Ejercicioblog 11
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El documento describe un experimento en el que se recogen datos antes y después de una intervención sobre 12 participantes. Los datos se introducen en Rstudio y se guardan en un archivo, que luego se importa a Rcommander para realizar análisis. Se calcula la diferencia entre variables antes y después, se comprueba la normalidad y mediante una prueba t de Student se encuentran diferencias estadísticamente significativas, lo que sugiere que la intervención tuvo un efecto.
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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
Ayudas técnicas generales presión
El documento describe dos tipos de ayudas técnicas generales relacionadas con la presión. Las ayudas para evitar presión incluyen colchones especiales y camas articuladas que ayudan a prevenir úlceras al distribuir la presión de manera uniforme. Las ayudas para ejercer presión permiten a la persona aplicar fuerza o apoyarse mediante dispositivos como exprimidores o tijeras.
Ejercicio tema 9
El documento presenta los resultados de dos estudios. El primero calcula el intervalo de confianza al 99% y 68% para la altura promedio de una muestra de 100 personas con una altura media de 1.70m y desviación estándar de 10. El segundo estima el porcentaje de estudiantes de enfermería con temor a enfermedades durante prácticas y calcula el intervalo de confianza al 95% para este porcentaje basado en una muestra de 50 estudiantes.
Seminario 8:Análisis bivariado con variables cuantitativas. Normalidad y line...
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso, a partir de un conjunto de datos. Inicialmente se observa gráficamente la posible relación entre las variables. Luego, se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y gráficas, determinando que no la siguen. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Ejercicio tema 11
El documento describe los pasos para crear una matriz de datos en RStudio con variables antes y después de una intervención, guardarla en un archivo, importarla a Rcommander, calcular la diferencia entre variables, comprobar la normalidad con la prueba de Shapiro, realizar la prueba t de Student para comparar las variables, y graficar los resultados en un box-plot. La prueba t muestra una diferencia estadísticamente significativa entre las variables antes y después.
Ejercicio tema
Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
Ejercicio t student
El documento describe los pasos para realizar una prueba t de Student en RStudio para comprobar el efecto de una intervención en participantes antes y después de la misma. Primero, se crea una matriz con los datos de los participantes y sus resultados antes y después. Luego, se crea una nueva variable que es la diferencia entre los resultados antes y después, y se comprueba la normalidad de esta variable usando la prueba de Shapiro-Wilk. Finalmente, se realiza la prueba t de Student, la cual muestra que existe una diferencia estadísticamente significativa entre los resultados antes y
T de Student
Este documento presenta los pasos para analizar los datos de un experimento antes y después de una intervención utilizando R. Primero, se crea una matriz con los datos de participantes, mediciones antes y después. Luego, se importan los datos a RCommander y se crea una nueva variable de diferencia. Se realizan pruebas de normalidad y T de Student, mostrando que hay una diferencia estadísticamente significativa entre antes y después. Finalmente, un boxplot ilustra el cambio entre ambas variables, corroborando que la intervención tuvo efecto.
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Tema 11
El documento describe los pasos realizados en RStudio e RCommander para analizar los efectos de una intervención en variables antes y después de la intervención. Estos pasos incluyen crear una matriz de datos, generar una nueva variable de diferencia, comprobar la normalidad usando el test de Shapiro-Wilk, realizar una prueba T de Student, crear gráficos boxplot de las medias antes y después, y resumir los datos para ver el efecto en la media.
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El documento describe el análisis estadístico realizado sobre los datos de una intervención. Se importó una matriz de datos a R y se calculó una nueva variable. Las pruebas de Shapiro-Wilk y T de Student mostraron que hubo una diferencia estadísticamente significativa en los resultados antes y después de la intervención.
Estadística Bivariada
Este documento presenta un informe sobre estadística bivariada que analiza la asociación entre variables utilizando datos de 290 estudiantes de enfermería. Encuentra que el sexo influye en la práctica de deportes, con más hombres practicándolos que mujeres. También descubre que existen diferencias en las puntuaciones de una escala de actividad física en relación con la práctica de deporte. El informe concluye esperando que en el futuro más mujeres practiquen deporte para beneficiar su salud.
Estaditica: Tema 11 T de Student
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Capítulo 10 análisis de los datos cuantitativos
El documento describe los pasos para analizar datos una vez que han sido codificados y transferidos a un programa estadístico como SPSS o Minitab. Explica que estos programas permiten solicitar análisis estadísticos seleccionando opciones y que antes se debe verificar que funcionen en la computadora. Luego, el análisis comienza ejecutando el programa y analizando los datos según la pregunta de investigación y las hipótesis planteadas.
Marco metodológico
Este documento presenta una revisión bibliográfica sobre los diferentes diseños de investigación y elementos metodológicos. Define conceptos como diseño documental bibliográfico, población y muestra, y describe métodos para calcular el tamaño de la muestra para poblaciones conocidas y desconocidas. También explica conceptos como objetivos, variables, definiciones conceptuales y operacionales, y la importancia de la operacionalización en una investigación.
Validez y confiabilidad
Este documento discute la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición utilizados en la investigación. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide la variable que pretende medir y analiza los tipos de validez como contenido, criterio y constructo. También describe varios métodos para medir la confiabilidad de un instrumento como el test-retest, formas paralelas, split-halves y los coeficientes alfa de Cronbach y KR-20. El documento enfatiza la importancia de establecer
Pasos para el analisis estadistico en investigaciones correlativas
El documento describe los pasos para realizar un análisis estadístico en una investigación, incluyendo la elaboración de instrumentos, pruebas piloto para medir la fiabilidad, aplicación a una muestra, análisis de datos, construcción de escalas de medición, y contrastación de hipótesis mediante coeficientes de correlación.
