parcial1
Eliana-alejandro
2025-03-03
ggplot2::last_plot() dplyr::filter(data, condition) graphics::layout(matrix)
Introducción
En este trabajo, se abordaran diversos problemas relacionados con el analisis de datos, utilizando como herramienta principal el lenguaje de programacion R, ampliamente reconocido por su versatilidad y potencia en el manejo, procesamiento y visualización de datos, convirtiendolo en una opcion ideal para explorar y resolver cuestiones complejas en este ambito. A lo largo del estudio, se aplicaran tecnicas estadisticas, metodos de visualizacion con el objetivo de proporcionar soluciones basadas en evidencia. Este enfoque permitira no solo comprender mejor los datos, sino tambien tomar decisiones informadas y fundamentadas en los resultados obtenidos.
Exploración de Datos
Punto 1: Moluscos
Se comparan los niveles de oxígeno según el tipo de molusco.
Análisis: Los datos revela que los niveles de oxígeno varían significativamente según el tipo de molusco y la concentración de agua de mar. Los moluscos del tipo A tienden a presentar niveles de oxígeno más altos en comparación con los del tipo B, especialmente en concentraciones de agua de mar del 50%. Además, se observa una correlación positiva entre la concentración de agua de mar y los niveles de oxígeno, lo que sugiere que a mayor concentración, los niveles de oxígeno tienden a aumentar. Estos hallazgos indican que tanto el tipo de molusco como la concentración de agua de mar son factores importantes que influyen en los niveles de oxígeno, lo que podría tener implicaciones significativas para el estudio
Punto 2: Agua de Mar
Se analizan los niveles de oxígeno en función del nivel de agua de mar.
Análisis: Los niveles de oxígeno en función de la concentración de agua de mar, se observa una tendencia clara en la que los niveles de oxígeno aumentan a medida que la concentración de agua de mar disminuye. Específicamente, en concentraciones del 50% de agua de mar, los niveles de oxígeno son más altos, alcanzando valores cercanos a 15. En contraste, en concentraciones del 100%, los niveles de oxígeno tienden a ser más bajos, rondando valores cercanos a 5. Esta relación sugiere que la concentración de agua de mar tiene un impacto significativo en los niveles de oxígeno, posiblemente debido a diferencias en la disponibilidad de recursos o en las condiciones ambientales que afectan la capacidad de los moluscos para mantener niveles altos de oxígeno. Este patrón refuerza los hallazgos previos que indican que tanto el tipo de molusco como la concentración de agua de mar son factores críticos en la determinación de los niveles de oxígeno.
Conclusión
Los moluscos del tipo A demuestran una mayor capacidad para mantener niveles elevados de oxígeno en concentraciones más bajas de agua de mar (50%), mientras que los del tipo B presentan niveles más bajos en general, especialmente en concentraciones más altas (100%). Esto sugiere que los moluscos del tipo A podrían estar mejor adaptados a ambientes menos salinos, donde los niveles de oxígeno son más altos. Por otro lado, la disminución en los niveles de oxígeno en concentraciones más altas de agua de mar podría indicar un estrés ambiental para ambos tipos de moluscos, aunque afecta más notablemente al tipo B.
