Análisis de datos ODON210-2017

Qué se requiere??

require("tidyverse")
require("ggthemes")

Abro mi df, veo la estructura de mis datos

df <- read.csv("Resumen notas ODON210-2017.csv", header = TRUE, sep=";")
str(df)

'data.frame':   992 obs. of  13 variables:
 $ N       : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Nombre  : Factor w/ 49 levels "","\xb5LVAREZ VEL\xb5SQUEZ FERNANDO EMILIO",..: 3 4 2 5 6 7 8 9 10 11 ...
 $ Docente : Factor w/ 5 levels "","Dr.Aguilera",..: 3 4 4 3 2 3 4 2 4 2 ...
 $ X1prueba: num  5.2 5.4 3.8 5.5 4.5 5.4 4 4.4 5.1 5.2 ...
 $ Revelado: num  7 7 7 7 7 7 7 7 5.4 7 ...
 $ X       : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.1     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.2     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.3     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.4     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.5     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.6     : logi  NA NA NA NA NA NA ...
 $ X.7     : logi  NA NA NA NA NA NA ...

summary(df)

       N                                             Nombre           Docente       X1prueba  
 Min.   : 1                                             :944              :944   Min.   :0    
 1st Qu.:13    <b5>LVAREZ VEL<b5>SQUEZ FERNANDO EMILIO  :  1   Dr.Aguilera: 12   1st Qu.:4    
 Median :24    ACEVEDO TAVIE JUAN SEBASTI<b5>N          :  1   Dr.Araya   : 12   Median :5    
 Mean   :24    ALARC<e0>N PE<a5>A SEBASTI<b5>N ANDR<90>S:  1   Dr.Santana : 12   Mean   :5    
 3rd Qu.:36    ARIAS ESPINOZA MARJORY ARACELLI          :  1   Dr.Uribe   : 12   3rd Qu.:5    
 Max.   :48    ARZOLA LAGOS IGNACIO ANDR<90>S           :  1                     Max.   :7    
 NA's   :944   (Other)                                  : 43                     NA's   :944  
    Revelado      X             X.1            X.2            X.3            X.4         
 Min.   :5     Mode:logical   Mode:logical   Mode:logical   Mode:logical   Mode:logical  
 1st Qu.:7     NA's:992       NA's:992       NA's:992       NA's:992       NA's:992      
 Median :7                                                                               
 Mean   :7                                                                               
 3rd Qu.:7                                                                               
 Max.   :7                                                                               
 NA's   :944                                                                             
   X.5            X.6            X.7         
 Mode:logical   Mode:logical   Mode:logical  
 NA's:992       NA's:992       NA's:992      
                                             
                                             
                                             
                                             
                                             

Agrupo por docente y calculo promedio,DE y mediana de 1 prueba teórica

df %>% 
  group_by(Docente) %>% 
  summarise(n=n(), Prom = mean(X1prueba), DE = sd(X1prueba), mediana=median(X1prueba)) %>% 
  ungroup()

Agrupo por docente y calculo promedio y DE de prueba práctica de revelado

df %>% 
  group_by(Docente) %>% 
  summarise(n=n(), Prom = mean(Revelado), DE = sd(Revelado)) %>% 
  ungroup()

Grafico boxplot para 1 prueba teórica

df %>% 
  ggplot(aes(x=Docente, y=X1prueba)) +
  geom_boxplot() +
  theme_economist() +
  ggtitle("Boxplot 1 prueba por Docente")

Dos alumnos no rindieron la prueba. # Existe diferencia entre docentes en la primera prueba ??

diferenciaEntreDocentes <- aov(df$X1prueba~df$Docente)
diferenciaEntreDocentes

Call:
   aov(formula = df$X1prueba ~ df$Docente)

Terms:
                df$Docente Residuals
Sum of Squares         2.9      70.3
Deg. of Freedom          3        44

Residual standard error: 1.26
Estimated effects may be unbalanced
944 observations deleted due to missingness

summary(diferenciaEntreDocentes)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
df$Docente   3    2.9   0.958     0.6   0.62
Residuals   44   70.3   1.598               
944 observations deleted due to missingness

La diferencia entre grupos no difiere de la variabilidad individual. No existe diferencia. # Grafico boxplot para prueba práctica de revelado

df %>% 
  ggplot(aes(x=Docente, y=Revelado)) +
  geom_boxplot() +
  theme_economist() +
  ggtitle("Boxplot prueba practica Revelado")

Existe diferencia entre docentes en la prueba de revelado??

diferenciaEntreDocentes <- aov(df$Revelado~df$Docente)
diferenciaEntreDocentes

Call:
   aov(formula = df$Revelado ~ df$Docente)

Terms:
                df$Docente Residuals
Sum of Squares        3.24     14.88
Deg. of Freedom          3        44

Residual standard error: 0.582
Estimated effects may be unbalanced
944 observations deleted due to missingness

summary(diferenciaEntreDocentes)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
df$Docente   3   3.24   1.080    3.19  0.033 *
Residuals   44  14.88   0.338                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
944 observations deleted due to missingness

R: La diferencia entre grupos es mayor que la variabilidad individual # Analisis de Tukey

TukeyHSD(diferenciaEntreDocentes)

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = df$Revelado ~ df$Docente)

$`df$Docente`
                       diff     lwr    upr p adj
Dr.Araya-Dr.Aguilera   -0.4 -1.0339 0.2339 0.344
Dr.Santana-Dr.Aguilera -0.6 -1.2339 0.0339 0.069
Dr.Uribe-Dr.Aguilera    0.0 -0.6339 0.6339 1.000
Dr.Santana-Dr.Araya    -0.2 -0.8339 0.4339 0.834
Dr.Uribe-Dr.Araya       0.4 -0.2339 1.0339 0.344
Dr.Uribe-Dr.Santana     0.6 -0.0339 1.2339 0.069

Al parecer no existe diferencia, chequear resultados una ves que se rellenen los alumnos que no asisten a evaluaciones.