Seminario 10 correlación
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Este documento describe los pasos para analizar la relación entre el peso y la nota de acceso de los estudiantes mediante un diagrama de dispersión. Selecciona estas dos variables cuantitativas y realiza pruebas de normalidad para determinar si usar el estadístico de Pearson o Spearman. La prueba de Spearman muestra una correlación negativa pero no significativa, por lo que se acepta la hipótesis nula de que no hay relación entre el peso y la nota de acceso. Finalmente, se genera un gráfico de dispersión para visualizar esta falta de rel
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Semi 10 blog
Este seminario trata sobre la concordancia y correlación entre variables. Explica los conceptos de correlación bivariada, los tipos de coeficientes de correlación como el coeficiente de Pearson y el coeficiente rho de Spearman. También cubre cómo comprobar la normalidad de las variables y elaborar gráficos de dispersión. Como ejemplo, analiza la posible correlación entre las notas de acceso de los estudiantes y su peso usando el coeficiente rho de Spearman.
Seminario X
Este documento describe los métodos para analizar la correlación entre dos variables, incluyendo la R de Pearson y el coeficiente Rho de Spearman. Explica que la R de Pearson requiere que las variables tengan una distribución normal, mientras que el coeficiente Rho de Spearman puede usarse con cualquier tipo de distribución. A continuación, presenta un ejemplo práctico utilizando SPSS donde analiza la correlación entre el peso y la talla de un grupo de personas, encontrando una correlación positiva significativa entre las dos variables.
Tarea 9
Este documento describe los pasos para calcular la correlación entre las variables peso y talla utilizando el programa SPSS. Primero, se comprueba la normalidad de las distribuciones de peso y talla mediante las pruebas de Shapiro-Wilk y Kolmogorov-Smirnov. Luego, al comprobar que siguen una distribución normal, se determina utilizar el coeficiente de correlación de Pearson. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación entre peso y talla, el cual resulta ser de 0,475, indicando una correlación positiva moderada.
Seminario 10
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: la altura y las horas dedicadas al deporte. Explica cómo comprobar la normalidad de distribución de cada variable usando las pruebas de Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk, y luego aplicar la prueba de correlación de Spearman dado que una variable no sigue una distribución normal. Los resultados de la prueba de Spearman no muestran una relación significativa entre las dos variables.
Trabajo estadistica tema 3
Este documento trata sobre distribuciones bidimensionales y la relación entre dos variables estadísticas. Explica los tipos de correlación, diagramas de dispersión, parámetros estadísticos como la covarianza y el coeficiente de correlación, y rectas de regresión.
Estadistica y tic seminario 10
El documento explica los conceptos de correlación y normalidad estadística. La correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva o negativa. Para medir la correlación se utilizan los estadísticos de Pearson o Spearman, dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no, lo que se comprueba con pruebas como Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk. El documento propone analizar la correlación entre horas de estudio y hora de regreso de fiestas usando datos reales.
Correlación
El documento describe los pasos realizados para explorar las correlaciones entre diferentes variables usando la base de datos obesidad.sav en SPSS. En el primer ejercicio, se analiza la correlación entre peso y glucemia encontrando una correlación moderada positiva. En el segundo ejercicio, se explora la correlación entre tensión arterial y colesterol, encontrando una correlación baja positiva. Ambos análisis involucraron gráficos de dispersión, pruebas de normalidad y pruebas de correlación de Spearman o Pearson según corresponda.
Tarea del seminario 10
Este documento resume los conceptos de correlación positiva, negativa y nula, y describe los estadísticos de Pearson y Spearman para medir la correlación entre dos variables cuantitativas. A continuación, analiza la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte en un conjunto de datos, encontrando una correlación nula usando el estadístico de Spearman debido a que una de las variables no sigue una distribución normal. Esto se ilustra en un diagrama de dispersión que muestra la ausencia de relación entre las dos variables.
