Ejercicio Simulacro de Examen R👋

datos_copia <- datos

# Si quiero volver a los datos originales me bastará con ejecutar el contrario
# datos <- datos_copia

t1 <- table(datos$sepsis,datos$grado) # Tabla de frecuencias absolutas, no de proporciones; la guardo
prop.table(t1, margin = 2) # Tabla de proporciones. El margin=2 marca la dirección de la proporción en función de la columna, donde he puesto la variable grado.
  
#         Leve  Moderado     Grave
# No 0.5198238 0.3354839 0.6458333
# Si 0.4801762 0.6645161 0.3541667

#R: El 48% de los pacientes leves tienen sepsis, el 66% en moderado y el 35% en grave.

#H0: Igualdad general de proporciones (las variables son independientes)

chisq.test(t1) # Chi cuadrado


#R: El p valor asociado al estadístico de contraste (p<0.001) es menor a alpha (95%IC, alpha = 0.05), por lo que la decisión técnica es rechazar H0, por tanto, 
#   puedo concluir que hay diferencias en la proporción de sépsis en función del grado. 

temperatura_f <- 
  cut(datos$temperatura, 
      breaks = c(30,36.5,38.5,45),
      labels = c("Baja","Media","Alta"))

# Deberíamos mirar la puntuación mínima y máxima para crear los intervalos, pero otro modo es fijar unos valores "segures" y ponerlos cono mínimo y máximo

table(datos$sepsis,temperatura_f) #Tabla de frecuencias de la temperatura recodificada en función de sepsis. 

#  temperatura_f
#    Baja Media Alta
# No  105    38   89
# Si  103    38  105

#R: Hay 103 casos con sepsis en el grupo de baja temperatura, 38 en el de media y 105 en el de alta. 

# H0: media pas con sepsis = media pas sin sepsis (Los promedios en pas0h en función de sepsis son iguales)
# Objetivo: Comparación de medias
# Supuesto de normalidad: Asumo normalidad en la distribución del estadístico por el tamaño muestral en cada grupo.
# n sepsis sí: 246
# n sepsis no: 232
# Supuesto de igualdad de varianzas
DescTools::LeveneTest(datos$pas0h~datos$sepsis)
# Rechazo la hipótesis nula de igualdad de varianzas puesto que el pvalor es menor que alpha (0.00001 < 0.05). Flevene= 170.05, p valor <0.00001

# Prueba

t.test(datos$pas0h~datos$sepsis, var.equal=F)

#R: El p valor de la prueba t para muestras independientes (sin asumir varianzas iguales) es menor que 0.0001
#   Por lo tanto, rechazo la h0 de igualdad de medias y concluyo con un 95% de seguridad que las medias difieren, en concreto, la media del grupo sin sepsis es mayor (117.12 > 90.20)   


# Versión comprobando la normalidad ------------------------------

#...
# Supuesto de normalidad
by(datos$pas0h,datos$sepsis,shapiro.test)
# No se cumple la normalidad en el grupo de sepsis = No. En el grupo sepsis= sí, se puede asumir normalidad (p=0.693)

# Versión con prueba no paramétrica ------------------------------

wilcox.test(datos$pas0h~datos$sepsis, var.equal=F)

# Misma conclusión que la versión paramétrica.

cambioPAS <- datos$pas3h-datos$pas0h

# H0: El promedio de la diferencia PAS es igual en los dos grupos
# Objetivo: Comparar medias
# Supuesto de normalidad: Asumo normalidad en la distribución del estadistico por el tamaño muestral en cada grupo.
# n sepsis sí: 246
# n sepsis no: 232

# Supuesto de igualdad de varianzas
DescTools::LeveneTest(cambioPAS~datos$sepsis)
# Rechazo la hipotesis nula de igualdad de varianzas puesto que el pvalor es menor que alpha (0.00001 < 0.05). Flevene= 77.556, p valor <0.00001

# Prueba

t.test(cambioPAS~datos$sepsis, var.equal=F)

#R: El p valor de la prueba t para muestras independientes (sin asumir varianzas iguales) es menor que 0.0001
#   t = -24.922, df = 362.59, p-value < 2.2e-16
#   Por lo tanto, rechazo la h0 de igualdad de medias y concluyo con un 95% de seguridad que las medias de la diferencia difieren en función de la variable sepsis, en concreto, la media del grupo CON sepsis es mayor (9.929167  > 1.304460)   

fiebre <- ifelse( datos$temperatura > 37.5, yes = "Fiebre", no =  "No Fiebre")

# H0: Independencia entre las variables fiebre y sepsis. Igualdad de proporciones 
# Objetivo: Relacionar dos variables categoricas

t2 <- table(fiebre, datos$sepsis)

# Prueba: Chi cuadrado

chisq.test(t2)

#R:  El p valor asociado al estadístico de contraste es p=0.59, por lo que la decisión técnica es mantener la h0 para un alpha de 0.05.
#    Según los datos muestrales NO tengo evidencias para concluir que las variables sepsis y fiebre estén relacionadas.

boxplot(datos$temperatura~datos$grado)

# Hay una igualdad aparente en la distribución de la temperatura en función del grado de severidad del paciente.
# La mediana más baja de los grupos es la del grupo grave.