Buenas,
En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel
de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado
al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos
credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos
rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de
confianza.
Por ejemplo, la primera línea del ejemplo:
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590
El p-valor es el número que aparece en la última columna, es decir, para este
contraste tenemos un p-valor de 0.590, esto es mayor que
cualquiera de los niveles de confianza que se utilizan habitualmente y, por
tanto, la hipótesis nula nunca se va a rechazar.
Pero ¿cuál es la hipótesis nula? Cuando se trata de un parámetro la hipótesis
nula es que el parámetro es 0, en este caso los parámetros son
los efectos de los tratamientos, es decir, la hipótesis nula es que los
tratamientos no tienen efecto. Dado que no la hemos rechazado, la
conclusión es que no se puede rechazar la hipótesis de que los tratamiento no
tiene efecto. Aunque es incorrecto, en este caso, la gente
suele decir que se acepta la hipótesis de que los tratamientos no tienen
efectos diferentes.
Todos los p-valores se interpretan igual.
Un saludo.
P.D.: Esto no es una pregunta de R, es una pregunta de estadística.
--
--------------------------------------------------
http://knuth.uca.es/R
--------------------------------------------------
Proyecto R-UCA
--------------------------------------------------
Nombre: Manuel Muñoz Márquez
Departamento: Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Institución: Escuela Superior de Ingeniería
Organización: Universidad de Cádiz
--------------------------------------------------
El mar, 21-11-2023 a las 12:43 +0000, Relloso Barrio, Juan Bautista escribió:
> Gracias Carlos.
> Yo también he visto el ejemplo que te pone chatGPT, pero la salida que te da
> no soy capaz de interpretarla.
> Os paso las ordenes y las respuestas de R de la propuesta de chatGPT
>
> Ejemplo.aov<- aov(P~TRAT+CORTE+REP)
> > summary (Ejemplo.aov)
> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
> TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590
> CORTE 2 0.5022 0.25110 424.542 <2e-16 ***
> REP 4 0.0026 0.00066 1.117 0.353
> Residuals 92 0.0544 0.00059
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> > confianza_nueva <- 0.85
> > intervalos_confianza <- confint(Ejemplo.aov, level = confianza_nueva)
> > print(intervalos_confianza)
> 7.5 % 92.5 %
> (Intercept) 0.211291874 0.2361366979
> TRATCP -0.022891346 0.0028913463
> TRATCPR -0.007558013 0.0182246797
> TRATCR -0.008224680 0.0175580130
> TRATP -0.007558013 0.0182246797
> TRATR -0.011558013 0.0142246797
> TRATT -0.008224680 0.0175580130
> CORTEC2 -0.065010796 -0.0481320614
> CORTEC3 -0.175010796 -0.1581320614
> REP2 -0.022323748 -0.0005333952
> REP3 -0.019466605 0.0023237476
> REP4 -0.025180890 -0.0033905381
> REP5 -0.023276129 -0.0014857762
>
> He puesto 0,85 porque me piden una significación del 0.15%
> Ya me diréis.
> Un saludo.
> Juan Bautista Relloso Barrio
> Coordinador de Equipos e Infraestructuras | Técnico de Cultivos del
> Departamento de Producción Vegetal
> Talde eta Azpiegitura Koordinatzailea | Laborantza teknikaria Landare
> Ekoizpen Departamentua
> jbauti...@neiker.eus| M. 688 62 98 14
> www.neiker.eus
> ej_ekonomia_garapen_lateral
> https://www.emakunde.euskadi.eus/contenidos/informacion/violencia_puntolila/eu_def/adjuntos/punto.lila.jpg
>
> PRIBATUTASUN POLITIKA | POLÍTICA DE PRIVACIDAD | LEGAL NOTICE
>
>
>
> De: Carlos Ortega <c...@qualityexcellence.es>
> Enviado el: martes, 21 de noviembre de 2023 12:05
> Para: Relloso Barrio, Juan Bautista <jbauti...@neiker.eus>
> CC: r-help-es@r-project.org
> Asunto: Re: [R-es] Cambiar el intervalo de confianza en un anova
>
> Hola Juan,
>
> ¿Qué tal?
>
> Cuando preguntas a chatGPT por esto, te ofrece los intervalos de confianza a
> un nivel de significación de 0.90 para los coeficientes, pero
> te advierte que si se quiere considerar otro nivel de significación dentro
> del análisis ANOVA hay que tener otro enfoque, que aunque le
> preguntes no termina de aclarar.
>
> #---------- COEFICIENTES --------------
>
> # Primero, cargamos tus datos y la librería necesaria
> # tus_datos <- read.csv("ruta/a/tus/datos.csv")
>
> # Luego, realizamos el ANOVA con la función aov()
> # Aquí 'respuesta' es tu variable dependiente y 'factor1' y 'factor2' son tus
> variables independientes
> modelo <- aov(respuesta ~ factor1 + factor2, data = tus_datos)
>
> # Después de ajustar el modelo, puedes obtener los intervalos de confianza
> para los coeficientes
> # Aquí especificamos un nivel de confianza del 90% con 'level = 0.90'
> confint(modelo, level = 0.90)
>
> # Nota: Este código cambiará los intervalos de confianza para los
> coeficientes del modelo.
> # No afecta directamente las pruebas de significación (como las pruebas F)
> que son parte del output estándar de ANOVA.
>
> #------------------------------------------
>
> Gracias,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El mar, 21 nov 2023 a las 8:47, Relloso Barrio, Juan Bautista
> (<jbauti...@neiker.eus>) escribió:
> > Buenos días.
