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El documento resume los pasos para realizar pruebas estadísticas para determinar si existe una relación entre variables categóricas como sexo y comer fruta o hacer deporte. Se presentan las hipótesis nulas y alternativas, las tablas de contingencia con frecuencias observadas y porcentajes, y los cálculos de los tests estadísticos de Chi cuadrado y Fisher para cada par de variables.
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Este documento resume cuatro ejercicios sobre correlación y relaciones entre variables. El primer ejercicio encuentra una relación positiva entre el peso y la talla mediante el coeficiente de Pearson después de comprobar los supuestos de normalidad. El segundo ejercicio encuentra una correlación negativa moderada entre el sexo y la actividad física. El tercer ejercicio no encuentra una relación significativa entre el sexo y el consumo de tabaco. El cuarto ejercicio encuentra una correlación entre el grado de funcionalidad y la frecuencia de consumo de tabaco usando el coef
Tarea blog 2
Este documento explica cómo utilizar la prueba t de Student para determinar si existe una diferencia significativa entre el número promedio de cigarrillos fumados por hombres y mujeres. Describe los pasos de comprobar la igualdad de varianzas con la prueba de Levene y luego interpretar el valor de significación bilateral de la prueba t para aceptar o rechazar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre los grupos. Al aplicar estos pasos a los datos sobre cigarrillos y sexo, concluye que no hay una diferencia significativa entre el número
Análisis bivariado con variables cualitativas
Este documento describe cómo analizar la asociación entre variables cualitativas utilizando tablas de contingencia y pruebas estadísticas como chi-cuadrado. Se analiza la asociación entre el sexo y la práctica deportiva, rechazando la hipótesis nula de independencia. También se analiza la asociación entre el sexo y el consumo de fruta, aceptando la hipótesis nula de independencia debido a que el valor p es mayor que 0,05.
Ejercicios T-de student
Este documento resume los pasos para comprobar si existe una relación entre el sexo y la altura en estudiantes de enfermería, así como entre el sexo y el número de cigarrillos fumados al día. En ambos casos, se realizaron pruebas de normalidad, Levene y T para muestras independientes, encontrando una diferencia estadísticamente significativa entre el sexo y la variable cuantitativa en cada caso.
Seminario 10 estadística
Este documento describe diferentes tipos de correlaciones entre variables cuantitativas, cualitativas y categóricas en una base de datos de adolescentes. Analiza la relación entre peso y talla, sexo y actividad física, sexo y consumo de tabaco, y grado de funcionalidad familiar y consumo de tabaco, utilizando coeficientes de correlación como Pearson, Phi y contingencia. Los resultados muestran correlaciones significativas entre peso y talla, sexo y actividad física, y grado de funcionalidad familiar y consumo de tabaco.
Ejercicios T-de student
Este documento resume dos ejercicios estadísticos que comprueban la relación entre variables. El primer ejercicio encuentra una relación significativa entre el sexo y la altura mediante pruebas de normalidad, Levene y T. El segundo ejercicio también encuentra una relación significativa entre el sexo y el número de cigarrillos fumados al día usando las mismas pruebas estadísticas.
Seminario 7
Este documento describe un análisis bivariado de dos variables cualitativas utilizando datos de una encuesta de salud. Se establecen hipótesis nulas y alternativas para examinar la relación entre el sexo y la práctica de deporte y el consumo de fruta. Los resultados de la prueba de chi-cuadrado muestran una relación débil entre el sexo y la práctica de deporte, pero no se encuentra una relación entre el sexo y el consumo de fruta.
Seminario estadística inferencial. correlaciones
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre el peso y la talla de adolescentes. Presenta dos hipótesis: 1) que existe una relación lineal entre las variables, y 2) que la distribución de los datos es normal. Utiliza gráficos y pruebas estadísticas como el coeficiente de correlación de Pearson para determinar que la relación es más lineal que curvilínea y que los datos se distribuyen normalmente, por lo que se aceptan ambas hipótesis.
