Enunciado: Las autoridades de las universidad deasen conocer si las semanas de receso ayuda o no al descanso del estudiantado. Para eso seleccionaron 20 estudiantes de forma aleatoria y les consultaron si se sentían “cansada/o” o “descansada/o” en tres ocasiones: el lunes, miercoles y viernes de la primera semana de receso del semestre. Los resultados se muestran en la siguiente tabla, donde 0 representa consancio y 1 descanos.
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.3 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
## *** Package RVAideMemoire v 0.9-83-2 ***# Calculo de la Prueba Q de Cochran
estudiante <- 1:20
lunes <- c(1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0)
miercoles <- c(1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1)
viernes <- c(1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1)
data <- data.frame(estudiante, lunes, miercoles, viernes)
data## estudiante lunes miercoles viernes
## 1 1 1 1 1
## 2 2 0 1 1
## 3 3 0 0 1
## 4 4 0 1 0
## 5 5 1 0 0
## 6 6 0 1 1
## 7 7 0 1 1
## 8 8 0 0 1
## 9 9 0 1 1
## 10 10 0 1 0
## 11 11 1 1 0
## 12 12 1 1 1
## 13 13 0 0 0
## 14 14 1 0 1
## 15 15 0 1 1
## 16 16 0 1 0
## 17 17 0 0 1
## 18 18 0 1 1
## 19 19 1 0 1
## 20 20 0 1 1data <- data %>% pivot_longer(c("lunes", "miercoles", "viernes"), names_to = "receso", values_to = "resultado")
data[["estudiante"]] <- factor(data[["estudiante"]])
data[["receso"]] <- factor(data[["receso"]])
test <- cochran.qtest(resultado ~ receso | estudiante, data = data, alpha = 0.05)
test##
## Cochran's Q test
##
## data: resultado by receso, block = estudiante
## Q = 6.7059, df = 2, p-value = 0.03498
## alternative hypothesis: true difference in probabilities is not equal to 0
## sample estimates:
## proba in group lunes proba in group miercoles proba in group viernes
## 0.30 0.65 0.70
##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon sign test
##
## lunes miercoles
## miercoles 0.1384 -
## viernes 0.1157 1
##
## P value adjustment method: fdr# Como se rechaza la hipotesis nula, se ha de hacer una correccion post-hoc
post_hoc_bonferroni <- pairwiseMcnemar(resultado ~ receso | estudiante,
data = data,
method = "bonferroni")
post_hoc_bonferroni## $Test.method
## Test
## 1 exact
##
## $Adustment.method
## Method
## 1 bonferroni
##
## $Pairwise
## Comparison Successes Trials p.value p.adjust
## 1 lunes - miercoles = 0 3 13 0.0923 0.277
## 2 lunes - viernes = 0 2 12 0.0386 0.116
## 3 miercoles - viernes = 0 4 9 1 1.000post_hoc_holm <- pairwiseMcnemar(resultado ~ receso | estudiante,
data = data,
method = "holm")
post_hoc_holm## $Test.method
## Test
## 1 exact
##
## $Adustment.method
## Method
## 1 holm
##
## $Pairwise
## Comparison Successes Trials p.value p.adjust
## 1 lunes - miercoles = 0 3 13 0.0923 0.185
## 2 lunes - viernes = 0 2 12 0.0386 0.116
## 3 miercoles - viernes = 0 4 9 1 1.000