P03 - Faltantes (Codex gpt-5.5)¶
Modelo: Codex (gpt-5.5) Fecha ejecucion: 2026-05-07
Datos y análisis faltantes para completar el estudio¶
1. Archivos Excel fuente necesarios¶
El informe depende explícitamente de estos archivos fuente:
| Sección | Archivo Excel requerido | Uso |
|---|---|---|
| Kinovea | Kinovea.xlsx |
Ángulos por sujeto, gesto, instante y condición con/sin exoesqueleto |
| EPPA perfil izquierdo | EPPA Cuadro comparativo perfil izquierda.xlsx |
Mediciones posturales de perfil izquierdo |
| EPPA frente | EPPA Cuadro comparativo frente.xlsx |
Mediciones posturales de frente |
| Estabilidad | Estabilidad.xlsx |
Variables de estabilidad: DCL, EPE, MVL, MXE, RT |
| CTSIB | CTSIB.xlsx |
Valores CTSIB por Trial, Exo y Ojos_abiertos |
Faltaría verificar que todos estos Excel estén disponibles, con nombres idénticos, y que sus columnas coincidan con las usadas en el código.
2. Variables de CTSIB con Ojos_abiertos que podrían necesitar corrección¶
En CTSIB se usa esta variable:
Ojos_abiertos
La posible modificación que Diego recuerda como “Ojos abiertos” probablemente esté en alguno de estos puntos:
| Elemento | Posible problema |
|---|---|
Columna Ojos_abiertos en CTSIB.xlsx |
Puede tener niveles mal cargados, inconsistentes o invertidos |
Valores de Ojos_abiertos |
Podrían aparecer como 0/1, Si/No, Abiertos/Cerrados, OA/OC, etc. sin recodificación explícita |
| Etiqueta del gráfico | Se muestra como "ojos abiertos", pero no aclara si el valor representa ojos abiertos o condición visual |
| Agrupamiento | desc_ctsib <- CTSIB %>% group_by(Exo, Ojos_abiertos, Trial) depende directamente de que Ojos_abiertos esté bien codificada |
| Comparación estadística faltante | Si Ojos_abiertos representa condición abierta/cerrada, debería analizarse como factor dentro de CTSIB |
Corrección probable pendiente: revisar si los valores de Ojos_abiertos están correctamente etiquetados y si alguno debe recodificarse, por ejemplo:
Ojos_abiertos = recode(Ojos_abiertos, ...)
3. Inconsistencias en el código R¶
Codificación de caracteres¶
El informe muestra múltiples problemas de codificación, probablemente por UTF-8/Latin-1 mal interpretado:
| Texto actual | Debería ser |
|---|---|
desvC-o |
desvío |
estadC-sticas |
estadísticas |
comparaciC3n |
comparación |
C!ngulos |
ángulos |
CC)rvico - CefC!lica |
Cérvico - Cefálica |
C. PC)lvica |
C. Pélvica |
RegiC3n |
Región |
MediciC3n |
Medición |
TriC!ngulo |
Triángulo |
Esto puede afectar filtros como:
filter(REGION == "CC)rvico - CefC!lica")
filter(RegiC3n == "Cervico - cefC!lica")
Si los textos reales del Excel están bien codificados, esos filtros podrían devolver tablas vacías.
Columna p_valor duplicada¶
En el test de Watson-Williams se define dos veces la misma columna:
resultados <- data.frame(
Instante = character(),
Angulo = character(),
p_valor = numeric(),
p_valor = numeric()
)
Debe quedar una sola:
resultados <- data.frame(
Instante = character(),
Angulo = character(),
p_valor = numeric()
)
Variable medidas_resumen usada antes de mostrarse en el reporte visible¶
En la parte visible inicial aparecen gráficos con:
medidas_resumen %>% filter(Gesto == 1)
pero el bloque donde se calcula medidas_resumen está oculto o aparece después en el Rmd codificado. Conviene dejar el cálculo antes de cualquier gráfico que lo use.
Uso inconsistente de nombres de columnas¶
Hay diferencias entre secciones:
| Sección | Nombre usado |
|---|---|
| EPPA perfil izquierdo | REGION, VARIABLE, MEDICION |
| EPPA frente | RegiC3n, Variable, Medicion |
| Estabilidad | MediciC3n |
| CTSIB | Valor |
Esto no es necesariamente incorrecto si los Excel tienen esos nombres, pero dificulta el mantenimiento y aumenta el riesgo de errores.