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Ejercicios tema 11
Este documento resume los resultados de tres pruebas estadísticas diferentes para determinar si existe una relación entre diferentes variables. La primera prueba encontró que no hay una relación entre el número de cigarrillos fumados diariamente y el sexo. La segunda prueba determinó que sí existe una relación estadísticamente significativa entre la altura y el sexo. La tercera prueba concluyó que hay una relación significativa entre la altura y el curso en que se encuentra un estudiante.
Seminario 10
Este documento describe diferentes métodos estadísticos para analizar la relación entre variables cuantitativas y cualitativas. Se utiliza el coeficiente de correlación de Pearson para analizar la relación entre el peso y la talla de adolescentes, encontrando una correlación positiva significativa. También se analiza la relación entre el sexo y la actividad física, encontrando una correlación negativa mediana. Finalmente, se exploran métodos como Phi y el coeficiente de contingencia para analizar la relación entre variables categóricas.
Seminario 7 estadistica
El documento describe los pasos para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte. Primero, se realiza una prueba de normalidad a la variable del peso. Luego, se relacionan ambas variables mediante una prueba T para muestras independientes. La significación resultante es menor que 0.05, por lo que se concluye que existe una relación entre el peso y la práctica de deporte.
Tarea seminario 9
El documento trata sobre la correlación entre dos variables. Explica que la correlación puede ser positiva, negativa o nula, y que indica la relación pero no implica causalidad. También describe cómo realizar un análisis de correlación entre horas de deporte y IMC, incluyendo probar la normalidad de los datos, seleccionar el coeficiente de correlación apropiado (Spearman para datos no normales) y obtener un coeficiente de correlación bajo y positivo.
Ejercicios T de student
El documento describe dos ejercicios estadísticos que utilizan la prueba t de Student para determinar si existe una relación entre variables. En el primer ejercicio, se analiza la relación entre el sexo y la altura de 172 personas. Se determina que la altura sigue una distribución normal y que no hay diferencias en la varianza entre sexos. La prueba t muestra una diferencia estadísticamente significativa entre el sexo y la altura. En el segundo ejercicio, se examina la relación entre el sexo y el número de cigarrillos fumados al día entre 30
Tarea 9: Bivariado con variables cuantitativas
Este documento resume un estudio bivariado sobre la relación entre el peso y las horas de práctica deportiva de un grupo de personas. El autor encuentra que estas variables no siguen una distribución normal y están levemente asociadas, con una correlación menor a 0.3. El estudio concluye que existe una asociación entre el peso y las horas de ejercicio, pero esta es muy débil.
seminario X
Este documento presenta un análisis estadístico que estudia la relación entre el peso y la talla de individuos utilizando la correlación de Pearson. Se establecen hipótesis y se comprueban los supuestos de linealidad y normalidad antes de calcular el coeficiente de correlación. Los resultados muestran una correlación positiva alta y significativa entre las variables. También se realizan otras pruebas estadísticas como la correlación biserial puntual.
Seminario 9
Este documento presenta los pasos para analizar la relación entre el peso y la altura de una muestra de 48 personas. Se determinó que ambas variables siguen una distribución normal y existe una relación positiva alta y estadísticamente significativa entre ellas, según la prueba de correlación de Pearson. La gráfica muestra que generalmente un aumento en el peso va acompañado de un aumento en la altura.
Proporcionalidad directa
El documento explica la proporcionalidad directa, que ocurre cuando dos magnitudes aumentan en la misma proporción. Se define la constante de proporcionalidad y la regla de tres para calcular valores proporcionales dados otros valores. Finalmente, se indica que la proporcionalidad es una relación común entre magnitudes que puede usarse para expresar relaciones entre ellas.
Ejercicio tema 11
Este documento resume dos análisis estadísticos que comparan variables entre hombres y mujeres. El primer análisis encontró que no hay diferencias significativas en el número promedio de cigarrillos fumados entre hombres y mujeres. El segundo análisis encontró que sí hay diferencias significativas en la altura promedio entre hombres y mujeres.
