Seminario 7
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Este documento resume los resultados de dos pruebas de asociación entre variables utilizando el archivo de datos "activossalud.Rdata". La primera prueba encontró una asociación entre el sexo y practicar deporte, mientras que la segunda no encontró asociación entre el sexo y el consumo de fruta.
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Seminario 7
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre el sexo y dos variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata": la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta después de recodificar la variable de fruta.
Tarea 7
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un archivo de datos. Se realizaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para determinar si existe asociación entre las variables. Los resultados mostraron que existe asociación entre sexo y práctica de deporte, pero no entre sexo y consumo de fruta, debido a que el valor p fue mayor a 0,05 en este último caso.
Tarea 7 del seminario de tics
Este documento resume dos ejercicios realizados para analizar la asociación entre variables en un archivo de datos. En el primer ejercicio, se creó una tabla de contingencia entre el sexo y la práctica deportiva, encontrando una asociación significativa y que las mujeres practican deporte más que los hombres. En el segundo ejercicio, se analizó la asociación entre el sexo y el consumo de fruta, encontrando también una asociación significativa y que los hombres consumen menos fruta que las mujeres.
Tarea 7
Este documento presenta un análisis bivariado de dos variables cualitativas utilizando tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado. Se analizan las variables sexo y práctica de deporte, encontrando una asociación significativa entre ellas. También se estudia la relación entre sexo y consumo de fruta, pero en este caso no se encuentra evidencia de asociación.
Seminario 7
Este resumen analiza la asociación entre el sexo y dos variables en un archivo de datos: la práctica de deporte y el consumo de fruta. Para la práctica de deporte, se encontró una asociación significativa entre las variables según el test de chi-cuadrado. Los hombres practican más deporte que las mujeres. Para el consumo de fruta, también hubo una asociación significativa, con los hombres consumiendo más fruta que las mujeres.
Seminario 7 segunda parte
El documento analiza si existe una asociación entre el sexo y el consumo de fruta utilizando datos del archivo "activossalud.Rdata". Se establece la hipótesis nula de que el sexo no influye en el consumo de fruta frente a la hipótesis alternativa de que sí influye. El análisis estadístico realizado muestra que el valor obtenido es mayor que el teórico, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se acepta que hombres y mujeres no comen fruta en la misma proporción.
Tarea 7
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre el sexo y dos variables en un archivo de datos: practicar deporte y consumo de fruta. Se realizaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para cada variable, encontrando que practicar deporte está asociado con el sexo pero no el consumo de fruta.
Tarea 7
Este documento presenta dos ejemplos de análisis bivariado con variables cualitativas. En el primer ejemplo, se compara el sexo con la práctica de deporte y se encuentra una asociación significativa entre las variables. En el segundo ejemplo, se compara el sexo con el consumo de fruta después de recodificar la variable de fruta, encontrando también una asociación y que los hombres tienden a comer más fruta. Ambos ejemplos utilizan la prueba de chi-cuadrado y odds ratio para analizar la relación entre las variables.
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Seminario 7
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre el sexo y dos variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata": la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta después de recodificar la variable de fruta.
Tarea 7
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un archivo de datos. Se realizaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para determinar si existe asociación entre las variables. Los resultados mostraron que existe asociación entre sexo y práctica de deporte, pero no entre sexo y consumo de fruta, debido a que el valor p fue mayor a 0,05 en este último caso.
Tarea 7 del seminario de tics
Este documento resume dos ejercicios realizados para analizar la asociación entre variables en un archivo de datos. En el primer ejercicio, se creó una tabla de contingencia entre el sexo y la práctica deportiva, encontrando una asociación significativa y que las mujeres practican deporte más que los hombres. En el segundo ejercicio, se analizó la asociación entre el sexo y el consumo de fruta, encontrando también una asociación significativa y que los hombres consumen menos fruta que las mujeres.
