MÉTODOS ESTADÍSTICOS II

...

X-squared = 0.019872, df = 1, p-value = 0.8879

alternative hypothesis: true p is not equal to 0.488

95 percent confidence interval:

0.4496049 0.5342928

sample estimates:

p

0.4918919

Método exacto

binom.test(x=273,n=555,p=0.488,alternative="two.sided",conf.level = 0.95)

Exact binomial test

data: 273 and 555

number of successes = 273, number of trials = 555, p-value = 0.8652

alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.488

95 percent confidence interval:

0.4495372 0.5343334

sample estimates:

probability of success

0.4918919

El p-Valor = 0.86 es alto, por tanto, no existe evidencia estadística suficiente para decir que los farmacéuticos tienen más hijas en proporción con el estado.

8.48. DREPANOCITOSIS Y MALARIA

- Calcula un intervalo de confianza del 95% para la proporción de niños de la población estudiada que tenía los síntomas característicos de la drepanocitosis.

Método asintótico

> binom.confint(x=136,n=543,conf.level=0.95,methods="asymptotic")

method x n mean lower upper

1 asymptotic 136 543 0.2504604 0.2140173 0.2869035

Método de Agresti-Coull

> binom.confint(x=136,n=543,conf.level=0.95,methods="agresti-coull")

method x n mean lower upper

1 agresti-coull 136 543 0.2504604 0.2158143 0.2886124

- ¿Existe suficiente evidencia de que la proporción de infecciones fuertes de malaria es menor entre los niños con síntomas de drepanocitosis?

prop.test(x=c(36,152), n=c(136,407), alternative="two.sided", conf.level=0.95)

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: c(36, 152) out of c(136, 407)

X-squared = 4.8572, df = 1, p-value = 0.02753

alternative hypothesis: two.sided

95 percent confidence interval:

-0.20144847 -0.01606851

sample estimates:

prop 1 prop 2

0.2647059 0.3734644

Como p-Valor = 0.02753 es bajo, hay evidencia suficiente de que la proporción de infecciones de malaria es menor entre los niños con drepanocitosis.

8.49 EFECTOS SECUNDARIOS DE LA MEDICACION

- Halla el P-Valor de la prueba y explica tus conclusiones

prop.test(x=c(44,49), n=c(650,347), alternative="two.sided", conf.level=0.95)

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: c(44, 49) out of c(650, 347)

X-squared = 13.601, df = 1, p-value = 0.0002261

alternative hypothesis: two.sided

95 percent confidence interval:

-0.11714675 -0.02988939

sample estimates:

prop 1 prop 2

0.06769231 0.14121037

El P-Valor = 0.00022 es bajo, por tanto, hay evidencia estadística suficiente para decir que hay diferencia entre los efectos secundarios que causan ambos medicamentos.