Ejercicio tema 11.
Este documento presenta tres ejemplos de pruebas paramétricas. El primero utiliza la prueba t de Student para determinar si existe una diferencia significativa en la cantidad de cigarrillos que fuman hombres y mujeres. Los resultados muestran que no hay una diferencia significativa. El segundo ejemplo también usa la prueba t de Student para comparar la altura de hombres y mujeres, encontrando una diferencia significativa. El tercer ejemplo aplica una prueba de ANOVA para determinar si existe una diferencia significativa en la altura entre cursos de ESO, lo que se confir
Seminario 9
Este documento explica diferentes tipos de correlación y cómo calcularlos. Describe correlaciones paramétricas y no paramétricas, y los coeficientes de Pearson, Spearman, contingencia y Phi para relacionar variables cualitativas y cuantitativas. Además, presenta tres actividades como ejemplos de cómo calcular estas correlaciones y contrastar hipótesis.
SEMINARIO 10
Este documento resume un seminario sobre la correlación entre variables cualitativas u ordinales como el peso y la talla. Examina si existe una relación lineal entre estas variables mediante un diagrama de dispersión y pruebas estadísticas como la r de Pearson y la rho de Spearman. Aunque la distribución de las variables no es normal, se determina que existe una relación entre el peso y la talla debido a su correlación lineal positiva.
Seminario 8
Este resumen describe cómo utilizar las pruebas t-student y chi cuadrado en un seminario. Explica los tipos de t-student y chi cuadrado, y proporciona ejemplos de su aplicación, como una t-student pareada para medir el peso antes y después de una operación, y una prueba de chi cuadrado para determinar si existe una asociación entre el IMC y el sexo. El documento concluye proponiendo un ejercicio para analizar la relación entre el sexo y el nivel de cansancio en cuidadores.
Seminario 8
El documento resume un seminario sobre análisis bivariado de variables cualitativas y cuantitativas. Se cargan datos, se realizan pruebas de normalidad y homocedasticidad en variables como sexo y escalaas, y pruebas estadísticas como la T de Student y el test de Wilkoson para determinar si hay diferencias significativas entre grupos. Los resultados muestran que no hay diferencias significativas en la variable escalaas entre varones y mujeres, pero sí las hay en la altura.
Estadisticabivariada
Este informe analiza la relación entre variables utilizando estadística bivariada en una muestra de 290 estudiantes. Examina la asociación entre sexo y consumo de fruta encontrando que no hay relación, mientras que encuentra una fuerte correlación positiva entre altura y peso.
Seminario 7
Este documento presenta un análisis bivariado de variables cualitativas para estudiar la relación entre el consumo de tabaco en mujeres y el bajo peso al nacer. Se muestran los datos en una tabla de contingencia y se calcula la prueba chi-cuadrado de Pearson, rechazando la hipótesis nula de independencia. La odds ratio indica que las mujeres fumadoras tienen mayor probabilidad de tener hijos con bajo peso al nacer. También se analiza la relación entre sexo y práctica de deporte usando el test exacto de Fisher, rech
Ejercicio de correlación
El documento describe los pasos para realizar una correlación entre las variables de peso y altura. Explica que ambas variables deben ser cuantitativas y seguir una distribución normal, lo cual se comprueba con la prueba de Shapiro. Luego, como siguen una distribución normal, se utiliza la prueba de correlación de Pearson, la cual arroja un valor p muy pequeño, indicando que la relación entre peso y altura es casi nula.
Búsqueda en bases de datos
El documento resume los pasos para realizar una búsqueda en la base de datos Dialnet sobre la importancia del estilo de vida en el sobrepeso y la obesidad en adultos y ancianos. Estos pasos incluyen acceder a Dialnet, introducir palabras clave de búsqueda, localizar dos artículos relevantes, acceder al texto completo cuando esté disponible o buscar el artículo en otras fuentes como el catálogo Fama si no hay texto completo.