Filtros con Exo inconsistentes¶
En Kinovea se compara:
Exo == "Con"
Exo == "Sin"
En EPPA frente:
Exo == 0
Exo == 1
En CTSIB y Estabilidad Exo se transforma a factor, pero no se recodifica. Falta documentar qué significa 0, 1, Con, Sin.
Falta na.rm = TRUE en algunos resúmenes¶
En Estabilidad:
mean(MediciC3n)
En CTSIB:
mean(Valor)
sd(Valor)
Si hay valores faltantes, los promedios/desvíos pueden quedar como NA. Debería revisarse si corresponde:
mean(Valor, na.rm = TRUE)
sd(Valor, na.rm = TRUE)
4. Tests de hipótesis faltantes en Estabilidad y CTSIB¶
Estabilidad¶
Actualmente solo se calculan promedios y gráficos:
promedios <- estabilidad %>%
group_by(Variable, Exo) %>%
summarise(promedio = round(mean(MediciC3n), 2))
Faltan tests de hipótesis para comparar Con vs Sin exoesqueleto.
Variables que requieren análisis:
| Variable | Test faltante |
|---|---|
DCL |
Comparación con vs sin Exo |
EPE |
Comparación con vs sin Exo |
MVL |
Comparación con vs sin Exo |
MXE |
Comparación con vs sin Exo |
RT |
Comparación con vs sin Exo |
Además, los gráficos facetados por Posicion indican que los tests deberían considerar también:
Variable + Posicion
Es decir, faltaría una tabla tipo:
group_by(Variable, Posicion)
y para cada grupo comparar Medición entre Exo.
Si son mediciones pareadas por sujeto, debería usarse test t pareado o Wilcoxon pareado, según normalidad/tamaño muestral.
CTSIB¶
Actualmente solo hay descriptivos:
desc_ctsib <- CTSIB %>%
group_by(Exo, Ojos_abiertos, Trial) %>%
summarize(Promedio = mean(Valor), Desvio = sd(Valor))
Faltan tests de hipótesis para:
| Comparación | Agrupamiento sugerido |
|---|---|
| Con vs sin exoesqueleto | Por Ojos_abiertos y Trial |
| Ojos abiertos vs cerrados | Por Exo y Trial |
| Diferencias entre trials | Por Exo y Ojos_abiertos |
| Interacción Exo × Ojos_abiertos | Modelo o análisis factorial |
| Interacción Exo × Trial | Modelo o análisis por medidas repetidas |
Una estructura mínima sería comparar Valor entre condiciones de Exo dentro de cada combinación:
group_by(Ojos_abiertos, Trial)
Si los mismos sujetos repiten condiciones, se necesita mantener el identificador de sujeto en CTSIB.xlsx. Si no existe columna Sujeto, falta un dato clave para hacer tests pareados.
5. Justificación faltante de exclusión del Sujeto 6¶
En EPPA frente se excluye el Sujeto 6:
EPPA_frente <- EPPA_frente[EPPA_frente$Sujeto != 6,]
Pero el informe no explica por qué.
Falta documentar explícitamente:
| Punto | Información faltante |
|---|---|
| Motivo | Por qué se excluye el Sujeto 6 |
| Alcance | Si se excluye solo en EPPA frente o en todo el estudio |
| Criterio | Si fue por dato faltante, error de medición, outlier, protocolo incompleto o inconsistencia |
| Impacto | Cómo cambia el tamaño muestral antes/después |
| Consistencia | Si también debería excluirse en Kinovea, EPPA perfil, Estabilidad y CTSIB |
La exclusión debería ir acompañada de una nota metodológica, por ejemplo:
El Sujeto 6 fue excluido del análisis de EPPA frente debido a [motivo específico].
La exclusión se aplicó únicamente a esta sección porque [justificación].
Resumen de pendientes principales¶
- Confirmar y revisar los cinco Excel fuente.
- Corregir problemas de codificación en nombres de columnas, regiones y variables.
- Eliminar la columna
p_valorduplicada en Watson-Williams. - Revisar la codificación de
Ojos_abiertosenCTSIB.xlsx. - Agregar tests estadísticos para Estabilidad.
- Agregar tests estadísticos para CTSIB.
- Justificar formalmente la exclusión del Sujeto 6.