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Tarea 7 tic
El documento analiza las calificaciones obtenidas en un examen de historia por 150 estudiantes divididos en 2 grupos (A y B) para determinar si existe diferencia en los conocimientos entre grupos. Se establecen las hipótesis nula e alternativa y se realizan pruebas estadísticas como gráficos de normalidad y correlación de Pearson que muestran que no existe una diferencia significativa en los conocimientos entre los grupos.
Correlación
Este documento resume los pasos para estudiar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Explica que primero se debe comprobar si las variables siguen una distribución normal mediante histogramas y pruebas estadísticas, y luego seleccionar el coeficiente de correlación apropiado. Al aplicar estos pasos a las variables peso y colesterol total de una muestra, se concluye que no existe una correlación significativa entre ellas.
Seminario 10
Este documento describe cómo medir la relación entre dos variables cuantitativas mediante el coeficiente de correlación. Existen dos tipos de correlación: positiva cuando el cambio es en la misma dirección, y negativa cuando es en direcciones opuestas. Se eligen dos variables de un cuestionario para comprobar si existe correlación entre ellas mediante el coeficiente de Pearson o Spearman, dependiendo de si siguen una distribución normal o no. En este caso, al aplicar los tests a las variables "Nota de acceso" y "Horas de deporte", se obtiene una correlación baja
Teoria De Correlacion
Este documento describe los conceptos de regresión lineal y mínimos cuadrados. Explica que la regresión estima valores de una variable dependiente (Y) a partir de valores de una variable independiente (X). También describe la correlación como una medida de la relación entre variables, y los tipos de correlación simple y múltiple. Por último, explica que el método de mínimos cuadrados se usa para ajustar la curva de regresión optima a los datos, como una recta para datos lineales.
Presentacion coeficientes de correlacion
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, variando de -1 a 1, donde 1 indica correlación positiva perfecta, -1 negativa perfecta y 0 ninguna correlación. El coeficiente de Spearman también varía de -1 a 1 pero se usa para variables ordinales, midiendo la correlación entre los rangos de las variables en lugar de sus valores. Ambos coeficientes proporcionan una medida numérica de la fuerza y dirección de la relación entre dos variables.
Regresión y correlación estadística aplicada
Este documento presenta los conceptos fundamentales de regresión y correlación. Define la regresión como el análisis utilizado para hacer predicciones mediante el establecimiento de una función entre variables, mientras que la correlación mide la intensidad de la relación lineal entre variables. Explica los componentes clave de la regresión simple como el diagrama de dispersión, la ecuación de regresión y el método de mínimos cuadrados para determinar los coeficientes de la ecuación de regresión. Finalmente, resume los objetivos de conocer los elementos teóric
Pdf (1)
El documento analiza la relación entre dos pares de variables tomadas de un cuestionario: peso y colesterol total, edad y tensión arterial sistólica. Para el primer par, se determina que siguen una distribución normal y no existe correlación entre ellas. Para el segundo par, no siguen una distribución normal pero sí existe una fuerte correlación positiva entre la edad y la tensión arterial.
Coeficiented e Correlacion Pearson y Spearman
El documento explica el coeficiente de correlación de Pearson, que mide la relación lineal entre dos variables. Se define como la covarianza de las variables dividida por el producto de sus desviaciones típicas. Los valores van de -1 a 1, donde 1 es correlación positiva perfecta, -1 es negativa perfecta y 0 no hay correlación lineal.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Pdf sem 8 terminado
El test de chi cuadrado se puede utilizar para analizar la relación entre dos variables cualitativas, una dependiente y otra independiente. Compara si los resultados tienen una diferencia estadísticamente significativa al comparar las frecuencias observadas con las esperadas si no hubiera relación entre las variables. Se ilustran ejemplos de cálculo y aplicación del test.
