### ESTADÍSTICA II RECURSOS NATURALES. 

X12=(30-35.87)^2/35.87 +(25-19.13)^2/19.13 +(45-39.13)^2/39.13+(15-20.87)^2/ 20.87

X12                               

###Creamos la tabla de contingencia

con_transgenico=c(50,10)

sin_transgenico=c(20,40)

t_raciones=cbind(con_transgenico,sin_transgenico)

rownames(t_raciones)=c("con_tumores", "sin_tumores")

t_raciones

prop.table(t_raciones)

barplot(prop.table(t_raciones), main="Gráfico 1",

        legend=c("con_tumores", "sin_tumores"),

        xlab = "raciones",beside = TRUE)

chicuadrado=chisq.test(t_raciones)

chicuadrado

###Para ver los valores esperados

chicuadrado$expected

barplot(t_raciones,

        legend=c("con_tumores", "sin_tumores"))

##GENERAMOS TABLA PARA GGPLOT 2

library(ggplot2)

tumores_gg=c("con_tumores","con_tumores", "sin_tumores","sin_tumores")

raciones_gg=c("con_transgenico","sin_transgenico","con_transgenico", "sin_transgenico")

frecuencia_gg=c(50,20,10,40)

tabla_ggplot=cbind(tumores_gg,raciones_gg,frecuencia_gg)

tabla_ggplot

tabla_ggplot=as.data.frame(tabla_ggplot)

names(tabla_ggplot)

tabla_ggplot

is.numeric(tabla_ggplot$frecuencia_gg)

tabla_ggplot$frecuencia_gg=as.numeric(tabla_ggplot$frecuencia_gg)

is.numeric(tabla_ggplot$frecuencia_gg)

library(ggplot2)

ggplot(tabla_ggplot, aes(x = raciones_gg, y = frecuencia_gg)) +

  geom_bar(

    aes(color = tumores_gg, fill = tumores_gg),

    stat = "identity", position = position_stack()

  ) +

  scale_color_manual(values = c("#0073C2FF", "#EFC000FF"))+

  scale_fill_manual(values = c("#0073C2FF", "#EFC000FF"))

###TEST EXACTO DE FISHER

t_raciones

fisher.test(x = t_raciones, alternative = "two.sided")

###FUERZAS DE ASOCIACIÓN V. CRAMER

library(vcd)

assocstats(x = t_raciones)

####MCNEMAR TEST

mcnemar.test(t_raciones)