El documento analiza variables cualitativas y cuantitativas del archivo "activossalud.RData" mediante tablas de frecuencias, resúmenes numéricos y gráficos. Se describen dos variables cualitativas, "uso de preservativo" y "empleo de marcha atrás", encontrando que la mayoría de la muestra usa preservativo pero la mitad no emplea la marcha atrás. También se analizan las variables cuantitativas "altura" y "peso", hallando alturas promedio de 1.667m y

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

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. • Las dos variables cualitativas o factores que utilizaremos
para resolver el ejercicio son :
a) Uso de preservativo b) empleo de la “marcha
atrás”

4. Procedemos a realizar una interpretación de ambas
distribuciones:
a) Uso de preservativo:
• Un 61’57% de la muestra SIEMPRE utiliza preservativo
en sus relaciones sexuales.
• Tan solo un 4’71% de la muestra afirma no haber
utilizado nunca este método anticonceptivo.
• Más de la mitad de la muestra ha usado el preservativo
como método anticonceptivo en sus relaciones sexuales
(92.94%)

5. b) empleo de la “marcha atrás”:
• Más de la mitad de la muestra (50’96%) nunca ha
realizado esta conducta de riesgo.
• Un 41’83% de la muestra ha practicado el coito
interrumpido alguna vez
• Tan solo un 4’43% de la muestra utiliza en el 100% de
sus relaciones sexuales esta práctica como “método
anticonceptivo”.

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

7. • Realizamos los resúmenes numéricos de dos de las
variables cuantitativas de nuestra base de datos, en este
caso hemos escogido las variables : a) Altura y B) peso.
• Peso: vector numérico, unidades kg
• Altura: vector numérico, unidades metros

8. Estudiaremos medidas de resumen o medidas descriptivas
numéricas que son de tres tipos:
• Las que ayudan a encontrar el centro de la distribución,
llamadas medidas de tendencia central.
• Las que miden la dispersión, llamadas medidas de
dispersión.
• Las que describen la posición relativa de una
observación dentro del conjunto de datos, llamadas
medidas de posición relativa.

9. • 1. Medidas de Tendencia Central :
Son valores numéricos que quieren mostrar el centro de un
conjunto de datos, nos interesan especialmente: la media (o
promedio) y la mediana.
En cuanto a la variable “altura” : Encontramos que la media de
la altura de nuestras muestra es de 1’667 metros, que difiere
un poco de la mediana , cuyo valor central se encuentra en
1’655 metros. Solo una persona no ha contestado.
Por otro lado, en cuanto a la variable “peso”, observamos que
el peso medio de los alumnos de la muestra se encuentra en
62’755 kg y el valor central o mediana se halla en 60’00 kg.
16 personas no contestaron sobre su peso.

10. • 2) Medidas de Dispersión:
. Rango: Es la medida de variabilidad o dispersión más
simple. Se calcula tomando la diferencia entre el valor
máximo y el mínimo observado. Rango = Máximo – Mínimo
3) Medidas de posición:
.Cuartiles: Cuando se dividen un conjunto ordenado de
datos en cuatro partes iguales, los puntos de división se
conocen como cuartiles y los representamos por Q1, Q2 y
Q3.
En relación a esto, podemos comentar que:

11.  En cuanto a la desviación, en la altura es de 0’08, mientras que en el peso
es de 12’66. Esto nos dice que los valores en el peso están mucho más
dispersos que con respecto a al altura.
 El máximo del peso se sitúa en 130 kg, la altura máxima se corresponde
con 2m.
 El peso mínimo es 38kg, mientras que la mínima altura es de 1’46m.
 La muestra por tanto es más homogénea con respecto a la altura que con
respecto al peso.
 Observamos también los datos de los cuartiles Q1,Q2 y Q3 en nuestra
tabla, que coinciden con los valores el 25, 50 y 75% respectivamente y de
los cuales el Q2 es la mediana o valor medio, que en cuanto al peso es
60kg y en cuanto a la altura es 1’65m.

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

13. • Variables cualitativas-factor: Gráficos de sectores
- Variable utilizada: botellón
En nuestro gráfico observamos
Que aproximadamente un 35% de los
encuestados solo realizan botellón los
Fines de semana, mientras que un 20%
nunca han realizado esta práctica. Por
otro lado, observamos que el porcentaje
de usuarios que lo realizan durante la
semana o a diario no supera un 5%

14. • Variables cualitativas-factor: Gráficos de barras
-Variable utilizada: cerveza
En nuestro gráfico de barras se observa
Que la mayoría de nuestros encuestados
Nunca beben cerveza, y que solo una
minoría la consume a diário.
Solo unos 18 encuestados la toman alguna
vez y aquellos que la beben de 2 a 3
Veces en semana varían desde 9 a 20
Personas aproximadamente.

15. • Variables numéricas : Histograma de frecuencias
- Variable utilizada: horas de prácticas deportivas
En nuestro histograma apreciamos que
la mayoría de los encuestados no superan
las 5 horas de prácticas deportivas
semanales, siendo más frecuente una
práctica de 2h semanales (más de 150
personas), y lo menos frecuente,
superar las 10-15 horas de ejercicio físico
a la semana, lo cual solo lo realiza una
minoría casi inapreciable.

16. • Variables numéricas :Diagrama de cajas o bigote
- Variable utilizada: altura
Sacamos tres sujetos fuera de
nuestra gráfica ya que se
salen de nuestros valores y alterarían
la grafica.
- El valor maximo es 1’46 aprox. Mientras
Que el mínimo es 2m aprox.
-El 25% de los individuos presentan una
altura de 1’6m y la mediana se corresponde
Con 1’65m
-El 71% de los alumnos tienen una altura
De 1’75m.
Los valores están distribuidos proporcionalmente y
No muy dispersos entre 1’6 y 1’7m.