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+Otra	74	2	27	Sobrepeso	Si
+Otra	40	2	33	Obesidad	Si
+Otra	68	2	34	Obesidad	Si
+Otra	70	1	34	Obesidad	Si
+Otra	68	2	27	Sobrepeso	Si
+Otra	47	2	36	Obesidad	Si
+Otra	60	2	37	Obesidad	Si
+Otra	74	1	20	Normal	Si
+Otra	64	1	27	Sobrepeso	Si
+Otra	83	2	25	Sobrepeso	Si
+Otra	53	2	24	Normal	Si
+Otra	48	1	31	Obesidad	Si
+Otra	59	2	24	Normal	Si
+Otra	53	1	25	Normal	Si
+Otra	51	1	24	Normal	Si
+Otra	66	2	24	Normal	Si
+Blanco	84	1	24	Normal	Si
+Blanco	73	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	58	2	30	Sobrepeso	Si
+Blanco	69	1	24	Normal	Si
+Blanco	69	2	29	Sobrepeso	Si
+Blanco	82	2	30	Obesidad	Si
+Blanco	78	2	26	Sobrepeso	Si
+Blanco	55	2	23	Normal	Si
+Blanco	52	1	24	Normal	Si
+Blanco	69	1	25	Normal	Si
+Blanco	76	2	24	Normal	Si
+Blanco	74	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	80	1	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	62	2	29	Sobrepeso	Si
+Blanco	70	2	21	Normal	Si
+Blanco	35	2	23	Normal	Si
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+Blanco	67	2	26	Sobrepeso	Si
+Blanco	69	2	21	Normal	Si
+Blanco	47	1	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	63	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	58	2	26	Sobrepeso	Si
+Blanco	76	2	23	Normal	Si
+Blanco	77	1	31	Obesidad	Si
+Blanco	53	1	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	52	2	24	Normal	Si
+Blanco	73	2	23	Normal	Si
+Blanco	69	1	23	Normal	Si
+Blanco	55	1	23	Normal	Si
+Blanco	78	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	60	1	31	Obesidad	Si
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+Blanco	65	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	81	2	27	Sobrepeso	Si
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+Blanco	74	2	28	Sobrepeso	Si
+Blanco	69	2	19	Normal	Si
+Blanco	84	2	24	Normal	Si
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+Blanco	66	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	63	1	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	63	2	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	73	2	26	Sobrepeso	Si
+Blanco	59	2	34	Obesidad	Si
+Blanco	60	2	28	Sobrepeso	Si
+Blanco	90	1	23	Normal	Si
+Blanco	65	2	21	Normal	Si
+Blanco	66	1	27	Sobrepeso	Si
+Blanco	56	2	33	Obesidad	Si
+Blanco	72	2	27	Sobrepeso	Si
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+Blanco	62	1	27	Sobrepeso	Si
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+Blanco	60	2	23	Normal	Si
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+Blanco	76	2	22	Normal	Si
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include.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Prueba de hipótesis para la proporción
+
+Suponga que se tiene el número de éxitos $X$ en una muestra de tamaño $n$. Se quiere estudiar la hipótesis nula  $H_0: p = p_0$ y se sospecha que la proporción $p$ podría estar en alguna de las siguientes situaciones:
+
+- $H_1: p < p_0$
+- $H_1: p \neq p_0$
+- $H_1: p > p_0$
+
+El estadístico para realizar la prueba es:
+
+$$
+Z_0=\frac{\hat{p}-p_0}{\sqrt{\frac{p_{0}(1-p_{0})}{n}}},
+$$
+
+donde $\hat{p}=X/n$ corresponde a la proporción de éxitos en una muestra de tamaño $n$. Siempre que $np$ y $n(1-p)$ sean ambos mayores o iguales a 10, y bajo la suposición de que $H_0$ es verdadera, el estadístico $Z_0$ tiene una distribución aproximadamente normal estándar.
+
+Si el valor calculado para el estadístico dado en la ecuación \eqref{est_prop} se denota por $z_0$, entonces el valor-$P$ de la prueba se calcula de acuerdo a la hipótesis alterna como:
+
+- Si $H_a: p < p_0$, entonces valor-$P$=$P(z < z_0)$. 
+- Si $H_a: p \neq p_0$, entonces valor-$P$=$2 \times P(z > \lvert z_0 \rvert)$.
