seminario 10 etics
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Este documento presenta tres ejercicios de correlación entre diferentes variables cuantitativas utilizando una base de datos. El primer ejercicio muestra una correlación no significativa entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso a Enfermería. El tercer ejercicio revela una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
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SEMINARIO 10 ETICS
El documento resume tres análisis de correlación entre diferentes variables cuantitativas. El primer análisis encontró una correlación débil y no significativa entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo análisis encontró una fuerte correlación negativa y significativa entre el número de cigarrillos diarios y la nota de acceso a enfermería. El tercer análisis encontró una correlación moderada y positiva significativa entre el peso y la altura.
Seminario 10
Este documento resume tres seminarios sobre correlación. El primero encuentra una correlación baja entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso al grado de enfermería. El tercero también encuentra una correlación mediana a regular entre el peso y la altura al limitar la muestra a 10 casos.
Seminario 10 (buenooooooo)
Este documento presenta un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables utilizando una base de datos. Instruye analizar la correlación entre (1) peso y horas de deporte, (2) cigarrillos fumados diarios y nota de acceso, y (3) peso y altura. Proporciona los resultados del análisis para cada par de variables, mostrando que no hay correlación entre peso y horas de deporte, sí hay correlación negativa entre cigarrillos y nota, y también hay correlación positiva entre peso y altura.
Seminario 10 (buenooooooo)
Este documento instruye realizar un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables usando una base de datos. Propone analizar la correlación entre (1) peso y horas dedicadas al deporte, (2) número de cigarrillos fumados diariamente y nota de acceso, y (3) peso y altura. Instruye mostrar el gráfico de una de las correlaciones. Luego analiza cada correlación propuesta y reporta los estadísticos descriptivos de cada variable y el coeficiente de correlación de Pearson junto con su nivel de significación.
Md
El documento presenta los resultados de tres ejercicios que analizan la correlación entre diferentes variables utilizando el programa SPSS. El primer ejercicio encuentra una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. El tercer ejercicio encuentra una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Hay relación entr el peso y el practicar deporte
Para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte, el documento describe los siguientes pasos: realizar una prueba de normalidad de los datos, llevar a cabo una prueba t paramétrica debido a la distribución normal, y comparar ambas variables para observar que existe una relación entre el peso de los individuos y la práctica de deporte basado en una significación menor a 0,05.
Hay relación entre el peso y el practicar deporte
El documento describe los pasos para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte, incluyendo realizar una prueba de normalidad, una prueba t paramétrica y comparar las dos variables, concluyendo que existe una relación significativa entre el peso y la práctica de deporte basado en un valor p menor a 0,05.
Nuevo presentación de microsoft office power point
Este resumen trata sobre el uso de la correlación de Pearson para medir la relación entre variables cuantitativas. Se analizaron cuatro ejercicios utilizando una base de datos: 1) se encontró una correlación positiva moderada entre el peso y las horas de deporte, 2) hubo una correlación negativa casi perfecta entre el número de cigarrillos y la nota de acceso, 3) la altura y el peso mostraron una correlación positiva buena, 4) no hubo correlación entre el peso y las horas de prácticas.
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SEMINARIO 10 ETICS
El documento resume tres análisis de correlación entre diferentes variables cuantitativas. El primer análisis encontró una correlación débil y no significativa entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo análisis encontró una fuerte correlación negativa y significativa entre el número de cigarrillos diarios y la nota de acceso a enfermería. El tercer análisis encontró una correlación moderada y positiva significativa entre el peso y la altura.
Seminario 10
Este documento resume tres seminarios sobre correlación. El primero encuentra una correlación baja entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso al grado de enfermería. El tercero también encuentra una correlación mediana a regular entre el peso y la altura al limitar la muestra a 10 casos.
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Este documento presenta un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables utilizando una base de datos. Instruye analizar la correlación entre (1) peso y horas de deporte, (2) cigarrillos fumados diarios y nota de acceso, y (3) peso y altura. Proporciona los resultados del análisis para cada par de variables, mostrando que no hay correlación entre peso y horas de deporte, sí hay correlación negativa entre cigarrillos y nota, y también hay correlación positiva entre peso y altura.
