Prueba de Chi2

Falta poner la parte teórica del Chi

Ejercicio 1

Una empresa de estudios de mercado lleva a cabo un sondeo entre 60 personas, se les pregunta a la gente cuál es su red social más empleada durante el día y el promedio de horas que la usan, pudiendo elegir entre las opciones: Facebook, WhatsApp, Twitter, Instagram y Snapchat.

 

Los resultados obtenidos se los muestra en el archivo redes sociales.csv.

 

La empresa de estudios de mercado pone a prueba los datos obtenidos en el sondeo para determinar si la red social más usada o de preferencia por los hombres y las mujeres. Se lleva a cabo una prueba de chi-cuadrado a un nivel de significación del 5%.

 

Realizar lo siguiente:

 

  1. Establezca la hipótesis nula

  2. Establezca el número de grados de libertad

  3. Establezca el valor mínimo, máximo, media y mediana de las tres variables (edad, red social y horas).

  4. Establezca la frecuencia entre las redes sociales y el género (masculino y femenino).

  5. Establezca el valor de chi-cuadrado de la frecuencia.

  6. Elaborar un diagrama de pastel en el que muestre cual es las redes sociales más usadas por hombres y otro diagrama para la mujeres.

 

  • library(plotrix)# este paquete ya está cargado si usted ya instaló el paquete drc

  • Europe1<-read.csv2("C:\\Users\\USER HP\\Desktop\\redes sociales.csv")

  • head (Europe1)

  • summary(Europe1) # resumen de los datos

  • Sexo<-Europe1$Sexo

  • Red<-Europe1$Red.Social

  • Freq=table(Sexo,Red)

  • Freq # frecuencia de las redes sociales respecto al género.

  • chisq.test(Freq) # valor de chi obtenido

  • chisq.test(Freq)$expected # valor de chi esperado

  • Fem=c(5,16,9) # tomamos solo en cuenta Facebook, Whatsapp y Otros.

  • Mas=c(12,4,14)

  • pielabels<-c("Facebook","Otros","Whatsapp") # Ponemos las etiquetas

  • par(mfrow=c(1,2))

  • lp<-pie3D(Fem,radius=0.65,labels=pielabels,explode=0.18,main="Mujeres") # ponemos el título

  • lp<-pie3D(Mas,radius=0.65,labels=pielabels,explode=0.18,main="Hombres") # ponemos el título

 

 

 

Se elige el paquete plotrix porque es un paquete que se trata de parcelas especializadas y accesorios de trazado, como color, colocación de texto y leyendas.

 

El paquete de plotrix está destinado a proporcionar un método para obtener muchos tipos de diagramas especializados de forma rápida, pero permite una fácil personalización de esos diagramas sin aprender una gran cantidad de sintaxis especializada.

 

Tarea: Hacer el mismo ejercicio con los estudiantes de la clase

 

 

Ejercicio 2

Se realizó un estudio con los alumnos de tercero de Biotecnología para establecer si  los grupos sanguíneo de  esta población son comparables  con los  valores mundiales  Los porcentajes de tipos de sangre de la población mundial son:

A=40%    B=11%    AB=4%    O=45 

Los valores obtenidos con los 22 estudiantes de Biotecnología fueron:

A=3    B=5    AB=4    O=10

 

Comando para cargar los datos

 

  • #Tipos de sangre, ejercicio chi2

  • A=c(40,3)

  • B=c(11,5)

  • AB=c(4,4)

  • O=c(45,10)

 

Usamos la función cbind para tomar una secuencia de vectores, matriz o argumentos de marcos de datos y combinarlos por columnas o filas, respectivamente.

 

  • Sangre=cbind(A,B,AB,O)

  • Sangre

 

Aplicamos la función de chi-cuadrado al vector sangre donde ya se encuentra agrupado los datos de los diferentes tipos de sangre.

 

  • chisq.test(Sangre) #valor de chi obtenido

  • chisq.test(Sangre)$expected # valor de chi esperado

 

Agrupamos en otro vector los datos iniciales que representaran el chi-cuadrado esperado y de igual forma se realiza un vector con datos finalmente obtenidos en el muestreo.

 

  • Esp=c(40,11,4,45)# agrupacion de datos iniciales

  • Obt=c(3,5,4,10) # agrupacion de datos obtenidos

 

Luego concatenamos en un solo vector denominado como label todos los datos de los diferentes tipos de sangre.

 

  • label=c("A","B","AB","O")

 

Para poder realizar las gráficas se debe primero llamar al paquete plotrix, el cual nos permite realizar diagramas especializados de forma rápida.

 

  • library(plotrix) # cargamos el paquete plotrix

 

Después colocamos la cantidad de gráficas que aparecerán por hoja, indicando primero el número de filas y luego las columnas, semejante a una matriz.

 

  • par(mfrow=c(1,2)) # determinamos la cantidad de gráficos en una sola hoja

 

Diagrama de pastel en 3D

 

  • lp<-pie3D(Esp,radius=0.75,labels=label,explode=0.2,main=" esperado") # ponemos el título

  • lp<-pie3D(Obt,radius=0.75,labels=label,explode=0.2,main=" obtenido") # ponemos el título

Tarea: Hacer el mismo ejercicio con los estudiantes de la clase

 

 

 

Kruskal y Wallis