+- Si $H_a: p > p_0$, entonces valor-$P$=$P(z > z_0)$.
+
+La hipótesis nula $H_0$ se rechaza si el valor-$P$ es menor que el nivel de significancia ($\alpha$).
+
+Cuando $\left|\hat{p}-p_{0}\right|>\frac{1}{2n}$ se usa corrección por continuidad en el estadístico de prueba. Así, dependiendo de la relación entre $\hat{p}$ y $p_0$ el estadístico tendrá una expresión diferente: 
+
+- Si $\hat{p} - p_0 > 0$, entonces
+	$$
+	Z_0=\frac{\hat{p}-p_0 - \frac{1}{2n}}{\sqrt{\frac{p_{0}(1-p_{0})}{n}}}. 
+	$$
+- Si $\hat{p} - p_0 < 0$, entonces
+	$$
+	Z_0=\frac{\hat{p}-p_0 + \frac{1}{2n}}{\sqrt{\frac{p_{0}(1-p_{0})}{n}}}.
+	$$
+
+El criterio del valor-$P$ será el mismo utilizado cuando no se usa corrección por continuidad.

server.R

@@ -0,0 +1,111 @@
+library(shiny)
+shinyServer(function(input,output,session){
+  
+  dt <- reactive({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header,
+                        sep=input$sep)
+  })
+  
+  observe({
+    updateSelectInput(session, "variable", choices=names(dt())) 
+  })
+  
+  observeEvent(input$variable, {
+    column_levels <- as.character(sort(unique(dt()[[input$variable]])))
+    updateSelectInput(session, "niveles", choices = column_levels)
+  })
+  
+  output$inputData <- renderTable({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    dt
+  })
+  
+  
+  output$appPlot <- renderPlot({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    Niveles <- na.omit(dt[, input$variable])  # Para sacar los NA de la variable
+    
+    tabla <- table(Niveles)
+    ptabla <- prop.table(tabla)
+    xx <- barplot(ptabla, las=1, col='deepskyblue3',
+                  ylab='Frecuencia relativa', 
+                  xlab='Niveles', ylim=c(0, max(ptabla)+0.1))
+    
+    text(x=xx, y=ptabla, pos=3, cex=0.8, col="black",
+         label=round(ptabla, 4))
+
+  })
+  
+  output$consolidado <- renderTable({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, 
+                        sep=input$sep)
+    y <- na.omit(dt[, input$variable])  # Para sacar los NA de la variable
+    tabla <- table(y)
+    x <- tabla[input$niveles]
+    n <- sum(tabla)
+    res <- cbind(x, n, x/n)
+    colnames(res) <- c('Número de éxitos', 
+                       'Número de casos', 
+                       'Proporción observada')
+    res
+  }, align='c', bordered = TRUE, digits=4)
+  
+  output$resul1 <- renderText({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
+    dt <- na.omit(dt)  # Para eliminar obs con NA
+    
+    y <- na.omit(dt[, input$variable])  # Para sacar los NA de la variable
+    tabla <- table(y)
+    x <- tabla[input$niveles]
+    n <- sum(tabla)
+    ph <- prop.test(x=x, n=n, alternative=input$h0, 
+                    conf.level=input$alfa, p=input$p0,
+                    correct=input$correct)
+    
+    ph$statistic <- sign(ph$estimate - ph$null.value) * sqrt(ph$statistic)
+    paste0('El estadístico de prueba es z0=', round(ph$statistic, 4),
+           ' con un valor-P de ', round(ph$p.value, 2), '.')