Seminario 10 (buenooooooo)
Este documento instruye realizar un ejercicio para analizar la correlación entre diferentes variables usando una base de datos. Propone analizar la correlación entre (1) peso y horas dedicadas al deporte, (2) número de cigarrillos fumados diariamente y nota de acceso, y (3) peso y altura. Instruye mostrar el gráfico de una de las correlaciones. Luego analiza cada correlación propuesta y reporta los estadísticos descriptivos de cada variable y el coeficiente de correlación de Pearson junto con su nivel de significación.
Md
El documento presenta los resultados de tres ejercicios que analizan la correlación entre diferentes variables utilizando el programa SPSS. El primer ejercicio encuentra una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. El tercer ejercicio encuentra una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Hay relación entr el peso y el practicar deporte
Para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte, el documento describe los siguientes pasos: realizar una prueba de normalidad de los datos, llevar a cabo una prueba t paramétrica debido a la distribución normal, y comparar ambas variables para observar que existe una relación entre el peso de los individuos y la práctica de deporte basado en una significación menor a 0,05.
Hay relación entre el peso y el practicar deporte
El documento describe los pasos para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte, incluyendo realizar una prueba de normalidad, una prueba t paramétrica y comparar las dos variables, concluyendo que existe una relación significativa entre el peso y la práctica de deporte basado en un valor p menor a 0,05.
Nuevo presentación de microsoft office power point
Este resumen trata sobre el uso de la correlación de Pearson para medir la relación entre variables cuantitativas. Se analizaron cuatro ejercicios utilizando una base de datos: 1) se encontró una correlación positiva moderada entre el peso y las horas de deporte, 2) hubo una correlación negativa casi perfecta entre el número de cigarrillos y la nota de acceso, 3) la altura y el peso mostraron una correlación positiva buena, 4) no hubo correlación entre el peso y las horas de prácticas.
Ejercicio correlacion
El documento analiza la correlación entre diferentes variables utilizando una base de datos. Se estudia la correlación entre: 1) peso y horas de deporte, encontrando una correlación baja que no es estadísticamente significativa; 2) cigarrillos fumados y nota de acceso, encontrando una correlación muy intensa que es estadísticamente significativa; 3) peso y altura en una muestra de 10 casos, encontrando una correlación media que es estadísticamente significativa.
Seminario 10
Este documento presenta los resultados de tres ejercicios que calculan el coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. El primer ejercicio encontró una correlación moderada entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo ejercicio encontró una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. Y el tercer ejercicio encontró una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 9
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Explica que se debe realizar una prueba gráfica y estadística, usando la prueba de Pearson o Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal. Los resultados mostraron una correlación positiva entre peso y glucemia, pero no entre presión arterial y colesterol.
Tarea seminario 9
Este documento describe los pasos realizados para comprobar la correlación entre variables de peso y glucemia, y tensión arterial y colesterol utilizando la base de datos obesidad.sav. Se grafican las variables, se realizan pruebas de normalidad y pruebas de correlación de Spearman o Pearson dependiendo de los resultados de normalidad. Los resultados muestran que el peso influye en la glucemia y el colesterol influye en la tensión arterial.
Tarea seminario 9
Este documento describe los pasos realizados para determinar si existe una correlación entre el peso y la glucemia, y entre el colesterol y la presión arterial sistólica (PAS), según una base de datos de obesidad. Se generaron gráficos de dispersión y pruebas de normalidad para ambas variables en cada análisis, y se determinó realizar la prueba no paramétrica de Spearman dado que los datos no seguían una distribución normal. Los resultados mostraron una significación estadística de 0, por lo que se aceptó que existe una
Sarsara
El resumen analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas en una base de datos, incluyendo la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte, el número de cigarrillos diarios y las notas de acceso, y el peso y la altura. Se utilizan gráficos de dispersión y pruebas de correlación de Pearson para analizar las relaciones, encontrando una correlación entre el peso y las horas de deporte, pero no entre los cigarrillos y las notas, y una correlación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 10
El documento presenta los resultados de tres análisis de correlación de Pearson realizados en SPSS. El primer análisis encontró una correlación débil entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo análisis encontró una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados diariamente y la nota de acceso. El tercer análisis, limitado a 10 casos, encontró una correlación positiva moderada entre el peso y la altura.
