWWDCZCQS2MwWjCUkimDsYL4go9P7nrbSqv1zWyPICImt7yTN3L89LY1T3T/s585/R.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="319" data-original-width="585" height="160" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEZOPIAvZcfE2bWcqd0t-hTUext5wL2JyLcISuC6HtdtLN-2dkcrge2JAZenTruy5dvdjkx0wLw4RAdTD33bWWDCZCQS2MwWjCUkimDsYL4go9P7nrbSqv1zWyPICImt7yTN3L89LY1T3T/w296-h160/R.png" width="296" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><div class="separator" style="clear: both;">Con lo que ya podemos usar el test t de Student. Para ello iremos a “Estadísticos/Medias/Test t para</div><div class="separator" style="clear: both;">muestras independientes”. Y en la pestaña “Opciones”, elegiremos la opción “¿Suponer varianzas</div><div class="separator" style="clear: both;">iguales?”. Elegiremos “Sí”, ya que lo hemos comprobado.</div><div class="separator" style="clear: both;">Obtendremos:</div></div></div><div class="separator" style="clear: both;"><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi7BS2Hum7uaqr-OwXDiyM30mqC687LO2iUhNtW2U68q8QDDlhsAaKarPxlK1ZQHxrQN1Nx9TLi_qQZbezvKmKJTa6wvq4BITCt6hH8gq8ml_Lzo7F8AaBmDfW7qaFzb5Pstx0VGElHB9dL/s614/R_.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="401" data-original-width="614" height="200" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi7BS2Hum7uaqr-OwXDiyM30mqC687LO2iUhNtW2U68q8QDDlhsAaKarPxlK1ZQHxrQN1Nx9TLi_qQZbezvKmKJTa6wvq4BITCt6hH8gq8ml_Lzo7F8AaBmDfW7qaFzb5Pstx0VGElHB9dL/w306-h200/R_.png" width="306" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">Si supusiésemos que estas
muestras fueran independientes, encontramos que las diferencias no son
significativas (<span lang="ES-TRAD">p-value = 0.5388) y el intervalo de
la diferencia al 95% de confianza está entre -0.18 y 0.09 grados.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="ES-TRAD">Si ahora importamos los datos del mismo fichero, pero de la Hoja 2 y lo denominamos “p2”, veremos que su estructuración es diferente apareciendo como en la tabla siguiente:</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="ES-TRAD"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhpSqnPOcSLL5Z47-37_DWVGsPT3oWpN8SqaBZD1iftF6KOcGntu3TRtzSWPIRaZPn4U7RrtkjphzGxnXimDEnOLB9QenkOUM6eApaYi6v6o-0uNYqtbQHjE1oiEy5yYvtSDDhwEKTiJds-/s633/Datos+de+temperatura.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="633" data-original-width="577" height="313" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhpSqnPOcSLL5Z47-37_DWVGsPT3oWpN8SqaBZD1iftF6KOcGntu3TRtzSWPIRaZPn4U7RrtkjphzGxnXimDEnOLB9QenkOUM6eApaYi6v6o-0uNYqtbQHjE1oiEy5yYvtSDDhwEKTiJds-/w285-h313/Datos+de+temperatura.png" width="285" /></a></div><p></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">¿Podríamos llegar a estos datos desde el primer fichero en R? Sí, existen varios métodos. El paquete “reshape” nos ayuda a ello, pero en modo programación. Para cambiar los datos desde la estructura de la tabla 1 (formato conocido como “long”) a la tabla 2 (formato conocido como “wide”) debemos escribir en la consola las siguientes instrucciones:</p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="ES-TRAD"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiYZa41OR4StI7-dH5VmkAf3_Xk2K6F0oc8IzcPLE0cODqUPvmhCNVxzoYf4tUf2u0qd7JrcdKMePBX8sBs21n3mhPR4wHzw6lOCoL_b_kk7ikt5FSKUOs-tP1s515FovSPKfHyvr2H4SIe/s819/instrucciones+R.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="154" data-original-width="819" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiYZa41OR4StI7-dH5VmkAf3_Xk2K6F0oc8IzcPLE0cODqUPvmhCNVxzoYf4tUf2u0qd7JrcdKMePBX8sBs21n3mhPR4wHzw6lOCoL_b_kk7ikt5FSKUOs-tP1s515FovSPKfHyvr2H4SIe/s320/instrucciones+R.png" width="320" /></a></div><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><p></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">Si ahora elegimos el nuevo conjunto de datos “p2” veremos que ya tiene la estructura de la tabla</p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;">2. Entonces vamos a ver el test t-Student, pero para datos pareados o dependientes, iremos a “Estadísticos/ Medias/” y ya no nos aparecerá activada la opción de muestras independientes. Elegimos la opción de muestras relacionadas y elegimos en la primera variable la que aparece como temperatura T_1 y en la segunda la temperatura T_2. Obtendremos:</p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhJUvdSU0zTMzcymqeXWFTQIEPUsMdj9sLJBX7GFS-ZYnLddm274LzXWxbG8fw4TcJPU18iAYiXwsjg6SzOUdhMq3LCRx4nAv-kla3_fE_b0qrhyphenhyphenjVzCBsF0GaLUQYCZmRPoa7vz1GYGXoX/s618/instrucciones+R+2.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="391" data-original-width="618" height="179" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhJUvdSU0zTMzcymqeXWFTQIEPUsMdj9sLJBX7GFS-ZYnLddm274LzXWxbG8fw4TcJPU18iAYiXwsjg6SzOUdhMq3LCRx4nAv-kla3_fE_b0qrhyphenhyphenjVzCBsF0GaLUQYCZmRPoa7vz1GYGXoX/w284-h179/instrucciones+R+2.png" width="284" /></a></div><br /><span lang="ES-TRAD"><br /></span><p></p></div><div class="separator" style="clear: both;">Aquí vemos que el valor p es diferente del valor obtenido anteriormente y que la diferencia de las medias es de -0,0415 grados. </div><div class="separator" style="clear: both;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both;">Veamos un ejemplo con mayores diferencias. Estos datos (están en nuestro blog y se denominan “streams”) se han obtenido de un índice compuesto de biodiversidad que cuenta el número de invertebrados de una muestra de agua en dos tramos diferentes de un arroyo. Proviene del libro “The R book” (pág. 298). Si los cargamos en R Commander veremos que hay dos variables, “up” y “down” que se refieren a la localización del arroyo donde se tomaron las muestras. </div><div class="separator" style="clear: both;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg-ZqfCkIDRv6aIN7t7nrX1vfwW9EL1FM-v-7UVR0InsPbXsUrT2S_-tjeBgOot9896dolXVHp50VseY2065BPBqgzQ9vZT-kNf8bfIMInA6omY6pgrMe0z0Sv1ugeeWHKMY0mBD53QyC5U/s659/Tabla+datos+streams.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="659" data-original-width="382" height="355" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg-ZqfCkIDRv6aIN7t7nrX1vfwW9EL1FM-v-7UVR0InsPbXsUrT2S_-tjeBgOot9896dolXVHp50VseY2065BPBqgzQ9vZT-kNf8bfIMInA6omY6pgrMe0z0Sv1ugeeWHKMY0mBD53QyC5U/w205-h355/Tabla+datos+streams.png" width="205" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><div style="text-align: justify;"><p class="MsoNormal"><span lang="ES-TRAD">Con este formato RCommander no dos deja
realizar un análisis t-Student como datos independientes. Si queremos ver las
diferencias, lo tenemos que escribir con código. Si copiamos este código:<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="ES-TRAD">t.test(down, up)</span></p><p class="MsoNormal"><span lang="ES-TRAD">y lo ejecutamos, obtendremos:</span></p><p class="MsoNormal"></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgYzr4Zul6Zae1dW7RGYGGCdoVQELjcUxnliURNwYpPL264uB7tyXjFJISH5qgrOeuc_4fimtuyw_RpVIpTQlSdOzkWtHvBBJrRmWv0fS_sNDleKte5fVpwb_XDU6ozxYGDCW4SbGQRFXMq/s634/R_codigo.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="380" data-original-width="634" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgYzr4Zul6Zae1dW7RGYGGCdoVQELjcUxnliURNwYpPL264uB7tyXjFJISH5qgrOeuc_4fimtuyw_RpVIpTQlSdOzkWtHvBBJrRmWv0fS_sNDleKte5fVpwb_XDU6ozxYGDCW4SbGQRFXMq/s320/R_codigo.png" width="320" /></a></div><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;">Si ahora lo hacemos mediante la opción (por defecto <span style="text-align: center;">en RCommander) de datos relacionados o </span><span style="text-align: center;">pareados obtendremos:</span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><span style="text-align: center;"><br /></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjmNPVcSM0syxEf1jYlo1Ara2tcXUbEDKiuZIR9eKbE0XE-Ps4O2NA-b-5lsvmngG9kb0jOPUb1S7qdzvXs43lbxkqIN-_mC6JIpk5TnGK4-nVLbas1nhdJONZhMDLL6lUIaPt1b_KX4oTs/s482/R_codigo_.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="304" data-original-width="482" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjmNPVcSM0syxEf1jYlo1Ara2tcXUbEDKiuZIR9eKbE0XE-Ps4O2NA-b-5lsvmngG9kb0jOPUb1S7qdzvXs43lbxkqIN-_mC6JIpk5TnGK4-nVLbas1nhdJONZhMDLL6lUIaPt1b_KX4oTs/s320/R_codigo_.png" width="320" /></a></div><p class="MsoNormal">Como vemos, son completamente diferentes los resultados:</p><p class="MsoNormal">Mientras que si los datos eran independientes no existía diferencia, ahora al tratarlos como relacionados o pareados, vemos que sí que existe una diferencia entre ellos.</p><p class="MsoNormal">En el próximo número seguiremos con estos ejemplos introduciendo otra idea y más variantes. ¡Estate atento para no perderte nada!</p></div><br /></div><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><br /><span style="text-align: left;"><br /></span></div><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br /></p>Tests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-71531708654870017842021-02-05T15:53:00.003+01:002021-02-11T09:11:29.003+01:00¿Cuál es el papel de las Contract Research Organization en la industria? <p><b> <span face=""Open Sans", sans-serif" style="text-align: justify;">Las Compañías de Investigación por Contrato (CRO) representan un papel fundamental en el desarrollo de la investigación clínica por sus recursos y su alta capacidad de adaptación. Pero ¿Qué más factores han hecho que en las últimas décadas su repunte haya sido tan notorio?</span></b></p><p><b><span></span></b></p><a name='more'></a><p></p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Tradicionalmente, las compañías farmacéuticas incluían todas las fases de las actividades de investigación en su sistema de operaciones. La aparición de técnicas y filosofías de trabajo innovadoras que ayudan al incremento de la competitividad ha generado la necesidad de mantenerse actualizado y aumentar bien la plantilla de trabajadores cualificados y los recursos adaptados, o bien, externalizar los servicios a empresas especializadas.