Prueba de hipótesis

setwd("~/EALMV9/U2/U2A3")
library(pacman)
p_load("base64enc", "htmltools", "mime", "xfun", "prettydoc","readr", "knitr","DT","dplyr", "ggplot2")

Importar datos

datosLeche <- read.csv("dietas_leche.csv")
datosEngorda <- read.csv("dietas_engorda.csv")

Datos de descarga

## Disponible para descargar el código
xfun::embed_file("U2A3.Rmd")

Download U2A3.Rmd

xfun::embed_file("dietas_leche.csv")

Download dietas_leche.csv

xfun::embed_file("dietas_engorda.csv")

Download dietas_engorda.csv

Hipótesis

Hipótesis: Si tú les das al ganado bovino comida de pasto gamba con pollinaza, estas llegan a pesar más y a su vez se reduce su producción láctea. Al contrario de lo que pasa si se les alimenta con pasto gamba con concentrado.

Se comparan los tipos de dietas entre bovinos durante un tiempo aproximado de 12 semanas para poder saber cuál es la dieta que permite mayor desarrollo en peso engorda de la vaca y de producción de litros de leche.

Condiciones de cada dieta

Datos obtenidos de: https://repositorio.unan.edu.ni/3837/1/11071.pdf.

Los datos en la dieta son utilizar son:

PC: Pasto y concentrado “el Granjero”

Es un alimento obtenido de un proceso de fermentación en estado sólido (FES) a través del uso de la biotecnología. Es un alimento para bovinos, su alternativa es para mejorar la producción de leche y carne en el trópico seco. Este concentrado puede ser utilizado en vacas en producción de leche, novillos de desarrollo, engorde y terneros destetados.

PP: Pasto y pollinaza

La pollinaza es la excreta de las aves de engorde, la cual siempre se presenta mezclada con el material que se utiliza como cama para los pollos (aserrín de madera, cascarilla de arroz o de soya, olote de maíz molido, etc.).

Datos obtenidos de: http://www.ugrj.org.mx/index.php?option=com_content&task=view&id=306&Itemid=1 y https://repositorio.unan.edu.ni/3837/1/11071.pdf.

Datos

datosLeche<-read.csv("dietas_leche.csv")
dim(datosLeche)
## [1] 24  3
datatable(datosLeche)
datosEngorda<-read.csv("dietas_engorda.csv")
dim(datosEngorda)
## [1] 24  3
datatable(datosEngorda)

Estimación de parámetros descriptivos

Formulación de hipótesis y pruebas para 1 y 2 muestras

  • Litros por tipo de alimento
boxplot(datosLeche$Litros  ~ datosLeche$Tipo, col = "pink"  )

  • Peso por tipo de alimento
boxplot(datosEngorda$Peso  ~ datosEngorda$Tipo, col = "pink"  )

Pruebas de normalidad (para una muestra)

dietaLeche <- read.csv("dietas_leche.csv")
dietaPeso <- read.csv("dietas_engorda.csv")
pc <- subset(dietaLeche, Tipo == "PC"    )
pp <- subset(dietaLeche, Tipo == "PP"    )

Construcción de histogramas para conocer la frecuencia de distribución de los datos de litros por alimento de Pasto Gamba y Concentrado

hist(pc$Litros)

summary(pc$Litros)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   3.215   3.312   3.555   3.995   4.713   5.787
sd(pc$Litros)
## [1] 0.8603689

Construcción de histogramas para conocer la frecuencia de distribución de los datos de litros por alimento de Pasto Gamba y Pollinaza

hist(pp$Litros)

summary(pp$Litros)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   2.393   2.750   2.893   3.359   4.153   4.787
sd(pp$Litros)
## [1] 0.860891
pc_peso <- subset(dietaPeso, Tipo == "PC"    )
pp_peso <- subset(dietaPeso, Tipo == "PP"    )

Construcción de histogramas para conocer la frecuencia de distribución de los datos de peso por alimento de Pasto Gamba y Concentrado

hist(pc_peso$Peso)

summary(pc_peso$Peso)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   318.5   333.4   345.8   349.9   363.9   397.5
sd(pc_peso$Peso)
## [1] 24.86314

Construcción de histogramas para conocer la frecuencia de distribución de los datos de peso por alimento de Pasto Gamba y Concentrado

hist(pp_peso$Peso)

summary(pp_peso$Peso)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   427.5   436.9   447.8   449.8   453.6   495.2
sd(pp_peso$Peso)
## [1] 20.74653
  • Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
shapiro.test(pp_peso$Peso)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  pp_peso$Peso
## W = 0.87502, p-value = 0.0757
shapiro.test(pc_peso$Peso)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  pc_peso$Peso
## W = 0.95484, p-value = 0.7085
shapiro.test(pp$Litros)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  pp$Litros
## W = 0.8659, p-value = 0.05799

El valor de P ≥ 0.05 en las pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk nos indican que no hay pruebas suficientes para rechazar la normalidad de la variable.

shapiro.test(pc$Litros)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  pc$Litros
## W = 0.83667, p-value = 0.02523

Conclusiones

Concluyendo, vemos que la alimentacion con pasto y pollinaza ayuda a que el animal engorde de una mejor manera, en comparacion con el que se alimenta con concentrado obteniendo una disminucion.