Tarea 6 estadística y TICS enfermería US

1. Tarea 6. Programa R.
Estefanía Roldán Díaz. Grupo 1. Subgrupo 5.

2. Primero, introducimos nuestros datos en una
hoja de Excel:

3. Tras esto, importamos el archivo a R:

4. Calculamos los distintos valores tanto para la
glucemia como para la edad:

5. Resultados para la edad:
• Vemos que la media de edad es de 47,35 años, mientras que la
mediana (que coincide con el percentil 50) es 47.
• La edad máxima son 80 años y la mínima, 18.
• La desviación típica es 18,036 y el rango intercuartílico, 24.
• El Q1 es 35,5 y el Q3 es 59,5.

6. Resultados para la glucemia:
• La media es 1,59 y la mediana es 1,155.
• La glucemia máxima es de 3,93, y la mínima de 0,8.
• La desviación típica es 0,88 y el rango intercuartílico es de 1,04.
• El Q1 es 0,95 y el Q3, 1,99.

7. Significados:
• La desviación típica es una medida de dispersión para variables
cuantitativas, que indica el grado de dispersión de los datos con
respecto al valor promedio. Vemos que en la edad, la desviación
típica es de 18,036 y en la glucemia, de 0,88, lo que indica que hay
más dispersión de los datos en el caso de la edad que en la glucemia.
• Los cuartiles son puntos tomados a intervalos regulares que dividen la
distribución en cuatro bloques, cada uno de los cuales contiene el
25% de los datos.

8. • En cuanto a las medidas de forma,
observamos que el coeficiente de asimetría
(skewness) es negativo en el caso de la
edad, lo que indica que la distribución es
asimétrica negativa o a la izquierda. En el
caso de la glucemia, este es positivo por
tanto indica que la distribución es
asimétrica positiva o a la derecha.
• La curtosis de una variable es una
característica de forma de su distribución
de frecuencias, y una mayor curtosis
implica una mayor concentración de
valores de la variable muy cerca de la
media de la distribución. En el caso de la
edad, este es negativo, lo que significa que
hay menos concentración alrededor de la
media de valores por lo que la distribución
será platicúrtica. En el caso de la glucemia,
el coeficiente es un poco mayor que en la
edad lo que indica que los valores estarán
un poco más en torno a la media por lo que
será más leptocúrtica.

9. A continuación, creamos tablas con las distintas
frecuencias para las variables cualitativas, como el
cabello:
Xi fi fa p Fi Fa P
Castaño 7 0,175 17,5 7 0,175 17,5
Negro 28 0,7 70 35 0,875 87,5
Rubio 5 0,125 12,5 40 1 100
40 1 100

10. Hacemos lo mismo con el sexo:

11. Si realizamos una tabla de contingencia con
ambas variables cualitativas:
CABELLO
SEXO
Hombre Mujer
Castaño 2 (5%) 5 (12,5%) 7 (17,5%)
Negro 12 (30%) 16 (40%) 28 (70%)
Rubio 2 (5%) 3 (7,5%) 5 (12,5%)
16 (40%) 24 (60%) 40 (100%)

12. GRÁFICAS

17. En estas gráficas podemos ver como tanto en mujeres
como en hombres, la gran mayoría se concentra en los
niveles de glucemia de 0,5 a 1,5 aproximadamente, siendo
más escalonada la diferencia en el hombre que en la mujer.
Además, podemos ver que hay índices de glucemia más
altos en la mujer (donde se encuentra el máximo) que en el
hombre. Teniendo en cuenta que el nivel normal de
glucosa en sangre en ayunas debe ser entre 0,63-1,1 g/L, y
dos horas después de comer deben ser inferiores a 1,4 g/L,
hay más cantidad de hiperglucemia en las mujeres que en
hombres, pero en general la mayoría de los participantes
tiene valores normales de glucemia.