- Verificar si las comparaciones son pareadas y si todos los archivos incluyen
Sujeto.
Datos y análisis faltantes para completar el estudio¶
1. Archivos Excel fuente necesarios¶
El informe depende explícitamente de estos archivos fuente:
| Sección | Archivo Excel requerido | Uso |
|---|---|---|
| Kinovea | Kinovea.xlsx |
Ángulos por sujeto, gesto, instante y condición con/sin exoesqueleto |
| EPPA perfil izquierdo | EPPA Cuadro comparativo perfil izquierda.xlsx |
Mediciones posturales de perfil izquierdo |
| EPPA frente | EPPA Cuadro comparativo frente.xlsx |
Mediciones posturales de frente |
| Estabilidad | Estabilidad.xlsx |
Variables de estabilidad: DCL, EPE, MVL, MXE, RT |
| CTSIB | CTSIB.xlsx |
Valores CTSIB por Trial, Exo y Ojos_abiertos |
Faltaría verificar que todos estos Excel estén disponibles, con nombres idénticos, y que sus columnas coincidan con las usadas en el código.
2. Variables de CTSIB con Ojos_abiertos que podrían necesitar corrección¶
En CTSIB se usa esta variable:
Ojos_abiertos
La posible modificación que Diego recuerda como “Ojos abiertos” probablemente esté en alguno de estos puntos:
| Elemento | Posible problema |
|---|---|
Columna Ojos_abiertos en CTSIB.xlsx |
Puede tener niveles mal cargados, inconsistentes o invertidos |
Valores de Ojos_abiertos |
Podrían aparecer como 0/1, Si/No, Abiertos/Cerrados, OA/OC, etc. sin recodificación explícita |
| Etiqueta del gráfico | Se muestra como "ojos abiertos", pero no aclara si el valor representa ojos abiertos o condición visual |
| Agrupamiento | desc_ctsib <- CTSIB %>% group_by(Exo, Ojos_abiertos, Trial) depende directamente de que Ojos_abiertos esté bien codificada |
| Comparación estadística faltante | Si Ojos_abiertos representa condición abierta/cerrada, debería analizarse como factor dentro de CTSIB |
Corrección probable pendiente: revisar si los valores de Ojos_abiertos están correctamente etiquetados y si alguno debe recodificarse, por ejemplo:
Ojos_abiertos = recode(Ojos_abiertos, ...)
3. Inconsistencias en el código R¶
Codificación de caracteres¶
El informe muestra múltiples problemas de codificación, probablemente por UTF-8/Latin-1 mal interpretado:
| Texto actual | Debería ser |
|---|---|
desvC-o |
desvío |
estadC-sticas |
estadísticas |
comparaciC3n |
comparación |
C!ngulos |
ángulos |
CC)rvico - CefC!lica |
Cérvico - Cefálica |
C. PC)lvica |
C. Pélvica |
RegiC3n |
Región |
MediciC3n |
Medición |
TriC!ngulo |
Triángulo |
Esto puede afectar filtros como:
filter(REGION == "CC)rvico - CefC!lica")
filter(RegiC3n == "Cervico - cefC!lica")
Si los textos reales del Excel están bien codificados, esos filtros podrían devolver tablas vacías.
Columna p_valor duplicada¶
En el test de Watson-Williams se define dos veces la misma columna:
resultados <- data.frame(
Instante = character(),
Angulo = character(),
p_valor = numeric(),
p_valor = numeric()
)
Debe quedar una sola:
resultados <- data.frame(
Instante = character(),
Angulo = character(),
p_valor = numeric()
)
Variable medidas_resumen usada antes de mostrarse en el reporte visible¶
En la parte visible inicial aparecen gráficos con:
medidas_resumen %>% filter(Gesto == 1)
pero el bloque donde se calcula medidas_resumen está oculto o aparece después en el Rmd codificado. Conviene dejar el cálculo antes de cualquier gráfico que lo use.
Uso inconsistente de nombres de columnas¶
Hay diferencias entre secciones:
| Sección | Nombre usado |
|---|---|
| EPPA perfil izquierdo | REGION, VARIABLE, MEDICION |
| EPPA frente | RegiC3n, Variable, Medicion |
| Estabilidad | MediciC3n |
| CTSIB | Valor |
Esto no es necesariamente incorrecto si los Excel tienen esos nombres, pero dificulta el mantenimiento y aumenta el riesgo de errores.