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Y así lo demuestran los datos de su evolución: Desde el año 2.000, la industria farmacéutica empezó a derivar las actividades de diseño de protocolos, aprobación de los organismos reguladores, ensayos de campo, análisis estadísticos, … a las nuevas empresas que hoy conocemos como CRO y cuyo <em>Know-how</em> hizo que en menos de una década su crecimiento anual fuera de un 15%, se empleara a más de 70.000 personas y ya se hubieran realizado casi 10.000 ensayos clínicos.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Las CRO’s deben ser capaces de gestionar los proyectos de investigación lo más eficazmente posible cumpliendo con los estándares de calidad exigidos y en base a objetivos claramente definidos que guíen el desarrollo de los ensayos. Cada proyecto tiene sus peculiaridades y exigencias, por lo que en Tests&Trials adaptamos nuestra metodología de trabajo para asegurar que se toman los pasos más afines.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><span style="color: #494646; font-weight: 600;">Aportando todo su conocimiento y experiencia, estas organizaciones consiguen reducir el tiempo de desarrollo de los nuevos productos estableciendo mecanismos de control eficientes, que permiten actuar rápidamente e implementar medidas correctivas a tiempo.</span></p><h2 style="color: #af042e; font-family: "Open Sans", sans-serif; font-size: 20px; font-weight: 400;">¿En qué consiste la actividad de las CRO?</h2><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Los servicios ofrecidos aportan ventajas en cuanto a costo, calidad, velocidad de los ensayos de campo (cuando se requiere una mayor cantidad de recursos y esfuerzos), mejor organización de la ejecución de los proyectos (gracias a procedimientos organizativos especializados para cada ensayo) y al registro y comercialización de los productos.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Los ensayos clínicos y nutricionales son experimentos de campo con los animales en el que los productos son testados de manera que se evalúe su seguridad, eficacia y calidad para asegurar que aquellos que salen al mercado velan por el bienestar animal y la seguridad alimentaria.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Existe mucha controversia respecto a la ética de estas prácticas, sin embargo, cabe decir que no sólo existe la obligación legal de ejecutar estas pruebas, sino que su fin no es más que el de evitar que se suministren masivamente productos con efectos dañinos para los propios animales. Nosotros nos tomamos muy en serio su cuidado y seguimos las pautas establecidas por las Buenas Prácticas Clínicas (BPC) que sientan las bases para asegurar que no sienten ningún daño.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Los ensayos se componen de varias fases, y mientras unas CRO ofrecen una asistencia integral en la que asume la responsabilidad de todo el proyecto, otras intervienen en fases específicas. <span style="color: #494646; font-weight: 600;">En Tests&Trials damos a nuestros clientes ambas opciones: realizar un full-Project o ser su soporte en una o varias etapas.</span></p><ul style="font-family: "Open Sans", sans-serif; padding-left: 20px;"><li>Fase I: Diseño del protocolo</li><li>Fase II: Ejecución de los ensayos de campo</li><li>Fase III: Análisis estadísticos de los datos obtenidos</li><li>Fase IV: Elaboración y entrega del informe final con los resultados obtenidos y análisis desde el punto de vista clínico.</li></ul><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Nuestro equipo se mantiene actualizado con la legislación vigente y se adapta a los cambios que puedan surgir para su cumplimiento. Así mismo, nos encargamos de la evaluación y aprobación por parte de las autoridades y comités éticos que regulan y sientan las bases necesarias para la ejecución de las pruebas.</p><h2 style="color: #af042e; font-family: "Open Sans", sans-serif; font-size: 20px; font-weight: 400;">¿Cómo encontrar la CRO que mejor se adapta a tu empresa?</h2><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">En Tests&Trials tenemos una gran flexibilidad y somos capaces de hacer frente a grandes retos gracias al equipo multidisciplinar y motivado que somos. Pero claro, no basta con decirlo: también hay que contar por qué añadimos valor a tu empresa.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"><span style="color: #494646; font-weight: 600;">El proceso de decisión de externalizar (y de en quién confiar) es clave para asegurar que el rendimiento es óptimo</span>.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Para mejorar la tasa de éxito se debe ser exigente en cuanto al cumplimiento de los tiempos y costes establecidos, dado sobre todo a las presiones ejercidas por el público de obtener productos veterinarios con precios más competitivos. La competencia actual es demasiado alta como para delegar los procesos de investigación a empresas incapaces de solventar rápidamente imprevistos y de ofrecer la máxima precision durante las diferentes fases de los ensayos.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Ideas y técnicas innovadoras, perspectiva imparcial que garantice resultados fiables, exactos y precisos, proactividad, recursos disponibles, mejora continua de procesos, filosofía <em>Lean Management</em>, ... son requisitos que se deben sumar a un <span style="color: #494646; font-weight: 600;">modelo de gestión de proyectos de excelencia</span>, como el que seguimos en Tests&Trials y donde radica nuestro valor diferencial.</p><ul style="font-family: "Open Sans", sans-serif; padding-left: 20px;"><li>¿Deseo delegar una parte de mi proyecto o necesito una CRO que ofrezca un modelo <em>full-Project</em>? En ese caso, ¿Puedo solicitar su implicación en más fases si mis expectativas con sus servicios se cumplen, o necesitarán un largo periodo de adaptación?</li><li>¿He verificado que tienen los recursos necesarios para hacer frente a la investigación?</li><li>¿Tiene el equipo de trabajo la cualificación específica para mis fines?</li><li>¿Siguen las prácticas de calidad más exigentes e innovadoras, que aseguran la correcta gestión del proceso?</li><li>¿Me aseguran que voy a estar informado en tiempo real de la evolución de las pruebas?</li><li>¿Su filosofía corporativa es afín a la mía en cuanto al cuidado de los animales y de su bienestar?</li><li>¿Se mantienen actualizados con respecto a las normativas vigentes que intervienen en todas las fases de los ensayos?</li></ul><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Son sólo algunas de las preguntas que recomendamos que te hagas antes de firmar un contrato (¡incluso con nosotros!).</p>Tests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-82405678202367182632021-02-05T15:51:00.005+01:002021-02-11T15:15:42.372+01:00Nueva guía de la EFSA sobre cómo renovar las autorizaciones de los aditivos para piensos<p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">La Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (European Food Safety Authority, EFSA en inglés) ha publicado una nueva guía donde detalla los nuevos requerimientos de información que se solicitan a las empresas que quieren renovar la autorización de los aditivos para piensos.</p><span><a name='more'></a></span><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Para conseguir su aprobación, se deben cumplir una serie de requisitos establecidos en base a la preparación y presentación de la información en el momento de la aplicación. Siguiendo los requerimientos expuestos en los Reglamentos (CE) n° 1831/2003 y nº 429/2008, entre otros, los cambios se centran sobre todo en verificar la seguridad del producto (excepto cuando el solicitante realiza cambios en el aditivo, como puede ser el proceso de fabricación, su composición, las especies de destino, condiciones de uso, nuevos usos …).</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Esta la solicitud cada 10 años es obligatorio realizarla cada 10 años y su propósito es el de demostrar que los aditivos para piensos siguen siendo seguros bajo las condiciones exigidas. La información entregada dependerá de las propias características del aditivo y debe ser suficiente para permitir a la autoridad realizar una evaluación en línea con los requerimientos.</p><h2 style="color: #af042e; font-family: "Open Sans", sans-serif; font-size: 20px; font-weight: 400;">¿Qué debe contener el dossier técnico?</h2><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">La EFSA deja clara la importancia de indicar y diferenciar claramente las partes del dossier que son nuevas, modificadas, actualizadas y/o iguales a las solicitudes anteriores.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">En el resumen inicial bastará con que se detalle el alcance de la actual aplicación y la inclusión de nueva información referida a la identidad, seguridad y eficacia del producto (así como importantes cambios en factores tales como el proceso de fabricación o actividad de uso en comparación con el que se ha comercializado hasta la fecha).</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">La segunda sección de la solicitud se enfoca sobre todo a la identidad, caracterización y condiciones de uso de los aditivos, donde no sólo se describirán los cambios en el producto (así como en cualquiera de las fases de producción), sino también las metodologías estadísticas empleadas. La guía facilita la comprensión de esto a través del siguiente ejemplo: para aquellas modificaciones que tengan un impacto en las propiedades fisicoquímicas del aditivo, se incluirán datos complementarios sobre las propiedades físicas, estabilidad y/o homogeneidad del producto. Lo mismo para cuando la seguridad del producto pueda ser susceptible a cambios: se necesitará complementar con estudios que refieran a estos aspectos.