2. EJERCICIO: En esta actividad vamos
a realizar, diferenciando entre
hombre y mujer, la correlación
existente entre las variables peso y
altura.
3. Por un lado, voy a filtrar el conjunto de datos
para que podamos estudiar las variables
peso y altura sólo en mujeres. Todo ello lo
realizaremos con el programa R y el conjunto
de datos activosalud
MUJERES
4.
5. Comprobamos que en nuestro conjunto de datos se ha
reducido el número de filas y sólo aparece el sexo mujer
6. A continuación, vamos a estudiar si
estas variables, peso y altura,
presentan normalidad o no. Para
ello vamos a hacer un histograma,
una comparación de cuantiles y por
último un test de normalidad.
12. TEST DE NORMALIDAD
Como el valor de p es
menor de 0,05
decimos que esta
variable no presenta
normalidad
13. A continuación vamos a realizar un análisis de
correlación entre las dos variables anteriores
(peso y altura). Para ello, primero realizamos un
diagrama de dispersión, después una matriz de
correlaciones y por último un test de correlación.
Para realizar el diagrama de dispersión, tomamos
como variable independiente la altura y como
variable dependiente el peso
14. Como estamos trabajando con dos variables que no
presentan normalidad utilizamos Spearman
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
16. TEST DE CORRELACIÓN
Es una correlación
positiva y no muy
fuerte, pero existe
ya que p es menor
que 0,05. por lo
tanto, podremos
rechazar la hipótesis
nula
17. Por un lado, voy a filtrar el conjunto de datos
para que podamos estudiar las variables peso
y altura sólo en hombres. Todo ello lo
realizaremos con el programa R y el conjunto
de datos activosalud
HOMBRES
18.
19. Comprobamos que en nuestro conjunto de datos se ha reducido el
número de filas y sólo aparece el sexo varón.
20. A continuación, vamos a estudiar si estas
variables, peso y altura, presentan
normalidad o no. Para ello vamos a hacer un
histograma, una comparación de cuantiles y
por último un test de normalidad.
26. TEST DE NORMALIDAD
Como el valor de p es
mayor de 0,05
decimos que esta
variable presenta
normalidad
27. A continuación vamos a realizar un análisis de
correlación entre las dos variables anteriores
(peso y altura). Para ello, primero realizamos un
diagrama de dispersión, después una matriz de
correlaciones y por último un test de correlación.
Para realizar el diagrama de dispersión, tomamos
como variable independiente la altura y como
variable dependiente el peso
28. Como estamos trabajando con dos variables que no
presentan normalidad utilizamos Spearman
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
30. TEST DE CORRELACIÓN
Es una correlación
positiva y no muy
fuerte, pero existe
ya que p es menor
que 0,05. por lo
tanto, podremos
rechazar la hipótesis
nula
