14.2: Un conjunto de datos ilustrativo
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Con eso como diseño del estudio, veamos ahora lo que tenemos en el archivo de datos:
load( "./rbook-master/data/clinicaltrial.Rdata" ) # load data
str(clin.trial)
## 'data.frame': 18 obs. of 3 variables:
## $ drug : Factor w/ 3 levels "placebo","anxifree",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 ...
## $ therapy : Factor w/ 2 levels "no.therapy","CBT": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
## $ mood.gain: num 0.5 0.3 0.1 0.6 0.4 0.2 1.4 1.7 1.3 0.6 ...
Entonces tenemos un solo marco de datos llamado clin.trial
, que contiene tres variables; fármaco
, terapia
y estado de ánimo.ganancia
. A continuación, vamos a imprimir el marco de datos para tener una idea de cómo se ven realmente los datos.
print( clin.trial )
## drug therapy mood.gain
## 1 placebo no.therapy 0.5
## 2 placebo no.therapy 0.3
## 3 placebo no.therapy 0.1
## 4 anxifree no.therapy 0.6
## 5 anxifree no.therapy 0.4
## 6 anxifree no.therapy 0.2
## 7 joyzepam no.therapy 1.4
## 8 joyzepam no.therapy 1.7
## 9 joyzepam no.therapy 1.3
## 10 placebo CBT 0.6
## 11 placebo CBT 0.9
## 12 placebo CBT 0.3
## 13 anxifree CBT 1.1
## 14 anxifree CBT 0.8
## 15 anxifree CBT 1.2
## 16 joyzepam CBT 1.8
## 17 joyzepam CBT 1.3
## 18 joyzepam CBT 1.4
Para los efectos de este capítulo, lo que realmente nos interesa es el efecto de la droga
en el estado de ánimo.ganancia
. Lo primero que hay que hacer es calcular algunas estadísticas descriptivas y dibujar algunas gráficas. En el Capítulo 5 discutimos una variedad de funciones diferentes que pueden ser utilizadas para este propósito. Por ejemplo, podemos usar la función xtabs ()
para ver cuántas personas tenemos en cada grupo:
xtabs( ~drug, clin.trial )
## drug
## placebo anxifree joyzepam
## 6 6 6
De igual manera, podemos usar la función aggregate ()
para calcular medias y desviaciones estándar para la variable de mood.gain
desglosada por la cual se administró el fármaco
:
aggregate( mood.gain ~ drug, clin.trial, mean )
## drug mood.gain
## 1 placebo 0.4500000
## 2 anxifree 0.7166667
## 3 joyzepam 1.4833333
aggregate( mood.gain ~ drug, clin.trial, sd )
## drug mood.gain
## 1 placebo 0.2810694
## 2 anxifree 0.3920034
## 3 joyzepam 0.2136976
Finalmente, podemos usar plotmeans ()
del paquete gplots
para producir una imagen bonita.
library(gplots)
plotmeans( formula = mood.gain ~ drug, # plot mood.gain by drug
data = clin.trial, # the data frame
xlab = "Drug Administered", # x-axis label
ylab = "Mood Gain", # y-axis label
n.label = FALSE # don't display sample size
)
Los resultados se muestran en la Figura 14.1, que traza la ganancia promedio del estado de ánimo para las tres condiciones; las barras de error muestran intervalos de confianza del 95%. Como deja claro la trama, hay una mejora mayor en el estado de ánimo para los participantes en el grupo Joyzepam que para el grupo Anxifree o el grupo placebo. El grupo Anxifree muestra una ganancia de humor mayor que el grupo control, pero la diferencia no es tan grande.
La pregunta que queremos responder es: ¿estas diferencias son “reales”, o solo se deben a la casualidad?
## Warning: package 'gplots' was built under R version 3.5.2
##
## Attaching package: 'gplots'
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## lowess