Tarea 7
Este documento presenta un análisis bivariado de dos variables cualitativas utilizando tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado. Se analizan las variables sexo y práctica de deporte, encontrando una asociación significativa entre ellas. También se estudia la relación entre sexo y consumo de fruta, pero en este caso no se encuentra evidencia de asociación.
Seminario 7
Este resumen analiza la asociación entre el sexo y dos variables en un archivo de datos: la práctica de deporte y el consumo de fruta. Para la práctica de deporte, se encontró una asociación significativa entre las variables según el test de chi-cuadrado. Los hombres practican más deporte que las mujeres. Para el consumo de fruta, también hubo una asociación significativa, con los hombres consumiendo más fruta que las mujeres.
Seminario 7 segunda parte
El documento analiza si existe una asociación entre el sexo y el consumo de fruta utilizando datos del archivo "activossalud.Rdata". Se establece la hipótesis nula de que el sexo no influye en el consumo de fruta frente a la hipótesis alternativa de que sí influye. El análisis estadístico realizado muestra que el valor obtenido es mayor que el teórico, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se acepta que hombres y mujeres no comen fruta en la misma proporción.
Tarea 7
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre el sexo y dos variables en un archivo de datos: practicar deporte y consumo de fruta. Se realizaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para cada variable, encontrando que practicar deporte está asociado con el sexo pero no el consumo de fruta.
Tarea 7
Este documento presenta dos ejemplos de análisis bivariado con variables cualitativas. En el primer ejemplo, se compara el sexo con la práctica de deporte y se encuentra una asociación significativa entre las variables. En el segundo ejemplo, se compara el sexo con el consumo de fruta después de recodificar la variable de fruta, encontrando también una asociación y que los hombres tienden a comer más fruta. Ambos ejemplos utilizan la prueba de chi-cuadrado y odds ratio para analizar la relación entre las variables.
Tarea 7
El documento describe un análisis estadístico que examina la asociación entre el sexo y la práctica de deporte utilizando una tabla de contingencia y una prueba de chi-cuadrado. Los resultados muestran que existe una asociación entre estas variables (p <0.05) y que las mujeres tienen mayor probabilidad de practicar deporte que los hombres. Adicionalmente, el documento analiza la relación entre el sexo y el consumo de fruta, encontrando que no existe una asociación significativa entre estas variables (p> 0.05).
Trabajo con Rcommander
Este documento resume los resultados de dos ejercicios estadísticos realizados en R Commander para determinar la asociación entre variables. En el primer ejercicio, se encontró una asociación entre fumar durante el embarazo y tener un bebé de bajo peso al nacer (OR: 3.25, p < 0.05). En el segundo ejercicio, se encontró una asociación entre el sexo y la práctica de deporte (p < 0.05), pero no entre el sexo y el consumo de fruta (p > 0.05).
Tarea 8
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre variables en un archivo de datos. Se analizaron las variables sexo y práctica deporte, encontrando una asociación significativa entre ellas. Luego, se transformó la variable de consumo de fruta a dicotómica y se analizó su asociación con el sexo, encontrando que no existe una asociación significativa entre estas variables.
Tarea 7
Este documento describe cómo realizar un análisis estadístico de asociación entre variables utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se analiza si existe asociación entre las variables sexo y práctica de deporte, y entre sexo y consumo de fruta. Para la variable práctica de deporte se rechaza la hipótesis nula de no existir diferencias por sexo, mientras que para la variable consumo de fruta se acepta la hipótesis nula de no existir asociación entre las variables.
Tarea 7
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre el sexo y dos variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata": la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se crea una tabla de contingencia para cada variable y el sexo. En ambos casos, se rechaza la hipótesis nula de no asociación dado que p < 0.05, lo que indica que existe relación entre el sexo y esas variables.
Tarea 7
Este documento describe cómo realizar un análisis bivariado entre variables cualitativas utilizando la tabla de contingencia, chi-cuadrado y odds ratio. Explica cómo utilizar estas pruebas estadísticas para determinar si existe una asociación entre las variables sexo y practicadeporte y entre sexo y fruta en un conjunto de datos de salud.
