La última vez estuvimos hablando acerca de como resumir la información y entender los
resultados de corridas múltiples
esta vez vamos a hablar de una forma diferente de hacerlo, que es el uso de
gráficos
Los gráficos, para analizar los resultados nos brindan una forma visual de resumir
los datos
no voy a decir si son mejores o peores, sino que son diferentes, algunas personas
prefieren resumir los datos en forma textual, algunos piensan que los gráficos
son mejores, muchas veces hay más información en los gráficos
pero a veces es difícil interpretarlos
y hay muchos tipos diferentes de gráficos que pueden ser creados
yo siempre encontré que es útil volver a mirar, no únicamente los resúmenes sino
ver todos los datos
eso es entonces lo primero que vamos a hacer, vamos a ver todos los datos y otra
vez, esto es algo que es fácil de hacer en R, así que vamos a ver eso y voy a hablar
de como hacer esto en R
volvemos al R, vemos la ventana de la izquierda, si recuerdan
ya pusimos toda la información, la resumimos y vimos los resultados
estadísticos
de hecho, tenemos una pieza, vimos las diferencias mínimas significativas entre
150 y 200
en las próximas líneas de estas porciones de código
es que vamos a graficar los datos
en R, hay un comando estándar que se llama plot y donde la primer entrada es lo que
queremos que vaya al eje de las X, en este caso la cantidad de gente, que viene de
los datos originales en el eje de las X
y en el eje de las Y queremos ver la variable de salida que en este caso es el
último tick
también le damos un título, que en este caso es "Tiempo para infectar al 100% vs
la población inicial", ponemos una etiqueta en el eje de las X que es "Número
inicial de personas" y una etiqueta en el eje de las Y
y lo hacemos en el comando de las respuestas
obtenemos este lindo gráfico, donde podemos ver la dispersión de los datos
y como pueden ver
hay una gran dispersión en 50, es más estocástico y va para abajo a lo largo del
tiempo, pero en 200 y en 150, están muy cerca uno del otro en términos de
los valores medios, o en términos de la dispersión total de los datos
si queremos ver, esto se llama ventana de quartz en R, escribimos quartz.save
y ponemos donde queremos salvarlos
y salvamos los datos en un archivo, así luego lo puedo pegar en un documento word
o donde quiera, powerpoint, etc.
así es como podemos mirar toda la data
pero a veces lo que queremos hacer es mostrar algunos gráficos con resúmenes de
esos datos, usando estos promedios y desvíos estándar para poder analizarlos
ahí podemos usar el comando plot, que es un comando de R, que nos permite agregar
barras a esos gráficos
y aquí mostramos una desviación estándar
aquí ponemos el valor de X, que es el número inicial de personas
el valor de Y que es el del último tick y luego tenemos que decirle qué área debe
estar debajo y cual debe estar arriba de ese valor de Y
entonces quedará como el último tick, perdón es arriba y no abajo, el último
tick más el desvío estándar y luego el último tick menos el desvío estándar
y otra vez, podemos etiquetarlo, tanto el eje de las X como el de las Y y en este
caso en vez de graficar, dejamos afuera este comando, sólo queremos graficar el
punto, podemos decirle que los conecte con una línea, porque estamos aumentando el
valor y ese valor es una variable continua y entonces podemos graficar con una línea
entre ellos
luego de ello, por alguna razón en R tenemos que poner este comando
pero si ponemos el comando title y ponemos la media podemos graficar
aplicamos estos dos comandos
y vemos en la ventana de R de gráficos
podemos ver este lindo gráfico
que muestra las relaciones
si estamos interesados en mirar
la otra variable y escribir una sentencia, de qué manera es la correcta?
pero en vez de ello, podemos querer ver como comparar la media de estas variables
diferentes y observar si se solapan
entonces necesitamos no utilizar el desvío estándar, sino el error estándar
el error estándar es la desviación estándar dividida por el cuadrado de los
puntos y lo que eso significa es que a medida que incrementamos los puntos y los
acumulamos obtenemos mayor confianza acerca de lo que significa
entonces lo que hice aquí es definir primero el número de corridas porque eso
es lo que tenemos que saber, ya que es el número de puntos, tomo la medida del
conjunto original de datos y lo divido por la medida del conjunto de datos agregados
a medida que vemos que los datos agregados tienen la misma cantidad de
representaciones en el conjunto de datos
eso nos dirá el número de corridas
y entonces tomo el último tick y lo divido por el cuadrado del número de corridas
para obtener el error estándar
ahora podemos volver a graficar con el mismo comando que antes, pero en vez de
usar el último tick, la desviación estándar, usaremos el error estándar
como mi barra
y cuando lo hicimos
esto indica que aún cuando la variación es alta, podemos tener confianza en que los
valores subrayados de la media de cualquier población que tomemos allí
estará
ustedes pueden notar que la confianza es más alta para 200 mientras que los otros
valores son menores
debo mencionar que podemos tener una inspección visual si estas barras se
solapan, podremos saber como un hecho que no son estadísticamente significativas
pero el hecho de que no se solapen, no nos provee de una confianza perfecta
de que son estadísticamente significativos en términos de sus diferencias
debemos correr algún test como el de la T de Student o algo así para comparar los
datos relevantes, para ver si esos valores son estadísticamente significativos pero
usando el error estándar nos brinda una buena medida de cuanta confianza podemos
tener en las diferencias entre dos medias que usando el desvío estándar
entonces aquí estamos, tenemos este gráfico que resume los datos de nuestros
resultados iniciales, parece indicar que es definitivamente el caso que si la
densidad de la población crece, el tiempo para que se infecten decrece
pero es una relación no lineal
y parece que las diferencias comienzan a colapsar entre estas medias, aún cuando no
son muy diferentes unas de otras, o parecen ser diferentes y por eso el test
para averiguarlo, aquí estamos estas son las respuestas a nuestra investigación
inicial