Ejemplo-4.R

# UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO
# INGENIERIA ESTADISTICA E INFORMATICA
# CURSO: DISENOS EXPERIMENTALES AVANZADOS
# TRABAJO GRUPAL
library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.0.5

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --

## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.5     v dplyr   1.0.7
## v tidyr   1.1.4     v stringr 1.4.0
## v readr   2.0.2     v forcats 0.5.1

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.0.5

## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.0.5

## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.0.5

## Warning: package 'readr' was built under R version 4.0.5

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.5

## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.0.5

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(ggpubr)

## Warning: package 'ggpubr' was built under R version 4.0.5

library(rstatix)

## Warning: package 'rstatix' was built under R version 4.0.5

## 
## Attaching package: 'rstatix'

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

library(readxl)

## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.0.2

Ejemplo_4 <- read_excel("E:/DISENOS EXPERIMENTALES AVANZADOS/UNIDAD II/TAREA 01/Ejemplo 4.xlsx")
# View(Ejemplo_4)
attach(Ejemplo_4)
names(Ejemplo_4)

## [1] "id"         "Tiempo"     "Puntuacion"

# Analisis Descriptivo 
Ejemplo_4 %>%
  group_by(Tiempo) %>%
  get_summary_stats(Puntuacion, type = "mean_sd")

## # A tibble: 3 x 5
##   Tiempo  variable       n  mean    sd
##   <chr>   <chr>      <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 tiempo1 Puntuacion    10  62.5  1.96
## 2 tiempo2 Puntuacion    10  79.1  2.96
## 3 tiempo3 Puntuacion    10  65    2.06

# Visualizar
Boxplot <- ggboxplot(Ejemplo_4, x = "Tiempo", y = "Puntuacion", add = "point", fill = "Tiempo")
Boxplot

# Verificar los Supuestos
# Valores Exremos
Ejemplo_4 %>%
  group_by(Tiempo) %>%
  identify_outliers(Puntuacion)

## [1] Tiempo     id         Puntuacion is.outlier is.extreme
## <0 rows> (or 0-length row.names)

# Normalidad 
Ejemplo_4 %>%
  group_by(Tiempo) %>%
  shapiro_test(Puntuacion)

## # A tibble: 3 x 4
##   Tiempo  variable   statistic     p
##   <chr>   <chr>          <dbl> <dbl>
## 1 tiempo1 Puntuacion     0.898 0.206
## 2 tiempo2 Puntuacion     0.958 0.758
## 3 tiempo3 Puntuacion     0.940 0.550

ggqqplot(Ejemplo_4, "Puntuacion", facet.by = "Tiempo")

# Esfericidad
# modelo_1$`Mauchly's Test for Sphericity`
  
# Consultar ANOVA Medidas Repetidas
modelo_1 <- anova_test(data = Ejemplo_4, dv = Puntuacion, wid = id, within = Tiempo, effect.size = "pes")
get_anova_table(modelo_1)

## ANOVA Table (type III tests)
## 
##   Effect DFn DFd       F        p p<.05   pes
## 1 Tiempo   2  18 173.162 1.75e-12     * 0.951

# Comparaciones Multiples
comparacion_multiple <- Ejemplo_4 %>%
  pairwise_t_test(
    Puntuacion ~ Tiempo, paired = TRUE,
    p.adjust.method = "bonferroni"
  )
comparacion_multiple

## # A tibble: 3 x 10
##   .y.    group1  group2    n1    n2 statistic    df       p   p.adj p.adj.signif
## * <chr>  <chr>   <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>       
## 1 Puntu~ tiempo1 tiemp~    10    10    -17.6      9 2.85e-8 8.55e-8 ****        
## 2 Puntu~ tiempo1 tiemp~    10    10     -3.21     9 1.1 e-2 3.2 e-2 *           
## 3 Puntu~ tiempo2 tiemp~    10    10     12.5      9 5.51e-7 1.65e-6 ****

# Interpretacion
#Se realizo un ANOVA de medidas repetidas para examinar si existen diferencias en las puntuaciones
#medias de matematicas entre el tiempo 1 (M=62.5, SD=1.96)