R-commander. Manejo de datos y Estadística Básica. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 1
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- Natalia Chávez Robles
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1 R-commander Manejo de datos y Estadística Básica Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 1
2 Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 2
3 Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 3
4 Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 4
5 Por cada entrevistado, se recogen los siguientes datos: Código del cuestionario (codcue); Zona geográfica (p1) 1. Occidente 2. Centro 3. Oriente Periodo de recogida datos (p2) 1. Enero - Mayo 2. Junio - Septiembre 3. Octubre - Diciembre Motivos de su visita (p3) 1. Ocio - Vacaciones 2. Trabajo 3. Otro Qué personas lo acompañan en este viaje? (p4) 1. Viaja solo 2. En pareja 3. En familia 4. Amigos - Grupo 5. Compañeros de trabajo Medio de transporte de llegada (p5) 1. Coche - Moto propios 2. Coche de alquiler 3. Autobús contratado 4. Autobús de línea regular 5. Tren 6. Avión Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 5
6 Por cada entrevistado, se recogen los siguientes datos: Tipo de establecimiento en que se aloja (p6) 1. Hotel 2. Turismo Rural 3. Camping Procedencia de la persona entrevistada (p7) 1. Asturiano 2. Nacional 3. Extranjero Cuántas noches pernoctará en Asturias? (p8) La estancia, incluye fin de semana? (p9) 1. Sí 2. No Gasto en comidas en el alojamiento (p10) Gasto en comidas fuera del alojamiento (p11) Gasto en bebidas en bares y cafeterías (p12) Gasto en diversión en pubes y discotecas (p13) Gasto en alojamiento (p14) Gasto en actividades (p15) Gasto en transporte (p16) Gasto en compras varias (p17) Sexo de la persona entrevistada (p18) 1. Femenino 2. Masculino Gasto total diario por persona (gasdia) Gasto total en el viaje por persona (gastotal) Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 6
7 Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 7
8 Importar datos El programa R y el paquete R-Commander no solo permiten crear y trabajar sobre datos con formato nativo, sino que permiten también utilizar ficheros provenientes de otros programas. Los formatos de fichero soportados por R-Commander son texto puro (en fichero, portapapeles o dirección URL); SPSS; Minitab; STATA; Excel; Access. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 8
9 Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 9
10 Cambiar conjunto de datos Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 10
11 Estadística básica Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 11
12 Estadística básica Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 12
13 Estadística básica Conjunto de datos activos Según la naturaleza de la variable (cuantitativa o cualitativa), tendremos: Resúmenes numéricos para variables cuantitativas: mínimo y máximo media y mediana primer y tercer cuartil Es decir, los cinco cuartiles más la media. Frecuencias absolutas para variables cualitativas (categóricas, factores). Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 13
14 Estadística básica Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 14
15 Estadística básica Resúmenes numéricos Este comando hace el resumen de una variable numérica (o varias). Frente al resumen descrito antes, ofrece además la desviación típica. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 15
16 Estadística básica Segmentación También se pueden calcular los resúmenes de una variable numérica, segmentando los resultados con respecto a una variable categórica. Si por ejemplo queremos conocer los estadísticos de la variable Gasto total diario por persona (gasdia) con respecto a Procedencia de la persona entrevistada (p7), Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 16
17 Estadística básica Distribución de frecuencias Se usa para calcular las frecuencias de los casos observados en una variable categórica. Si por ejemplo estamos interesados a conocer la frecuencia de turistas asturianos, nacionales y extranjeros (Procedencia de la persona entrevistada (p7)) Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 17
18 Estadística básica Número de observaciones ausentes Este comando genera una tabla donde por cada variable se muestra el numero de observaciones ausentes. Para el conjunto de datos Turismo, la ejecución del comando genera la tabla Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 18
19 Estadística básica Tablas de estadísticos Se pueden hacer tablas con los estadísticos (media, mediana o desviación típica) para comparar varias variables. Si por ejemplo queremos saber cuál es el Gasto total en el viaje por persona (gastotal) medio de los turistas, según sean hombres o mujeres (Sexo de la persona entrevistada (p18)) y según la Procedencia de la persona entrevistada (p7) Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 19
20 Estadística básica Matriz de correlaciones Calcula las matrices de correlaciones de Pearson o de Spearman entre las variables seleccionadas. Test de correlación Contraste para la asociación entre variables emparejadas. Se pueden calcular distintos coeficientes (Pearson, Tau de Kendall y Rho de Spearman). Test de normalidad de Shapiro-Wilk Realiza el contraste de normalidad de Shapiro-Wilk. La salida será el valor del estadístico y el correspondiente P-valor. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 20
21 Estadística básica Tablas de contingencia Permite hallar las frecuencias de la distribución conjunta de dos variables categóricas, es decir, el número de casos en que se manifiestan simultáneamente cada combinación de valores de cada variable. Si por ejemplo queremos contar cuántos encuestados se quedarán durante el fin de semana (La estancia, incluye fin de semana? (p9)), en función del Periodo de recogida datos (p2), haremos como se muestra a continuación Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 21
