2020_tesis_genero y panoramicas

#packages

library("tidyverse")

#cargo el df

#los descriptivos (como en articulo original), por genero

df3 %>% 
  group_by(Género) %>% 
  summarise(n=n(), Porcentaje =  `n`/89*100)

`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)

#los descriptivos (como en articulo original), por grupo de edad

df3 %>% 
  group_by(Grupo.de.edad) %>% 
  summarise(n=n(), Porcentaje =  `n`/89*100)

`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)

#agrupo los datos por genero, saco promedios y sd

df3 %>% 
  group_by(Género) %>% 
  summarise(n=n(), Promedioananguloderecho = mean(derecho), Desvanguloderecho = sd(derecho), Promedioanguloizquierdo= mean(izquierdo), Desvanguloizquierdo= sd(izquierdo), promedioconcavidadderecha= mean(concavidad_derecha), desvconcavidadderecha= sd(concavidad_derecha), promedioconcavidadizquierda= mean(concavidad_izquierda), desvconcavidadizquierda= sd(concavidad_izquierda)) %>% 
  ungroup()

`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)

#agrupo los datos por grupo de edad, saco promedios y sd

df3 %>% 
  group_by(Grupo.de.edad) %>% 
  summarise(n=n(), Promedioananguloderecho = mean(derecho), Desvanguloderecho = sd(derecho), Promedioanguloizquierdo= mean(izquierdo), Desvanguloizquierdo= sd(izquierdo), promedioconcavidadderecha= mean(concavidad_derecha), desvconcavidadderecha= sd(concavidad_derecha), promedioconcavidadizquierda= mean(concavidad_izquierda), desvconcavidadizquierda= sd(concavidad_izquierda)) %>% 
  ungroup()

`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)

#grafica para angulo derecho

#grafica para angulo izquierdo

#grafica para concavidad derecha

#grafica para concavidad izquierda

#graficas de boxplot para angulo derecho

#graficas de boxplot para angulo izquierdo

#graficas de boxplot para concavidad derecha

#graficas de boxplot para concavidad izquierda

#existe diferencia entre angulo derecho y genero ???

t.test(df3$derecho~df3$Género)#existen 

    Welch Two Sample t-test

data:  df3$derecho by df3$Género
t = 3.077, df = 87.97, p-value = 0.00279
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 1.62398 7.54842
sample estimates:
 mean in group Femenino mean in group Masculino 
                125.062                 120.475 

#existe diferencia entre angulo izquierdo y genero ???

t.test(df3$izquierdo~df3$Género)#no existen 

    Welch Two Sample t-test

data:  df3$izquierdo by df3$Género
t = 2.01, df = 87.46, p-value = 0.0475
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.034948 6.131585
sample estimates:
 mean in group Femenino mean in group Masculino 
                124.957                 121.874 

#existe diferencia entre concavidad derecha y genero ???

t.test(df3$concavidad_derecha~df3$Género) #no existen 

    Welch Two Sample t-test

data:  df3$concavidad_derecha by df3$Género
t = -1.786, df = 76.02, p-value = 0.0781
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -5.539904  0.301771
sample estimates:
 mean in group Femenino mean in group Masculino 
                14.0772                 16.6963 

#existe diferencia entre concavidad izquierda y genero ???

t.test(df3$concavidad_izquierda~df3$Género)# existen 

    Welch Two Sample t-test

data:  df3$concavidad_izquierda by df3$Género
t = -2.829, df = 73.33, p-value = 0.00602
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -6.18350 -1.07219
sample estimates:
 mean in group Femenino mean in group Masculino 
                12.9645                 16.5924