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Para los grupos de microorganismos utilizados como aditivos o como cepas de producción, la guía incide en la importancia de cumplimentar con información necesaria para evaluar y otorgar el ‘’estado QPS’’, la presunción calificada de seguridad.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Además, se deben especificar los resultados obtenidos de los planes de monitoreo post-comercialización que se hubieran llevado tras la última autorización.</p><h3 style="color: #494646; font-family: "Open Sans", sans-serif; font-size: 18px; font-weight: 400;">¿Se deben incluir estudios de la eficacia para conseguir la autorización?</h3><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Como siempre en lo relativo a leyes, depende. Sólo se debe cumplimentar con estudios en los siguientes casos:</p><ul style="font-family: "Open Sans", sans-serif; padding-left: 20px;"><li>Para el caso de coccidiostáticos e histomonostáticos.</li><li>Cuando el solicitante proponga modificar o completar las condiciones de la autorización original que pueda tener un cambio en la eficacia del aditivo por cualquier variable (como por ejemplo una reducción de la dosis mínima recomendada). En este caso, se deben seguir los requisitos de la EFSA Panel DEEDAP, 2018p.</li></ul><h3 style="color: #494646; font-family: "Open Sans", sans-serif; font-size: 18px; font-weight: 400;">Demostrar que se mantiene la seguridad del producto, ¿Hay algún patrón a seguir?</h3><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">La organización de este apartado queda a elección del solicitante, ya que la EFSA entiende que cada aditivo tiene sus propias características y propiedades y, como tal, las justificaciones pueden necesitar de diferentes enfoques para dar óptimamente la información necesaria.</p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">De todas formas, la EFSA realiza dos sugerencias sobre cómo podría hacerse esta tarea:</p><ul style="font-family: "Open Sans", sans-serif; padding-left: 20px;"><li>En primer lugar, realizando una búsqueda bibliografía extensa que proporcione información sobre la seguridad del aditivo para piensos bajo las condiciones de uso autorizadas. El análisis de los datos debe poner de manifiesto que el activo de los estudios bibliográficos es idéntico al que se está aplicando (o que, al menos, permita sacar conclusiones sobre este). Algunas fuentes pueden ser revistas, ensayos, informes, conferencias, libros, páginas web, …</li><li>Además, sugiere que el solicitante incluya estudios experimentales nuevos, los cuales deben realizarse e informarse de acuerdo con los documentos de orientación pertinentes vigentes en el momento de la presentación de la solicitud.</li></ul><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;"> </p><p style="font-family: "Open Sans", sans-serif; margin: 0px; padding: 5px 20px; text-align: justify;">Dejamos adjunta la guía por si necesitáis información más detallada.</p>Tests and Trialshttp://www.blogger.com/profile/08549523239611141634noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-30343914533635663132020-05-18T12:39:00.005+02:002021-02-05T15:49:56.801+01:00Todos los artículos de estadística publicados en Suis 2012-2020<div dir="ltr" style="text-align: left;" trbidi="on">
Hemos organizado casi todos los artículos que hemos escrito en Suis durante los años 2012 a 2020 en capítulos. Faltan todavía algunos que los adjuntaremos en breve. En ellos tienes el artículo y el archivo correspondiente para realizar con R el ejercicio que propone el artículo:<br />
<br />
https://drive.google.com/open?id=1w5jeT_S2nYLfIEdepFdHqI7JBxm2omiK<br />
<br />
Lo hemos puesto en inglés porque así los hablantes ingleses pueden también acceder a ellos.<br />
<br />
Cualquier duda, consulta o aclaración, escribidnos a a.m.alujas@testsandtrials.com y os la resolveremos si sabemos, claro y si no, lo buscaremos.<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><br /><br />
<br />
<br /></div>
Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-15664479277106226092018-01-29T16:36:00.006+01:002021-02-05T15:49:28.139+01:00 Gráficos que no debemos usar Estudiando un curso de estadística (Data Analysis
for Life Sciences, de RA Irizarrry y MI Love, 2015),
los autores describen toda una sección de gráficos
que se deben evitar al trabajar con datos obtenidos
de estudios biológicos o animales. Esta sección está
basada en una serie de conversaciones que los au-
tores tuvieron con Karl W. Broman, quien se inspi-
ró en el artículo de H. Wainer “¿Cómo mostrar los
datos erróneamente?” (Wainer H., 1984).<br />
Para continuar leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/blog-page_23.html">Gráficos que no debemos usar </a>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-2854495855006890752018-01-29T13:27:00.001+01:002018-01-29T13:27:12.327+01:00Entendamos la variación, ya que ésta es la clave para entender y manejar el caos numérico<br />
El título de este número es la traducción adaptada
de un libro que les aconsejamos encarecidamente
que lean. Se titula Understanding variation: The
Key to Managing Chaos. El autor es Donald J.
Wheeler (se puede consultar su biografía en <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Donald_J._Wheeler">http://en.wikipedia.org/wiki/Donald_J._Wheeler</a>), quien,
como verán, es toda una autoridad en estadística
y en manejo de datos. Lo que de verdad importa
en este libro es tomar conciencia de sus primeras
reflexiones, y para ello presentamos esta serie de
artículos sobre el manejo de datos con un resumen
de su introducción.<br />
Para continuar leyendo el articulo visite este link <br />
<a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/el-titulo-de-este-numero-es-la.html">http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/el-titulo-de-este-numero-es-la.html</a><br />
<br />Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-67028616920378693172017-04-04T11:01:00.003+02:002021-02-11T09:11:09.796+01:00Creando tablas de datos presentados en proporciones<div class="post-body entry-content float-container" id="post-body-3040017146208900620" style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; font-stretch: normal; font-variant-east-asian: normal; font-variant-numeric: normal; line-height: 1.6em; margin: 1.5em 0px 2em;"><div style="text-align: justify;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBP5hHPcrrLvLgzSChpT9NuZbRvmaJ605WyhNONIZTBIOd4vEufk6Ht0SnbP7H1t9Cu9aAMcI4W1n63kH3XWu7gKOddbT-ryLjSf7VnXOVioMQf_WMXxMM5UtpnM_Hua3Ncv1WjN74WjNx/s2048/ARTICULO+133.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1280" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBP5hHPcrrLvLgzSChpT9NuZbRvmaJ605WyhNONIZTBIOd4vEufk6Ht0SnbP7H1t9Cu9aAMcI4W1n63kH3XWu7gKOddbT-ryLjSf7VnXOVioMQf_WMXxMM5UtpnM_Hua3Ncv1WjN74WjNx/s320/ARTICULO+133.jpg" width="320" /></a></div><br /><div style="text-align: justify;">Cuando tenemos unos datos a veces solo estamos interesados en mostrar unos resúmenes de los mismos y no en realizar cálculos estadísticos. Para ello podemos hacer una serie de tablas. Existe una regla general que indica que si queremos ver detalles de datos crearemos tablas. En cambio, si lo que queremos es mostrar efectos generaremos gráficos. Principalmente usaremos tablas cuando alguna de nuestras variables independientes sea categórica, mientras que los gráficos scatterplot o de interacción (foto) son los más apropiados cuando se trata de variables independientes continuas. Lo veremos a través de unos ejemplos.</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjSHAaFVWze52kGgdWvtJe522vy1tAXUSB88-sdNZYyIxqhSOGHh8Y_nCxAOCZnt94wVmsWMJLQnNVW36BqvRNhGe4dXOiWGECcruu8ij-WOzmXwjuE11J5i3shBfHB9rreLzK3hU2Qgx9x/s588/Picture0.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="451" data-original-width="588" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjSHAaFVWze52kGgdWvtJe522vy1tAXUSB88-sdNZYyIxqhSOGHh8Y_nCxAOCZnt94wVmsWMJLQnNVW36BqvRNhGe4dXOiWGECcruu8ij-WOzmXwjuE11J5i3shBfHB9rreLzK3hU2Qgx9x/s320/Picture0.png" width="320" /></a></div><br /><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Las hojas de cálculo como Excel (Office de Microsoft) u OpenOfficeCalc (Apache) proporcionan una herramienta fantástica muy rápida para generar tablas con nuestros datos: las tablas dinámicas o pivotales. Sin embargo, R no se queda atrás y proporciona muchas utilidades para crear tablas a través de varias de sus librerías.</div></div><span><a name='more'></a></span><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><span style="color: #cc0000;"><b>TABLAS EN R</b></span></div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;">Lo primero que necesitamos para crear tablas son datos. Para ello abriremos R y RCommander (recordad que se abre desde la consola principal de R con “library(Rcmdr)”) y, como siempre, descargaremos el archivo “tabla.csv” de nuestro blog (http://testsndtrials.blogspot.com.es/). Denominaremos al conjunto de datos “Tabla”.</div><div style="text-align: justify;">Una vez cargados los datos exploraremos el archivo a través de “Estadísticos/Resúmenes/Conjunto de datos activo” y obtendremos un resumen con la información de cada variable. Tenemos cuatro variables categóricas: el ciclo de la cerda, el año y el espesor de grasa dorsal en gestación y en lactación. Estas dos últimas variables se han categorizado en tres niveles, pero también existen dos variables cuantitativas que corresponden a su valor en milímetros. En nuestro ejemplo trabajaremos con la variable nacidos totales (nt) como variable dependiente o explicada. En primer lugar, vamos a conocer la media de nacidos totales según el ciclo, el año o el espesor de grasa dorsal en gestación. RCommander no habilita ninguna función para la realización de estas tablas, así que tendremos que escribir un código muy sencillo en la pantalla que nos reportará grandes resultados. Por ejemplo, la instrucción:</div><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhsEA5rhf54YltZbMp7L0rs0L_BLY5aNqy6R59TerIokNA1pA9wejHoBsAc7aOed2wOh_MGjubglenD8Da7HCeZC0rNX6-d2xb8zhbcKvIVK7xWM6TZ7Q6P0xDo0nbhjZdFNeS9oc5-kuY/s1600/1.1.