1.

Peso en Ambiente 1:

Peso en Ambiente 2:

%Proteína en Ambiente 1:

%Proteína en Ambiente 2:

2.

Al trabajar la variable en la muestra global de los dos ambientes vemos con el Sesgo (Asimetría) y Curtosis estandarizadas (ambos valores están dentro del intervalo (-2, 2)) que la muestra se ajusta suficientemente a la distribución normal, por lo que se puede representar con la media más menos la desviación estándar:

21.44+-3.3464

3.

Existe una correlación estadísticamente significativa (p<0.001) y una R2 del 81.79%. Suficiente, pues, capacidad predictiva. Podemos construir un modelo de Regresión lineal simple:

4.

Al tratarse de dos variables dicotómica podemos aplicar una ji-cuadrado:

Como si lo enfocamos como una comparación de dos poblaciones con una variable dicotómica y muestras independientes, al ser un tamaño de muestra por grupo inferior a 30, deberíamos aplicar un test exacto de Fisher, podemos también, y tal vez sea más adecuado, aplicar este test:

 

5.

Como se trata de dos poblaciones, variables continuas y muestra independientes, lo primero será comprobar la normalidad:

Como podemos aceptar la normalidad de ambas muestra, aplicamos el test de igualdad de varianzas:

Al ser las varianzas iguales aplicamos un test de la t de Student de varianzas iguales:

6.

Como se trata de dos poblaciones, variables continuas y muestra independientes, lo primero será comprobar la normalidad:

Como se trata de dos muestras que no se ajustan a la normal aplicaremos un test de Mann-Whitney: