2. Enunciado ejercicio 1:
O 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.
3. Elección de las variables:
O Las variables que hemos elegido y vamos a analizar
son: “estudiospadres” y “estudiosmadres”. Para ello
vamos a realizar una distribución de frecuncia con
los siguientes pasos:
5. Interpretación datos:
O Casi la mitad de las madres (47,2%)
cuentan con estudios primarios o ningún
estudio.
O 28,67% de las madres han alcanzado los
estudios de bachillerato.
O El 24,13% de estas cuentan con una
carrera universitaria.
6. Interpretación datos:
Respecto a la educación de los padres
podemos decir:
O El 38,16% de estos no cuentan con
ninguna cualificación académica o solo
con estudios primarios.
O El 32,86% de los padres han cursado
hasta bachillerato.
O El 28,98% han logrado conseguir un título
universitario.
7. Interpretación datos
Comparando estos datos podemos realizar una serie de deducciones:
O Podemos decir que hay más madres que padres que no tienen estudios o
solo estudios primarios. Con esto podríamos pensar que las mujeres tienen
una menor formación académica debido a que era la encargada del
cuidado de la casa y ayuda a su madre.
O Acorde con estos datos también comprobamos que los padres tienen una
mayor formación siendo el porcentaje más alto tanto en bachillerato como
en las carreras universitarias.
O Teniendo en cuenta la edad de los padres, que han crecido en una época
donde no era fácil estudiar, podríamos realizar otro análisis para ver si este
relativamente alto número de padres con título universitario está
influenciado porque los encuestados también son estudiantes de este
mismo nivel académico.
8. Enunciado ejercicio 2:
O Selecciona dos variables numéricas
del fichero “activossalud.RData”, y
mediante resúmenes numéricos
describe e interpreta la distribución de
las mismas.
9. Elección de las variables:
O Para este ejercicios las variables a estudiar debían
de ser cuantitativas y por ello hemos elegido “peso” y
“altura”. Para conseguir los resumenes numéricos
hemos seguido los siguientes pasos:
11. Interpretación datos:
O La media de la altura es de 1,66 metros, dato muy cercano a la mediana,
o segundo cuartil (valor que recoge el 50% de los datos).
O La desviación típica para esta variable es pequeña, 0,08, y con ello
podemos decir que los datos se encuentran concentrados, cercano al
valor de la media.
O El valor mínimo el 1,46 mientras que el máximo 2 metros.
O El primer cuartil, el valor que recoge el 50% de los datos, coincide con
1,6 metros.
O El tercer cuartil, el valor que recoge el 75% de los datos, lo encontramos
en 1,72 metros.
O 290 personas han proporcionado su altura mientras que solo uno no lo
ha hecho.
12. Interpretación datos:
O La media del peso es de 62,75 Kg, dato relativamente cercano a la
mediana que es de 60 Kg.
O La desviación típica para esta variable es de 12,66, un valor elevado por
lo que podemos decir que los datos de esta variable se encuentran
dispersos.
O El valor mínimo el 38 mientras que el máximo 130 Kg.
O El primer cuartil, el valor que recoge el 50% de los datos, coincide con 54
Kg.
O El tercer cuartil, el valor que recoge el 75% de los datos, lo encontramos
en 68 Kg.
O 275 personas han proporcionado el dato de su peso frente a 16 que no lo
ha hecho.
13. Enunciado ejercicio 3:
O Debes realizar al menos un gráfico de
cada tipo con variables
adecuadamente seleccionadas del
fichero “activossalud.RData”, describe
e interpreta la distribución los mismos.
14. Gráfico de sectores
O Este tipo de gráficas se utiliza
para variables cualitativas,
mejor si son dicotómicas o
con pocas categorías, como
es nuestro caso con la
variable “estudiosmadre”
15. Gráfico de sectores
Aquí tenemos un
gráfico en el que se ve
claramente los niveles
de estudios siendo
ninguno o primario
(rosa) casi la mitad y
bachiller (verde) poco
mayor que
universitarios (azul).
16. Gráfico de barras
O Se utiliza para variables
cualitativas cuando tienen
más de dos categorías.
17. Gráfico de barras
En este gráfico se
pueden observar
la frecuencia de
tener parejas
sexuales entre los
que han tenido 3 o
más, 2, 1 o
ninuguna.
20. Diagrama de caja
Se utiliza para variables
numéricas, en nuestro
ejemplo la altura.
21. Diagrama de caja
Este tipo de gráfica nos
da mucha información,
nos muestra todo el
recorrido de la variable,
los cuartiles, el recorrido
intercuartílico, la mediana,
los valores atípicos… y
todo a un golpe de vista.
