1 Introduccion

En un hospital universitario del pais se esta realizando un estudio para conocer si la tolerancia de glucosa en sujetos sanos tiende a decrecer con la edad. Para ellos se realizo un test oral de glucosa a dos muestras de pacientes sanos, unos jovenes y otros adultos. El test consistio en medir el nivel de glucosa en sangre en el momento de la ingestion (nivel basal) de 100 grs de glucosa y a los 60 minutos de la toma.

2 Paquetes

library(readr)
library(dplyr)
library(rstatix)
library(ggpubr)

  • readr: para leer archivos csv en R.

  • dplyr: para manipular los datos en forma de tablas.

  • rstatix: trae pruebas inferenciales.

  • ggpubr: para graficar boxplots.

3 Datos

basal <- read_csv("../Data/control-basal.csv")
basal

4 EDA

basal %>% 
  group_by(Edad) %>% 
  get_summary_stats()

4.1 Prueba t para la media de Valor

t1 <- basal %>% 
  t_test(Valor ~ 1)
t1
ggboxplot(data = basal, y = "Valor", color = "orange")

Como el valor p de la prueba t es menor que 0.05, se rechaza \(H_0:\mu=0\). Es decir, la media de Valor es diferente de 0.

t2 <- basal %>% 
  t_test(Valor ~ Sexo)
t2
ggboxplot(data = basal, x = "Sexo", y = "Valor", color = "Sexo") +
  stat_pvalue_manual(data = t2, label = "T-test, p = {p}", y.position = 300)

Se rechaza \(H0:\mu_1=\mu_2\) . Las medias de los grupos de hombres y mujeres son diferentes.

basal %>% 
  filter(Edad == "Joven") %>% 
  t_test(Valor ~ Sexo)

En este caso se acepta la hipotesis \(H_0:\mu_1=\mu_2\) porque el valor p es mayor que 0.05.

basal %>% 
  t_test(Valor ~ Tipo, paired = TRUE)
  • Tomar en cuenta si los datos son pareados para agregar el argumento paired = TRUE.
basal %>% 
  filter(Edad == "Joven") %>% 
  group_by(Tipo) %>% 
  get_summary_stats()
basal %>% 
  group_by(Edad) %>% 
  t_test(Valor ~ Tipo, paired = TRUE)

4.1.1 Conclusion:

Ya que las medias de ambos grupos (Jovenes y Adultos) cambian significativamente en el analisis previo como posterior a 60 min. Se infiere que la tolerancia a la glucosa si cambia por la edad.