Análisis exploratorio de datos Tablas de frecuencias, resúmenes numéricos y gráficos.

1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
TABLAS DE FRECUENCIAS, RESÚMENES
NUMÉRICOS Y GRÁFICOS.
Marta Tabares Gallego

2. Selecciona dos variables cualitativas-factor del fichero
“activossalud.RData”, descríbelas en tablas de frecuencias
e interpreta al menos 3 aspectos en relación a la
distribución de las mismas.

3. Acabamos de importar
los datos en formato
SPSS

4. Interpretación de datos:
- ¿Cuántos participantes realizan esta
acción a diario?: 185
- ¿Cuál es el porcentaje de las personas
que hacen la cama a diario?: 63,57%
- ¿Cuántos participantes nunca han
hecho la cama y que porcentaje
presenta sobre la totalidad?: 3 y
1,03%
- ¿Cuántas personas han hecho la cama
alguna vez al año y cual es su
porcentaje sobre la totalidad?: 4 y
1,37%
- ¿Cuántas personas hacen la cama 2 o
3 veces al mes y que porcentaje
representan?: 10 y 3,44%
- ¿Cuántas personas hacen la cama 2 o
3 veces a la semana y cuál es su
porcentaje sobre la totalidad?: 49
personas y representan un 16,84%
- ¿Cuántas personas realizan esta
acción SOLO los fines de semana y
qué porcentaje representan??: 40 y
13,75%
Primera variable:
“hacercama”
Tabla de frecuencias para la
variable “hacercama”

5. Segunda variable:
“marchaatras”
Tabla de frecuencias para la
variable “marchaatras”
Interpretación de datos:
- ¿Cuántos participantes nunca han
tenido relaciones?: 6 ¿qué porcentaje
representan en la muestra?: 2,88%
- ¿Cuántas personas, de las que han
tenido relaciones, nunca han
realizado la marcha atrás?: 106
personas
- ¿Qué tipo de personas representan
más de un 50% sobre la muestra?: las
personas que nunca han realizado la
marcha atrás con un 50,96%
- ¿Cuántas personas han realizado
alguna vez esta acción en una
relación y qué porcentaje
representan?: 87 personas y son un
41,83%
- ¿Cuántas personas tienen por
costumbre realizar la marcha atrás y
la tienen en cuenta en todas las
relaciones?: 9 personas representando
un 4,33% en la muestra

6. Tabla de frecuencias para la
variable “estudiosmadre”
Tercera variable:
“estudiosmadre”
Interpretación de datos:
- ¿Cuál es el factor que tiene más
participantes y, por tanto, un mayor
porcentaje con respecto a los demás?:
las mujeres sin estudios o estudios
primarios, las cuales son 135 y
representan casi un 50%: 47,20%
- ¿Cuántas mujeres han llegado al
bachiller?: 87 personas, son un
28,67%
- Por último, ¿Cuántas mujeres tienen
estudios universitarios?: 69 madres
de los que están en la muestra, con un
24,13%

7. Selecciona dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData”, y mediante resúmenes numéricos
describe e interpreta la distribución de las mismas.

8.  MEAN: media
 SD: desviación típica
 IQR: rango intercuartílico
 CUARTILES Q:
 Q1: la variable de 25% (deja a la izquierda el primer 25% de las
observaciones)
 Q2: la variable de 50% (coincide con la mediana y por tanto con el
percentil 50%)
 Q3: la variable de 75%
 NA: datos desconocidos (not available)

9. Cuarta variable:
“altura”
Resúmenes numéricos para
la variable “altura”
Interpretación de datos:
- La media (resume el conjunto de todos los
valores y están representados todos los
valores): tiende al valor central y es =
1,667
- La desviación típica (sd): representa un
0,0807 (si es 0 indicaría que todas las
medidas serían iguales, homogeneidad
total) por lo tanto está cerca de la
homogeneidad.
- Con los cuartiles, podemos observar cierta
asimetría (si la diferencia entre los
cuartiles es similar podemos hablar de
simetría para la gráfica) puesto que la
diferencia es relativamente grande:
- Q1: 1,6
- Q2: 1,655 (diferencia entre Q1 y Q2
0,055) percentil 50 y mediana
- Q3: 1,72 (diferencia entre Q2 y Q3
0,065)
- Por ultimo, el rango intercuartílico (IQR)
0,12 (diferencia entre Q1 y Q3)
Podemos ver que tenemos 291 personas en
nuestra muestra, pero que solo tenemos
información de 290 para esta variable

10. Quinta variable:
“peso”
Interpretación de datos:
- La media (resume el conjunto de todos los
valores y están representados todos los
valores): tiende al valor central y es =
62,75
- La desviación típica (sd): representa un
12,65 (si es 0 indicaría que todas las
medidas serían iguales, homogeneidad
total) por lo tanto está lejos de la
homogeneidad.
- Con los cuartiles, podemos observar cierta
asimetría (si la diferencia entre los
cuartiles es similar podemos hablar de
simetría para la gráfica) puesto que la
diferencia es relativamente grande:
- Q1: 54
- Q2: 60(diferencia entre Q1 y Q2 6)
percentil 50 y mediana
- Q3: 68 (diferencia entre Q2 y Q3 8)
- Por ultimo, el rango intercuartílico (IQR)
14 (diferencia entre Q1 y Q3)
Podemos ver que tenemos 291 personas en
nuestra muestra, pero que solo tenemos
información de 290 para esta variable

11. Debes realizar al menos un gráfico de cada tipo con
variables adecuadamente seleccionadas del fichero
“activossalud.RData”, describe e interpreta la distribución
los mismos.

12. GRÁFICAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS
 Gráfica de sectores lo realizaremos con la variable
“estudiosmadre”
 Gráfica de barras  lo realizaremos con la variable “hacercama”
GRÁFICAS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS
 Histograma de frecuencias lo realizaremos con la variable
“altura”
 Diagrama de cajas lo realizaremos con la variable “peso”

13. Seleccionamos gráficas y nos dirigimos al
tipo de gráfica que queremos (en este caso
gráfica de sectores). Posteriormente nos
aparecerá un recuadro donde
seleccionaremos la variable que queremos
(“estudiosmadre”) y cliqueamos en
“aceptar”. Finalmente obtendremos
nuestra gráfica.

14. Seleccionamos gráficas y nos dirigimos al
tipo de gráfica que queremos (en este caso
gráfica de barras). Posteriormente nos
aparecerá un recuadro donde
seleccionaremos la variable que queremos
(“hacercama”) y cliqueamos en “aceptar”.
Finalmente obtendremos nuestra gráfica.

15. Seleccionamos gráficas y nos dirigimos al
tipo de gráfica que queremos (en este caso
histograma de frecuencias).
Posteriormente nos aparecerá un
recuadro donde seleccionaremos la
variable que queremos (“altura”) y
cliqueamos en “aceptar”. Finalmente
obtendremos nuestra gráfica.

16. Seleccionamos gráficas y nos dirigimos al
tipo de gráfica que queremos (en este caso
diagrama de cajas). Posteriormente nos
aparecerá un recuadro donde
seleccionaremos la variable que queremos
(“peso”) y cliqueamos en “aceptar”.
Finalmente obtendremos nuestra gráfica.