Tabla de Datos
| id | agua_mar | molusco | oxigeno |
|---|---|---|---|
| 1 | 100 | A | 7.16 |
| 2 | 100 | A | 8.26 |
| 3 | 100 | A | 6.78 |
| 4 | 100 | A | 14.00 |
| 5 | 100 | A | 13.60 |
| 6 | 100 | A | 11.10 |
Punto 2: Análisis de Cerdos
Carga de Datos
cerdos <- read_excel("~/bioestadistica/cerdos.xlsx", col_types = c("numeric", "text", "numeric"))
head(cerdos)## # A tibble: 6 × 3
## id dieta peso
## <dbl> <chr> <dbl>
## 1 1 A 60.8
## 2 2 A 67
## 3 3 A 65
## 4 4 A 68.6
## 5 5 A 61.7
## 6 6 B 68.7Conversión de Variables
cerdos$dieta <- factor(cerdos$dieta, levels = c("A", "B", "C", "D"))Tabla de Resumen: Peso por Dieta
table1(~peso | dieta, data = cerdos)| A (N=5) |
B (N=5) |
C (N=5) |
D (N=5) |
Overall (N=20) |
|
|---|---|---|---|---|---|
| peso | |||||
| Mean (SD) | 64.6 (3.35) | 71.3 (3.07) | 73.5 (2.99) | 63.2 (2.42) | 68.2 (5.23) |
| Median [Min, Max] | 65.0 [60.8, 68.6] | 71.8 [67.7, 75.0] | 74.3 [69.6, 77.1] | 63.1 [60.3, 66.7] | 68.2 [60.3, 77.1] |
Gráfico de Distribución de Peso por Dieta
Análisis del Gráfico
El gráfico de cajas revela diferencias significativas entre los grupos. Los cerdos que siguieron la dieta C presentaron el mayor peso promedio (73.5 ± 2.99), seguidos por los de la dieta B (71.3 ± 3.07), mientras que los de las dietas A (64.6 ± 3.35) y D (63.2 ± 2.42) mostraron los pesos más bajos. Esto sugiere que la dieta C es la más efectiva para promover un mayor aumento de peso en los cerdos, mientras que las dietas A y D parecen ser menos efectivas. Además, la variabilidad en los pesos dentro de cada grupo, medida por la desviación estándar, es relativamente baja, lo que indica consistencia en los resultados dentro de cada dieta. Estos hallazgos podrían ser útiles para optimizar las estrategias de alimentación en la cría de cerdos, priorizando dietas que maximicen el crecimiento y el rendimiento.
Conclusión
Segun los resultados obtenidos anteriormente se observa que la dieta C es la mas eficiente si se pretende desarrollar y engordar a los cerdos en menor tiempo. Por otra parte sería beneficioso investigar los componentes específicos de esta dieta que contribuyen a su eficacia, con el fin de replicar o mejorar sus resultados en futuros programas de alimentación.
Punto 3: Análisis de Canto moluscos
Carga de Datos
canto <- read_excel("~/bioestadistica/canto.xlsx", col_types = c("text", "text", "numeric"))
kable(head(canto), caption = "Primeras filas del conjunto de datos - Canto")| epoca | tamaño | numero_de_especies |
|---|---|---|
| S1 | T1 | 7 |
| S1 | T1 | 5 |
| S1 | T1 | 7 |
| S1 | T1 | 7 |
| S1 | T2 | 6 |
| S1 | T2 | 4 |
# Convertir las columnas a factores
canto$epoca <- factor(canto$epoca, levels = c("S1", "S2", "S3", "S4"))
canto$tamaño <- factor(canto$tamaño, levels = c("T1", "T2", "T3", "T4"))Gráfico 4: Distribución del Tamaño del Canto
| epoca | tamaño | numero_de_especies |
|---|---|---|
| S1 | T1 | 26 |
| S1 | T2 | 27 |
| S1 | T3 | 33 |
| S1 | T4 | 31 |
| S2 | T1 | 29 |
| S2 | T2 | 24 |
| S2 | T3 | 23 |
| S2 | T4 | 18 |
| S3 | T1 | 9 |
| S3 | T2 | 16 |
| S3 | T3 | 16 |
| S3 | T4 | 13 |
| S4 | T1 | 9 |
| S4 | T2 | 13 |
| S4 | T3 | 7 |
| S4 | T4 | 8 |
Análisis
La distribución del tamaño del canto en moluscos muestra que los tamaños T1 y T2 son los más frecuentes en todas las épocas (S1, S2, S3, S4), lo que indica que estos tamaños son los más comunes en la población estudiada. En contraste, los tamaños T3 y T4 presentan una menor frecuencia, lo que sugiere que son menos comunes en los moluscos analizados. Esta diferencia en la distribución del tamaño del canto podría estar relacionada con factores ambientales o biológicos que favorecen ciertas dimensiones sobre otras.