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="61" data-original-width="442" height="44" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhsEA5rhf54YltZbMp7L0rs0L_BLY5aNqy6R59TerIokNA1pA9wejHoBsAc7aOed2wOh_MGjubglenD8Da7HCeZC0rNX6-d2xb8zhbcKvIVK7xWM6TZ7Q6P0xDo0nbhjZdFNeS9oc5-kuY/s320/1.1.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a></div><br /><br /><br /><br /><div style="text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkoD-Hly3fdkT9Iiw_JKNv2Gdvv8i3xJGz03DF5WCdULP7kvDSanGkBx1IPvGSmA0MmApGRKt2jVqpKtJgXWoGo3UhP06sORHoy8oJCNYCS5Wg-THuohkRQJk8rBAbSfJ8Q1coqIIsjqM/s1600/1.2.PNG" style="background: transparent; clear: right; color: #32c9f4; display: inline-block; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="172" data-original-width="448" height="121" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkoD-Hly3fdkT9Iiw_JKNv2Gdvv8i3xJGz03DF5WCdULP7kvDSanGkBx1IPvGSmA0MmApGRKt2jVqpKtJgXWoGo3UhP06sORHoy8oJCNYCS5Wg-THuohkRQJk8rBAbSfJ8Q1coqIIsjqM/s320/1.2.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a>nos dará la media de nacidos totales por ciclo:</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"></div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div style="text-align: justify;"></div><div style="text-align: justify;">Podemos ser más ambiciosos y pedir las medias de nacidos totales de las dos variables categóricas (ciclo y año) en una sola instrucción:</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBNaO7gaOKkhV2tXcZuEDsIGyYL0CCm7UpNw_zAeXiMG3GWiO7zaKO6hZvqbfwxZPjfcptN1YBB_BodxrdUD15rh3Fj7VS5W6zD3lnZ7zNYgeswcdzpzQul86hpLrsS7a1HpxmyhcSlKM/s1600/1.3.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="62" data-original-width="441" height="44" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBNaO7gaOKkhV2tXcZuEDsIGyYL0CCm7UpNw_zAeXiMG3GWiO7zaKO6hZvqbfwxZPjfcptN1YBB_BodxrdUD15rh3Fj7VS5W6zD3lnZ7zNYgeswcdzpzQul86hpLrsS7a1HpxmyhcSlKM/s320/1.3.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a></div><div style="text-align: justify;"> y obtendremos esta tabla:</div><div style="text-align: justify;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjqopudA9SrTLfy6aGHmI4XyQml0ay2ClQcPvlcn6dKojHJeHKVEQprlEeXKC2IP3NM0ueL3TF8hinvH2PMafpifPVIki5VhF1op0FHot9ifvH52Wgn_aeY9aJX2_j8LpPo9107Whog8aM/s1600/1.4.PNG" style="background: transparent; clear: right; color: #32c9f4; display: inline-block; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="285" data-original-width="449" height="203" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjqopudA9SrTLfy6aGHmI4XyQml0ay2ClQcPvlcn6dKojHJeHKVEQprlEeXKC2IP3NM0ueL3TF8hinvH2PMafpifPVIki5VhF1op0FHot9ifvH52Wgn_aeY9aJX2_j8LpPo9107Whog8aM/s320/1.4.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a></div><div style="text-align: justify;"> Podemos observar que en 2015 no hubo partos del ciclo 6 (NA). Complicándolo más, si queremos saber las medias de los nacidos totales en función del nivel de grasa dorsal en la gestación, la instrucción:</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh6CEnV8hkNxFjNKZj1cMTdHneGmTbJz4F7gG_kAohF0Vp0OGArHqo23gjzp7fgBvaeuJ0oP-lx4KLrMRnigFpSQaH2QbwFbGUC54XsxaE33XfU19r8rNmm1cAB-t3f_G6Zy_-fYWZNNSQ/s1600/1.5.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="72" data-original-width="445" height="49" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh6CEnV8hkNxFjNKZj1cMTdHneGmTbJz4F7gG_kAohF0Vp0OGArHqo23gjzp7fgBvaeuJ0oP-lx4KLrMRnigFpSQaH2QbwFbGUC54XsxaE33XfU19r8rNmm1cAB-t3f_G6Zy_-fYWZNNSQ/s320/1.5.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a>nos genera la siguiente tabla encadenada:</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjD54a43mpfkspbd6EoW9TV2uoeu_6bMYnhTqF_wYIh0_1304YksnCTdVGPDVs5PznMIzJR-wqwrZYlEJbXRFWcZLB3FVEIyTl3h2IbetogM19MJeRpfMtzw7Tvn49s8HfLRaW1jWvFTYQ/s1600/1.6.PNG" style="background: transparent; clear: right; color: #32c9f4; display: inline-block; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="772" data-original-width="445" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjD54a43mpfkspbd6EoW9TV2uoeu_6bMYnhTqF_wYIh0_1304YksnCTdVGPDVs5PznMIzJR-wqwrZYlEJbXRFWcZLB3FVEIyTl3h2IbetogM19MJeRpfMtzw7Tvn49s8HfLRaW1jWvFTYQ/s640/1.6.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="368" /></a>De la misma forma que hemos hallado la media podemos obtener la mayoría de los estadísticos que queramos (desviación estándar, máximo, mínimo, etc.). La función “ftable” hace lo mismo que acabamos de describir, pero con un resultado más elegante que incluye la desviación estándar.</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh7nF2-x4Bgf3J7H9hht4G0tUVJrDG4NodCIEaLeEEU2EMsFeWkCRlSWoi20QhTduuxfbKtIZHsHt2UPiXRnj0J6KbZEfrORSLjpclnZcWIs8iYogzAk0IhxlARTyOzMceZQnkuZBYAyFI/s1600/1.7.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="459" data-original-width="442" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh7nF2-x4Bgf3J7H9hht4G0tUVJrDG4NodCIEaLeEEU2EMsFeWkCRlSWoi20QhTduuxfbKtIZHsHt2UPiXRnj0J6KbZEfrORSLjpclnZcWIs8iYogzAk0IhxlARTyOzMceZQnkuZBYAyFI/s320/1.7.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="308" /></a> Dejamos al lector la posibilidad de experimentar</div>con estas instrucciones por sí mismo.<br />Por otro lado, podemos agrupar en una sola función, por ejemplo, la media y la desviación estándar de nuestras variables. Así, creamos un objeto denominado “dstats”:<br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: justify;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhz5lnXm6Y2cq9wsLOREvVwcnfEXS4ODHIS2y7r9i4SDCIQNB70OMeblF_vK4O7otsvBfAtG-1Wi46XMHyIdf_uIdphxGFpjh5kiWXdzZ9u_4KnzOmpkLlyyLO0EabR4Z5uUDn_75Qodis/s1600/1.8.PNG" style="background: transparent; clear: right; color: #32c9f4; display: inline-block; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="103" data-original-width="450" height="73" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhz5lnXm6Y2cq9wsLOREvVwcnfEXS4ODHIS2y7r9i4SDCIQNB70OMeblF_vK4O7otsvBfAtG-1Wi46XMHyIdf_uIdphxGFpjh5kiWXdzZ9u_4KnzOmpkLlyyLO0EabR4Z5uUDn_75Qodis/s320/1.8.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a> </div><div style="clear: both; text-align: justify;">y obtendremos la media y desviación estándar de<br />los lechones nacidos totales por ciclo:</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjRqkL9xwB6_X9gBvdIMLgl5m3FVzUZsOwZ4NXt4y5uVABrJz2fhfaaJ87djuUgeNcwG6bdCvSiF7sHb1xhVAI4SHi4WiInTP_Yjvm2X1U8c8zUBnTUrTeK02XFlJEX-HOx4R9-kYaAaOk/s1600/1.9.PNG" style="background: transparent; clear: right; color: #32c9f4; display: inline-block; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="791" data-original-width="439" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjRqkL9xwB6_X9gBvdIMLgl5m3FVzUZsOwZ4NXt4y5uVABrJz2fhfaaJ87djuUgeNcwG6bdCvSiF7sHb1xhVAI4SHi4WiInTP_Yjvm2X1U8c8zUBnTUrTeK02XFlJEX-HOx4R9-kYaAaOk/s640/1.9.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="353" /></a></div><div style="clear: both; text-align: justify;">La librería “doBy” es más completa y nos permite obtener estadísticos por grupo. Es probable que<br />esta librería se tenga que instalar, como ocurrió con el paquete “Rcmdr” (ver Suis 87). Por ejemplo, la siguiente instrucción nos genera una tabla completa resumen de lo que vemos hasta ahora:</div><div style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiPP5ouFqy3Sb9l4eyBol0N5ENx18S_5aBJ5fIuTE3NOaKhBcXCfMd43b3aV9Pz4tOC-jmEwuWZLx-OPS_6ByI6zbSKlivlRgeeQZIuL-gEH1Ke9DDwNWyMjjPmw80dVNkmk7L81n7JivA/s1600/1.10.PNG" style="background: transparent; color: #32c9f4; display: inline-block; margin-left: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="207" data-original-width="683" height="192" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiPP5ouFqy3Sb9l4eyBol0N5ENx18S_5aBJ5fIuTE3NOaKhBcXCfMd43b3aV9Pz4tOC-jmEwuWZLx-OPS_6ByI6zbSKlivlRgeeQZIuL-gEH1Ke9DDwNWyMjjPmw80dVNkmk7L81n7JivA/s640/1.10.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="640" /></a></div><br /><div style="text-align: justify;"><span style="color: #cc0000;"><b>CON EXCEL TAMBÍEN</b></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhylhWRUGkfQ20MaW8c3BcAqPLy7O5zxR8Dc0t8AN7csGdwm9UK6FP9-_78fkaWB1eGE1qwGzYt4SK11IiSWBJeFyHmh4hiJuEUEKy6glFVZN_gjWj0VwWb96ZJYNl8FKZQkSSB8gbEvN8/s1600/2.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="383" data-original-width="676" height="180" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhylhWRUGkfQ20MaW8c3BcAqPLy7O5zxR8Dc0t8AN7csGdwm9UK6FP9-_78fkaWB1eGE1qwGzYt4SK11IiSWBJeFyHmh4hiJuEUEKy6glFVZN_gjWj0VwWb96ZJYNl8FKZQkSSB8gbEvN8/s320/2.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a></div><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgnryQ0rUABecaqEbBDKPDsGqJm-iD0ve3FjPjkQc0aOFRnx8uL3d65l-6GUvYij1JNq4i34iHbly_safQg12nmV-U6ihruN2H42G74LPFwBN8bMpMRXaPAvddTEQPNCf_Vdj-oq7tS7EI/s1600/3.PNG" style="background: transparent; clear: left; color: #32c9f4; display: inline-block; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="409" data-original-width="678" height="193" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgnryQ0rUABecaqEbBDKPDsGqJm-iD0ve3FjPjkQc0aOFRnx8uL3d65l-6GUvYij1JNq4i34iHbly_safQg12nmV-U6ihruN2H42G74LPFwBN8bMpMRXaPAvddTEQPNCf_Vdj-oq7tS7EI/s320/3.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="320" /></a><br /><div style="text-align: justify;">Veamos ahora cómo lo hacemos con Excel. En primer lugar abrimos el archivo "tabla.csv" con Excel. Para ello lo marcamos con el botón derecho del ratón, elegimos la opción "Abrir con" y elelgimos "Excel". Iremos entonces a "Insertar/Tabla dinamica" y seleccionamos el rango que ocupan nuestros datos con el desplegable o escribiendo “Tabla!