ANALISIS DE DATOS RADIOGRAFIAS ODON210_2018

packages

Abro df

le doy estructura a mis datos

long_df1 <- df %>% 
gather(key = "Diente", value = "Puntaje", anterior:posterior)

Error in overscope_eval_next(overscope, expr) : 
  objeto 'anterior' no encontrado

Grafico para evaluadores/puntaje y filtro por tipo de diente

grafico para el promedio general (ambas tomas)

grafico para ver diferencias entre dientes

Agrupo por codigo(son los alumnos) y calculo promedios

long_df1 %>% 
  group_by(codigorx) %>% 
  summarise( "Promedios" = mean(Puntaje))

creo el objeto para la grafica

Ahora grafico los resultados de promedios por alumnos

AHORA REALIZO MIS ANALISIS PARA VER DIFERENCIAS

veo si existen diferencias entre evaluadores para el puntaje

summary(aov)

                    Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
long_df1$Evaluador   6     88  14.621   2.775 0.0113 *
Residuals          765   4031   5.269                 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Donde estan las diferencias??

TukeyHSD(aov)

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

Fit: aov(formula = long_df1$Puntaje ~ long_df1$Evaluador)

$`long_df1$Evaluador`
                                                       diff          lwr       upr     p adj
Ayudante 2 (Nicol\303\241s)-Ayudante 1 (Dania)  -0.70909091 -1.624124496 0.2059427 0.2496730
Ayudante 3 (Felipe)-Ayudante 1 (Dania)           0.45454545 -0.460488133 1.3695790 0.7635263
Dr Aguilera-Ayudante 1 (Dania)                  -0.17272727 -1.087760860 0.7423063 0.9978730
Dr Araya-Ayudante 1 (Dania)                      0.20000000 -0.715033587 1.1150336 0.9952061
Dr Santana-Ayudante 1 (Dania)                    0.08181818 -0.833215406 0.9968518 0.9999720
Dr Uribe-Ayudante 1 (Dania)                     -0.15584416 -1.066783613 0.7550953 0.9987788
Ayudante 3 (Felipe)-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)  1.16363636  0.248602776 2.0786700 0.0034564
Dr Aguilera-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)          0.53636364 -0.378669951 1.4513972 0.5940883
Dr Araya-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)             0.90909091 -0.005942678 1.8241245 0.0528022
Dr Santana-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)           0.79090909 -0.124124496 1.7059427 0.1415389
Dr Uribe-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)             0.55324675 -0.357692704 1.4641862 0.5515592
Dr Aguilera-Ayudante 3 (Felipe)                 -0.62727273 -1.542306315 0.2877609 0.3986267
Dr Araya-Ayudante 3 (Felipe)                    -0.25454545 -1.169579042 0.6604881 0.9826603
Dr Santana-Ayudante 3 (Felipe)                  -0.37272727 -1.287760860 0.5423063 0.8926010
Dr Uribe-Ayudante 3 (Felipe)                    -0.61038961 -1.521329067 0.3005498 0.4277319
Dr Araya-Dr Aguilera                             0.37272727 -0.542306315 1.2877609 0.8926010
Dr Santana-Dr Aguilera                           0.25454545 -0.660488133 1.1695790 0.9826603
Dr Uribe-Dr Aguilera                             0.01688312 -0.894056340 0.9278226 1.0000000
Dr Santana-Dr Araya                             -0.11818182 -1.033215406 0.7968518 0.9997575
Dr Uribe-Dr Araya                               -0.35584416 -1.266783613 0.5550953 0.9105574
Dr Uribe-Dr Santana                             -0.23766234 -1.148601794 0.6732771 0.9875892

veo si existen diferencias entre evaluadores para el promedio

summary(aov1) #Si tengo diferencias

                    Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)    
long_df1$Evaluador   6   87.7  14.621   5.109 3.7e-05 ***
Residuals          765 2189.2   2.862                    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

donde ???

TukeyHSD(aov1)

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

Fit: aov(formula = long_df1$promedio ~ long_df1$Evaluador)

$`long_df1$Evaluador`
                                                       diff        lwr         upr     p adj
Ayudante 2 (Nicol\303\241s)-Ayudante 1 (Dania)  -0.70909091 -1.3834024 -0.03477939 0.0319060
Ayudante 3 (Felipe)-Ayudante 1 (Dania)           0.45454545 -0.2197661  1.12885698 0.4200826
Dr Aguilera-Ayudante 1 (Dania)                  -0.17272727 -0.8470388  0.50158425 0.9887341
Dr Araya-Ayudante 1 (Dania)                      0.20000000 -0.4743115  0.87431152 0.9759367
Dr Santana-Ayudante 1 (Dania)                    0.08181818 -0.5924933  0.75612971 0.9998314
Dr Uribe-Ayudante 1 (Dania)                     -0.15584416 -0.8271386  0.51545030 0.9933442
Ayudante 3 (Felipe)-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)  1.16363636  0.4893248  1.83794789 0.0000088
Dr Aguilera-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)          0.53636364 -0.1379479  1.21067516 0.2211267
Dr Araya-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)             0.90909091  0.2347794  1.58340243 0.0014322
Dr Santana-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)           0.79090909  0.1165976  1.46522061 0.0099423
Dr Uribe-Ayudante 2 (Nicol\303\241s)             0.55324675 -0.1180477  1.22454121 0.1848973
Dr Aguilera-Ayudante 3 (Felipe)                 -0.62727273 -1.3015843  0.04703880 0.0876448
Dr Araya-Ayudante 3 (Felipe)                    -0.25454545 -0.9288570  0.41976607 0.9232671
Dr Santana-Ayudante 3 (Felipe)                  -0.37272727 -1.0470388  0.30158425 0.6602114
Dr Uribe-Ayudante 3 (Felipe)                    -0.61038961 -1.2816841  0.06090484 0.1026456
Dr Araya-Dr Aguilera                             0.37272727 -0.3015843  1.04703880 0.6602114
Dr Santana-Dr Aguilera                           0.25454545 -0.4197661  0.92885698 0.9232671
Dr Uribe-Dr Aguilera                             0.01688312 -0.6544113  0.68817757 1.0000000
Dr Santana-Dr Araya                             -0.11818182 -0.7924933  0.55612971 0.9985997
Dr Uribe-Dr Araya                               -0.35584416 -1.0271386  0.31545030 0.7035095
Dr Uribe-Dr Santana                             -0.23766234 -0.9089568  0.43363212 0.9429006

diferencias por diente y puntaje

t.test(long_df1$Puntaje~long_df1$Diente)

    Welch Two Sample t-test

data:  long_df1$Puntaje by long_df1$Diente
t = -0.65376, df = 703.33, p-value = 0.5135
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.4355775  0.2179610
sample estimates:
 mean in group anterior mean in group posterior 
               8.629534                8.738342 

diferencias entre alumnos ????

summary(aov2)

                   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
long_df1$codigorx   1      4   4.469   0.836  0.361
Residuals         770   4114   5.343               

Abro plantillas para ver diferencias de resutlados por docente guia

junto los valores en una sola columna (diente y otra de promedios)

lo grafico

grafico para la general

Diferencias entre docente y promedios ???

summary(aov3)

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
df4$Docente   3    3.6   1.213   0.268  0.849
Residuals   106  480.5   4.533