# data[].attributes.body
Formule algunas (al menos dos) preguntas y/o hipótesis que pudiera contestar o probar con alguna base de datos pública

# data[].attributes.headline
Gráfica del Ejercicio de Reproducibilidad

# data[].attributes.subject
Gráfica del Ejercicio de Reproducibilidad

# data[].attributes.body
En las gráficas de puntos ("scatterplots") del ejercicio de reproducibilidad, ¿es correcto o no graficar la recta de regresión de los puntos? Explique su respuesta.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Cargar los datos al ambiente de trabajo

Para esto utilizaremos el comando read.csv().

# cargar los datos reproduce <- read.csv("reproducibilidad.csv") # revisar primeras 5 filas head(reproduce, 5)

## cintura_in trigliceridos_mgdl ## 1 32.95 28 ## 2 33.00 40 ## 3 33.50 50 ## 4 33.50 61 ## 5 34.50 66

Construiremos una gráfica de puntos y la recta de regresión para la relación entre tamaño de la cintura de individuos y la concentración de triglicéridos en plasma.

library(ggplot2) modelo <- lm(trigliceridos_mgdl ~ cintura_in, data = reproduce) r2 <- summary(modelo)$r.squared intercepto <- coef(modelo)[1] pendiente <- coef(modelo)[2] etiqueta <- sprintf("y = %.2f + %.2fx\nR² = %.3f", intercepto, pendiente, r2) ggplot(reproduce, aes(x = cintura_in, y = trigliceridos_mgdl)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "steelblue") + annotate("text", x = -Inf, y = Inf, label = etiqueta, hjust = -0.1, vjust = 1.2, size = 3) + labs(x = "Cintura (in)", y = "Triglicéridos (mg/dL)") + theme_minimal()

Observamos que hay un punto completamente fuera de rango en los valores de triglicéridos. Podemos revisar los datos originales en papel (si es el caso) y si detectamos que hubo un error de transcripción entonces corregirlo. Si no podemos verificar lo anterior, podemos probar eliminando el dato completamente.

Supongamos que encontramos que hubo un error de transcripción y que el valor de 700 es en realidad 70. vamos a corregirlo y volver a correr el código de graficación y análisis.

library(ggplot2) # corrección de dato reproduce[6,2] <- 70 # modelo de regresión modelo <- lm(trigliceridos_mgdl ~ cintura_in, data = reproduce) r2 <- summary(modelo)$r.squared intercepto <- coef(modelo)[1] pendiente <- coef(modelo)[2] etiqueta <- sprintf("y = %.2f + %.2fx\nR² = %.3f", intercepto, pendiente, r2) # gráfica ggplot(reproduce, aes(x = cintura_in, y = trigliceridos_mgdl)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "steelblue") + annotate("text", x = -Inf, y = Inf, label = etiqueta, hjust = -0.1, vjust = 1.2, size = 3) + labs(x = "Cintura (in)", y = "Triglicéridos (mg/dL)") + theme_minimal()

# data[].attributes.attachment_link.description
Utilizaremos el archivo de datos reproducibilidad.csv
para realizar un análisis de reproducibilidad. Este contiene datos de
perímetro de la cintura de personas, en pulgadas y concentración de
triglicéridos en plasma (mg/dL). Asegúrate de tener el archivo de datos
y el archivo reproducibilidad.Rmd en tu directorio de
trabajo.