2. TAREAS
1) 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.
2) Selecciona dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData”, y mediante resúmenes numéricos
describe e interpreta la distribución de las mismas.
3) Debes realizar al menos un gráfico de cada tipo con
variables adecuadamente seleccionadas del fichero
“activossalud.RData”, describe e interpreta la
distribución los mismos.
6. TAREA 1
En la TAREA 1 hemos utilizado la distribución de
frecuencias para estudiar las variable cualitativa de
“estudios madre”.
Observamos que 135 no tiene estudios o sólo estudios
primarios, 82 cursaron Bachillerato y 69 completaron los
estudios universitarios de un total de 286 madres.
Es decir, un 47,2% no tiene estudios o sólo estudios
primarias, un 28,67% cursó Bachillerato y un 24,13%
estudiaron en la Universidad.
Conclusión: es más frecuente encontrar madres que no
tienen estudios o sólo los estudios primarios que madres
que estudiaron carreras universitarias.
8. TAREA 1
Aquí hemos utilizado la distribución de frecuencias para
estudiar las variable cualitativa de “hacer cama”.
Observamos que de un total de 291 participantes, 3 no la
hacen nunca, 4 algunas veces anualmente, 10 dos o tres
veces al mes, 49 dos o tres veces entre semana, 40 solo
fines de semana y 185 a diario.
Es decir, un 1,03% no hace la cama nunca y el 63,57%
hace la cama a diario.
En esta base de datos vemos que es más frecuente hacer
la cama 2 o 3 veces por semana que solo los fines de
semana.
9. TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1
Como la variable tiene múltiples
categorías, utilizo el gráfico de
barras en vez del gráfico de sectores.
10. TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1
Aquí utilizo gráfico de sectores
porque se ve más clara la diferencia
entre variables.
11. TAREA 2
Para comenzar esta tarea debemos conocer una serie
de conceptos:
1. Mean: media
2. Sd: desviación estándar
3. IQR: rango intercuartílico
4. Q: cuartil; Q1:25%; Q2:50%; Q3:75%
5. n: población
6. NA: datos que no están disponibles
13. TAREA 2
Estudiamos a una población de 291 personas aunque nos
faltan datos de una persona (NA=1).
La similitud entre los quartiles indica simetría. Por lo
tanto, aquí existe asimetría: Q1=1.6, Q2=1.655 y Q3=1.72
con diferencias de 0.055 y 0.065 respectivamente.
La media es igual a 1.667 (tiende al valor central, al
percentil 50, es decir del Q2 o mediana).
La desviación típica se acerca a la homogeneidad por
acercarse al valor de 0: 0.0807.
El rango intercuartílico equivale a la diferencia entre Q1 y
Q3: 0,12.
15. TAREA 2
Estudiamos a una población de 275 personas aunque nos
faltan datos de 16 persona (NA=16).
La similitud entre los quartiles indica simetría. Por lo
tanto, aquí existe asimetría: Q1=54, Q2=60 y Q3=68 con
diferencias de 6 y 8 respectivamente.
La media es igual a 62.755 (tiende al valor central, al
percentil 50, es decir del Q2 o mediana).
La desviación típica se acerca a la heterogeneidad, los
datos están muy dispersos: 12.65981.
El rango intercuartílico equivale a la diferencia entre Q1 y
Q3: 14.