Tarea 8
Este documento presenta los resultados de dos análisis de asociación entre variables realizados en el archivo de datos "ACTIVOSSALUD.RDATA". Primero, se analiza la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, encontrando una asociación significativa. Luego, se analiza la asociación entre el sexo y el consumo de fruta después de recodificar la variable, encontrando que no hay una asociación significativa y que las variables son independientes.
Tarea8
El documento describe dos análisis estadísticos que examinan la asociación entre variables en un conjunto de datos de salud. El primer análisis encuentra una asociación significativa entre el sexo y la práctica de deporte. El segundo análisis no encuentra una asociación significativa entre el sexo y el consumo de fruta.
Tarea 7
Este documento resume los resultados de analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos de salud. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre sexo y práctica de deporte, pero no entre sexo y consumo de fruta.
Seminario vii pilar
Este documento presenta dos ejercicios estadísticos que analizan la asociación entre variables del archivo "activossalud.Rdata". El primer ejercicio encuentra una asociación entre el sexo y la práctica de deporte utilizando una prueba de chi-cuadrado. El segundo ejercicio no encuentra una asociación significativa entre el sexo y el consumo de fruta.
Seminario VII
El documento presenta un ejercicio sobre asociación entre variables usando una tabla de contingencia. Se analizan los datos de 250 mujeres fumadoras y 1750 no fumadoras para ver la relación entre el consumo de tabaco y el bajo peso al nacer. Se crea la tabla de contingencia, se establece la hipótesis nula de no asociación, se aplica la prueba de chi-cuadrado de Pearson y se calcula la odds ratio, rechazando la hipótesis nula y encontrando asociación.
Tarea 7
Este documento describe los pasos para analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos de salud. Se crean tablas de contingencia para sexo vs. práctica de deporte y sexo vs. fruta recodificada, y se usa el valor p de Chi cuadrado para determinar si existe una asociación estadísticamente significativa entre las variables.
Seminario 6
Este documento presenta los resultados de tres actividades realizadas en un seminario. La primera actividad analiza variables como el consumo de alcohol y cerveza. La segunda analiza variables de comunicación familiar y horas de práctica deportiva. Finalmente, la tercera actividad interpreta diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de sectores, barras, histogramas y cajas para variables como el consumo de dulces, embutidos y el peso y la altura.
Seminario 7 tic
Este documento describe cómo realizar un análisis bivariado entre variables cualitativas utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se analizan dos pares de variables: sexo y práctica de deporte, y sexo y fruta. Para cada par de variables, se genera una tabla de contingencia, se plantean hipótesis nulas y alternativas, se calcula el valor p y la odds ratio, y se resuelve si las variables son dependientes o independientes.
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Este documento resume un seminario que analiza la relación entre las variables de altura y peso. Se cargan los datos de altura y peso y se realiza un análisis de correlación que muestra que las variables no siguen una distribución normal. Se grafican las variables en un diagrama de dispersión que muestra una posible relación lineal entre altura y peso. Sin embargo, al aplicar la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la correlación resultante de 0.6224 indica una relación positiva muy débil entre las variables.
Seminario 5 tic
Este documento describe cómo recodificar variables y crear nuevas variables en R Commander. Explica cómo importar un archivo de datos, crear una nueva variable llamada "IMC" calculando el índice de masa corporal, recodificar esta variable en "imc.rec", y obtener dos nuevas columnas. También propone crear una variable "Riesgo sexual" que sea la suma de variables de riesgo sexual, y luego transformarla en una variable dicotómica de "alto" y "bajo" riesgo.
Seminario 5
El documento describe las actividades de un seminario para explorar el nivel de riesgo sexual en una base de datos de individuos, incluyendo crear una variable que suma las conductas de riesgo sexual para cada individuo y transformar esta variable en una dicotómica de alto y bajo riesgo sexual.