22 Estadística básica Tablas de entradas múltiples Este menú permite construir tablas para la distribución conjunta de tres, cuatro o más variables. Si por ejemplo queremos hacer una tabla donde aparezcan las frecuencias de las variable Periodo de recogida datos (p2) y Procedencia de la persona entrevistada (p7), agrupadas según la variable Sexo de la persona entrevistada (p18), marcaremos en la primera columna p2, en la segunda p7 y en la tercera p18. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 22
23 Estadística básica Para el caso de más de tres variables, en la pantalla de construcción de la tabla se marcarán las variables de interés, una en la primera lista, una en la segunda y una o más en la tercera. Si por ejemplo queremos conocer cuántos casos hay por cada posible valor de las cuatro variables Periodo de recogida datos (p2), Procedencia de la persona entrevistada (p7), La estancia, incluye fin de semana? (p9) y Sexo de la persona entrevistada (p18), elegiremos como aparece a continuación con la salida que se muestra. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 23
24 Contrastes Paramétricos Test t para una muestra Sirve para hacer contrastes de hipótesis para la media de una variable cuantitativa con distribución normal. En la pantalla de construcción del contraste se pueden elegir: tipo de contraste bilateral (igualdad), unilaterales (menor o mayor); valor de la media bajo la hipótesis nula; nivel de confianza para el intervalo de estimación. Por ejemplo, si queremos averiguar si la media del Gasto total en el viaje por persona (gastotal) es mayor que 300, haremos como se muestra a continuación: Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 24
25 Contrastes Paramétricos Test t para muestras independientes Realiza un contraste de hipótesis de igualdad de medias entre dos muestras. Se necesita por un lado una variable cuantitativa y, por otro, una variable dicotómica (cualitativa o factor, con sólo dos modalidades) que indique los dos grupos (por ejemplo, el sexo). En el siguiente ejemplo, se muestra cómo realizar un contraste para averiguar si el Gasto total en el viaje por persona (gastotal) promedio es mayor para las mujeres que para los hombres, con un nivel de confianza del 95% y suponiendo que la dos muestras tengan la misma varianza. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 25
26 Contrastes Paramétricos Test t para datos emparejados Se utiliza para contrastar dos variables en que los datos se suponen relacionados, como al comparar dos variables observadas sobre los mismos individuos. Por ejemplo, si queremos averiguar si el gasto medio en Gasto en bebidas en bares y cafeterías (p12) es igual al gasto medio en Gasto en diversión en pubes y discotecas (p13), haremos como se muestra a continuación Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 26
27 Análisis de la Varianza ANOVA de un factor Este comando permite contrastar la igualdad de medias en varias muestras independientes, mediante un análisis de varianza. Si por ejemplo queremos comprobar si el Gasto total en el viaje por persona (gastotal) medio es igual independientemente del valor de Zona geográfica (p1), haremos como se muestra, marcando la variable gastotal en la columna izquierda y p1 en la derecha; si queremos ver si depende del sexo, marcaremos gastotal a la izquierda y p18 a la derecha. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 27
28 Test de igualdad de Varianzas Test F para 2 varianzas La resolución del contraste t para comparar medias de muestras independientes depende de la homoscedasticidad (igualdad de varianzas) en las dos muestras. Mediante el comando que nos ocupa se puede realizar un contraste F para comparar la varianza de dos muestras, suponiendo que la variable sigue una distribución normal. Como ejemplo, pensemos en el Gasto en diversión en pubes y discotecas (p13), en función de si el encuestado se queda o no el fin de semana (La estancia, incluye fin de semana? (p9)). Para probar si las dos muestras tienen la misma varianza seguimos los comandos que se muestran, cuya salida es el resultado del contraste de hipótesis con su P-valor. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 28
29 Test de igualdad de Varianzas Test de Bartlett Una de las hipótesis del análisis de varianza es la homoscedasticidad entre las muestras independientes. El contraste de Bartlett es similar al contraste del epígrafe anterior, pero permite contrastar más de dos muestras independientes. Las figuras siguientes representan el mismo ejemplo del epígrafe anterior, considerando las mismas variables, pero con el contraste de Bartlett en vez del contraste F. Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 29
30 Contrastes no paramétricos Test de Wilcoxon para dos muestras Contraste no paramétrico correspondiente al contraste t de medias. Si por ejemplo queremos averiguar si el Gasto en diversión en pubes y discotecas (p13) es distinto respecto a si el turista encuestado se queda durante el fin de semana, podemos realizar el contraste como en se muestra en las figuras siguientes Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 30
31 Contrastes no paramétricos Test de Kruskall-Wallis Es un contraste no paramétrico correspondiente al contraste de igualdad de medias de dos o más poblaciones. Considerando por ejemplo el Gasto total en el viaje por persona (gastotal) en las tres distintas temporadas en que se recogieron los datos (Periodo de recogida datos (p2)), podemos preguntarnos si las tres muestras provienen de la misma población. Para realizar la prueba en R-Commander, síganse las instrucciones de la figura siguiente: Pedro A. García Métodos Estadísticos con software libre R 31
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