Práctica Bioinformática R-Commander

Práctica Bioinformática R-Commander

APELLIDOS, NOMBRE: OVIEDO MADRID, AITOR                                                      DNI: 72828262G

Una empresa informática quiere reorganizar el personal de su servicio de atención al cliente, para lo cual realiza un estudio sobre 64 empleados de dicho servicio. En el fichero de datos “Practica_Rcmdr.sav” se recogen los datos que se obtuvieron para el estudio. Escribir la sintaxis utilizada en R y responder a cada uno de los apartados siguientes:

Sintaxis para abrir el fichero: 

library(Rcmdr)

load("C:/Users/Maite/Desktop/Practica_Rcmdr.sav")

Practica_Rcmdr <- readSPSS("C:/Users/Maite/Desktop/Practica_Rcmdr.sav",

Rcmdr+    rownames=FALSE, stringsAsFactors=TRUE, tolower=FALSE)

1.- Realizar un análisis descriptivo de las variables numéricas del fichero comprobando cuáles son normales.

Sintaxis: 

numSummary(Practica_Rcmdr[,c("antiguedad", "dias", "edad", "salari06",

  "salari08", "salari10"), drop=FALSE], statistics=c("mean", "sd", "IQR",

  "quantiles", "skewness", "kurtosis"), quantiles=c(0,.05,.25,.5,.75,.95,1),

  type="2")

normalityTest(~antiguedad, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~dias, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~edad, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~salari06, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~salari08, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~salari10, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

normalityTest(~salari10, test="lillie.test", data=Practica_Rcmdr)

a) El 25% del personal tiene una edad superior a 36.

b) El 95% del personal tiene una antigüedad en la empresa inferior a 22.7

c) El 50% del personal tuvo un salario en 2010 inferior a 21819.12

d) ¿Qué variable es asimétrica por la izquierda? Los días.

2.- Realizar las correspondientes tablas de contingencia y responder a las siguientes cuestiones:

Sintaxis: 

local({

  .Table <- xtabs(~ecivil+evalua, data=Practica_Rcmdr)

  cat("\nFrequency table:\n")

  print(.Table)

  cat("\nRow percentages:\n")

  print(rowPercents(.Table))

  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)

  print(.Test)

})

local({

  .Table <- xtabs(~ecivil+estudios, data=Practica_Rcmdr)

  cat("\nFrequency table:\n")

  print(.Table)

  cat("\nRow percentages:\n")

  print(rowPercents(.Table))

  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)

  print(.Test)

})

local({

  .Table <- xtabs(~ecivil+zona, data=Practica_Rcmdr)

  cat("\nFrequency table:\n")

  print(.Table)

  cat("\nRow percentages:\n")

  print(rowPercents(.Table))

  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)

  print(.Test)

})

local({

  .Table <- xtabs(~ecivil+Satisfaccion, data=Practica_Rcmdr)

  cat("\nFrequency table:\n")

  print(.Table)

  cat("\nRow percentages:\n")

  print(rowPercents(.Table))

  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)

  print(.Test)

})

local({

  .Table <- xtabs(~ecivil+sexo, data=Practica_Rcmdr)

  cat("\nFrequency table:\n")

  print(.Table)

  cat("\nRow percentages:\n")

  print(rowPercents(.Table))

  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)

  print(.Test)

})

a) ¿Qué porcentaje de empleados casados tienen una evaluación regular? 10%

b) ¿Qué porcentaje de empleados casados tienen estudios universitarios? 30%

c) ¿Qué porcentaje de empleados solteros tienen asignada la zona norte de trabajo? 21,2%

d) ¿Qué porcentaje de empleados solteros tienen un grado de satisfacción alto en el trabajo? 48,5%

e) ¿Qué variables son independientes del Estado civil? Sexo (p=0.88289), Evaluación (p=0.1361)

3.- Realiza un gráfico de barras de porcentajes de la variable evaluación anual. Repite el gráfico anterior haciendo grupos por el estado civil. (matriz y la opción beside en barplot)

Sintaxis graf 1: 

with(Practica_Rcmdr, Barplot(evalua, xlab="evalua", ylab="Percent", scale="percent"))

...