Seminario 6 tic
Este documento describe el análisis exploratorio de datos de una base de datos de actividad y salud. Incluye tablas de frecuencias y resúmenes numéricos de variables cualitativas y cuantitativas que describen la distribución de estudios de los padres, consumo de verduras y altura. También incluye gráficos como histograma, diagrama de caja y barras para visualizar la distribución de peso, medicalización y consumo de fruta.
Seminario 8 tic
Este documento describe los pasos para analizar la relación bivariada entre variables cuantitativas como la altura y el peso utilizando datos reales. Primero, se cargan los datos y se determina si siguen una distribución normal a través de gráficos como histogramas y Q-Q plots y pruebas como Shapiro-Wilk. Luego, se analiza la linealidad entre las variables mediante un diagrama de dispersión. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación de Spearman para medir la fuerza de la relación entre altura y peso, encontrando una correl
Tarea seminario 7
Existe una relación entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta. Para comprobar la relación entre sexo y práctica de deporte, se realizó una tabla de contingencia que arrojó un valor p menor a 0,05, lo que indica una relación. Para comprobar la relación entre sexo y consumo de fruta, se recodificó la variable fruta en una dicotómica y se realizó otra tabla de contingencia, que arrojó un valor p mayor a 0,05, lo que indica que no hay
Tarea 7
Este documento describe dos análisis estadísticos realizados en el archivo de datos "activossalud.rdata". Primero, se creó una tabla de contingencia para analizar la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, rechazando la hipótesis nula debido a un valor p de 0,000012. Segundo, se recodificó la variable de fruta y se analizó la asociación con la práctica de deporte, también rechazando la hipótesis nula con un valor p de 0,07412. En ambos casos
Tarea 7
El documento describe los pasos para analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un archivo de datos. Se crean tablas de contingencia y se aplican pruebas estadísticas como chi-cuadrado para determinar si existe asociación entre sexo y cada variable. Los resultados muestran que existe asociación entre sexo y práctica de deporte pero no entre sexo y consumo de fruta.
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Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre variables en un archivo de datos. Se analizaron las variables sexo y práctica deporte, encontrando una asociación significativa entre ellas. Luego, se transformó la variable de consumo de fruta a dicotómica y se analizó su asociación con el sexo, encontrando que no existe una asociación significativa entre estas variables.
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Este documento describe cómo realizar un análisis estadístico de asociación entre variables utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se analiza si existe asociación entre las variables sexo y práctica de deporte, y entre sexo y consumo de fruta. Para la variable práctica de deporte se rechaza la hipótesis nula de no existir diferencias por sexo, mientras que para la variable consumo de fruta se acepta la hipótesis nula de no existir asociación entre las variables.
Tarea 7
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre el sexo y dos variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata": la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se crea una tabla de contingencia para cada variable y el sexo. En ambos casos, se rechaza la hipótesis nula de no asociación dado que p < 0.05, lo que indica que existe relación entre el sexo y esas variables.
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Este documento describe cómo realizar un análisis bivariado entre variables cualitativas utilizando la tabla de contingencia, chi-cuadrado y odds ratio. Explica cómo utilizar estas pruebas estadísticas para determinar si existe una asociación entre las variables sexo y practicadeporte y entre sexo y fruta en un conjunto de datos de salud.
Tarea 8
Este documento presenta los resultados de dos análisis de asociación entre variables realizados en el archivo de datos "ACTIVOSSALUD.RDATA". Primero, se analiza la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, encontrando una asociación significativa. Luego, se analiza la asociación entre el sexo y el consumo de fruta después de recodificar la variable, encontrando que no hay una asociación significativa y que las variables son independientes.
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El documento describe dos análisis estadísticos que examinan la asociación entre variables en un conjunto de datos de salud. El primer análisis encuentra una asociación significativa entre el sexo y la práctica de deporte. El segundo análisis no encuentra una asociación significativa entre el sexo y el consumo de fruta.