> > Normalmente por defecto, todos los ANOVAS (análisis de varianza) que he
> > realizado han sido con un intervalo de confianza del 95%.
> > ¿Cuál sería la orden que debería introducir si deseo modificar ese 95% y,
> > por ejemplo, bajarlo a un 90%?
> > Muchas gracias.
> > Un saludo.
> > Juan Bautista Relloso Barrio
> > Coordinador de Equipos e Infraestructuras | Técnico de Cultivos del
> > Departamento de Producción Vegetal
> > Talde eta Azpiegitura Koordinatzailea | Laborantza teknikaria Landare
> > Ekoizpen Departamentua
> > jbauti...@neiker.eus| M. 688 62 98 14
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> >
> > PRIBATUTASUN POLITIKA |POLÍTICA DE PRIVACIDAD | LEGAL NOTICE
> >
> >
> >
> > De: R-help-es <r-help-es-boun...@r-project.org>En nombre de Relloso Barrio,
> > Juan Bautista
> > Enviado el: miércoles, 11 de octubre de 2023 10:32
> > Para: r-help-es@r-project.org
> > Asunto: Re: [R-es] Hacer un Split plot
> >
> > Buenos días.
> > Perdón por insistir. Quiero hacer un ANOVA para unos datos que tienen un
> > diseño Split plot.
> > Y estoy utilizando dos editores diferentes, que, si todo fuera correcto y
> > ya que toman los mismos datos, me debería dar el mismo
> > resultado, … pero no es así.
> > Querría saber si básicamente los dos hacen un análisis de varianza SPLIT
> > PLOT ?. Y el mismo análisis?
> > Los comandos que doy son estos:
> > CEPAS, es el nombre del archivo de datos.
> > model<-with(CEPAS, sp.plot(REP, CEPA, VARIEDAD, trAUDPC))
> > Y el otro es este
> > model2.aov<- aov(trAUDPC~CEPA*VARIEDAD+REP+Error(REP/CEPA))
> >
> > Un saludo.
> > Juan Bautista Relloso Barrio
> > Coordinador de Equipos e Infraestructuras | Técnico de Cultivos del
> > Departamento de Producción Vegetal
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> >
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> >
> >
> >
> > De: R-help-es <r-help-es-boun...@r-project.org>En nombre de Relloso Barrio,
> > Juan Bautista
> > Enviado el: viernes, 22 de septiembre de 2023 16:18
> > Para: r-help-es@r-project.org
> > Asunto: [R-es] no encuentro el error
> >
> > Buenas tardes.
> > Intento hacer la separación de medias “por tratamientos”
> > Pero me da un error que no consigo corregir. No sé que hago mal. Os paso
> > los comandos y el error
> >
> > # Separación de medias HSD por Tratamiento No funciona
> > by(pppp, pppp$TRAT, function(x) {
> > anova_result <- aov(RTOSE ~ CORTE, data = x)
> > HSD_result <- HSD.test(anova_result)
> > Tratamiento <- unique(x$TRAT)
> > return(list(Tratamiento = TRAT, HSD_result = HSD_result))
> > })
> > Y el error es este:
> > Error in pmatch(trt, names(A)) :
> > argument "trt" is missing, with no default
> >
> > Un saludo.
> > Juan Bautista Relloso Barrio
> > Coordinador de Equipos e Infraestructuras | Técnico de Cultivos del
> > Departamento de Producción Vegetal
> > Talde eta Azpiegitura Koordinatzailea | Laborantza teknikaria Landare
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> >
> >
> >
> > De: Carlos Ortega <c...@qualityexcellence.es>
> > Enviado el: lunes, 18 de septiembre de 2023 23:04
> > Para: Relloso Barrio, Juan Bautista <jbauti...@neiker.eus>
> > CC: r-help-es@r-project.org
> > Asunto: Re: [R-es] Boxplot ordenados...
> >
> > Hola Juan,
> >
> > Sí, te recomiendo que uses la librería "ggeasy" que simplifica mucho estas
> > modificaciones, mejor que trabajar directamente con "ggplot".
> > Sería así:
> >
> > #-------------
> > library(ggeasy)
> >
> > ggplot(data = AÑOS, aes(x = VARIEDAD, y = rAUDPCor, colour = ANO,
> > group = ANO)) +
> > stat_summary(fun = mean, geom = "point") +
> > stat_summary(fun = mean, geom = "line") +
> > labs(y = 'mean rAUDPCor') +
> > labs(x = 'Variety') +
> > theme_bw() +
> > easy_rotate_x_labels( angle = 90)
> >
> > #------------
> >
> >
> > Gracias,
> > Carlos Ortega
> > www.qualityexcellence.es
> >
> > El lun, 18 sept 2023 a las 22:47, Relloso Barrio, Juan Bautista
> > (<jbauti...@neiker.eus>) escribió:
> > > Buenas noches.
> > > Quisiera saber si alguien me puede decir como en estos comandos para un
> > > gráfico …
> > >
> > >
> > > ggplot(data = AÑOS, aes(x = VARIEDAD, y = rAUDPCor, colour = ANO,
> > > group = ANO)) +
> > > stat_summary(fun = mean, geom = "point") +
> > > stat_summary(fun = mean, geom = "line") +
> > > labs(y = 'mean rAUDPCor') +
> > > labs(x = 'Variety') +
> > > theme_bw()
> > >
> > > Qué debo de añadir para que la orientación de las los nombres de las
> > > variedades del eje “X” me aparezcan en vertical en vez de en
> > > horizontal.
> > > Muchas gracias.
> > > Un saludo.
> > > Juan Bautista Relloso Barrio
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