Taller Ejercicio 1 Stephanie Niño Beltrán

This is an R Markdown Notebook. When you execute code within the notebook, the results appear beneath the code.

Try executing this chunk by clicking the Run button within the chunk or by placing your cursor inside it and pressing Ctrl+Shift+Enter.

1. La Base de datos: ToothGrowth contiene la respuesta de la longitud de odontoblastos (celulas responsables del crecimiento de dientes) en 60 conejillos de indias.Cargela y nombrela como my_data

ToothGrowth

my_data <- c(ToothGrowth)

1. DESCRIBA LA BASE DE DATOS Y LAS VARIABLES

Esta base de datos corresponde a la longitud de odontoblastos (Celulas responsables del crecimiento de los dientes) de 60 conejillos de indias. Cada animal recibió uno de los tres niveles de dosis de vitamina C (0.5, 1 y 2 mg / día) por uno de dos métodos de administración: jugo de naranja (OJ) y el otro es ácido ascórbico (una forma de vitamina C) codificada como (VC).

Variables: Este es un dataframe de 60 observaciones con tres variables len: Longitud del diente. Esta es una variable cuantitativa continua y está expresada en milimetros.

supp: Tipo de suplemento: Jugo de Naranja (OJ)- Ácido ascorbico (VC).Esta es una variable categórica

Dose: Dosis numérica en miligramos/día de vitamina C. Esta es una variable cuantitativa continua

2. Realice una descripciónn estadística

DATOS: LONGITUD DEL DIENTE

summary(my_data$len)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   4.20   13.08   19.25   18.81   25.28   33.90 

Descripción estadistica variable longitud del diente (len): la longitud más corta es de 4.20 mm y la más larga 33.90 mm, el 25% de los conejillos de indias, tienen una longitud del diente menor o igual a 13.08 mm; El valor que se encuentra en toda la mitad de los datos al ordenar numericamente las longitudes de las 60 observaciones es 19.25, El valor promedio longitudinal de los dientes de los conejillos observados fue de 18.81 y el 75% de los valores longitudinales del diente son menores o iguales a 33.90

DATOS: DOSIS NUMERICA EN MILIGRAMOS/ DÍA DE VITAMINA C

summary(my_data$dose)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  0.500   0.500   1.000   1.167   2.000   2.000 

Descripción estadistica de la variable dosis numérica en miligramos/día de vitamina C (dose) La dosis mínima fue de 0.5 mg diarios, la dosis media, ubicada en la mediana fue de 1.0 mg y la dosis mas alta fue 2.0 mg. 25% de los conejillos observados, recibieron dosis de 0.5 mg y 75% de los conejillos recibieron dosis con valores menores o iguales a 2.0 mg diarios.

3. Analice la simetria de los grupos OJ y VC e interpretela

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

#datos correspondientes a los conejillos del grupo VC
ascorbico

#Simetría para el grupo VC
library(moments)
skewness(ascorbico$len)

[1] 0.2900364

Una simetría positiva de 0.2900364 en los datos de la longitud de los conejillos tratados con acido ascorbico (VC) dice que la mayoría de esta población tiene una longitud del diente (len) pequeña.

#Simetría para el grupo OJ
skewness(orangej$len)

[1] -0.5504998

Los datos correspondientes al grupo de conejillos tratados con jugo de naranja tienen una simetría negativa de -0.5504998, queriendo decir que la mayoriá de los individuos observados de este grupo, tienen una longitud del diente (len) grande.

4. Muestre la gráfica de la distribución de probabilidad de la varaible longitud en cada grupo

prob_len_OJ

mean(len)

[1] 20.66333

sd(len)

[1] 6.605561

probabilidad<-dnorm(len, mean = 20,7 , sd=6.6)
plot(len, probabilidad)

# GRUPO VC
vcprob

mean(len)

[1] 20.66333

sd(len)

[1] 6.605561

probability<-dnorm(len, mean =20.6  , sd=6.6)
plot(len, probability)

E)Verifique si la variable len se distribuye normal con una media de mean(my_data\(len) y varianza de varmean(my_data\)len) ks.test(my data\(len,pnorm,mean(my_data\)len),sd(my_data$len))

mean(my_data$len)

[1] 18.81333

var(my_data$len)

[1] 58.51202

ks.test(my_data$len,pnorm,mean(my_data$len), sd(my_data$len))

ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test

    One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  my_data$len
D = 0.097092, p-value = 0.6237
alternative hypothesis: two-sided

Un P-value de 0.6237 > 0.05, nos esta diciendo que se aceptaría la hipotesis nula de esta prueba, que dice que los datos están siguiendo una distribución normal.

6. Plantee y corra una prueba para verificar si hay diferencias significativas en la longitud de odontoblastos debida al método de administración de las dósis.

H0: Longitud de odontoblastos es la misma, debido al método de administración de la dósis

H1 Longitud de odontoblastos es diferente, debio al método de administración de la dosis

t.test(len~supp,var.equal = T)

Two Sample t-test

data: len by supp t = 1.9153, df = 58, p-value = 0.06039 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.1670064 7.5670064 sample estimates: mean in group OJ mean in group VC 20.66333 16.96333

Con un P value de 0,06 (>0.05) nos dice que no hay diferencias significativas, aceptamos la hipotesis nula

install.packages("ggpubr")
library(ggpubr)

ggdensity(my_data$len,main ="Funcion de Densidad longitud del diente", xlab ="len")

```