Presentación1
El documento resume los resultados de cuatro análisis de correlación de Pearson realizados utilizando el programa SPSS. El primer análisis encontró una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo encontró una alta correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. El tercer análisis, limitado a 10 casos, encontró una alta correlación positiva entre peso y altura. El cuarto muestra un gráfico que ilustra esta última correlación.
Presentación sin fwfwsftítulo
El documento analiza si existe correlación entre diferentes variables médicas como peso y glucemia, y colesterol y presión arterial, utilizando una base de datos en SPSS. Para peso y glucemia, ambas variables no siguen una distribución normal, por lo que se usa la prueba de Spearman que muestra una correlación moderada. Para colesterol y presión arterial, colesterol sí sigue una distribución normal mientras que presión arterial no, también usando Spearman se encuentra una baja correlación.
Correlaciones
Este documento presenta los resultados de tres análisis de correlación de Pearson realizados entre diferentes variables. El primer análisis encontró que no había correlación entre las variables de peso y horas dedicadas. El segundo análisis encontró una alta correlación negativa entre la nota de acceso y el número de cigarrillos fumados diarios. El tercer análisis encontró una correlación positiva elevada entre la altura y el peso basada en una muestra limitada de 10 casos.
Seminario 10 ejercicio 1 (falta 1.1)
El documento presenta los resultados de varios análisis de correlación entre diferentes variables. En el primer análisis se encontró una correlación positiva baja entre las variables peso y horas de dedicación al deporte. En el segundo análisis se encontró una fuerte correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. Finalmente, al analizar la correlación entre peso y altura en una muestra de 10 casos, se encontró una correlación positiva fuerte y estadísticamente significativa entre estas variables.
Seminario 9
Este seminario trata sobre las correlaciones y los diferentes estadísticos que se pueden usar para medir la intensidad de la asociación entre variables dependiendo de sus escalas de medida. Se explican los resultados de aplicar las pruebas de Pearson, Spearman, biserial puntual, contingencia y Phi a diferentes conjuntos de datos para medir las correlaciones entre el peso y la tensión, el sexo y la tensión, y el hábito tabáquico y el sexo.
Estadística bivariada
El documento describe la estadística bivariada y su uso para determinar la relación entre dos variables. Explica dos tipos de correlación (Pearson y Spearman) y presenta un estudio sobre la asociación entre el sexo y la práctica de deporte en 290 estudiantes de enfermería. Los resultados de la prueba de Chi-cuadrado mostraron una asociación estadísticamente significativa entre estas variables, con una mayor proporción de hombres que practican deporte en comparación con las mujeres.
Tarea 8
El documento analiza la correlación entre la altura y el peso de mujeres y hombres. Calcula la normalidad de estas variables para ambos géneros usando histogramas y gráficas de cuartiles. Determina que las variables no siguen una distribución normal para ningún género y usa el test de correlación de Spearman. El test muestra una correlación positiva débil entre la altura y el peso tanto para mujeres como para hombres, indicando que a mayor altura mayor peso.
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
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre el peso y la talla de 30 alumnos. Primero, se comprueba la normalidad de la distribución de peso y talla usando pruebas estadísticas. Luego, al ver que siguen una distribución normal, se calcula el coeficiente de correlación de Pearson, el cual muestra una correlación positiva moderada entre el peso y la talla.
Seminario 9 estadistica(pwp)2
Este documento trata sobre correlaciones. Explica que la correlación indica la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables estadísticas. Describe las pruebas de correlación de Spearman y Pearson y cómo interpretar sus resultados. Sugiere realizar una prueba de normalidad para determinar cuál usar, así como un gráfico de dispersión. Como ejemplo, analiza la correlación entre la edad y los triglicéridos de una muestra, encontrando una correlación positiva moderada según Spearman.