Filtros con Exo inconsistentes¶
En Kinovea se compara:
Exo == "Con"
Exo == "Sin"
En EPPA frente:
Exo == 0
Exo == 1
En CTSIB y Estabilidad Exo se transforma a factor, pero no se recodifica. Falta documentar qué significa 0, 1, Con, Sin.
Falta na.rm = TRUE en algunos resúmenes¶
En Estabilidad:
mean(MediciC3n)
En CTSIB:
mean(Valor)
sd(Valor)
Si hay valores faltantes, los promedios/desvíos pueden quedar como NA. Debería revisarse si corresponde:
mean(Valor, na.rm = TRUE)
sd(Valor, na.rm = TRUE)
4. Tests de hipótesis faltantes en Estabilidad y CTSIB¶
Estabilidad¶
Actualmente solo se calculan promedios y gráficos:
promedios <- estabilidad %>%
group_by(Variable, Exo) %>%
summarise(promedio = round(mean(MediciC3n), 2))
Faltan tests de hipótesis para comparar Con vs Sin exoesqueleto.
Variables que requieren análisis:
| Variable | Test faltante |
|---|---|
DCL |
Comparación con vs sin Exo |
EPE |
Comparación con vs sin Exo |
MVL |
Comparación con vs sin Exo |
MXE |
Comparación con vs sin Exo |
RT |
Comparación con vs sin Exo |
Además, los gráficos facetados por Posicion indican que los tests deberían considerar también:
Variable + Posicion
Es decir, faltaría una tabla tipo:
group_by(Variable, Posicion)
y para cada grupo comparar Medición entre Exo.
Si son mediciones pareadas por sujeto, debería usarse test t pareado o Wilcoxon pareado, según normalidad/tamaño muestral.
CTSIB¶
Actualmente solo hay descriptivos:
desc_ctsib <- CTSIB %>%
group_by(Exo, Ojos_abiertos, Trial) %>%
summarize(Promedio = mean(Valor), Desvio = sd(Valor))
Faltan tests de hipótesis para:
| Comparación | Agrupamiento sugerido |
|---|---|
| Con vs sin exoesqueleto | Por Ojos_abiertos y Trial |
| Ojos abiertos vs cerrados | Por Exo y Trial |
| Diferencias entre trials | Por Exo y Ojos_abiertos |
| Interacción Exo × Ojos_abiertos | Modelo o análisis factorial |
| Interacción Exo × Trial | Modelo o análisis por medidas repetidas |
Una estructura mínima sería comparar Valor entre condiciones de Exo dentro de cada combinación:
group_by(Ojos_abiertos, Trial)
Si los mismos sujetos repiten condiciones, se necesita mantener el identificador de sujeto en CTSIB.xlsx. Si no existe columna Sujeto, falta un dato clave para hacer tests pareados.
5. Justificación faltante de exclusión del Sujeto 6¶
En EPPA frente se excluye el Sujeto 6:
EPPA_frente <- EPPA_frente[EPPA_frente$Sujeto != 6,]
Pero el informe no explica por qué.
Falta documentar explícitamente:
| Punto | Información faltante |
|---|---|
| Motivo | Por qué se excluye el Sujeto 6 |
| Alcance | Si se excluye solo en EPPA frente o en todo el estudio |
| Criterio | Si fue por dato faltante, error de medición, outlier, protocolo incompleto o inconsistencia |
| Impacto | Cómo cambia el tamaño muestral antes/después |
| Consistencia | Si también debería excluirse en Kinovea, EPPA perfil, Estabilidad y CTSIB |
La exclusión debería ir acompañada de una nota metodológica, por ejemplo:
El Sujeto 6 fue excluido del análisis de EPPA frente debido a [motivo específico].
La exclusión se aplicó únicamente a esta sección porque [justificación].
Resumen de pendientes principales¶
- Confirmar y revisar los cinco Excel fuente.
- Corregir problemas de codificación en nombres de columnas, regiones y variables.
- Eliminar la columna
p_valorduplicada en Watson-Williams. - Revisar la codificación de
Ojos_abiertosenCTSIB.xlsx. - Agregar tests estadísticos para Estabilidad.
- Agregar tests estadísticos para CTSIB.
- Justificar formalmente la exclusión del Sujeto 6.
- Verificar si las comparaciones son pareadas y si todos los archivos incluyen
Sujeto.