2. ÍNDICE
EJERCICIO V: se desea realizar un estudio sobre la en una
muestra de mujeres y hombres, de la que se obtienen los
datos de la siguiente tabla (glucemia medida en g/litros y
edad en años)
1. Mediante software estadístico, calcula los valores máximo y
mínimo, media, mediana, desviación típica, rango, cuartiles y
medidas de forma de la/s variable/s numérica/s. Cuelga su desarrollo
en el blog.
2. Comenta e interpreta los resultados obtenidos en la desviación
típica, cuartiles y medidas de forma.
3. Presenta una tabla con todas las frecuencias posibles de la/s
variable/s cualitativa/s.
4. Mediante software estadístico, representa gráficamente la
distribución de cada una de las variables.
5. Crea un gráfico que relacione “Glucemia” y “Sexo”. Interpreta y
comenta el gráfico.
6. Mediante software estadístico, crea una tabla de contingencia que
relacione “Cabello” y “Sexo”.
3. Antes de comenzar con la tarea, tenemos que introducir la tabla
de datos del ejercicio en el Programa Estadístico R. Para ello,
pasamos el formato PDF a Excel y así poder importar el archivo
a R.
WORD
EXCEL
PROGRAMA
ESTADÍSITICO R
2
1
3
4. EJERCICIO 1. MEDIANTE SOFTWARE ESTADÍSTICO, CALCULA LOS
VALORES MÁXIMO Y MÍNIMO, MEDIA, MEDIANA, DESVIACIÓN
TÍPICA, RANGO, CUARTILES Y MEDIDAS DE FORMA DE LA/S
VARIABLE/S NUMÉRICA/S. CUELGA SU DESARROLLO EN EL
BLOG.
Antes de trabajar con R
tenemos que pensar
cual de las variables son
numéricas: glucemia y
edad
8. EJERCICIO 2. Comenta e interpreta los resultados obtenidos en la
desviación típica, cuartiles y medidas de forma.
GLUCEMIA
Desviación Típica: Al ser el valor de la desviación típica próximo a 0 (0.8823993), los
valores de la variable estudiada están próximos a la media aritmética, la distribución
de datos es muy homogénea.
Cuartiles:
El 50% de los individuos de la muestra, tienen una glucemia de 1.15 g/l
El 25% de los individuos de la muestra, tienen una glucemia de 0.95 g/l o
menos
El 25% de los individuos de la muestra, tienen una glucemia de 1.99 g/l o más
Medidas de forma:
Asimetría: Al ser la asimetría 1.186175 podemos decir que se trata de
asimetría positiva o con sesgo a la derecha, ya que la distribución de
frecuencias tiene mas alargado el extremo derecho respecto al eje central.
Curtosis: Al ser 0.3105253, se trata de una curva estilizada, donde existe una
gran concentración de valores en la región central de la distribución de
frecuencias. Es una curva leptocúrtica.
9. EDAD
Desviación típica: Al tratarse de un valor lejano al 0, podemos interpretar
que los valores de la variable estudiada no están próximos a la media
aritmética y por lo tanto la distribución de datos es poco homogénea.
Cuartiles:
El 50% de los individuos de la muestra tienen una edad de 47 años.
El 25% de los individuos de la muestra tienen una edad de 35 años o
menos
El 25% de los individuos de la muestra tienen una edad de 59 años o
mas.
Medidas de forma:
Asimetría: Al ser la asimetría -0.07872191, podemos afirmar que se
trata de una asimetría negativa o con sesgo a la izquierda, ya que la
distribución de frecuencias es más alargada en el extremo izquierdo
respecto al eje central
Curtosis: Al ser -0.907861, se trata de una curva aplanada, donde
existe una baja concentración de valores en la región central de la
distribución de frecuencias. Es una curva platicúrtica.
10. 3. Presenta una tabla con todas las frecuencias posibles de
la/s variable/s cualitativa/s.
SEXO fa fr pi
Hombre 16 0.4 40
Mujer 24 0.6 60
CABELLO fa fr pi
Castaño 7 0.175 17.5
Negro 28 0.7 70
Rubio 5 0.125 12.5
40
40
Las variables
cualitativas
son el sexo y
cabello
11. EJERCICIO 4:Mediante software estadístico, representa
gráficamente la distribución de cada una de las variables.
En el caso de las variables
cualitativas tenemos que
hacer un diagrama de
sectores, pero en el caso
de las variables
cuantitativas como son
continuas hemos realizado
un histograma.
Cualitativas: gráficas—diagrama de sectores
sexo y cabello (primero una de las variables y
posteriormente repetimos el proceso pero con la
otra variable)
Cuantitativas: Gráfica– histograma—edad y
glucemia (primero una de las variables y
posteriormente repetimos el proceso pero con la
otra variable)
14. 5. Crea un gráfico que relacione “Glucemia” y “Sexo”. Interpreta y
comenta el gráfico.
15. La distribución de datos de ambas gráficas sobre la glucemia
no siguen una distribución normal, ya que la mayor parte de
los datos no se encuentran en la parte central.
Como podemos ver, tanto en hombres y mueres, de forma
generalizada, los índices de glucemia están entre 0.5-2 g/l,
aunque es verdad que en las mujeres la frecuencia es mayor.
Por otro lado, podemos ver que mientras el valor mínimo en
ambos sexos coincide, el valor máximo no puesto que existe
una parte de mujeres que tienen 3.5-4 g/l de glucosa en
sangre mientras que en los hombre el valor más alto
alcanzado es de 3g/l.
Además, cabe destacar que mientras hay hombres con una
glucemia de 2-2.5g/l no haya ninguna mujer de la muestra
con estos valores.
16. 6. Mediante software estadístico, crea una tabla de contingencia que
relacione “Cabello” y “Sexo”.