$A$1:$N$82”. Debemos indicar que la tabla dinámica se tiene que abrir en una nueva hoja de cálculo. A partir de aquí es donde podemos comenzar a crear tablas. Elegimos ahora la variable “ciclo” y la arrastramos hasta la casilla “Rótulos de columna”. Llevamos a la casilla “Valores” la variable “nt”. Una vez ahí, abriendo el desplegable de “Valores” elegimos la opción “Promedio” y generaremos la tabla 1 (figura 2). Ahora llevamos la variable “ciclo” a la casilla “Rótulos de fila” y en el desplegable de “Valores” elegimos la opción “Desvest” (desviación estándar). Obtendremos la información que aparece en la figura 3. Si queremos un tercer nivel de agrupación, llevaremos la variable “egdges_cat” a la casilla “Filtro de informe” y tendremos entonces la información que hayamos elegido según la categoría del espesor de grasa dorsal. Dejamos al lector experimentar con más posibilidades de las tablas dinámicas, una de las herramientas más útiles de Excel.</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiPz-27rXZNY8o3W-cq519by0CVnb2oCayM-DMcZBDKkLSv1yJTLr-3dxBtYtc5biWXWmOALq4TxgBziqCB0O4u_8U5NayKaNNt5cBam3-w5wp3dIzEbeJ_S8ecZP6D-nY5W3zhwL8MPic/s1600/t1.PNG" style="background: transparent; color: #2196f3; display: inline-block; margin-left: 1em; margin-right: 1em; outline: 0px; text-decoration-line: none;"><img border="0" data-original-height="228" data-original-width="1132" height="128" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiPz-27rXZNY8o3W-cq519by0CVnb2oCayM-DMcZBDKkLSv1yJTLr-3dxBtYtc5biWXWmOALq4TxgBziqCB0O4u_8U5NayKaNNt5cBam3-w5wp3dIzEbeJ_S8ecZP6D-nY5W3zhwL8MPic/s640/t1.PNG" style="border: 0px; height: inherit; max-width: 100%;" width="640" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">Descargar <a href="https://drive.google.com/file/d/0BygoDvAFLK9taW50U0l4cUpsbU0/view" target="_blank">archivo</a></div></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-60100912263684917542016-10-05T17:16:00.002+02:002016-10-05T17:16:52.216+02:00Contando sujetos y analizando los resultados (II)Decíamos en el anterior número que en los próximos capítulos íbamos a tratar de obtener información a partir de datos obtenidos por conteos. Habitualmente, en nuestra práctica diaria obtenemos muchos procedentes de contajes (por ejemplo, individuos):<br />
■ El porcentaje de mortalidad de una granja, contando<br />
los cerdos muertos.<br />
■ El porcentaje de abortos, contando el número<br />
de cerdas que abortan.<br />
■ Y así, en un sinfín de variables.<br />
<span style="font-family: "verdana" , "geneva" , sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"></span><br />
Lo que hacemos es obtener datos de variables explicativas y los comparamos, bien con unos valores estándar o bien con unos valores esperados.<br />
<span style="font-family: "verdana" , "geneva" , sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Para continuar leyendo el articulo visite este link </span><span style="font-family: "verdana" , "geneva" , sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/tras-un-curso-de-iniciacion-la_5.html" style="color: #848484; text-decoration: none;">Contando suje<span id="goog_36250829"></span><span id="goog_36250830"></span>tos y analizando los resultados</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.</span>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-75029197698279741622016-07-21T12:28:00.002+02:002016-07-21T12:28:42.510+02:00Contando sujetos y analizando los resultadosTras un curso de iniciación a la estadística en producción animal, una compañera nos envió la siguiente pregunta: “La chi cuadrado (χ) se utilizaba para determinar la asociación o independencia de dos variables cualitativas, pero ¿qué me aporta saber que X-Squared = 19.25?”.<br />
Evidentemente nuestra primera reflexión fue que no habíamos sabido transmitir el significado que subyace en el test específico de χ2, pero más preocupante es que no habíamos sabido transmitir que los test estadísticos son herramientas para analizar los datos, es decir, para darnos información de nuestros datos.<br />
En los próximos capítulos vamos a ver cómo obtener información a partir de datos obtenidos por<br />
conteos, utilizando las herramientas adecuadas,es decir, los test estadísticos (χ en este caso).<br />
<span style="font-family: "verdana" , "geneva" , sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Para continuar leyendo el articulo visite este link </span><span style="font-family: "verdana" , "geneva" , sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/tras-un-curso-de-iniciacion-la.html" style="color: #848484; text-decoration: none;">Contando sujetos y analizando los resultados</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.</span>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-83573030897319996892016-06-02T13:25:00.002+02:002016-06-02T13:26:54.528+02:00Descripción de variables: la media de las medias, ¿es la media general? (II)<div style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">
En el número anterior comenzamos a realizar una descripción de un conjunto de datos que obtuvimos en una experimentación con lechones. En concreto teníamos el archivo “media.xlsx” donde teníamos los datos (la descarga de este esta al final del la pagina). También vimos que a través de la librería pastecs (https://cran.r-project.org/web/packages/pastecs/ pastecs.pdf) y su instrucción stat.desc() podíamos obtener una serie de estadísticos descriptivos. <span style="font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Para continuar leyendo el articulo visite este link </span><span style="font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-el-numero-anterior-comenzamos.html">Descripción de variables: la media de las medias, ¿es la media general? (II)</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.</span></div>
Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-26431298755472320252016-05-10T11:31:00.005+02:002016-05-10T11:31:52.140+02:00Relaciones entre variables<span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Una de las mejores herramientas de R, y además muy poderosa, es la creación de gráficos que con otros programas no pueden obtenerse o resultan muy difícil de hacer. En esta ocasión queremos mostrarles cómo de una forma muy sencilla podemos obtener unos gráficos que nos ayudarán en nuestra gestión y en la toma de decisiones: los denominados scatterplots o gráficos de dispersión.</span><span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Para continuar leyendo el articulo visite este link </span><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-el-articulo-anterior-vimos-como_3.html">Relaciones entre variables</a><span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.</span>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-26077018281794185612016-05-10T10:21:00.002+02:002016-05-10T10:21:23.411+02:00Descripción de variables: la media de las medias, ¿es la media general?En este número vamos a ver cómo realizar la descripción de una serie de variables de una investigación que hemos llevado a cabo. Por ejemplo, hemos hecho un estudio de ganancias, consumos e índices de conversión en lechones en el destete, de forma muy sencilla y muy elegante.<br />
Para continuar leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-los-tres-numeros-anteriores-hemos.html">Descripción de variables: la media de las medias, ¿es la media general?</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-23735755597053506082016-03-16T17:16:00.001+01:002016-03-16T17:18:01.239+01:00Abortos otoñales: análisisde series temporales (IV)En los tres números anteriores hemos introducido las series temporales. Para recordar diremos que una serie temporal [1] es una secuencia de datos medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Nos interesa especialmente su análisis porque podemos describir o explicar qué ha sucedido con esa variable en el pasado y también porque queremos predecir cómo se comportará en el futuro.
Para continuar leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-los-dos-numeros-anteriores-hemos.html">Abortos otoñales: análisis de series temporales (VI)</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.
Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-27166689284536142942016-03-16T12:02:00.001+01:002016-03-16T12:02:03.291+01:00Abortos otoñales: análisis de series temporales (III)<span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">En los dos números anteriores hemos introducido las series temporales. Para recordar diremos que una serie temporal es una secuencia de datos medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Su análisis nos interesa especialmente porque podemos describir o explicar qué ha sucedido con esa variable en el pasado y también porque queremos predecir cómo se comportará probablemente en el futuro.</span><br style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;" /><span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;">Para continuar leyendo el articulo visite este link </span><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-el-numero-anterior-dijimos-que_16.html" style="background-color: white; color: #848484; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-decoration: none;">Abortos otoñales: análisis de series temporales (III)</a><span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.</span><br />
<span style="background-color: white; font-family: Verdana, Geneva, sans-serif; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px;"><br /></span>
<br />Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-64979824811974872192016-02-19T15:57:00.000+01:002016-02-19T16:00:11.106+01:00Abortos otoñales: Análisis de series temporales (II)En el número anterior dijimos que íbamos a introducir las series temporales. Para recordar diremos que una serie temporal es una secuencia de datos medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente.<br />
Para continuar leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-el-numero-anterior-dijimos-que.html">Abortos otoñales: análisis de series temporales (II) </a>donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.
Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-12212949351615930532016-01-13T16:24:00.002+01:002021-02-05T15:47:43.970+01:00Abortos otoñales: análisis de series temporales<div class="Standard" style="text-align: justify;">
Iniciamos una serie de capítulos donde vamos a
introducir el análisis de las series temporales. Las
series temporales son un tipo de datos muy comunes
en la producción animal. Por ejemplo, a modo
de introducción y ya que estamos en otoño, época
habitual de problemas de abortos, una serie temporal
podría ser el número total de abortos que una
granja de reproductoras ha sufrido semanalmente
durante los últimos cuatro años.<br />
Para seguir leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/iniciamos-una-serie-de-capitulos-donde.html">Abortos otoñales: análisis de series temporales</a> donde estará el articulo completo y archivos para para realizar la prueba que se propone.</div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES" style="font-family: "verdana" , "sans-serif"; font-size: 10.0pt;">
</span></div>
Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-31059957067780288112016-01-12T13:04:00.003+01:002021-02-05T15:48:15.198+01:00Análisis descriptivo de variables de clasificación: fábricas de pienso y granjas<div><span style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">En el artículo anterior vimos cómo cargar en el ordenador el programa R y, con una sencilla programación (lo que hicimos fue escribir un script o guión), generar un gráfico muy ilustrativo. En el artículo de este mes activaremos una interfaz que nos ayudará a realizar los análisis de una forma más sencilla: cargaremos un fichero de datos desde una hoja de cálculo y analizaremos los datos allí incluidos. El archivo de datos tendrá dos variables categóricas o de clasificación y una variable cuantitativa.</span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Pero como ya dijimos, no vamos a aprender a programar, sino que realizaremos casi todos los ejemplos y análisis usando una interfaz de R denominada “R Commander”, que nos facilitará la tarea de analizar datos y hacer gráficos de una forma muy cómoda. En alguna ocasión, para mejorar un análisis o gráfico, sí usaremos algunas líneas de programación. Para seguir realizando lo que proponemos en este artículo hace falta tener conexión a Internet, ya que necesitaremos descargar varios ficheros.</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><b style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><span style="color: #af042e;"><i>COMENZAMOS</i></span></b></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #af042e;"><b><i><br style="font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /></i></b></span><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Lo primero que haremos en esta sesión será ejecutar R (desde Inicio/programas/R). Una vez abierto R iremos a “Paquetes/Instalar paquetes(s)...” y nos aparecerá una ventana “CRAN mirror” que nos pregunta desde qué lugar queremos realizar la instalación del paquete que vamos a cargar. Podemos elegir “Spain(Madrid)” y aceptar con “OK”. Se abre otra ventana denominada “Packages” y elegiremos uno denominado “Rcmdr”, que es el que necesitaremos en la sesión de hoy. “Rcmdr”</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">se descargará del “mirror” elegido y se instalará en nuestro ordenador.</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #af042e; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Paquetes de R</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Los paquetes son colecciones de funciones, datos y código compilado en un formato definido de R.</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Se guardan en nuestro ordenador en un directorio denominado “library”. La función “.libPaths()”</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">devuelve la ruta de donde está guardado ese directorio en nuestro ordenador y la función “library()”</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">nos dice qué paquetes tenemos en nuestro directorio “library”. Podemos escribir estas funciones en</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">nuestro programa R y ver qué pasa. A lo largo de esta serie descargaremos diferentes paquetes que nos permitirán realizar muchos cálculos estadísticos, así como gráficos muy potentes. Es en esta gran cantidad de paquetes donde reside la potencia de R. Sólo se instalan una vez y quedan guardados en el directorio “library”; estos paquetes pueden pasar de una versión a otra de R (actualizaremos el programa, pero no tendremos que descargarnos de nuevo los paquetes).</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><b style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><span style="color: #af042e;"><i>R COMMANDER</i></span></b></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><b style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><span style="color: #af042e;"><i><br /></i></span></b></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Una vez desargado el paquete “Rcmdr”, iremos a “Paquetes/Cargar paquete” y lo elegiremos (figura 1). La primera vez que cargamos este paquete nos solicitará instalar los paquetes accesorios que necesita (también necesitaremos acceso a Internet para hacerlo). Una vez cargados todos los paquetes accesorios, aparecerá otra ventana con una apariencia similar a muchos otros programas de Windows. Es muy útil acceder en “Rcmdr”, que a partir de ahora denominaremos R Commander, a la pestaña “Ayuda” y leer y descargar las ayudas que incorpora el sistema, (especialmente recomendamos leer “Ayuda/Introducción a R Commander”).Lo que vamos a hacer a continuación es cargar unos datos de un fichero Excel, que suele ser donde guardamos datos, e intentar realizar un sencillo análisis estadístico con “R Commander”. Vamos a trabajar con un fichero que se puede descargar en </span><a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/2012/03/fichero-excel-para-usar-en-el-numero-2.html" style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; color: #32c9f4; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start; text-decoration-line: none;">http://testsndtrials.blogspot.com.es</a><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">. Crearemos un directorio para almacenar los ejercicios propuestos</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">a lo largo de esta serie y guardaremos el fichero en dicho directorio.</span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><br /></span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #af042e; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Importar datos</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Desde R Commander iremos a “Datos/Importar datos/ desde conjunto de datos Excel, Access o dBase...”, aceptaremos la siguiente ventana donde nos pregunta por el nombre que queremos darle</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">a nuestros datos con el nombre por defecto “Datos” y nos aparece una ventana desde donde tendremos que ir al directorio donde hemos grabado el archivo “numero2.xls” y seleccionar el archivo para cargarlo, indicándole en la siguiente ventana que sólo queremos usar la hoja 1. En la ventana de mensajes veremos que el conjunto debe tener 80 filas y 3 columnas.</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Ahora, si clicamos sobre el botón “Editar conjunto de datos” podremos ver y modificar nuestros datos en la ventana del programa R (no en la de R Commander), si fuera necesario (hay que cerrar la ventana al acabar, figura 2). El botón “Visualizar conjunto de datos” permite explorar los datos, sin posibilidad de editarlos.</span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><br /></span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #af042e; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Empezamos a analizar</span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Los datos corresponden a un registro histórico de una empresa integradora de cerdos. Hay tres variables: el peso medio de entrada de los cerdos (variable cuantitativa), el nombre de la granja donde entramos esos cerdos y el nombre de la fábrica que suministró el pienso (variables cualitativas). Cada línea corresponde a un único registro (un peso, una granja y una fábrica).</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">Usaremos este archivo en futuros artículos para nuestros análisis.</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">A partir de aquí podremos responder a una serie de preguntas que nos interesan y que, al fin y al</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;">cabo, sólo podremos contestar mediante los análisis estadísticos.</span></span></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="text-align: start;"><div class="separator" style="clear: both; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEih5Neo88y_H8rCgvyNETSq3A3EB0upDVXGvKjX34SsH_or7UKSmAkHLBIXpprZNkzWSX0WbRRVlLQCHFaZBkN4ryVUiC6B9OkxH7AzDCX5eLftXcQMxvGu-MD9uLi1LHj46k4sTPJjXe9C/" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img alt="" data-original-height="707" data-original-width="817" height="240" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEih5Neo88y_H8rCgvyNETSq3A3EB0upDVXGvKjX34SsH_or7UKSmAkHLBIXpprZNkzWSX0WbRRVlLQCHFaZBkN4ryVUiC6B9OkxH7AzDCX5eLftXcQMxvGu-MD9uLi1LHj46k4sTPJjXe9C/" width="277" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: left;"><div class="separator" style="clear: both;"><b>¿Cuántas entradas hemos realizado en cada granja durante este tiempo? ¿A cuántas granjas ha facilitado pienso cada una de las fábricas?</b></div><div class="separator" style="clear: both;">Si queremos ver las entradas que ha tenido cada granja y cada fábrica, seleccionamos “Estadísticos/Resúmenes/Distribuciones de frecuencias” y elegimos granja y fábrica (como en otras aplicaciones, para elegir dos variables se debe mantener presionada la tecla Ctrl a la vez que seleccionamos cada variable). Aceptamos y en la pantalla inferior veremos los resultados.</div></div><div style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; text-align: start;"><br /></span></span></div><div><b><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;">Queríamos que cada granja tuviera un número parecido de entradas, así como </span></span><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">que cada fábrica dispensase pienso </span><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">a un número similar de entradas.</span></b></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;"><b>¿Hemos cumplido nuestro objetivo?</b></span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;">Para responder a esta pregunta debemos realizar un test de hipótesis de Chi-cuadrado. En este caso comprobaremos si la distribución de frecuencias (esto es la proporción de animales en cada granja, o la proporción de entradas que dispensa cada fábrica) sigue una distribución teórica.</span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;">La hipótesis nula o H0 (la afirmación que se intenta rebatir con el estudio estadístico) es que la variable sigue la distribución teórica que proponemos. Volviendo a realizar el ejercicio anterior, si seleccionamos la casilla que activa el test Chi-cuadrado, y aceptamos la distribución hipotética que el sistema nos muestra por defecto (igual proporción en todos los niveles), que es la teórica que nosotros pensábamos, llenar el mismo número de veces cada granja y que cada fábrica suministrase pienso al mismo número de entradas, obtendremos el resultado de comprobar si la distribución de granjas o fábricas sigue la distribución teórica o no.</span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;">A la H0 de “se han realizado el mismo número de entradas en cada granja” obtenemos un valor de p=1,492e-05, en este caso, con un nivel de significación de 0,05 (aceptamos equivocarnos un 5% de las veces al rechazar la H0) y teniendo en cuenta que el valor p es menor que el nivel de significación, concluimos que podemos rechazarla y que tenemos razones para pensar que no hay igual proporción de entradas en cada granja. Para la de las fábricas obtenemos una p=0,0007019, luego las fábricas no han suministrado pienso al mismo número de engordes.</span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;"><br /></span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif;"><span style="font-size: 15px;"><b>¿A cuántas entradas de cerdos por granja ha suministrado pienso cada fábrica?</b></span></span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">La solución a esta pregunta la obtendremos realizando una tabla de doble entrada. Seleccionamos “Estadísticos/Tablas de contingencia/Tabla de doble entrada...” y elegimos una variable para fila y otra columna y obtendremos el número de entradas por fábrica y granja de este histórico. Si seleccionamos las diferentes opciones que nos ofrece esta ventana, obtendremos los resultados de una forma u otra. </span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"> En este caso, si solicitamos el test Chi-cuadrado estamos estudiando la asociación entre las dos variables, granjas y fábricas, y la pregunta que podemos contestar es ¿las diferentes fábricas sirven de forma proporcional a las diferentes granjas, o existe una asociación entre algunas fábricas y algunas granjas? Para nuestro ejemplo, la hipótesis nula es que la proporción de entradas es homogénea entre granjas y fábricas (las dos variables son independientes). El valor de p siempre es 7,8e-11, por lo que</span><br style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">concluiremos (p es menor que 0,05) que hay fábricas que suministran más a unas granjas que a otras, o que ambas variables no son independientes.</span></div><div><span style="color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"><br /></span></div></span></span><div><b style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"><span style="color: #af042e;">¿PODEMOS VER ESTOS RESULTADOS EN UNOS GRÁFICOS?</span></b></div><div><span style="color: #af042e;"><b><br style="background-color: white; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /></b></span><span style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">Para realizar gráficos con estos datos, seleccionamos “Gráficas/Gráfica de barras...” y la variable que queremos representar, obteniendo gráficos de las mismas (figura 3). Estos se pueden guardar en diferentes formatos para ser usados en presentaciones u otros documentos. El lector puede tratar de realizar diferentes tipos de gráficos con estos datos, si utiliza las distintas opciones que el menú gráficos nos ofrece.</span><br style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /><br style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /><b style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"><span style="color: #af042e;">¿CÓMO GUARDO LOS DATOS, LAS INSTRUCCIONES, LOS RESULTADOS Y LOS GRÁFICOS?</span></b></div><div><span style="color: #af042e;"><b><br style="background-color: white; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /></b></span><span style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">Todo lo realizado hasta ahora ha quedado guardado en las ventanas de instrucciones y de resultados. Podemos guardar el conjunto de datos importado en “Datos/Conjunto de datos activo/Guardar el conjunto de datos activo”. También podemos guardar el código generado para usar en otra ocasión y también los resultados.</span><br style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;" /><span style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;">Si vamos a “Fichero/Guardar las instrucciones como...” guardaremos las instrucciones y con “Fichero/Guardar los resultados como...” guardaremos los resultados. Los gráficos podemos guardarlos una vez que se generan, si seleccionamos “Gráficas/Guardar gráfico en fichero...” y elegimos la opción que más nos interese.Para salir de la sesión de R debemos ir a “Fichero/Salir/De Commander y R”.</span></div></div><div><span style="background-color: white; color: #757575; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEifz1cJRIlvELttTOS3_NGGI2myX9s66i4_FGWoG2GCV3ceMNJRq0YVfrZKG8Zkrh5OGYH8WOmZZPSXvfcG8VFwxez3VNCeLxx63NRAhyphenhyphenTEDk6-05WQi27c-IdAjfWnfP5YeRSKsAhml2Pb/" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img alt="" data-original-height="738" data-original-width="1366" height="173" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEifz1cJRIlvELttTOS3_NGGI2myX9s66i4_FGWoG2GCV3ceMNJRq0YVfrZKG8Zkrh5OGYH8WOmZZPSXvfcG8VFwxez3VNCeLxx63NRAhyphenhyphenTEDk6-05WQi27c-IdAjfWnfP5YeRSKsAhml2Pb/" width="320" /></a></div><br /><br /></span></div><div><br /></div><div><span face=""verdana" , "geneva" , sans-serif" style="background-color: white; font-size: 13.2px; line-height: 18.48px; text-align: justify;"><div style="color: #757575; float: right; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; position: absolute; right: 300px; text-align: start;"><br /><br /></div><div style="color: #757575; float: right; font-family: Roboto, sans-serif; font-size: 15px; left: 500px; position: absolute; text-align: start;"><br /></div></span></div>Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-78752750161612300332015-12-01T11:44:00.000+01:002018-02-16T13:06:23.284+01:00Exploración y representación de datosEn el artículo anterior vimos cómo cargar el paquete R y cómo instalar la interfaz RCommander en nuestro ordenador, que nos facilitará la ejecución de nuestros análisis estadísticos y nuestros gráficos (la que descargamos es sólo una de las disponibles; para ver las diferentes interfaces que se están desarrollando en R se puede visitar http://www.scieviews.org/_gui).
