04.- CONTRASTE T

Objetivo

Lleva a cabo el contraste t de dos grupos independientes y de dos medidas repetidas.

Contraste T intergrupo

datos = OBrienKaiser; head(datos)

Con el caracter ; (punto y coma) puedes poner dos órdenes en la misma línea.

contraste.t.intergrupo.fnc(datos, vd='pre.1', vi='gender')

Hemos solicitado un contraste t con la base de datos datos, declaramos la variable pre.1 como dependiente y gender como independiente. Observa la salida de esta solicitud en la gráfica inferior.

Añadiremos ahora de forma arbitraria un caso extremo a la variable dependiente

pre.1 (caso 4, columna 3)

datos[4,3]=11

contraste.t.intergrupo.fnc(datos, vd='pre.1', vi='gender',

identifica=T)

Con identifica=T (verdadero) indicamos a R que queremos un diagrama de cajas que nos permita identificar con el ratón aquellos casos que consideremos (normalmente los atípicos y los extremos).

Podemos repetir el análisis eliminando el sujeto con el valor extremo en la variable dependiente.

contraste.t.intergrupo.fnc(datos[-4,], vd='pre.1', vi='gender')

De haber existido varios casos extremos los eliminaremos de este modo:

contraste.t.intergrupo.fnc(datos[-c(4,8,10),], vd='pre.1', vi='gender')

Un error común al indicar el vector con los registros a eliminar del análisis, consiste el omitir la coma que en el corchete separa las filas de las columnas de la base de datos.

El usuario puede incluir mas de una variable dependiente a analizar. Si hubiera mas de una, la función realizaría tantos contrastes t como variables haya en el vector vd.

contraste.t.intergrupo.fnc(datos[-4,], vd=c('pre.1','pre.2','pre.3), vi='gender')

Contraste T intragrupo (medidas repetidas)

contraste.t.intragrupo.fnc(OBrienKaiser, par=c('pre.1','pre.2'))

Solo debemos indicar el par de variables sobre el que queremos realizar el contraste de medidas repetidas. El usuario puede definir dicho par por el nombre o el número de las columnas del par deseado.

contraste.t.intragrupo.fnc(OBrienKaiser, par=3:4)

Si las columnas no fueran consecutivas lo indicaremos con la función c( ):

contraste.t.intragrupo.fnc(OBrienKaiser, par=c(4,6))

Si hubiese algún par cuya diferencia fuese contraria a la mayoría de las observaciones, la salida detectará al sujeto en cuestión y lo reflejará en la gráfica de líneas con color rojo. Podemos repetir el análisis incluyendo el argumento elimina.outlier=T.

contraste.t.intragrupo.fnc(OBrienKaiser, par=c('pre.1','pre.2'),

elimina.outlier=T)

La nueva salida del contraste t ofrecerá los resultados con y sin los sujetos extremos eliminados.

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