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DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS, RESÚMENES
NUMÉRICOS Y GRÁFICOS
S A R A H T H I S S E L L V I L L A R
S U B G R U P O 1 9
E S T A D Í S T I C A Y T I C
SEMINARIO 6
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.
ABRIMOS RSTUDIO, RCMDR Y CARGAMOS EL
DOCUMENTO
CARGAMOS EL DOCUMENTO
TAREA 1
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.
TAREA 1
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.
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.
TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1
Aquí utilizo gráfico de sectores
porque se ve más clara la diferencia
entre variables.
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
TAREA 2
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.
TAREA 2
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.
TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1
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  • 1. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, RESÚMENES NUMÉRICOS Y GRÁFICOS S A R A H T H I S S E L L V I L L A R S U B G R U P O 1 9 E S T A D Í S T I C A Y T I C SEMINARIO 6
  • 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.
  • 3. ABRIMOS RSTUDIO, RCMDR Y CARGAMOS EL DOCUMENTO
  • 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.
  • 16. TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1
  • 17. TAREA 3 QUE TIENE RELACIÓN CON TAREA 1