En este artículo vamos a activar inmediatamente RCommander y comenzaremos a trabajar en más análisis estadísticos, manejo de datos y nuevos gráficos.<br />
Para continuar leyendo el articulo visite este link <a href="http://testsndtrials.blogspot.com.es/p/en-el-numero-anterior-dijimos-que_29.html">Exploración y representación de datos</a> donde estará el articulo completo y archivos realizar la prueba que se propone.<br />
<br />Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-4535671548676666162015-10-07T12:19:00.001+02:002015-10-21T12:23:48.080+02:00Introducción a R <div dir="ltr" style="text-align: left;" trbidi="on">
<div dir="ltr" style="text-align: left;" trbidi="on">
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<br />
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">La vida es una toma
de decisiones constante. Tenemos que decidir entre un tratamiento con un
fármaco determinado u otro, o entre dos sistemas de nutrición o entre dos
niveles de lisina. Todo son toma de decisiones. Y no queremos errar en la
decisión. Pero, ¿qué circunstancias son las que nos hacen tomar una decisión u
otra? ¿En qué nos basamos ? ¿Con qué probabilidad de acierto tomamos esa
decisión?. Muchas de las decisiones de nuestra vida<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>profesional las tomamos “porque me parece” o
“porque creo que”. ¿No es un poco ilógico que en pleno siglo XXI tomemos
decisiones basadas en creencias y no apoyando nuestra decisión en un
razonamiento basado en hechos y en datos que nos den unas probabilidades de
acertar en nuestra decisión?.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Teniendo en
mente<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>la toma de decisiones basadas en
datos, nos gustaría,<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>ayudar a todos
aquellos que quieran aprender técnicas para tomar decisiones con la más alta
probabilidad posible de acertar. Para ello vamos a utilizar las mejores
herramientas de las que disponemos hoy en día en la toma de decisiones basadas
en datos, los programas informáticos creados para ser utilizados en ordenadores
personales.</span></div>
<br />
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Queremos
presentarles a <b>R</b>. </span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES"><b>¿Qué es R?</b> R es una aplicación informática de libre
distribución, gratuita con versiones para Windows, Mac OS X y Linux creada<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>a finales de los años 90 y clónica del
paquete no gratuito S-Plus que es un compendio de aplicaciones estadísticas. R
son las iniciales de dos profesores de la Universidad de Auckland, Nueva
Zelanda,<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Ross Ihaka y Robert Gentleman,
que a partir de S-Plus (desarrollado por AT$T's Bell Laboratories) hicieron una
plataforma para usar en tareas docentes. A partir de 1995 dicha plataforma se
convirtió en una aplicación estadística de distribución gratuita.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">R no es un programa
de estadística como otros<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>tanto para
estadística como<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>para otras
aplicaciones. R es una herramienta gigantesca y poderosa con muchas
aplicaciones diversas de todos los campos de la ciencia y con un enorme número
de funciones gráficas disponibles. En los últimos recuentos, se han descrito
más de 50.000 diferentes funciones que hacen de R uno de los más gigantescos
desarrollos actualmente realizados por la comunidad científica mundial.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Pero para no aburrirles comenzaremos con descargarnos el
programa, instalarlo en nuestro ordenador y comenzar a interactuar con alguna
de sus múltiples aplicaciones que podrán utilizar rápidamente<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>en su labor cotidiana.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<h3 class="Standard" style="text-align: justify;">
<b><span lang="ES">INSTALACIÓN DE R</span></b></h3>
<h3 class="Standard" style="text-align: justify;">
<b><span lang="ES"> </span></b></h3>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Primero empezamos descargando R.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span style="color: #e06666;"><span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt;"><a href="http://cran.r-project.org/"><span style="text-decoration: none;">http://cran.r-project.org</span></a></span></span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif";"><span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif";"><span style="text-decoration: none;"><span style="color: black;">Nosostos utilizaremos la version para Windows para esta introducción a R, asi que d</span></span></span>escargamos la versión que pone:</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt;"><!--[if gte mso 9]><xml>
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<a href="https://cran.r-project.org/bin/windows/"><span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt;"><!--[if gte mso 9]><xml>
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<![endif]--><span style="color: #e06666;"><span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt; mso-ansi-language: ES; mso-bidi-font-family: Mangal; mso-bidi-language: HI; mso-fareast-font-family: "Lucida Sans Unicode"; mso-fareast-language: ZH-CN;">Download R for Windows </span></span></span></a></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif";">Si utiliza otro sistema operativo descarge el que usted utilice.</span>
</div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">En la siguiente
pantalla, clicar sobre:</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="EN-US" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><span style="color: #e06666;"><a href="https://cran.r-project.org/bin/windows/base/">install Rfor the first time</a> </span>(instalar R por primera vez)</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">y en la siguiente
pantalla, clicar sobre:</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<a href="https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-3.2.2-win.exe"><span style="color: #e06666;"><span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt;">Download R 3.2.2. for Windows</span></span></a></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Una vez descargado
el paquete en el directorio elegido en nuestro ordenador, haremos doble clic
sobre el fichero descargado y R quedará instalado en nuestro ordenador.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Una vez instalado,
su ejecución es como la de cualquier otro programa, doble (o simple) clic sobre
R y<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>aparecerá la pantalla inicial de R.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES"> </span></div>
<h3 class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">NUESTRA PRIMERA
EXPERIENCIA CON R</span></h3>
<h3 class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES"> </span></h3>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Nuestra primera
experiencia con R va a ser para demostrar la potencia gráfica y la facilidad de
uso del paquete; nos gustaría que este primer contacto atraiga su atención. Lo
que vamos a hacer con este código que vamos a proporcionar a continuación es
generar tres gráficos en uno. En el eje de abcisas o eje X vamos a tener la
variable “Coste de un kg de pienso” y en el eje de ordenadas o eje Y pondremos
la variable “Índice de conversión”. Con ambas variables dibujaremos un gráfico
de dispersión, y a la vez tendremos el diagrama de caja (boxplot) de cada una
de ellas.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">En primer lugar, hay
que abrir R como cualquier otro programa (en Windows desde el menú de inicio o
el icono que se ha instalado en el escritorio) y una vez abierto, en la
pantalla que aparece al lado del signo de R que es “>”, hay que introducir
el siguiente código (atención: R es muy sensible y requiere todos los signos
que aparecen en el código, paréntesis, comas, mayúsculas y minúsculas).</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Las líneas que
comienzan con # son explicaciones de lo que hace R y no hace falta copiarlas,
aunque si se incluyen tal y como están no pasa nada (el símbolo # delante de
una línea le indica a R que el texto que hay a continuación es un comentario):</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
</div>
<pre class="brush: csharp">ic<-c(2.90, 2.82, 2.56, 2.78, 2.98, 3.01)
#cargamos los datos del índice de conversión de 6 granjas de cerdos
cos<-c(38.50, 38.75, 41.00, 41.03, 40.00, 35.40)
#cargamos el coste por kg de pienso de cada una de las granjas anteriores en el mismo #orden
opar<-par(no.readonly=TRUE)
#le decimos a R que vamos a modificar las características de la creación de gráficos,
par(fig=c(0, 0.8, 0, 0.8))
#donde queremos el gráfico principal,
plot(cos, ic, xlab="Coste de un kg de pienso", ylab="Indice de conversión")
#le decimos que construya un gráfico con la variable “cos” en ordenadas y la variable “ic” #en abcisas
par(fig=c(0, 0.8, 0.55, 1), new=TRUE)
#dónde queremos el gráfico boxplot, sobre el gráfico,
boxplot(cos, horizontal=TRUE, axes=FALSE)
#que dibuje el boxplot con la variable cos,,
par(fig=c(0.65, 1, 0, 0.8), new=TRUE)
#dónde queremos el boxplot, en el lateral del gráfico,
boxplot(ic, axes=FALSE)
#que dibuje el boxplot con la variable ic,
mtext("Scatterplot mejorado", side=3, outer=TRUE, line=-3)
#que inserte la leyenda y dónde
par(opar)
#que hemos terminado de definir las características del gráfico.
