Bienvenido al Instituto de Investigación y Educación Digital Stata Class Notes Contando de n a N Introducción Stata tiene dos variables integradas llamadas n y N. N es la notación Stata para el número de observación actual. N es 1 en la primera observación, 2 en la segunda, 3 en la tercera, y así sucesivamente. N es la notación Stata para el número total de observaciones. Veamos cómo funcionan N y N. Como se puede ver, el ID de la variable contiene el número de observación que va de 1 a 7 y nt es el número total de observaciones, que es 7. Contando con usando n y N junto con el comando by pueden producir algunos resultados muy útiles. Por supuesto, para usar el comando by debemos primero ordenar nuestros datos en la variable by. Ahora n1 es el número de observación dentro de cada grupo y n2 es el número total de observaciones para cada grupo. Para enumerar la puntuación más baja de cada grupo, utilice lo siguiente: Para enumerar la puntuación más alta de cada grupo, utilice lo siguiente: Otro uso de n Utiliza n para averiguar si hay números de identificación duplicados en los siguientes datos: Las observaciones 6 y 7 tienen los mismos números de identificación y valores de puntuación diferentes. Búsqueda de duplicados Ahora utilice N para encontrar observaciones duplicadas. En este ejemplo clasificamos las observaciones por todas las variables. Entonces usamos toda la variable en la sentencia by y ponemos set n igual al número total de observaciones que son idénticas. Finalmente, enumeramos las observaciones para las cuales N es mayor que 1, identificando así las observaciones duplicadas. Si tiene muchas variables en el conjunto de datos, puede tardar mucho tiempo en escribirlas todas dos veces. Podemos hacer uso del comodín para indicar que queremos utilizar todas las variables. Además en las últimas versiones de Stata podemos combinar ordenar y por en una sola declaración. A continuación se muestra una versión simplificada del código que producirá los mismos resultados que anteriormente. El contenido de este sitio web no debe ser interpretado como un endoso de ningún sitio web, libro o producto de software en particular por la Universidad de California. Vista general Los resultados de sus análisis estadísticos le ayudan a entender el resultado de su estudio, p. Si alguna variable tiene algún efecto, si las variables están relacionadas, si las diferencias entre grupos de observaciones son iguales o diferentes, etc. Las estadísticas son herramientas de la ciencia, no un fin para sí mismas. Las estadísticas deben utilizarse para fundamentar sus hallazgos y ayudarle a decir objetivamente cuando tiene resultados significativos. Por lo tanto, al reportar los resultados estadísticos relevantes para su estudio, subordínelos a los resultados biológicos reales. Informes Descriptivos (Resumen) Estadísticas Medios. Siempre reporte la media (valor promedio) junto con una medida de variabilidad (desviación estándar (s) o error estándar de la media). Dos maneras comunes de expresar la media y la variabilidad se muestran a continuación: La longitud total de la trucha marrón (n128) promedió 34,4 cm (s 12,4 cm) en mayo de 1994, las muestras de Sebago Lake. quot s desviación estándar (este formato es preferido por Huth Y otros (1994) La longitud total de la trucha marrón (n128) promedió 34.4 plusmn 12.4 cm en mayo de 1994, las muestras de Sebago Lake. quot Este estilo requiere específicamente diciendo en los Métodos qué medida de la variabilidad se informa con la media. Si el resumen Las estadísticas se presentan en forma gráfica (una figura), simplemente puede reportar el resultado en el texto sin verbalizar los valores de resumen: Quot Longitud total de la trucha marrón en el lago Sebago aumentó en 3,8 cm entre mayo y septiembre de 1994 (Figura 5) Frecuencias: Los datos de frecuencia se deben resumir en el texto con medidas apropiadas, tales como porcentajes, proporciones o proporciones. Durante el período de recambio de otoño, se estimó que 47 de la trucha marrón y 24 de la trucha de arroyo se concentraron en las partes más profundas del lago (Tabla 3).quot Reporte de Resultados de Pruebas Inferenciales (Hipótesis) En este ejemplo, el resultado clave se muestra en azul y el resultado estadístico. Que sustenta el hallazgo, está en rojo. La longitud total media de la trucha marrón en el lago Sebago aumentó significativamente (3,8 cm) entre mayo (34,4 plusmn 12,4 cm, n128) y septiembre (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (prueba twosample t, p lt 0,001). NOTA : EVITE escribir frases completas que digan simplemente qué prueba usó para analizar un resultado seguido por otra dando el resultado. Esto desperdicia palabras preciosas (economía) e incrementa innecesariamente la longitud de sus papeles. Resumir los resultados de las pruebas estadísticas en las figuras Si los resultados mostrados en una figura han sido probados con una prueba inferencial, es apropiado resumir el resultado de la prueba en el gráfico para que su lector pueda comprender rápidamente la importancia de los hallazgos. Es imperativo que incluya información en sus Materiales y Métodos, o en la leyenda de la figura, para explicar cómo interpretar cualquier sistema de codificación que use. A continuación se muestran varios métodos comunes para resumir los resultados