Práctica 2

Introducción.

Los datos que aparecen en el este fichero (botón derecho del ratón + guardar como) se refieren a un estudio realizado sobre un robledal cercano a una planta industrial. Se han seleccionado robles

De dos variedades (A y B).
Ubicados en cuatro zonas distintas.
La mitad de ellos han sido sometidos a cierto tratamiento (codificados con 1), los no tratados (codificados con 0).

Sobre cada árbol se han medido las concentraciones (mg/kg) de ocho elementos químicos en sus hojas:

Metales pesados: hierro, manganeso y zinc
Metales alcalinotérreos: calcio y magnesio
Metal alcalino: potasio
No metales: fósforo y nitrógeno.

Para empezar:

Descarga el fichero de datos (el enlace está arriba).
Abre un script nuevo en RStudio.
Usa read.table() para leer su contenido y guardalo en la variable robles, es decir, completa el siguiente código

robles = read.table( file = "..........", 
                     sep = "..........", 
                     header = , # TRUE/FALSE, sin comillas
                     dec = ".........")

NO OLVIDES FIJAR LA CARPETA DE TRABAJO. Si no sabes de qué hablo, vuelve al vídeo de trabajo previo a la práctica 2.

Ejercicio 1

Calcula la media y la cuasidesviación típica muestral de la variable Nitrogeno.
Repite el cálculo para los primeros 14 individuos de la tabla.
Repite el cálculo para los individuos que recibieron tratamiento.
Repite el cálculo anterior en función de la variable Zona. Comenta los resultados Indicación: usa la función aggregate()

En el caso de la desviación típica muestral
A todo esto, ¿crees que la media es una buena medida de centralización para describir los datos?.

Indicación: usa dos herramientas complementarias: una visual (boxplots) y otra numérica (el coeficiente de asimetría). Para este último hay que
- Instalar un nuevo paquete de R: copia y ejecuta (sólo una vez) install.packages("EnvStats")
- Carga el paquete en memoria (cada sesión en que uses esta función): library(EnvStats)
- Usa la función skewness() para calcular el coeficiente de asimetría

Ejercicio 2

¿Cuál es el valor mínimo que alcanza la variable Magnesio? ¿En qué individuo se observa? Indicación: usa la función which()

Ejercicio 3

¿Cuántas observaciones corresponden a robles con una concentración de Potasio mayor o igual que 2?

¿Qué porcentaje de robles tiene una concentración de Potasio mayor o igual que 2

Ejercicio 4

Ahora calcula la media de la variable Nitrogeno para aquellas observaciones en las que Potasio es mayor o igual que 2. Compárala con la media que has calculado en el apartado 1. Haz lo mismo con la cuasidesviación típica.

Ejercicio 5

A partir del boxplot de la variable Magnesio, ¿observas algún dato atípico? ¿Qué posición ocupa en la tabla?

Ejercicio 6

Representa los boxplots de la variable Magnesio para cada una de las zonas, ¿observas algún patrón?