server.R

library(shiny)

source("auxiliar.R")

shinyServer(function(input,output,session){
  
  observe({
    inFile <- input$file1
    if(is.null(inFile)) 
      dt <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    
    updateSelectInput(session, "variable1",
                      choices = names(dt),
                      selected = "Weight")
    
    updateSelectInput(session, "variable2",
                      choices = names(dt),
                      selected = "Group")
    
  })
  
  output$summary <- renderTable({
    inFile <- input$file1
    if(is.null(inFile)) 
      dt <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    dt <- na.omit(dt)  # Para eliminar obs con NA
    dt
  })
  
  output$appPlot <- renderPlot({
    inFile <- input$file1
    if(is.null(inFile)) 
      dt <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    # Para eliminar obs con NA
    dt <- na.omit(dt)  
    # Para obtener x y grupo
    x <- dt[, input$variable1]
    group <- dt[, input$variable2]
    group <- as.factor(group)
    
    if (nlevels(group) != 2) {
      plot(1, type = "n", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE) 
      mensaje <- "La variable cualitativa \n que eligió debe tener sólo \n 2 niveles."
      text(x=1, y=1, mensaje, cex=2, col = "blue", pos=3)
    }
    else {
      par(mfrow=c(1, 2), bg="gray98")
      
      # Para dibujar las densidades
      xx <- split(x, group)
      den <- lapply(xx, density)
      plot(den[[1]], lwd=4, col="deepskyblue3",
           main="Densidad", las=1,
           xlab=as.character(input$variable1),
           ylab="Densidad",
           xlim=range(range(den[[1]]$x), range(den[[2]]$x)),
           ylim=c(0, max(c(den[[1]]$y, den[[2]]$y))))
      lines(den[[2]], lwd=4, col="firebrick3")
      
      # Leyenda para distinguir las densidades
      legend("topright", bty="n",
             lwd=4,
             col=c("deepskyblue3", "firebrick3"),
             legend=unique(group))
      
      # Para dibujar los qqplot
      qq1 <- qqnorm(xx[[1]], plot.it=FALSE)
      qq2 <- qqnorm(xx[[2]], plot.it=FALSE)
      
      plot(qq1, las=1, main="QQplot",
           pch=19, col="deepskyblue3",
           xlim=range(c(qq1$x, qq2$x)),
           ylim=range(c(qq1$y, qq2$y)),
           xlab="Cuantiles teóricos N(0, 1)",
           ylab=as.character(input$variable1))
      points(qq2, pch=19, col="firebrick3")
      
      # Para construir los qqplot
      qqline(xx[[1]], col="deepskyblue3")
      qqline(xx[[2]], col="firebrick3")
      
      # Para incluir el valor P de Shapiro
      shapi <- lapply(xx, shapiro.test)
      leyenda <- c(paste("Valor P=", round(shapi[[1]]$p.value, 2)),
                   paste("Valor P=", round(shapi[[2]]$p.value, 2)))
      legend("topleft", bty="n",
             text.col=c("deepskyblue3", "firebrick3"),
             legend=leyenda)
    }
    
  })
  
  output$statistic <- renderTable({
    inFile <- input$file1
    if(is.null(inFile)) 
      dt <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    # Para eliminar obs con NA
    dt <- na.omit(dt)  
    # Para obtener x y grupo
    x <- dt[, input$variable1]
    group <- dt[, input$variable2]
    group <- as.factor(group)
    
    xx <- split(x, group)  # Lista con variable interes
    resumen <- function(x) c(mean(x), var(x), length(x))
    res <- sapply(xx, resumen)
    rownames(res) <- c("Media", "Varianza", "Número de observaciones")
    t(res)
  }, rownames = TRUE, align="c", bordered = TRUE)
  
  output$resul1 <- renderText({
    inFile <- input$file1
    if(is.null(inFile)) 
      dt <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    # Para eliminar obs con NA
    dt <- na.omit(dt)  
    # Para obtener x y grupo
    x <- dt[, input$variable1]
    group <- dt[, input$variable2]
    group <- as.factor(group)
    
    if (nlevels(group) != 2) {
      paste0("La variable cualitativa \n que eligió debe tener sólo \n 2 niveles.")
    }
    else {
      xx <- split(x, group)
      ph <- var.test(x=xx[[1]], y=xx[[2]],
                     alternative=input$h0, 
                     ratio=1, 
                     conf.level=input$alfa)
      paste0('El estadístico de prueba es f0=', 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 <- datos
    else dt <- read.csv(inFile$datapath, header=input$header, sep=input$sep)
    
    dt <- na.omit(dt)  # Para eliminar obs con NA
    
    x <- dt[, input$variable1]
    group <- dt[, input$variable2]
    group <- as.factor(group)
    
    if (nlevels(group) != 2) {
      paste0("La variable cualitativa \n que eligió debe tener sólo \n 2 niveles.")
    }
    else {
      xx <- split(x, group)
      ph <- var.test(x=xx[[1]], y=xx[[2]],
                     alternative=input$h0, 
                     ratio=1, 
                     conf.level=input$alfa)
      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 el cociente de varianzas poblacionales es ',
             intervalo)
    }
  })
  
})