Prueba de Prueba U de Mann-Whitney

# 1. Cargar librerías
if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse")
if(!require(DT)) install.packages("DT") # Nueva librería para visualizar tablas
library(tidyverse)
library(DT)

# 2. Crear el dataset (Basado en tus imágenes)
# Se usa el formato "Largo": una columna para el país y otra para el valor
datos_salud <- data.frame(
  anio = rep(2014:2024, 2), # Periodo 2014 a 2024 (11 años en total)
  pais = c(rep("El Salvador", 11), rep("Nicaragua", 11)),
  gasto_pct = c(
    # Datos El Salvador (% Gasto Público) de 2014 a 2024
    16.98, 17.74, 17.65, 16.31, 16.46, 16.97, 17.72, 20.65, 21.44, 18.51, 18.51,
    # Datos Nicaragua (% Gasto Público) de 2014 a 2024
    16.91, 17.55, 17.33, 17.79, 18.70, 18.93, 18.30, 20.18, 18.10, 18.29, 18.29
  )
)

# 3. VISUALIZAR LA TABLA DE DATOS (Interactiva)
# Esta función abrirá una tabla organizada con buscador y filtros en RStudio
datatable(datos_salud, 
          colnames = c("Año", "País", "Gasto en Salud (%)"),
          options = list(pageLength = 11, autoWidth = TRUE),
          caption = "Tabla de Datos: Gasto en Salud como % del Gasto Público Total (2014-2024)")
# 4. Visualización de los datos (Gráfico de Cajas)
ggplot(datos_salud, aes(x = pais, y = gasto_pct, fill = pais)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.5, outlier.shape = NA) +
  geom_jitter(width = 0.15, size = 2, color = "black") +
  labs(
    title = "Comparativa de Prioridad Presupuestaria (2014-2024)",
    subtitle = "Variable: Gasto en Salud como % del Gasto Público Total",
    x = "País",
    y = "Porcentaje (%)",
    fill = "País"
  ) +
  theme_minimal()

# 5. PRUEBA DE HIPÓTESIS: Wilcoxon-Mann-Whitney
prueba <- wilcox.test(gasto_pct ~ pais, data = datos_salud, conf.int = TRUE)

# 6. RESULTADOS EN CONSOLA
cat("\n--- RESULTADOS DE LA PRUEBA ESTADÍSTICA ---\n")
## 
## --- RESULTADOS DE LA PRUEBA ESTADÍSTICA ---
print(prueba)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  gasto_pct by pais
## W = 49, p-value = 0.4698
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.3199460  0.7200209
## sample estimates:
## difference in location 
##             -0.4499764
# Interpretación automática
cat("\n--- CONCLUSIÓN EN ESPAÑOL ---\n")
## 
## --- CONCLUSIÓN EN ESPAÑOL ---
if(prueba$p.value < 0.05) {
  cat("Resultado: Existe una diferencia significativa (p < 0.05).\n")
  cat("Análisis: Los países muestran prioridades políticas distintas en salud.")
} else {
  cat("Resultado: No existe diferencia significativa (p > 0.05).\n")
  cat("Análisis: Estadísticamente, ambos países priorizan la salud de forma similar en su presupuesto.")
}
## Resultado: No existe diferencia significativa (p > 0.05).
## Análisis: Estadísticamente, ambos países priorizan la salud de forma similar en su presupuesto.