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Seminario 10
- 1. Adela GarcíaMéndez Subgrupo 6.
- 2. Hipótesis alternativa:EXSTE RELACION ENTRE PESO Y TALLA EN NUESTRA MUESTRA DE ADOLESCENTES Hipótesis nula: NO EXISTE RELACION. Para aceptar hipótesis alternativa, el error tipo 1 (alfa o P) debe ser menor a .05 Utilizaremos como prueba la R de Pearson debido a que nuestra variable es cuantitativa. En el caso de que no se pueda utilizar la R de Pearson utilizaremos la Rho de Spearman Para que se pueda hacer la R de Pearson, tenemos que tener relación lineal y distribución normal, y comprobarlo.
- 3. Relación lineal:tenemos que observar nube de puntos mediante un diagrama de dispersión. En el ejemplo vemos que sigue tendencia lineal y por tanto se cumple
- 5. Exploración dela normalidad: se puede por gráficos (histogramas, diagrama de cajas y bigotes y Q-Q) o pruebas. EN MUESTRAS GRANDES LAS PRUEBAS SUELEN SER SIGNIFICATIVAS. En el ejemplo vemos que la p es menor a .05, por lo que aceptamos hipótesis alternativas – existen diferencias y nuestra distribución no es normal. De este modo, según las pruebas estadísticas no podemos aplicar la R de Pearson.
- 7. Sin embargo,ahora vamos a ver que nos dice el gráfico: En peso: Histograma: ponemos curva normal. Hay una leve asimetría hacia la izquierda Grafico Q-Q: puntos se separan de la línea. En diagrama de cajas y bigotes, un individuo se sale. Por todo esto, leve incumplimiento. En talla: Si se parece a la normal.
- 14. En muestrasgrandes las pruebas suelen ser significativas y, por tanto, debemos prestar mayor atención a los gráficos. En esta muestra (más de 500 personas), por tanto, no era necesario haber hecho las pruebas estadísticas. EN DEFINITIVA, LA DISTRIBUCION ES NORMAL.
- 15. Correlaciones Al serlineal y normal la muestra, podemos pasar a utilizar la R de Pearson. La correlación de peso con peso: 1. Correlación perfecta. La correlación del peso con la talla: 0.65. Correlación alta. Significación = P vale 0. Aceptamos hipótesis alternativa, existe relación. Las correlaciones no paramétricas no eran necesarias, pero las hemos pedido. La Tau de Kendall es más conservadora.
- 17. Vamos aver: Correlacion puntual biserial. Se utiliza con variable binaria y otra cuantitativa u ordinal. Variable binaria: sexo por ejemplo Cuantitativa: frecuencia de ejercicio físico, por ejemplo.
- 19. Hipótesis alternativa:existe relación entre sexo y ejercicio físico. Como nuestra muestra es grande, asumimos que es normal. Vamos directamente a explorar la relación. En este caso, el tamaño del efecto es medio (porque es mayor que 0.3) y aceptamos la hipótesis alternativa (porque P es menor a .05) Como el signo es negativo, el paso de chico a chica hace que se reduzca la frecuencia de ejercicio.
- 20. Para comparardos variables dicotómicas categóricas, usamos el coeficiente de Phi Una característica de las variables dicotómicas es que para ver relación utilizamos tablas de contingencia.
- 22. El coeficientede Phi es muy bajo, menor de 0.1, por tanto el efecto es muy bajo La significación (P) es mayor a .05, por lo que aceptamos hipótesis nula. En definitiva, no existe relación entre el sexo y consumo de tabaco. No hay diferencia significativa entre las frecuencias observadas y las esperadas.
- 23. Coeficiente decontingencia V de Cramer Cogemos cualquiera de los dos, pero estaria bien el coeficiente de contingencia porque me da un valor mayor. Es positiva, (cuanto mas de una variable, mas de la otra) y si vemos frecuencia esperada podemos ver donde hay mas diferencia. Además, el recuento total es mayor al esperado.
- 25.