Tarea seminario 7
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre dos variables utilizando la prueba T de Student. Se realizó un estudio sobre la relación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra. Primero, se sometió la variable del peso a una prueba de normalidad para determinar si seguía una distribución normal. Luego, al obtener un resultado significativo en la prueba T de Student, se concluyó que sí existe una relación entre el sexo y la práctica de deporte en la muestra.
Seminario 9.
El documento resume un seminario sobre correlación. Explica cómo determinar si existe una relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad, representaciones gráficas y el test de Spearman. Los resultados de las pruebas en SPSS muestran que las variables no siguen una distribución normal y que existe una fuerte correlación positiva entre el peso y la altura, con un coeficiente de correlación cercano a 0,7 y un nivel de significación menor a 0,05.
Definición de serie infinita
El documento define una serie infinita como una sucesión de sumas parciales donde los números son los términos de la serie. Explica que una serie infinita de términos positivos converge si su sucesión de sumas parciales tiene una cota superior. También introduce las series alternantes, donde los términos son positivos y negativos de forma alternada, y establece que una serie alternante converge si los valores absolutos de sus términos decrecen y el límite del enésimo término es cero.
Tarea seminario 9
Este documento describe los pasos para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas, como el número de horas de práctica de deporte y el índice de masa corporal. Primero se realiza una prueba de normalidad para determinar si las variables siguen una distribución normal o no, y luego se aplica el coeficiente de correlación adecuado. Los resultados muestran que las variables no tienen una distribución normal y que no existe una correlación significativa entre ellas según los datos de la muestra.
Presentación1 coeficientes de correlación
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman se usa para variables ordinales. Ambos coeficientes varían de -1 a 1, donde valores cercanos a 1 o -1 indican una fuerte relación positiva o negativa respectivamente.
Tarea seminario 8
Este documento describe un estudio que utiliza la prueba de Chi cuadrado para determinar si existe una relación entre el sexo y la frecuencia de estudio de los participantes. El documento presenta los pasos de la prueba de Chi cuadrado, incluidas las hipótesis, los cálculos en SPSS y a mano, y la interpretación de los resultados. La conclusión es que no existe una relación significativa entre el sexo y la frecuencia de estudio.
Probabilida dsubir
El documento presenta 6 ejercicios de probabilidad que involucran calcular probabilidades condicionadas y probabilidades de eventos conjuntos y disjuntos. Los ejercicios cubren temas como probabilidades en diagramas de Venn, probabilidades de curación con diferentes tratamientos, y probabilidades de diagnósticos médicos y producción de medicamentos defectuosos.
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Arc 5
This study aimed to identify independent risk factors for surgical site infection (SSI) after low transverse cesarean section by conducting a retrospective case-control study of 1,605 women. The study found that development of a subcutaneous hematoma, an operation performed by the university teaching service, and a higher pre-admission body mass index were independent risk factors associated with increased risk of SSI. Cephalosporin therapy before or after the operation was associated with a significantly lower risk of SSI. Use of staples for skin closure was associated with a marginally increased risk of SSI. Identifying these risk factors can help in developing targeted strategies to reduce the risk of SSI after cesarean section.
Arc 1
This document analyzes the attributable costs of surgical site infections (SSI) and endometritis (EMM) after low transverse cesarean delivery. The authors used two different statistical methods, generalized least squares and propensity score matched-pairs analysis, to determine the costs. For SSI, the attributable total hospital cost was $3,529 using generalized least squares and $2,852 using propensity score matching. For EMM, the attributable total hospital cost was $3,956 using generalized least squares and $3,842 using propensity score matching. The majority of excess costs were due to room and board and pharmacy costs.