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Este documento resume los resultados de analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos de salud. Se encontró una asociación estadísticamente significativa entre sexo y práctica de deporte, pero no entre sexo y consumo de fruta.
Seminario vii pilar
Este documento presenta dos ejercicios estadísticos que analizan la asociación entre variables del archivo "activossalud.Rdata". El primer ejercicio encuentra una asociación entre el sexo y la práctica de deporte utilizando una prueba de chi-cuadrado. El segundo ejercicio no encuentra una asociación significativa entre el sexo y el consumo de fruta.
Seminario VII
El documento presenta un ejercicio sobre asociación entre variables usando una tabla de contingencia. Se analizan los datos de 250 mujeres fumadoras y 1750 no fumadoras para ver la relación entre el consumo de tabaco y el bajo peso al nacer. Se crea la tabla de contingencia, se establece la hipótesis nula de no asociación, se aplica la prueba de chi-cuadrado de Pearson y se calcula la odds ratio, rechazando la hipótesis nula y encontrando asociación.
Tarea 7
Este documento describe los pasos para analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos de salud. Se crean tablas de contingencia para sexo vs. práctica de deporte y sexo vs. fruta recodificada, y se usa el valor p de Chi cuadrado para determinar si existe una asociación estadísticamente significativa entre las variables.
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Seminario 6
Este documento presenta los resultados de tres actividades realizadas en un seminario. La primera actividad analiza variables como el consumo de alcohol y cerveza. La segunda analiza variables de comunicación familiar y horas de práctica deportiva. Finalmente, la tercera actividad interpreta diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de sectores, barras, histogramas y cajas para variables como el consumo de dulces, embutidos y el peso y la altura.
Seminario 7 tic
Este documento describe cómo realizar un análisis bivariado entre variables cualitativas utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se analizan dos pares de variables: sexo y práctica de deporte, y sexo y fruta. Para cada par de variables, se genera una tabla de contingencia, se plantean hipótesis nulas y alternativas, se calcula el valor p y la odds ratio, y se resuelve si las variables son dependientes o independientes.
Seminario 8
Este documento resume un seminario que analiza la relación entre las variables de altura y peso. Se cargan los datos de altura y peso y se realiza un análisis de correlación que muestra que las variables no siguen una distribución normal. Se grafican las variables en un diagrama de dispersión que muestra una posible relación lineal entre altura y peso. Sin embargo, al aplicar la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la correlación resultante de 0.6224 indica una relación positiva muy débil entre las variables.
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Este documento describe cómo recodificar variables y crear nuevas variables en R Commander. Explica cómo importar un archivo de datos, crear una nueva variable llamada "IMC" calculando el índice de masa corporal, recodificar esta variable en "imc.rec", y obtener dos nuevas columnas. También propone crear una variable "Riesgo sexual" que sea la suma de variables de riesgo sexual, y luego transformarla en una variable dicotómica de "alto" y "bajo" riesgo.
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El documento describe las actividades de un seminario para explorar el nivel de riesgo sexual en una base de datos de individuos, incluyendo crear una variable que suma las conductas de riesgo sexual para cada individuo y transformar esta variable en una dicotómica de alto y bajo riesgo sexual.
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Este documento describe el análisis exploratorio de datos de una base de datos de actividad y salud. Incluye tablas de frecuencias y resúmenes numéricos de variables cualitativas y cuantitativas que describen la distribución de estudios de los padres, consumo de verduras y altura. También incluye gráficos como histograma, diagrama de caja y barras para visualizar la distribución de peso, medicalización y consumo de fruta.