Herramientas de calidad 2
Este documento presenta información sobre diferentes herramientas gráficas de calidad como diagramas de Ishikawa, diagramas de dispersión e histograma. Explica sus utilidades para identificar causas de problemas, analizar la relación entre variables y verificar la distribución de resultados de un proceso, respectivamente. Incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada una.
T de student
El documento describe los pasos realizados en R-Studio e R-Commander para analizar los datos de una variable antes y después de una intervención. Se calculó una nueva variable de diferencia, se comprobó la normalidad de los datos y se compararon las medianas de antes y después mediante diagramas de caja y un resumen numérico, mostrando que la intervención modificó la mediana.
Ejercicio practica t de student
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Datos cuantitativos
El procedimiento para analizar cuantitativamente los datos consta de 7 pasos: 1) seleccionar un programa como SPSS, Minitab o SAS, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez del instrumento, 5) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados para su presentación.
Definición de simulación
El documento define la simulación como el uso de modelos para investigar hipótesis sobre sistemas complejos. Explica que la simulación implica crear un modelo matemático del sistema, realizar experimentos con el modelo en una computadora, y analizar los resultados para comprender el comportamiento del sistema real. También describe las etapas típicas de un estudio de simulación, como definir el sistema, formular el modelo, validar los resultados, y experimentar e interpretar los datos generados.
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6 sigmas cap. 2 resolucion
Este documento presenta varios problemas y ejercicios relacionados con conceptos estadísticos como tendencia central, variabilidad, capacidad de proceso, límites de especificación y control estadístico de procesos. Se definen conceptos como media, moda y mediana y se ilustran diferentes tipos de procesos a través de gráficas. Los ejercicios abordan temas como el efecto de datos raros en la media, cálculo de límites reales de procesos, y análisis de procesos para determinar si cumplen
Informe sobre análisis de datos experimentales en el laboratorio.
Informe sobre análisis de datos experimentales de los resultados de laboratorios; como tratar las medidas y sacar margenes de error y demás correcciones necesarias para notificar en un informe final de laboratorio.
Modelacion 2 2011 1
El documento describe los componentes básicos de los modelos de simulación. Explica que los modelos se usan para comprender sistemas complejos, evaluar alternativas de decisión con menor costo que sistemas reales, y predecir comportamientos futuros ante cambios. Los modelos deben ser fáciles de entender, dirigidos a objetivos, dar respuestas válidas, y ser completos respecto a aspectos importantes.
Medición, Validez y Confiabilidd
Este documento presenta una introducción a conceptos clave de medición y validez en investigación cuantitativa. Define la medición como el proceso de comparar una cantidad desconocida con una cantidad conocida de la misma magnitud para determinar su valor. Luego describe diferentes tipos de validez como validez interna, externa, de criterio, constructo y contenido. Finalmente, introduce conceptos de confiabilidad y diferentes métodos para medirla como test-retest, formas paralelas y coeficientes Alfa de Cronbach y KR-20.
Validez y Confiabilidad
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Sem6ej3
El documento describe e interpreta varios gráficos estadísticos creados con variables del archivo de datos "activossalud.RData". Incluye un histograma de la variable peso, un diagrama de caja y bigotes de la variable altura, una gráfica de barras de la variable dulces y un gráfico de sectores de la variable trabajo. Cada gráfico analiza la distribución de la variable correspondiente en la muestra de estudiantes.
Sem6ej2
Este documento resume las estadísticas descriptivas de la altura y peso de los estudiantes de primer año de enfermería. La altura promedio fue de 1.67 metros con una desviación estándar pequeña de 0.08. Los cuartiles de altura fueron 1.60m, 1.655m, 1.72m y 2m. El peso promedio fue 62.8 kg, considerado dentro del peso normal. La desviación estándar de peso fue más alta a 12.7, indicando mayor variabilidad. Los cuartiles de peso fueron 54kg, 60kg,
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- 2. 1) Introducimos los datos Rstudio y obtenemos la matriz, que se ha guardado como base de dato en la carpeta ‘mis documentos’
- 3. 2)Importamos la base de datos a Rcommander, y calculamos una nueva variable compuesta por la diferencia entre las variables antes y después
- 4. 3) Con el test de Shapiro-Wilk comprobamos si la nueva variable sigue una distribución normal
- 5. Formulamos las dos hipótesis: H0: la variable ‘diferenciantesydesps’ sigue la distribución normal. H1: la variable ‘diferenciantesydesps’ no sigue la distribución normal. El valor de pvalue=0,7225, este número es menor que 0,05; por tanto aceptamos la hipótesis nula afirmamos que la variable sigue la distribución normal.
- 6. 4) Como la variable sigue una distribución normal hacemos el T-Studentpara comprobar el efecto de la intervención.
- 7. 5) Formulamos las hipótesis: Ho: no hay diferencia entre las variables H1: existen diferencias entre las variables pvalue:=0,03<0,05, esto quiere decir que rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la alternativa. Existen diferencias estadísticamente significativas entre las variables.
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- 9. Como podemos observar, la mediana ha disminuido y los rangos también. En la variable ‘antes’ los datos varían de 65 a 30; sin embargo en la variable ‘después’ varían de 55 a 25.
- 10. 7) Por último realizamos la función Summary en Rstudio. Observamos que la mediana ha descendido 10 puntos gracias a la terapia; por tantp concluimos con que la terapia ha sido beneficiosa.