Seminario viii
Este documento presenta cuatro actividades sobre correlaciones. La primera calcula la correlación de Pearson entre el peso y la tensión diastólica y encuentra una correlación positiva baja a moderada. La segunda calcula la correlación biserial entre el peso y el sexo. La tercera usa la prueba phi para analizar la relación entre el sexo y la satisfacción con el peso y encuentra independencia. La cuarta realiza una tabla de contingencia entre el sexo y el hábito tabáquico, encontrando una correlación baja positiva.
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.
Final de estrategias
El documento describe las herramientas que Moodle ofrece a los tutores para realizar el seguimiento de los participantes en un curso virtual. Estas herramientas permiten ver la actividad de los participantes, calificaciones, accesos recientes y comunicarse a través de chats y foros. El seguimiento continuo es importante para que los tutores brinden apoyo y retroalimentación a los participantes.
Inclusión Social de la Mujer
Presentación tema central de 2 Congreso de Turismo Sostenible. "Inclusión Social de la Mujer en el Turismo"
Realizada por Marta Lorenzini, Founder & CEO Eco Sostenible
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El documento resume los resultados de varias correlaciones entre diferentes variables. En la primera correlación, entre peso y horas de deporte, encontró una correlación baja pero positiva de 0.379. En la segunda, entre cigarrillos fumados y nota de acceso, encontró una correlación muy fuerte y negativa de -0.930. En la tercera, entre peso y altura en una muestra limitada a 10 casos, encontró una correlación buena de 0.757.
Presentation10
El documento resume los resultados de varias correlaciones entre diferentes variables. En la primera correlación, entre peso y horas de deporte, encontró una correlación baja pero positiva de 0.379. En la segunda, entre cigarrillos fumados y nota de acceso, encontró una correlación muy fuerte y negativa de -0.930. En la tercera, entre peso y altura en una muestra limitada a 10 casos, encontró una correlación buena de 0.757.
Seminario
Este documento presenta varios ejercicios sobre correlación utilizando SPSS. El primer ejercicio muestra una correlación moderada y positiva entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo ejercicio encuentra una correlación casi perfecta e inversa entre el número de cigarrillos fumados y las notas de acceso. El tercer ejercicio muestra una correlación positiva alta entre el peso y la edad en una muestra de niños.
Seminario
Este documento presenta tres ejercicios sobre correlación utilizando la base de datos SPSS. El primer ejercicio encuentra una correlación moderada y positiva entre el peso y las horas dedicadas al deporte. El segundo ejercicio encuentra una correlación casi perfecta e inversa entre el número de cigarrillos fumados y las notas de acceso. El tercer ejercicio no encuentra evidencia de correlación entre las notas de matemáticas y lengua.
Seminario 10 , Sara Guisado
Este documento resume los resultados de cuatro ejercicios estadísticos realizados utilizando SPSS sobre una base de datos. El primer ejercicio encontró una correlación moderada entre el peso y las horas de deporte. El segundo halló una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y las notas de acceso. El tercero reveló una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
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 documento presenta los resultados de varios ejercicios sobre la correlación entre diferentes variables estadísticas. En el primer ejercicio, se encuentra una correlación moderada entre el peso y las horas dedicadas al deporte. En el segundo ejercicio, se encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos fumados y la nota de acceso. En el tercer ejercicio, con una muestra limitada a 10 casos, se encuentra una correlación positiva entre el peso y la altura.
Ejercicio seminario 9 pearson
Este documento presenta el análisis de correlación entre la frecuencia cardíaca y la edad para una muestra de 8 personas. Se determina que existe una correlación positiva baja entre las variables en la muestra (r = 0.043), pero que esta correlación no es estadísticamente significativa cuando se prueba para la población general, por lo que no se puede concluir que exista una asociación entre las variables en la población de donde proviene la muestra.
