Idea del documento

Tenere traccia dell’evluzione delle poppate giornaliere di nostra figlia ed utilizzare alcune pratiche funzione per il time wrangling di R.

Grafici

Di seguito alcune tabelle e grafici che permettono di tenere traccia dell’evoluzione del numero di poppate giornaliere così come della distanza (ore) tra una poppata e l’altra.

Poppate al giorno

data %>% count(giorno) %>%  
  datatable()
p <- ggplot(data, aes(x=giorno, y=ora)) +
  geom_point( color="blue") + 
  xlab("") +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=60, hjust=1))
ggplotly(p)

Tempo passato tra una poppata e l’altra

df <- data.frame(seq(1:length(diff(data$time))), as.numeric(diff(data$time)))
colnames(df) <- c("index", "ore")

time_evo <- ggplot(df, aes(x=index, y=ore))+ 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method=lm)
ggplotly(time_evo)

Sembrerebbe che il tempo tra una poppata e l’altra aumenti giorno dopo giorno… una conferma si avrà continuando il monitoraggio nei prossimi giorni :).

library(apaTables)
reg1 <- lm(data=df, ore ~ index)
stargazer(reg1, type="text",  #we use html output to match our planned R Markdown output
     title = "Modello di regressione per analizzare l'evoluzione del tempo trascorso tra una poppata e l'altra")
## 
## Modello di regressione per analizzare l'evoluzione del tempo trascorso tra una poppata e l'altra
## ===============================================
##                         Dependent variable:    
##                     ---------------------------
##                                 ore            
## -----------------------------------------------
## index                         0.042**          
##                               (0.018)          
##                                                
## Constant                     3.378***          
##                               (0.325)          
##                                                
## -----------------------------------------------
## Observations                    31             
## R2                             0.162           
## Adjusted R2                    0.133           
## Residual Std. Error       0.883 (df = 29)      
## F Statistic            5.591** (df = 1; 29)    
## ===============================================
## Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Questo trend sembrerebbe essere confermato dall’analisi di regressione che evidenzia un lieve aumento lineare (beta = .042) delle ore trascorse tra una poppata e l’altra nel corso del tempo.