Acr 2 buscado en fama
This document summarizes a study examining surgical site infections following caesarean sections through post-discharge surveillance across multiple hospitals in the UK. The study found that 13.6% of women who had c-sections developed wound problems, with 84% occurring after discharge. Applying standardized definitions, 8.9% met criteria for surgical site infections. However, rates varied significantly between hospitals, from 2.9% to 17.9%. The study identified several risk factors associated with higher infection rates, including BMI, age, blood loss during surgery, wound closure method, and emergency procedures. The results suggest c-section morbidity has been underestimated without post-discharge monitoring, and that antibiotic prescribing after discharge could be reviewed given
Seminario 9
El documento presenta 3 ejercicios sobre pruebas de chi cuadrado. En el primer ejercicio, se concluye que no hay relación entre la eficacia de un antitérmico y la edad a la que se administra a un nivel de significación de 0.05 y 0.01. En el segundo ejercicio, tampoco se encuentra relación entre tomar somníferos o placebos y dormir bien o mal. En el tercer ejercicio, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existe relación entre tener úlcera y el sexo.
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Arc 5
This study aimed to identify independent risk factors for surgical site infection (SSI) after low transverse cesarean section by conducting a retrospective case-control study of 1,605 women. The study found that development of a subcutaneous hematoma, an operation performed by the university teaching service, and a higher pre-admission body mass index were independent risk factors associated with increased risk of SSI. Cephalosporin therapy before or after the operation was associated with a significantly lower risk of SSI. Use of staples for skin closure was associated with a marginally increased risk of SSI. Identifying these risk factors can help in developing targeted strategies to reduce the risk of SSI after cesarean section.
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Acr 3 en fama
This study evaluated the incidence of surgical site infections (SSI) following cesarean section at a public university hospital in Brazil through post-discharge surveillance. The researchers contacted 187 women by telephone 15 and 30 days after cesarean section. They found that 23.5% of women developed an SSI, with 95% of infections appearing after hospital discharge within the first 15 days. Hypertension was identified as a significant risk factor associated with the development of SSI after accounting for other factors in a multivariate analysis. The study demonstrated the importance of post-discharge surveillance to accurately determine SSI rates following cesarean section.
Probabilidad
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Ejercicios de distribución normal
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Seminario 10
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Seminario 10
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Ejercicio tema
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Seminario 9
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Seminario 9 estadistica(pwp)2
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Este documento describe cómo realizar actividades de correlación y concordancia utilizando el software SPSS. Primero, selecciona dos variables cuantitativas de un cuestionario y analiza si existe una correlación positiva, negativa o ninguna. Luego, realiza pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk para determinar si usar el estadístico de Pearson o Spearman. Finalmente, el documento muestra los pasos en SPSS para calcular la correlación de Spearman entre el año de nacimiento y horas de deporte de una muestra, encontr
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Este documento resume los pasos para analizar la relación bivariada entre dos variables cuantitativas tomadas de un conjunto de datos. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, histogramas y Box-Plot. Luego, se aplica la prueba de Shapiro para rechazar la hipótesis nula de normalidad para ambas variables. Finalmente, se utiliza la prueba de Spearman para aceptar la hipótesis nula de que existe correlación entre las variables peso y altura.
Seminario x
Este documento resume los conceptos de concordancia, correlación y los estadísticos utilizados para medir la correlación entre dos variables cuantitativas. Explica cómo calcular el coeficiente de correlación adecuado basado en pruebas de normalidad y aplica estos conceptos al analizar la posible relación entre el año de nacimiento y la nota de acceso al grado de enfermería de un grupo de estudiantes. Los resultados no muestran una correlación estadísticamente significativa entre las dos variables.
Seminario 9 estadistica (pdf)
Este documento resume un seminario sobre correlaciones. Explica que la correlación indica la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables estadísticas. Luego describe las pruebas de correlación de Spearman y Pearson y cómo interpretar sus resultados. Finalmente, el documento guía a realizar un ejercicio práctico seleccionando dos variables, analizando su normalidad y realizando las pruebas de correlación correspondientes.
Seminario 10
Este resumen describe los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables (altura y horas de práctica deportiva) tomadas de un cuestionario. Se realizaron pruebas de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, y se encontró una correlación positiva moderada pero no significativa entre las variables. Un gráfico de dispersión también mostró que no hay una relación clara entre la altura y las horas de práctica deportiva.