estadísticos. Ejemplos: Comparación de grupos (pruebas t, ANOVA, etc.) La comparación de las medias de 2 o más grupos se representa usualmente en un gráfico de barras de los medios y barras de error asociadas. Para dos grupos. La media más grande puede tener de 1 a 4 asteriscos centrados sobre la barra de error para indicar el nivel relativo del valor p. En general, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 y quot significa plt0,0001. En todos los casos, el p-valor debe ser informado también en la figura de la leyenda El asterisco también se puede utilizar con resultados tabulares como se muestra a continuación. Observe cómo el autor ha utilizado una nota al pie para definir los p-valores que corresponden al número de asteriscos. (Cortesía de Shelley Ball) Para tres o más grupos hay dos sistemas típicamente usados: líneas o letras. El sistema que utiliza depende de lo complicado que es para resumir el resultado. El primer ejemplo a continuación muestra una comparación de tres medios. La línea que abarca dos barras adyacentes indica que no son significativamente diferentes (basándose en un ensayo de comparaciones múltiples), y porque la línea no incluye la media de pH 2, indica que la media de pH 2 es significativamente diferente del pH 5,3 ( Control) y el grupo de pH 3,5 significa. Tenga en cuenta que la información sobre cómo interpretar el sistema de codificación (línea o letras) se incluye en la leyenda de la figura. Cuando las líneas no pueden ser dibujadas fácilmente para resumir el resultado, la alternativa más común es usar mayúsculas colocadas sobre las barras de error. Cartas compartidas en común entre o entre los grupos no indicaría ninguna diferencia significativa. Ejemplo: Resumen de los análisis de correlación y regresión Para los datos de relación (parcelas X, Y) en los que se ha realizado un análisis de correlación o regresión, es habitual reportar las estadísticas de prueba más destacadas (por ejemplo r, r-cuadrado) y p-value in El cuerpo de la gráfica en una fuente relativamente pequeña para que sea discreto. Si se realiza una regresión, se debe trazar la línea de mejor ajuste y la ecuación de la línea también se proporciona en el cuerpo del gráfico. Modificado 1-11-2012 Departamento de Biología, Bates College. Lewiston, ME 04240Leer CSV en R Cómo leer CSV en R Si está utilizando R mucho es probable que tenga que leer en los datos en algún momento. Mientras R puede leer los archivos. xls y. xlsx de excel, estos tipos de archivos a menudo causan problemas. Los archivos separados por comas (.csv) son mucho más fáciles de trabajar. It8217s mejor para guardar estos archivos como csv antes de leerlos en R. Si necesita leer en un csv con R la mejor manera de hacerlo es con el comando read. csv. Aquí hay un ejemplo de cómo leer CSV en R: Lo anterior lee el archivo TheDataIWantToReadIn. csv en un marco de datos que crea llamado MyData. HeaderTRUE especifica que estos datos incluyen una fila de encabezado y sep8221,8221 especifica que los datos están separados por comas (aunque read. csv implica lo mismo pienso que es más seguro ser explícito). Tenga en cuenta que lo anterior incluye la ruta del archivo (c: /). Si ya ha establecido un directorio de trabajo en R, sólo puede listar el archivo, así: Hay otras opciones que se pueden utilizar con read. csv. Consulte la página oficial del manual R en read. csv para obtener más información: cran. r-project. org/doc/manuals/R-data. html. ¿Por qué no read. table I8217ve encontró read. csv para ser más confiable. A veces tengo errores con read. table. I8217ll publicar los errores cuando me encuentro con ellos de nuevo. Gracias por leer Este sitio web tomó una gran cantidad de tiempo para crear. Si le fue útil, por favor, muéstrelo compartiendo con amigos, gustando o twitteando Si tiene alguna idea con respecto a este código R, por favor, publique en los comentarios. Related posts: 14 pensamientos sobre ldquo Leer CSV en R rdquo Hola Justin, gracias por compartirlo. ¿Puede decirme que hay alguna sintaxis para crear objetos (DataFrame)? Ex: MyData (OR) My. Data Una forma de crear un marco de datos es crear primero una matriz. Esta matriz está llena de NA y tiene 5 filas de 3 variables: MyData Su R how to8217s me han ayudado tanto con mi curso de programación R 8211 Las páginas están bien escritas. Clara y simple de comprender. Gracias You8217re Bienvenido Buena suerte con R. Gracias por la explicación, realmente aprecio que se tomó su tiempo para hacer esto. You8217re bienvenido I8217m feliz de ayudar. Cómo se utiliza la variable para acceder a los datos después de leer el archivo En el ejemplo anterior, leemos un csv en R como un objeto llamado MyData. Si desea hacer algo con MyData, se refiere a ese objeto con su comando. Por ejemplo, si quiero un resumen de MyData usaría resumen (MyData). Si quieres hacer algo con una variable específica en mis datos, usas el nombre del objeto, luego el símbolo y luego el nombre de la variable. Por ejemplo, si quiero un resumen de una variable llamada 8220VariableOne8221 en MyData, usaría summary (MyDataVariableOne). Solo quiero leer un archivo (.csv) usando java con JRI api. I establecer toda la variable de ruta, pero it8217s mostrándome biblioteca nativa no se encontró lo que debe hacer
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