Ejercicio 2
Este documento describe un ejercicio para determinar si existe una asociación entre el sexo y dos variables relacionadas con hábitos de salud en un conjunto de datos: la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se establecen hipótesis nulas y alternativas y se realizan pruebas estadísticas como el test de Chi-cuadrado y el test de Fisher. Los resultados muestran que no existe una relación entre el sexo y el consumo de fruta, pero sí existe una relación estadísticamente significativa entre el sexo y la práctica de deport
Seminario 6
El resumen describe dos variables cualitativas (edad e uso de la píldora del día después) y sus distribuciones en tablas de frecuencias. Muestra que más del 38% tienen 18 años y el 77,51% tiene entre 18 y 22 años. El 69,43% nunca ha usado la píldora del día después. También describe dos variables cuantitativas (horas de deporte y medicalización) y sus resúmenes. El promedio de horas de deporte es 2,48 a la semana y el 75% hace 4 horas o menos. El promedio de medicalización es 9,
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(18)
distribución amplia de yodo . Recién a partir de 1930 varios
(19)
investigadores, entre los que destaca Boussingault , volvieron
a insistir sobre este tema, aconsejando la yodación de la sal para
su uso terapéutico.
Desórdenes por deficiencia de yodo en el Perú
Universitario, Leiden, Holanda .
(15)
En el momento actual hay suficiente evidencia que
demuestra que el impacto social de los desórdenes por
deficiencia de yodo es muy grande y que su prevención resulta
en una mejor calidad de vida y de la productividad, así como
también de la capacidad de educación de los niños y adultos.
Prevención y tratamiento de los DDI
Los desórdenes por deficiencia de yodo pueden ser
exitosamente prevenidos mediante programas de suplementa-
ción de yodo. A través de la historia se han ensayado varios
medios para tal propósito, pero la estrategia más costo-efectiva
y sostenible es el consumo de sal yodada. Los experimentos de
Marine y col.
(16, 17)
entre 1907 a 1921 probaron que la deficiencia
y la suplementación de yodo eran factores dominantes en la
etiología y el control del bocio endémico. El uso experimental
de la sal yodada para la prevención del bocio endémico se llevó
a cabo en Akron, Ohio, con resultados espectaculares y fue
seguida por la distribución de sal yodada en Estados Unidos,
Suiza y otros lugares. El uso clínico de este método, sin
embargo, fue largamente postergado por la ocurrencia de
La presencia de bocio y cretinismo en el antiguo Perú
antecedió a la llegada de los españoles, según comentarios en
crónicas y relatos de la época de la Conquista y el Virreinato. En
(20)
una revisión publicada por JB Lastres se comenta que Cosme
Bueno (1769), refiriéndose a sus observaciones entre los
habitantes del altiplano, escribió “los más de los que allí habitan
son contrahechos, jibados, tartamudos, de ojos torcidos y con
unos deformes tumores en la garganta, que aquí llaman cotos y
otras semejantes deformidades en el cuerpo y sus corres-
pondientes en el ánimo”. Y es lógico aceptar como cierto este
hecho, dado que la deficiencia de yodo en la Cordillera de los
Andes es un fenómeno ambiental permanente desde sus
orígenes.
Luego de la Independencia hasta los años 1950s, la
persistencia del bocio y el cretinismo endémicos en la sierra y la
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(20)
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1
- 1. Empezamos con las variables: Sexo y comer fruta. H0: No existe relación. H1: si existe relación.
- 5. Nos aparece las dos tablas de contingencia; la primera con las frecuencias observadas, y la segunda con los porcentajes.
- 6. Seguidamente podemos ver los cálculos del Test de Chi cuadrado y del Test de Fisher.
- 7. Ahora repetimos con otras dos variables: Sexo y hacer deporte. H0: No existe relación. H1: si existe relación.