</pre>
</div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Una vez terminada
esta operación, obtendremos el gráfico de esta página. ¿Podrían hacerlo tan
rápido con otro tipo de programa?</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<img alt="" 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/></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Para cerrar R hay que
escribir:</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES" style="font-family: "Verdana","sans-serif"; font-size: 10.0pt;">q()</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">indicándole que no
queremos guardar el área de trabajo</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">En 49 palabras y 424
caracteres hemos creado un gráfico profesional difícilmente asequible con
herramientas como Excel u otras. Pero no hay que asustarse, que no hay que
aprender a programar ni nada por el estilo para sacarle un increíble partido al
uso de R. Lo veremos en las siguientes<span style="mso-spacerun: yes;">
</span>entradas.</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">Pueden visitar la
web de R en <a href="http://cran.r-project.orgy/">http://cran.r-project.orgy</a> descargar mucha más información,
archivos</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">de ayuda o incluso
manuales de instalación, uso y estadística. Es aconsejable descargar un pdf muy</span></div>
<div class="Standard" style="text-align: justify;">
<span lang="ES">útil<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>en
<a href="http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf">http://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf</a>.</span></div>
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Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-6125004837423290827.post-85969090812214344882013-05-27T11:52:00.003+02:002013-05-27T11:53:31.982+02:00Tamaño muestral de una comparación de proporciones independientes mediante un test "z"<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">RELACIÓN ENTRE LOS PARÁMETROS UTILIZADOS
PARA EL CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL NECESARIO PARA REALIZAR UNA COMPARACIÓN DE
PROPORCIONES INDEPENDIENTES MEDIANTE UN TEST Z.<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<i><span lang="ES">Este post completa el
contenido de los artículos Determinación del tamaño de la muestra en estudios
epidemiológicos (I) y (II) publicados en
la revista Suis en abril (nº 96) y mayo (nº 97) de 2013, respectivamente.<o:p></o:p></span></i></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">Las variaciones en los parámetros en los que basamos los cálculos de
tamaño muestral, afectan de forma importante al número de animales necesarios
para nuestro estudio. G*Power nos permite explorar la relación entre todos
estos parámetros. Ya lo describimos en el número 97 de Suis donde comparamos
las medias de dos grupos independientes utilizando un test t. Ahora veremos
cómo estudiar estas relaciones cuando pretendemos comparara dos proporciones de
grupos independientes con un test z. <o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<br />
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">En el ejemplo planteado en el número 96 de Suis, pretendíamos dar
respuesta a la pregunta: ¿cuántos animales necesito para comprobar si la aplicación
de un tratamiento aumenta la tasa de curación respecto a otro? Calculamos que necesitábamos
222 animales para el caso de una proporción esperada de curación con el tratamiento
control (p2) del 70% para detectar una diferencia entre tratamientos del 20%
(p2-p1=0.14), es decir, obteniendo al menos una proporción esperada de curación
con el tratamiento experimental del 84%, con un nivel de significación o error
tipo 1 de 0,05 y una potencia o error tipo 2 de 0,80. Pero, puede suceder, que no
estemos seguros de la proporción de éxito del tratamiento control (p2), por lo
que nos puede resultar interesante ver cuántos animales necesitaríamos en
función de diferentes escenarios, desde uno malo con un éxito del 60% hasta uno
bueno con un éxito del 80%. Para ello utilizamos la opción “X-Y plot for a
range of values”, después de realizar el cálculo planteado (Imagen 1).<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES"><br /></span></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://1.bp.blogspot.com/-BNQ5wGah5rg/UaMsLpMlEjI/AAAAAAAAAJI/IqjYNO2tOKs/s1600/Imagen+1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://1.bp.blogspot.com/-BNQ5wGah5rg/UaMsLpMlEjI/AAAAAAAAAJI/IqjYNO2tOKs/s1600/Imagen+1.jpg" height="320" width="282" /></a></div>
<div class="MsoBodyText">
<i><span lang="ES">Imagen
1.</span></i><i><span lang="ES"> Ventana principal de G*Power
con el ejemplo planteado en el artículo Determinación del tamaño de la muestra
en estudios epidemiológicos (I), publicado en Suis en abril de 2013 (nº 96),
resuelto.<o:p></o:p></span></i></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">
</span></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">En la ventana “GPower – Plot”, que aparece después de hacer clic sobre el
botón “X-Y plot for a range of values” (Imagen 2), podemos representar gráficamente
los cambios de tamaño muestral en función de los parámetros usados para su
cálculo “Plot Parameters” y así dar respuesta al nuevo problema que hemos
planteado.<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES"><br /></span></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://1.bp.blogspot.com/-r_vmAjUQYXY/UaMsYUkwDTI/AAAAAAAAAJQ/8OHwwCfb5y0/s1600/Imagen+2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://1.bp.blogspot.com/-r_vmAjUQYXY/UaMsYUkwDTI/AAAAAAAAAJQ/8OHwwCfb5y0/s1600/Imagen+2.jpg" height="234" width="320" /></a></div>
<div class="MsoBodyText">
<i><span lang="ES">Imagen
2.</span></i><i><span lang="ES"> Componentes de la ventana
“GPower – Plot”.<o:p></o:p></span></i></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">1.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]--><span lang="ES">Vamos a representar el tamaño muestral total en el
eje de abcisas “Y”, por lo tanto, dejamos la opción que aparece por defecto
“Total sample size” en “Plot (on y axis)”. Añadiremos marcadores, seleccionando
“with markers”, y los valores de cada marcador, seleccionando “and displaying
the values in the plot” con un número de decimales determinado en “Show </span><span lang="ES">□</span><span lang="ES"> digits” (en este ejemplo “0”).<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 18.0pt;">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">2.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]--><span lang="ES">A continuación, determinamos el parámetro
representado en el eje de ordenadas “X”, que será la proporción de éxito del
grupo control (p2), seleccionando la opción “Proportion P2</span>”
<span lang="ES">en
“as a fuction of”</span>. Indicaremos qué rango de valores de p2
queremos estudiar, desde (“from”) 0.60 (60%), poniendo un marcador cada (“in
steps of”) 0.05 (5%), hasta (“through to”) 0.80 (80%).<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
Por el momento, no modificaremos los valores que
G*Power nos da por defecto en el resto de parámetros.<o:p></o:p></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">3.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Número de líneas del gráfico
“Plot: 1” y tipo de gráfico “graph(s): interpolating points”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 18.0pt;">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">4.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]--><span lang="ES">P</span>otencia o error tipo 2 “with
Power (1- <span lang="ES">β) at 0.8</span>”. <span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">5.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Nivel de significación “and <span lang="ES">α</span>
err prob at 0.05”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">6.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Hacemos click en el botón “Draw
Plot”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">
</span></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">Y veremos</span><span lang="ES"> </span>cómo varía el número de
animales necesarios en función de diferentes proporciones de éxito del
tratamiento control para una<span lang="ES"> proporción de éxito del tratamiento experimental
del 84%, con un nivel de significación de 0,05 y una potencia de 0,80 (Imagen
3).</span><o:p></o:p></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES"><br /></span></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://3.bp.blogspot.com/-VpCgKNpfthE/UaMsgkJYQjI/AAAAAAAAAJY/mYxo1ZEqoYw/s1600/Imagen+3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://3.bp.blogspot.com/-VpCgKNpfthE/UaMsgkJYQjI/AAAAAAAAAJY/mYxo1ZEqoYw/s1600/Imagen+3.jpg" height="163" width="320" /></a></div>
<div class="MsoBodyText">
<i>Imagen 3.</i><i> Cambios en el tamaño muestral total en función de diferentes
proporciones de éxito del tratamiento control.<o:p></o:p></i></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
Podemos comprobar que a mayor<span lang="ES"> proporción de éxito del
grupo control, mayor es el número de animales que necesitamos, debido a que la
diferencia de proporciones (p2-p1) que pretendemos detectar es cada vez menor.<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">Pero, ¿qué sucede si además cambiamos la potencia? Podemos estudiar, por
ejemplo, el número de animales que necesitaríamos si establecemos potencias
(error tipo 2) de 0,5, 0,7 y 0,9, manteniendo el nivel de significación de 0,05
(Imagen 4):<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">3.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Número de líneas del gráfico
“Plot: 3”, una para cada simulación que queremos realizar, y tipo de gráfico
“graph(s): interpolating points”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 18.0pt;">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="EN-GB">4.<span style="font-size: 7pt;"> </span></span><!--[endif]--><span lang="EN-GB">Potencia o error tipo 2 “with Power (1- </span><span lang="ES">β</span><span lang="EN-GB">)”
desde (“from”) 0.5 a intervalos de (“in steps of”) 0.2.<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://www.blogger.com/blogger.g?blogID=6125004837423290827" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"></a></div>
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">5.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Nivel de significación “and <span lang="ES">α</span>
err prob at 0.05”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">
</span></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<!--[if !supportLists]--><span lang="ES">6.<span style="font-size: 7pt;">
</span></span><!--[endif]-->Hacemos click en el botón “Draw
Plot”.<span lang="ES"><o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
<br /></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://www.blogger.com/blogger.g?blogID=6125004837423290827" imageanchor="1" style="clear: right; float: right; margin-bottom: 1em; margin-left: 1em;"></a><a href="http://4.bp.blogspot.com/-VztVFn8Ihnk/UaMsqFcMPQI/AAAAAAAAAJg/uMsyVFFglEU/s1600/Imagen+4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://4.bp.blogspot.com/-VztVFn8Ihnk/UaMsqFcMPQI/AAAAAAAAAJg/uMsyVFFglEU/s1600/Imagen+4.jpg" height="260" width="320" /></a></div>
<div class="MsoBodyText">
<i><span lang="ES">Imagen
4.</span></i><i><span lang="ES"> Cambios en el tamaño
muestral total </span></i><i>en
función de diferentes proporciones de éxito del tratamiento control y
diferentes potencias (error tipo 2). En este caso hemos quitado los valores de
cada marcador (amarillo) para evitar que los números se superpongan unos con
otros.<o:p></o:p></i></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">Vemos que a mayor potencia, mayor probabilidad de encontrar diferencias
significativas en el caso en que realmente existan y mayor número de animales
necesitamos.<o:p></o:p></span></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="MsoBodyText" style="margin-left: 36.0pt; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt; text-indent: -18.0pt;">
</div>
<div class="MsoBodyText">
<span lang="ES">Finalmente, p</span>odemos ver los resultados en forma de tabla
en la pestaña “Table” (Imagen 5).<o:p></o:p></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://3.bp.blogspot.com/-YcpC0_PF0H8/UaMsyRZRMSI/AAAAAAAAAJo/5FahrpqO6KM/s1600/Imagen+5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://3.bp.blogspot.com/-YcpC0_PF0H8/UaMsyRZRMSI/AAAAAAAAAJo/5FahrpqO6KM/s1600/Imagen+5.jpg" height="261" width="320" /></a></div>
<div class="MsoBodyText">
<br /></div>
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