A lo largo de las distintas épocas, se observa una ligera variabilidad en la frecuencia de los tamaños de canto. En S1 y S2, los tamaños T1 y T2 predominan, aunque en S2 se registra un leve aumento en la frecuencia de T3. En S3, la presencia de T1 y T2 disminuye levemente, mientras que en S4 vuelven a ser predominantes, con una reducción significativa en la frecuencia de T3 y T4. Estos cambios podrían estar influenciados por variaciones estacionales en el hábitat, disponibilidad de recursos o procesos de crecimiento y desarrollo de los moluscos.
conclusion
la prevalencia de los tamaños de canto T1 y T2 sugiere que estos podrían estar mejor adaptados a las condiciones ambientales de la región estudiada. Las variaciones en la frecuencia de los tamaños de canto entre épocas pueden estar relacionadas con factores como el crecimiento de los moluscos, cambios en la disponibilidad de nutrientes o condiciones del sustrato.
Punto 4: Análisis de Cangrejos
Carga de Datos
cangrejos <- read_excel("~/bioestadistica/cangrejos.xlsx", col_types = c("text", "text", "numeric"))
# Convertir las columnas a factores
cangrejos$Sexo <- factor(cangrejos$Sexo, levels = c("Macho", "Hembra"))
cangrejos$Temperatura <- factor(cangrejos$Temperatura, levels = c("Baja", "Media", "Alta"))Gráfico 5: Comparación de Niveles de Oxígeno por Sexo
#Analisis Los niveles de oxígeno son ligeramente más altos en los machos
en comparación con las hembras. Sin embargo, la variabilidad en los
niveles de oxígeno es similar en ambos sexos, lo que sugiere que el sexo
no es un factor determinante en la variación del oxígeno. Esto indica
que, aunque existen diferencias pequeñas entre machos y hembras, estas
no son lo suficientemente significativas como para afirmar que el sexo
influye de manera importante en los niveles de oxígeno.
Grafico 6: Comparacion de los niveles de oxígeno por temperatura
#Analisis La temperatura del agua tiene un impacto significativo en los niveles de oxígeno en los cangrejos. Se observó que, en temperaturas bajas, los niveles de oxígeno son más reducidos. Esto podría deberse a que, en condiciones más frías, el metabolismo de los cangrejos se ralentiza, lo que reduce su capacidad para absorber o retener oxígeno.
En temperaturas medias, los niveles de oxígeno aumentan de manera moderada. Este incremento sugiere que, en condiciones más templadas, los cangrejos pueden optimizar su metabolismo y mejorar su eficiencia en la absorción de oxígeno.
Finalmente, en temperaturas altas, los niveles de oxígeno son considerablemente más altos. Este patrón indica que los cangrejos tienen una mayor capacidad para absorber o retener oxígeno en aguas más cálidas. Este fenómeno podría estar relacionado con adaptaciones fisiológicas que les permiten manejar mejor el oxígeno en condiciones de mayor temperatura, posiblemente debido a un metabolismo más activo o a mecanismos específicos de regulación interna.
Grafico 7: Comparación de Niveles de Oxígeno por Sexo y Temperatura
Análisis
En todas las temperaturas, los machos tienden a tener niveles de oxígeno ligeramente más altos que las hembras. Esto indica que, aunque existen diferencias entre los sexos, estas no son lo suficientemente grandes como para considerarse determinantes en términos generales.
Sin embargo, la diferencia entre sexos es más notable en temperaturas altas. En estas condiciones, los machos muestran niveles de oxígeno significativamente más altos que las hembras. Esto sugiere que la interacción entre el sexo y la temperatura puede influir en los niveles de oxígeno, especialmente en ambientes más cálidos.
conclusiones
se puede observar que en los cangresos la interaccion con la temperatura del agua y los niveles de oxigeno son dependientes, es decir, a mayor temperatura mayor cantidad de oxigeno.