Una manera fàcil de reportar taules estadístiques amb R
Para cualquier estudio o ensayo clínico siempre es crucial realizar un resumen de los datos comparando entre 2 o más grupos. Para más inri, la mayoría de los investigadores independientes no suelen tener un gran conocimiento matemático ni estadístico. Con la idea de proporcionar una herramienta para...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/385150 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/385150 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Functional analysis Mathematical statistics Anàlisi funcional Estadística matemàtica Classificació AMS::62 Statistics::62P Applications Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística |
| Sumario: | Para cualquier estudio o ensayo clínico siempre es crucial realizar un resumen de los datos comparando entre 2 o más grupos. Para más inri, la mayoría de los investigadores independientes no suelen tener un gran conocimiento matemático ni estadístico. Con la idea de proporcionar una herramienta para estos investigadores, nace la idea de este trabajo final de máster: Realizar un programa sencillo y fácil de aplicar que además sea capaz de decidir correctamente qué test estadísticos aplicar, dependiendo del tipo de variable a comparar y analizar. Concretamente se presentará una función R, capaz de reportar tablas descriptivas donde se pueden llegar a comparar 2 o más grupos obteniendo los p-valores asociados para que el investigador pueda obtener conclusiones sólidas desde el punto de vista estadístico a nivel bivariante (el programa permite realizar pruebas para grupos independientes como por ejemplo el clásico t test, Wilcoxon test o prueba exacta de Fisher, e incluso pruebas para muestras apareadas, como son la propia versión de t test y Wilcoxon para muestras apareadas y la prueba exacta de McNemar, entre otras). Para facilitar la comprensión del uso de esta función, se presentará un ejemplo con un conjunto de datos. |
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