#3. Prueba de hipótesis para comparar 2 proporciones independientes
Lo porcentual no siempre es cualitativo, por eso siempre hay confirmar si la variable es de un atributo cualitativo o cuantitativo. Hoy es cualitativo:
Se mide una variable en el suelo como: MO (Materia orgánica) está variable se mide en porcentaje
Problema Se realiza una encuesta a una cooperativa de productores de café Pregunta piloto: ¿Está usted de acuerdo con las políticas de nombramiento de las directivas de la cooperativa tal como se hacen? (R:si, no) - Total de miembros N=450, de los cuáles 300 y 150 - La proporción de hembras y varones es igual \(H_0: \pi_{v} = \pi_{h}\)
set.seed(123)
varones = runif(n=300, min=0, max=1.2)
varones = round(varones)
hembras = runif(n=150, min=0.2, max=0.75)
hembras = round(hembras)
#proporciones
#sum(varones)/length(varones)
mean(varones)
## [1] 0.56
mean(hembras)
## [1] 0.42
sum(varones)
## [1] 168
sum(hembras)
## [1] 63
res<-prop.test(x = c(sum(varones), sum(hembras)), n = c(300,150))
ifelse(res$p.value, 'Proporciones NO iguales', 'proporciones iguales')
## [1] "Proporciones NO iguales"
1 caso. Compara dos promedios independientes 2 caso. Comparar dos promedios dpendientes
—-Ley de Mendel—- #4. prueba \(\chi^2 de Pearson\)
Tercera ley de Mendel: \[H_0: \pi_{NN} = \frac{9}{16}*1200 = 675\\ \pi_{NV} = \frac{3}{16}*1200 = 225\\ \pi_{SN} = \frac{3}{16}*1200 = 225\\ \pi_{SV} = \frac{1}{16}*1200 = 75\]
Moscas de Drosophila N=1200 Ojos normales = 650 - Alas Normales = 650 Ojos normales = 200 - Alas Vestigiales = 200 Ojos sepia = 240 - Alas Vestigiales = 240 Ojos sepia = 110 - Alas Vestigiales = 110
ON_AN=650
ON_AV=200
OS_AN=240
OS_AV=110
obs <- c(ON_AN, ON_AV, OS_AN, OS_AV)
pro = c(9/16, 3/16, 3/16, 1/16)
res <- chisq.test(obs, p =pro)
res$p.value
## [1] 0.000103428
Cambio, si se sube para que se cumpla la Ley de Mendel.
Moscas de Drosophila N=1200 Ojos normales = 650 - Alas Normales = 650 Ojos normales = 230 - Alas Vestigiales = 230 Ojos sepia = 240 - Alas Vestigiales = 240 Ojos sepia = 80 - Alas Vestigiales = 80
ON_AN=650
ON_AV=230
OS_AN=240
OS_AV=80
obs <- c(ON_AN, ON_AV, OS_AN, OS_AV)
pro = c(9/16, 3/16, 3/16, 1/16)
res <- chisq.test(obs, p =pro)
res$p.value
## [1] 0.499174