Power point seminario 10
El documento presenta los resultados de varios ejercicios sobre el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. En el ejercicio 1.1 se encontró una correlación baja y positiva entre el peso y las horas dedicadas al deporte. En el ejercicio 1.2 hubo una alta correlación negativa entre el número de cigarrillos y la nota de acceso. En el ejercicio 1.3 la correlación entre el peso y la altura fue alta y positiva.
Seminario viii
Este documento presenta cuatro actividades sobre correlaciones. La primera calcula la correlación de Pearson entre el peso y la tensión diastólica y encuentra una correlación positiva baja a moderada. La segunda calcula la correlación biserial entre el peso y el sexo. La tercera usa la prueba phi para analizar la relación entre el sexo y la satisfacción con el peso y encuentra independencia. La cuarta realiza una tabla de contingencia entre el sexo y el hábito tabáquico, encontrando una correlación baja pero significativa.
Seminario 10
Este documento analiza la correlación entre diferentes variables cuantitativas tomadas de una muestra de datos. Calcula los coeficientes de correlación de Pearson entre variables como peso y horas de deporte, número de cigarrillos y nota de acceso, peso y altura. La mayoría de las correlaciones encontradas son moderadas o fuertes, aunque una pareja de variables no mostró correlación.
Seminario 10 ti cs
El documento describe un seminario sobre correlación que estudia la relación entre diferentes variables mediante el coeficiente de correlación de Pearson. Se analizan la correlación entre peso y horas de deporte, número de cigarrillos y nota de acceso, y peso y altura. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre peso y deporte, una correlación negativa muy fuerte entre cigarrillos y nota, y una correlación positiva fuerte entre peso y altura.
Seminario10
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre el cálculo y la interpretación del coeficiente de correlación de Pearson entre diferentes variables. En el primer ejercicio, se calcula la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte, entre cigarrillos fumados y nota de acceso, y entre peso y altura. En el segundo y tercer ejercicio, se calcula la correlación entre peso y edad, y entre notas de matemáticas y lengua, respectivamente. En cada caso, se analiza si la correlación es significativa estadísticamente.
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- 2. Ejercicio 1:Utilizando nuestra base de datos comprueba la correlación entre la variable Peso y la variable Horas de dedicación al deporte. Comenta los resultados
- 5. En la diapositiva anterior se observa un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, Peso (con media=62.0483 y desviación típica 12.84917) y Horas de dedicación al deporte (con media=4.26 y desviación típica ±3.052). En la tabla de correlación se observa que la Correlación de Pearson vale 0.410 y el nivel de significación es de 0.91. Como el nivel de significación es mayor que 0.05 las diferencias observadas no son estadísticamente significativas y, por tanto no hay correlación entre las variables.
- 6. Ejercicio 2: Comprueba la correlación entre la variable Número de cigarrillos al día y Nota de acceso al Grado de Enfermería. Comentar los resultados.
- 9. En la diapositiva anterior se observa un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, Número de cigarrillos al día ( con media=5.50 y desviación típica=7.232) y Nota de acceso al Grado de Enfermería ( con media=10.64307 y desviación típica ±0.982116). En la tabla de Correlación se observa que la Correlación de Pearson es -0.976 y que el Nivel de Significación equivale a 0.001. Como el Nivel de Significación es menor que 0.05, se dice que existe con seguridad correlación entre las variables, y que ésta correlación es muy buena e inversa.
- 10. Ejercicio 3: Comprobar la correlación entre las variables Peso y Altura. Comentar los resultados.
- 13. En la diapositiva anterior se observa el análisis de correlación entre dos variables cuantitativas, Peso (con media=62.0483 y desviación típica =12.84917) y Altura (con media=1.6593 y Desviación típica ±0.08477) En la tabla de Correlación aparece la Correlación de Pearson, con valor 0.668 y el Nivel de Significación, con valor menor a 0.001 Como el Nivel de Significación es menor que 0.05, se dice que hay una segura correlación entre las variables y que además esta correlación es buena y positiva.