Seminario 10
Este resumen describe los pasos realizados en SPSS para analizar la relación entre dos variables (altura y horas de práctica deportiva) tomadas de un cuestionario. Se realizaron pruebas de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, y se encontró una correlación no significativa entre las variables. Los resultados se representaron gráficamente mediante un diagrama de dispersión.
Tarea del seminario 10
Este documento describe la correlación y cómo medirla estadísticamente. Explica que la correlación puede ser positiva, cuando dos variables varían en la misma dirección, o negativa, cuando varían en direcciones opuestas. Los estadísticos de Pearson y Spearman miden la correlación y se elige uno dependiendo de si las variables siguen una distribución normal. El documento luego presenta un ejemplo en el que se analiza la correlación entre horas dedicadas al deporte y peso, encontrando una falta de correlación significativa entre las variables.
Tarea del seminario 10
Este documento proporciona información sobre la correlación y cómo medirla estadísticamente. Explica que la correlación puede ser positiva o negativa dependiendo de si las variables varían en la misma o diferente dirección. También describe las pruebas de Pearson y Spearman para medir la correlación y que Spearman se usa cuando al menos una variable no es normal. A continuación, presenta un ejemplo en el que se analiza la correlación entre horas de deporte y peso usando la prueba de Spearman debido a la no normalidad de una variable y se concluye que no hay correlación
Tarea del seminario 10
Este documento resume los conceptos de correlación positiva, negativa y los estadísticos de Pearson y Spearman para medir la correlación entre dos variables cuantitativas. Explica que antes de seleccionar un estadístico de correlación se debe realizar una prueba de normalidad y describe un ejercicio en el que se analiza la correlación entre horas dedicadas al deporte y peso mediante el estadístico de Spearman. Los resultados muestran que no hay correlación entre las variables.
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Seminario 10 correlación
- 1. Seminario 10 Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario y calcula el diagrama de dispersión. Para ello hay que elegir dos variables cuantitativas, y yo escogeré la relación que hay entre el peso del alumnado con la nota de acceso. Ho: No hay relación entre la nota de acceso y el peso del alumnado. La variable independiente es la nota de acceso y la dependiente el peso. A continuación comprobaremos si siguen la distribución normal, mediante Shapiro o Kolmogorov, para luego poder elegir entre el estadístico de Pearson (si siguen ambas una distribución normal) o Spearman (si solo sigue la distribución normal una de ellas). Comprobaremos si la nota de acceso sigue una distribución normal: Analizar Estadísticos descriptivos Explorar
- 2. Variable nota de acceso y gráficos: Gráficos con pruebas de normalidad Continuar Aceptar : Se crea un cuadro con los estadísticos, y al ser 49 los grados de libertar tendremos que fijarnos en Shapiro. 0,000<0,05 Por lo que rechazaremos la hipótesis nula, de manera que la nota de acceso no sigue una distribución normal, por lo que al saber que no siguen ambas variables una distribución normal tomaremos el test de Spearman:
- 3. Ahora comprobaremos la correlación: Analizar Correlaciones Bivariadas:
- 4. Seleccionamos las 2 variables Coeficiente de correlación de Spearman Aceptar: Se nos vuelve a crear un cuadro de datos y nos fijaremos en que la Rho de Spearman es - 0,095, por lo que tendremos una correlación negativa, y obtendremos una dispersión muy grande. Nos informa de p: 0,527>0,05 por lo que aceptaremos la hipótesis nula y podremos decir que no hay relación entre el peso y la nota de acceso.
- 5. Para calcular el Gráfico de dispersión: Gráfico Cuadro de diálogos dispersión de puntos: Dispersión de puntos dispersión simple Eje X (nota de acceso) y eje Y (peso) Aceptar:
- 6. Se nos genera el gráfico de dispersión: