Ejercicio obligatorio número 5

1. EJERCICIO
OBLIGATORIOV
SEMINARIO ETIC
María del Carmen deVicente González
Subgrupo 6 – Grupo 2

2. EJERCICIOSA REALIZAR (R COMMANDER):
■ 1.Valores máximos y mínimos, mediana, media, rango, cuartiles y medidas de
forma de las variables numéricas.
■ 2. Comentar resultados de la desviación típica, cuartiles y medidas de forma.
■ 3.Tabla con todas las frecuencias posibles de las variables cualitativas.
■ 4. Representación gráfica de la distribución de las variables.
■ 5. Crear y comentar gráfico que relacione las variables “glucemia” y “sexo”.
■ 6. Crear tabla de contingencia para relacionar “sexo” y “cabello”.

3. 1. DATOS
VARIABLES
NUMÉRICAS
■ Primero, cargamos en el
software estadístico R el
conjunto de datos,
previamente pasado a un
documento de Excel:

4. 1. DATOSVARIABLES
NUMÉRICAS
■ Calculamos las medidas pedidas en el ejercicio
• Estadísticos-Resúmenes-Conjunto de datos activo
• Estadísticos-Resúmenes-Resúmenes numéricos

5. 1. DATOSVARIABLES NUMÉRICAS
■ Media: glucemia (1,593), edad
(47,35)
■ Mediana: glucemia (1,155),edad (47)
■ Máximos: glucemia (3,920), edad
(80)
■ Mínimos: glucemia (0,8), edad (18)
■ Rango: glucemia (1,04), edad (24)
■ Curtosis: glucemia (0,3105253), edad
(-0,907861)
■ Desviación típica: glucemia
(0,8823993), edad (18,0363593)
■ Asimetría: glucemia (1,18617530),
edad (-0,07872191)

6. 2. COMENTAR RESULTADOS
1. DESVIACIÓNTÍPICA: en la variable glucemia es cercana al 0, lo que indica que los
resultados son muy próximos; mientras tanto, en la edad está más alejada del 0, por
lo que sabemos que los resultado son más dispares.
2. CUARTILES: el primer cuartil (25% datos tienen como máximo ese valor), en la edad
es 35,3 años, y para la glucemia es 0,95 mg/dL; el segundo (50% datos tienen como
máximo ese valor) coincide con la mediana, en la edad es 47 y en la glucemia 1,115; el
tercer cuartil (75% datos tiene como máximo ese valor),en la edad es 59,5 y en la
glucemia es 1,99.
3. MEDIDAS DE FORMA: la curtosis (grado concentración valores respecto al eje
central) es negativa para ambas variables, lo que indica que hay una distribución baja
de los valores obtenidos respecto a la zona central; la asimetría también es negativa
para ambas variables (la distribución de la cola se alarga para valores por debajo de la
media.

7. 3.TABLA DE FRECUENCIAS DE LAS
VARIABLES CUALITATIVAS
Los datos de esta tabla los hemos obtenido de R Commander:
• Estadísticos-Resúmenes-Distribución de frecuencias

8. 4. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LAS
VARIABLES (CUALITATIVAS).

9. 4. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LAS
VARIABLES (CUANTITATIVAS).

10. 5. CREARY COMENTAR
GRÁFICO DE “SEXO”Y
“GLUCEMIA”.
Para crear esta tabla, en R
Commander señalamos la
opción:
Gráficas-Gráfica de barras, y
señalamos la opción de las
variables glucemia y sexo.
Observamos en el gráfico que el índice de
glucemia es mayor en mujeres (>4,0) que en
hombres (>3,0).
En el primer cuartil ambas variables presentan
valores iguales, pero a partir del segundo
cuartil, los valores son superiores en el sexo
femenino.

11. 6.TABLA DE CONTINGENCIA
“CABELLO”Y “SEXO”.
Estadísticos-Tablas de
contingencia-Tabla de
doble entrada, y
seleccionamos las
variables “sexo” y
“cabello”.