Datos

banco_A <- c(6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 7.1, 7.3, 7.4, 7.7, 7.7, 7.7, 10, 12, 8.4, 9.2)
banco_B <- c(4.2, 5.4, 5.8, 6.2, 6.7, 7.7, 7.7, 8.5, 9.3, 10.0, 3.2, 4.5, 15.1)

Medidas de tendencia central y dispersión

summary_A <- summary(banco_A)
summary_B <- summary(banco_B)

sd_A <- sd(banco_A)
sd_B <- sd(banco_B)

Visualización con boxplot

boxplot(banco_A, banco_B, names=c("Banco A", "Banco B"),
        main="Comparación de tiempos de espera",
        ylab="Tiempo de espera (minutos)", col=c("blue", "red"))

Prueba de igualdad de Varianzas

var.test(banco_A, banco_B)
## 
##  F test to compare two variances
## 
## data:  banco_A and banco_B
## F = 0.24614, num df = 13, denom df = 12, p-value = 0.01794
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.07598623 0.77612071
## sample estimates:
## ratio of variances 
##          0.2461394

Prueba t de Student (en caso de varianzas iguales) o prueba de Welch (en caso de varianzas diferentes)

t.test(banco_A, banco_B, var.equal = FALSE)
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  banco_A and banco_B
## t = 0.71479, df = 17.279, p-value = 0.4843
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.328314  2.692050
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  7.935714  7.253846

Analisis

Conclusión Si solo observamos la media y la mediana, podríamos pensar que los tiempos de espera en ambos bancos son similares. Sin embargo:

1.La principal diferencia es la variabilidad en los tiempos de espera. 2.El Banco B tiene tiempos de espera menos predecibles, lo que podría generar una experiencia inconsistente para los clientes. 3.El Banco A, con una sola fila, tiene una distribución más estable y menos valores extremos, lo que sugiere una mejor gestión del tiempo de espera en general.

En términos prácticos, los clientes en el Banco A tienen una mayor probabilidad de recibir un tiempo de espera más uniforme, mientras que en el Banco B algunos clientes pueden ser atendidos rápidamente, pero otros podrían experimentar esperas mucho más largas.