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Este documento describe los pasos para analizar la relación bivariada entre variables cuantitativas como la altura y el peso utilizando datos reales. Primero, se cargan los datos y se determina si siguen una distribución normal a través de gráficos como histogramas y Q-Q plots y pruebas como Shapiro-Wilk. Luego, se analiza la linealidad entre las variables mediante un diagrama de dispersión. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación de Spearman para medir la fuerza de la relación entre altura y peso, encontrando una correl
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Tarea seminario 7
Existe una relación entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta. Para comprobar la relación entre sexo y práctica de deporte, se realizó una tabla de contingencia que arrojó un valor p menor a 0,05, lo que indica una relación. Para comprobar la relación entre sexo y consumo de fruta, se recodificó la variable fruta en una dicotómica y se realizó otra tabla de contingencia, que arrojó un valor p mayor a 0,05, lo que indica que no hay
Tarea 7
Este documento describe dos análisis estadísticos realizados en el archivo de datos "activossalud.rdata". Primero, se creó una tabla de contingencia para analizar la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, rechazando la hipótesis nula debido a un valor p de 0,000012. Segundo, se recodificó la variable de fruta y se analizó la asociación con la práctica de deporte, también rechazando la hipótesis nula con un valor p de 0,07412. En ambos casos
Tarea 7
El documento describe los pasos para analizar la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un archivo de datos. Se crean tablas de contingencia y se aplican pruebas estadísticas como chi-cuadrado para determinar si existe asociación entre sexo y cada variable. Los resultados muestran que existe asociación entre sexo y práctica de deporte pero no entre sexo y consumo de fruta.
Tarea 7
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe asociación entre las variables sexo y práctica deportiva y entre sexo y fruta en el archivo de datos "activossalud.Rdata". Se realizaron tablas de contingencia y pruebas de chi cuadrado para cada par de variables, encontrando asociación significativa entre sexo y práctica deportiva pero independencia entre sexo y fruta.
Tarea 7
Este documento describe dos análisis estadísticos realizados en el archivo de datos "activossalud.rdata". El primer análisis encuentra una asociación entre el sexo y la práctica de deporte, con más mujeres que practican deporte. El segundo análisis encuentra una asociación entre la práctica de deporte y el consumo de fruta, con más hombres que comen fruta.
Restaurado
Este documento presenta un análisis estadístico de las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos. Se construyen tablas de contingencia y se aplican pruebas de chi-cuadrado para determinar si existe asociación entre las variables. Los resultados muestran que existe una relación significativa entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta después de dicotomizar esta variable.
Tarea EstadísticaTICs SEMINARIO 7
El documento describe dos análisis estadísticos realizados en el archivo de datos "activossalud.Rdata" para determinar si existe asociación entre la variable sexo y las variables práctica de deporte y consumo de fruta. El primer análisis encontró una asociación significativa entre sexo y práctica deportiva, concluyendo que los hombres practican más deporte que las mujeres. El segundo análisis no encontró una asociación significativa entre sexo y consumo de fruta, concluyendo que no existe relación entre el sexo y el consumo de fruta
Tarea 8. estadsítica
Este documento describe los pasos realizados para determinar si existe asociación entre las variables sexo y práctica deportiva y entre sexo y consumo de fruta en un archivo de datos. Se creó una tabla de contingencia para cada par de variables y se calculó el valor p de chi-cuadrado. En el primer caso, p fue menor a 0.05, indicando asociación entre sexo y práctica deportiva. En el segundo caso, p fue mayor a 0.05, indicando independencia entre sexo y consumo de fruta.
Seminario 7
Este documento presenta un resumen de dos análisis bivariados realizados entre variables cualitativas utilizando datos de un archivo llamado "activossalud.Rdata". El primer análisis examina la relación entre el sexo y la práctica de deporte, encontrando una asociación significativa entre las variables. El segundo análisis explora la relación entre el sexo y el consumo de fruta, concluyendo que las variables son independientes dado que el p-valor es mayor a 0.05.
Seminario 7
Este documento describe cómo establecer y describir la asociación entre las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en un conjunto de datos de salud. Se crea una tabla de contingencia para comparar sexo y práctica de deporte, rechazando la hipótesis nula de independencia. Otra tabla compara sexo y consumo de fruta, aceptando la hipótesis nula de independencia entre estas variables.
