El documento presenta un análisis exploratorio de datos utilizando el paquete R Commander. Se describen variables cualitativas y cuantitativas del conjunto de datos "activossalud.RData" mediante tablas de frecuencias, resúmenes numéricos y diferentes tipos de gráficos como diagramas de barras, cajas y sectores. Los resultados muestran la distribución de variables como embutidos, edad, altura, peso, dulces y cerveza en la muestra.

1. Actividad Seminario 6
Análisis exploratorio de datos
R Commander
Verónica Morales López
Grupo 4
Subgrupo 15

2. ➲ Señale el objetivo deseado
➲ Precise aún más el objetivo
Seleccionamos desde “Fichero” “Cambiar directorio de
trabajo”

3. ➲ Resuma la situación actual

4. Desarrollo hasta hoy

5. Desde “Datos”cliquear en “Cargar
conjunto de datos”

6. Añadimos en archivo
➲ Recomiende una o varias estrategias
➲ Resuma los resultados previstos
➲ Mencione los próximos pasos
➲ Distribuya las tareas

8. Actividad : Seminario 6.
1º Ejercicio
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.

9. Vamos a adquirir dos variables. Seleccionar en
“Estadísticos” “Resúmenes” “Distribución de
frecuencias”.

10. La primera variable es “embutidos” la
seleccionamos ...

11. Las concluciones de la tabla obtenidos de la variable
“embutidos” son:
El 89.24% de nuestra muestra cual consta de 288 individuos
consumen embutidos.
El % mas alto corresponde al 26,74% representan a los
individuos que mas consumen entre los cuales en 3 o mas veces
por semana.
El 10.76% de los individuos nunca consumen.

12. Realizamos los mismos pasos para obtener la
segunda variable . En este caso “edad”

13. Los datos obtenidos con la variable
“edad”
➲
➲ Nuestra muestra consta de 289 individuos de los
cuales los individuos de 18 años corresponden a al
mayor porcentaje de los datos obtenidos de los
cuales son el 38.41%.
El menor porcentaje corresponde a las personas
mayores de 25 años que se encuentran en un
10.03%.

14. 2ºEjercicio
Selecciona dos variables numéricas del
fichero “activossalud.RData”, y mediante
resúmenes numéricos describe e
interpreta la distribución de las mismas.
Las variables elegidas son:
●
Altura.
●
Medicalización

15. Seleccionamos las variables

16. Esquema
➲ Resuma los planes fundamentales
➲ Exponga el desarrollo a largo plazo

17. Los datos obtenidos de la variable
“altura”.
Consta de una media de 1.667 una desviación típica
de 0.08078101.
Solo tenemos un dato no disponible.
La mediana es de 1.655.
Se trata de una distribución simétrica debido a las
cantidades de la media y la mediana que se
encuentran que unos valores muy cercanos.

19. Los datos obtenidos con la variable
“medicalización”
La media de la muestra es de .9.91235.
La desviación típica es 1.283856.
Falta los datos de 40 individuos.
La mediana la cual coincide con la Q2 es 10.
Se trata de una distribución asimétrica donde los datos se
encuentran muy dispersos.

20. 3ª Ejercicio
Realizar al menos un gráfico de cada tipo con
variables adecuadamente seleccionadas del fichero
“activossalud.RData”, describe e interpreta la
distribución los mismos. En los cuales nos
encontraremos con:
➲ Gráfico de barras
➲ Gráfico de cajas
➲ Histogramas
➲ Gráfico de sectores
Seleccionar “Gráficas” y
desde ahí podemos
cliquear el gráfico que
queremos obtener.

21. Diagrama de sectores
Variable cualitativa.
“Dulces”
La mayor parte de la muestra
toman dulces1 o 2 veces a la semana
y en menor proporción comen dulces a
diario

22. Diagrama de barras
Variables cualitativas
“cerveza”
Contamos con una distribución asimétrica
en los que se puede observar que los
individuos que toman cerveza a diario
encuentran con muy poco porcentaje al contrario
de los que nunca beben se encuentran con una
gran diferencia lo que estos dos valores dan lugar
mucha dispersión está en mayor proporción

23. Diagrama de caja
Variable cualititava
“altura”
Como se puede observar la mediana
no se encuentra en el centro donde
los valores máximos se encuentran
muy dispersos en la distribución y
además en el Q1 es mucho menor
que el Q3 donde da lugar a ser asimétrica.

24. Diagrama de barras
Variable cuantitativa
“peso”
Se puede apreciar como la mayor
parte de la muestra se encuentra en
un peso de intervalo entre 50-60kg y
un mismo porcentaje en valores de
40-50 y de 70-80kg.