Análisis datos Imagenología 2019

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library("tidyverse")

abro el df de prueba entrada 11/09

df <- read.csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQhv-T8IPbgVmpQcmLXCxofouUTwoMddmDfINwt-fLbO9GxGp8b5NKQ-udUM4Nb6aAK7fZiQ5u9pDG9/pub?gid=762020931&single=true&output=csv")

calculo n, promedios y desviación estandar, agrupo por grupos

histograma

la grafica

Existe diferencia para ajustas las notas ??? No existe, por tanto no ajusto escala de notas en base a valor Z

t.test(df$Puntaje~df$Grupo)

    Welch Two Sample t-test

data:  df$Puntaje by df$Grupo
t = 0.67768, df = 25.718, p-value = 0.504
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.3125345  0.6197241
sample estimates:
mean in group Primero mean in group Segundo 
             6.764706              6.611111 

Datos Prueba Revelado

df <- read.csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQZhBW4F59r7DTXkL6R5Zs0LfK31AiN7fdwDG7TZV0LmPG2uEvnVraSwF2ibSznUOBiD4ki4AhQpq6H/pub?gid=1814299877&single=true&output=csv")

como se distribuyen las notas ?

Agrupo por sala

grafica por salas

Grafica para evaluadores

test de ANOVA para evaluadores..existen diferencias entre los puntajes por evaluador ????

aov <- aov(df$SUMA~df$Evaluador)

summary, no existen diferencias entre los evaluadores, por lo tanto no ajusto notas.

summary(aov)

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
df$Evaluador  4   4.94   1.234   0.825  0.513
Residuals    80 119.65   1.496