Analisis De Datos - Niños Del Milenio

Análisis de datos:
Se procederá a realizar un análisis detallado de los datos para comprender mejor la naturaleza de tu nuestro modelo y como sus variables están distribuidas.
En primer lugar se analizará la diferencia de medias de nuestros dos años en los que se realizó la encuesta (2006 y 2009), esto nos describirá si tanto nuestro grupo de niños de provincia minera como el de provincia nominera ha experimentado un desarrollo ante este cambio de años.
En primer lugar describiremos la diferencia de medias en la nota obtenida en el test en el año 2006, que representa el año 1:
Grupo | Obs | Media | Std. Err. | Std. Dev. | 95% Conf. Interval |
0 | 1261 | 28.7613 | 0.5069431 | 18.00183 | 27.76676 | 29.75585 |
1 | 433 | 30.47806 | 0.8507986 | 17.70397 | 28.80584 | 32.15028 |Combinado | 1694 | 29.20012 | 0.4357864 | 17.93661 | 28.34536 | 30.05487 |
Diff |   | -1.716759 | 0.9984924 |   | 3-67517 | 0.2416506 |
  | | | | | |   |
Diff=mean(0)-mean(1) | | t=-1.7194 |   |
H0:diff=0 | | Degrees of freedom=1692 |
  | | |   |
Ha:diff<0 | Ha: diff=0 | Ha: diff>0 |
Pr(T<t)=0.0429 | Pr(|T|>|t|) ) = 0.0857 | Pr(T>t)=0.9571 |

Podemos notar quetenemos una diferencia de medias de -1.716759 pudiendo decir que en promedio las personas de provincias mineras obtuvieron una mayor nota en el test que las de no mineras. Además con un valor de P de 0.0857 podemos decir que la hipótesis nula de que las medias son iguales se rechaza a un nivel de signi10% de probabilidad pudiendo afirmar que existe una diferencia en notas entre los chicos deprovincias mineras con lo de no mineras significante.

Ahora realizaremos un análisis sobre la diferencia de medias en la nota obtenida en el test en el año 2009, que representa el año 2:
Grupo | Obs | Media | Std. Err. | Std. Dev. | 95% Conf. Interval |
0 | 1231 | 455.68725 | 0.3767764 | 13.21943 | 44.94805 | 46.42644 |
1 | 420 | 49.74048 | 0.6974973 | 14.29444 | 48.36945 | 51.11151 |Combinado | 1651 | 46.71835 | 0.3349936 | 13.61163 | 46.0613 | 47.37541 |
Diff |   | -4.05323 | 0.7629149 |   | -5.549614 | -2.556846 |
  | | | | | |   |
Diff=mean(0)-mean(1) | | t=-5.3128 |   |
H0:diff=0 | | Degrees of freedom=1649 |
  | | |   |
Ha:diff<0 | Ha: diff=0 | Ha: diff>0 |
Pr(T<t)=0.0000 | Pr(|T|>|t|) ) = 0.000 |   | Pr(T>t)=1.000 |

En este caso ladiferencia de medias es cuatro veces mayor, también las personas en provincias mineras obtuvieron una mayor nota en comparación a las no mineras. A un nivel de significancia del 1% podemos rechazar la hipótesis nula de que las medias son iguales.
Con esto podemos insinuar que mientras pasan los años, la educación en las provincias mineras esta mejorando.
Posteriormente realizaremos un análisis delos outliers, es decir verificaremos si existen observaciones atípicas que están fuera de mis límites.

En este gráfico podemos notar que existen cuatro outliers, dos en cada año. Dado el número de observaciones que estoy utilizando, esto no es significativo y se puede continuar con el análisis.
Pasaremos a analizar los diferentes accesos que tienen los individuos, comparando provincias minerascon no mineras.
Comenzaremos con el acceso a la electricidad
  | 2006 | 2009 |
Acceso a la electricidad | No minera | Minera | No minera | Minera |
no | 20% | 14% | 15% | 8% |
si | 80% | 86% | 85% | 92% |

En el 2006, de todos las personas que viven en provincia no minera el 20% no tiene acceso a electricidad y el 80% si tiene. De todas las que viven en provincia minera 14% notienen acceso a electricidad y 86% si tienen.
En el 2009, en las zonas no mineras el 15% no tienen acceso a electricidad y el 85% si tiene. En las zonas mineras 8% no tienen acceso y el 92% si tienen.
Se puede notar un leve desarrollo
Si nos referimos a acceso a sanidad
  | 2006 | 2009 |
Acceso a sanidad | No minera | Minera | No minera | Minera |
no | 17% | 21% | 45% | 41% |
si | 83% |...