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library(ggplot2)
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
costos <- data.frame(
Bloque = factor(rep(c("Bajo","Medio","Alto"), each = 4)),
Compania = factor(rep(c("A","B","C","D"), times = 3)),
Costo = c(
27, 24, 31, 23, # Bajo
68, 76, 65, 67, # Medio
308, 326, 312, 300 # Alto
)
)
costos
## Bloque Compania Costo
## 1 Bajo A 27
## 2 Bajo B 24
## 3 Bajo C 31
## 4 Bajo D 23
## 5 Medio A 68
## 6 Medio B 76
## 7 Medio C 65
## 8 Medio D 67
## 9 Alto A 308
## 10 Alto B 326
## 11 Alto C 312
## 12 Alto D 300
modelo <- aov(Costo ~ Compania + Bloque, data = costos)
summary(modelo)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Compania 3 222 74 1.841 0.24
## Bloque 2 189335 94668 2351.990 2.07e-09 ***
## Residuals 6 242 40
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
cat("A un 95% de confianza, NO encontramos diferencias significativas entre los precios promedio de las compañías telefónicas (p = 0.24).
Sí encontramos diferencias muy significativas entre los niveles de uso (p < 0.001).
Esto indica que el costo depende del nivel de uso (bajo, medio, alto), pero no depende de qué compañía se elija dentro de este conjunto de datos.")
## A un 95% de confianza, NO encontramos diferencias significativas entre los precios promedio de las compañías telefónicas (p = 0.24).
## Sí encontramos diferencias muy significativas entre los niveles de uso (p < 0.001).
## Esto indica que el costo depende del nivel de uso (bajo, medio, alto), pero no depende de qué compañía se elija dentro de este conjunto de datos.
anova(modelo)
## Analysis of Variance Table
##
## Response: Costo
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Compania 3 222 74 1.8406 0.2404
## Bloque 2 189335 94668 2351.9896 2.067e-09 ***
## Residuals 6 242 40
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
cat("Con un nivel de confianza del 95%:
No existen diferencias significativas entre los precios promedio de las cuatro compañías telefónicas (p = 0.2404).
Sí existen diferencias altamente significativas entre los niveles de uso (p < 0.001).
Esto significa que el costo depende mucho más del nivel de uso que de la compañía.")
## Con un nivel de confianza del 95%:
## No existen diferencias significativas entre los precios promedio de las cuatro compañías telefónicas (p = 0.2404).
## Sí existen diferencias altamente significativas entre los niveles de uso (p < 0.001).
## Esto significa que el costo depende mucho más del nivel de uso que de la compañía.
boxplot(Costo ~ Compania,
data = costos,
main = "Costos mensuales por compañía",
xlab = "Compañía",
ylab = "Costo mensual ($)")
cat("El boxplot muestra que las compañías A, B, C y D presentan distribuciones de costos muy similares. Las medianas casi no cambian, y las cajas tienen un tamaño parecido. Esto indica que no existen diferencias importantes en los costos entre las compañías.
Los valores altos se deben al nivel de uso “Alto”, lo que coincide con el resultado del ANOVA, donde el factor “Bloque” fue altamente significativo. Por lo tanto, el costo depende del nivel de uso, no de la compañía.")
## El boxplot muestra que las compañías A, B, C y D presentan distribuciones de costos muy similares. Las medianas casi no cambian, y las cajas tienen un tamaño parecido. Esto indica que no existen diferencias importantes en los costos entre las compañías.
## Los valores altos se deben al nivel de uso “Alto”, lo que coincide con el resultado del ANOVA, donde el factor “Bloque” fue altamente significativo. Por lo tanto, el costo depende del nivel de uso, no de la compañía.