+})
+  
+  output$resul2 <- renderText({
+    inFile <- input$file1
+    if(is.null(inFile)) 
+      dt <- read.table('datos.txt', header=T, sep='\t')
+    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
+    dt <- na.omit(dt)  # Para eliminar obs con NA
+    
+    y <- na.omit(dt[, input$variable])  # Para sacar los NA de la variable
+    tabla <- table(y)
+    x <- tabla[input$niveles]
+    n <- sum(tabla)
+    ph <- prop.test(x=x, n=n, alternative=input$h0, 
+                    conf.level=input$alfa, p=input$p0,
+                    correct=input$correct)
+    
+    intervalo <- paste("(", round(ph$conf.int[1], digits=4),
+                       ", ",
+                       round(ph$conf.int[2], digits=4),
+                       ").", sep='')
+    paste0('El intervalo de confianza del ', 100*input$alfa,
+           '% para proporción poblacional es ',
+           intervalo)
+  })
+
+})

ui.R

@@ -0,0 +1,116 @@
+library(shiny)
+library(markdown)
+
+shinyUI(pageWithSidebar(
+  headerPanel(title=HTML("Prueba de hipótesis para la proporción P"),
+              windowTitle="PH proporción"),
+  sidebarPanel(
+    h5('Esta aplicación realiza la prueba de hipótesis para la 
+       proporción de una variable cualitativa.'),
+    
+    h6('La aplicación usa una base de datos de ejemplo pero el usuario
+       puede cargar su propia base de datos.'),
+    
+    fileInput(inputId='file1',
+              label='Use el siguiente botón para cargar su base de datos.',
+              accept = c(
+                'text/csv',
+                'text/comma-separated-values',
+                'text/tab-separated-values',
+                'text/plain',
+                '.csv',
+                '.tsv'
+              )),
+    
+    checkboxInput(inputId='header',
+                  label='¿Tiene encabezado la base de datos?', 
+                  value=TRUE),
+    
+    selectInput(inputId="sep",
+                label = "¿Cuál es la separación de los datos?", 
+                choices = list(Tab='\t', Comma=',',
+                               Semicolon=';', 'Space'=' '),
+                selected = ';'),
+    
+    selectInput(inputId="variable", 
+                label=p("Elija la variable",
+                        span("cualitativa", style = "color:red"),
+                        "para realizar la prueba de hipótesis."),
+                choices="placeholder1"),
+    
+    selectInput(inputId="niveles", 
+                label=p("Elija un",
+                        span("nivel", style = "color:blue"),
+                        "de la variable cualitativa anterior para
+                        realizar la prueba."), 
+                choices="placeholder2"),
+    
+    numericInput(inputId='p0', 
+                 label=HTML("Ingrese el valor de referencia
+                            p<sub>0</sub> para probar
+                            H<sub>0</sub>: p = p<sub>0</sub>"), 
+                 value=0.17, min=0, max=1, step=0.01),
+    
+    selectInput(inputId="h0", 
+                label=HTML("Elija la hipótesis alternativa
+                          < , &ne; o >"), 
+                choices=list("Menor" = "less", 
+                             "Diferente" = "two.sided",
+                             "Mayor" = "greater"),
+                selected = "two.sided"),
+    
+    checkboxInput(inputId="correct", 
+                  label="Marque si desea usar factor de correción", 
+                  value=TRUE, width=NULL),
+    
+    sliderInput(inputId='alfa',
+                label=HTML("Opcional: elija un nivel de confianza para 
+                construir el intervalo de confianza para la proporción P;"),
+                min=0.90, max=0.99,
+                value=0.95, step=0.01),
+    
+    img(src="https://raw.githubusercontent.com/fhernanb/fhernanb.github.io/refs/heads/main/my_docs/logo_unal_shiny.png", 
+        height = 60, width = 120),
+    img(src="https://raw.githubusercontent.com/fhernanb/fhernanb.github.io/refs/heads/main/my_docs/logo_udea_shiny.png", 
+        height = 25, width = 70),
+    img(src="https://raw.githubusercontent.com/fhernanb/fhernanb.github.io/refs/heads/main/my_docs/logo_cua_shiny.png", 
+        height = 40, width = 110),
+    br(),
+    tags$a(href="https://srunal.github.io", "https://srunal.github.io")
+
+),
+
+mainPanel(
+  tabsetPanel(type = "pills",
+              
+              tabPanel("Resultados",
+                       h4('- Diagrama de barras para la variable
+                          seleccionada.'),
+                       plotOutput("appPlot",
+                                  width='500px',
+                                  height='300px'),
+                       
+                       h4("- Tabla resumen de las base de datos:"),
+                       tableOutput("consolidado"),
+                       
+                       h4("- Resultados de la prueba de hipótesis:"),
+                       textOutput("resul1"),
+                       
+                       h4(HTML("- Intervalo de confianza para la proporción P:")),
+                       textOutput("resul2")),
+              
+              tabPanel("Datos", 
+                       "A continuación los datos que está usando 
+                       la aplicación.",
+                       uiOutput('inputData')),
+              
+              tabPanel("Teoría", includeHTML("include.html"))
+              
+  )
+)
+  
+))
+
+
+
+