Tarea 7
Este documento presenta dos ejemplos de análisis bivariado con variables cualitativas. En el primer ejemplo, se compara el sexo con la práctica de deporte y se encuentra una asociación significativa entre las variables. En el segundo ejemplo, se compara el sexo con el consumo de fruta después de recodificar esta variable, encontrando también una asociación y que los hombres tienden a comer más fruta. En ambos casos se utilizan tablas de contingencia, chi-cuadrado y odds ratio para analizar la relación entre las variables.
Tarea 7
Este documento describe cómo realizar un análisis estadístico de asociación entre variables utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se establece si existe asociación entre las variables sexo y práctica de deporte, y entre sexo y consumo de fruta. Para sexo y práctica de deporte se rechaza la hipótesis nula de no diferencias, mientras que para sexo y consumo de fruta no se rechaza la hipótesis nula.
Seminario 7
Este documento describe los pasos para determinar si existe asociación entre las variables sexo y dos variables adicionales en un archivo de datos: práctica de deporte y consumo de fruta. Se crean tablas de contingencia de doble entrada y se analizan los valores p para cada par de variables. Los resultados muestran que existe una asociación significativa entre sexo y práctica de deporte, pero no entre sexo y consumo de fruta.
Tarea 7
Este documento analiza la asociación entre el sexo y dos variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata": la práctica de deporte y el consumo de fruta. Se encuentra una asociación estadísticamente significativa entre el sexo y la práctica de deporte, pero no entre el sexo y el consumo de fruta.
Seminario 7
Este documento presenta un seminario sobre estadística y TICs. Se analiza la asociación entre el consumo de tabaco y el bajo peso al nacer mediante una tabla de contingencia y la prueba chi-cuadrado. Los resultados muestran una asociación significativa entre ambas variables. También se explora la asociación entre el sexo y practicar deporte o comer fruta usando datos de otro archivo, encontrando una asociación significativa solo entre sexo y deporte.
Tarea 7
Este documento describe dos análisis estadísticos realizados utilizando datos de una encuesta de salud. El primer análisis examina la asociación entre el sexo y la práctica de deporte, encontrando que no hay asociación entre las variables. El segundo análisis examina la asociación entre el sexo y el consumo de fruta, también encontrando que no hay asociación entre las variables. Ambos análisis utilizaron tablas de contingencia y pruebas de chi-cuadrado para evaluar la asociación.
Tarea Estadística y TICs SEMINARIO 7
El documento resume los pasos para analizar la relación entre el sexo y dos variables (practicar deporte y consumo de fruta) en un conjunto de datos de salud. Se realizan pruebas de chi cuadrado para determinar si existe una relación entre el sexo y cada variable. Los resultados muestran que existe una relación entre el sexo y practicar deporte, con los hombres practicando más deporte que las mujeres, así como entre el sexo y el consumo de fruta, con los hombres consumiendo más fruta que las mujeres.
T7
Este documento resume los resultados de un análisis estadístico que examina si existe asociación entre el sexo y dos variables relacionadas con la salud (practicar deporte y consumo de fruta) utilizando datos de un archivo. Se encontró una asociación significativa entre el sexo y practicar deporte, concluyendo que los hombres practican más deporte que las mujeres. Sin embargo, no se encontró evidencia de una asociación entre el sexo y el consumo de fruta.
Seminario 7
Este documento establece y describe si existe asociación entre las variables sexo y práctica de deporte y consumo de fruta en el archivo de datos "activossalud.Rdata". Se plantean hipótesis nulas de no asociación y alternativas de asociación entre sexo y cada variable. Se realizan tablas de contingencia y pruebas estadísticas, encontrando asociación entre sexo y práctica de deporte pero no entre sexo y consumo de fruta.
Tarea r commander
El documento describe dos actividades para analizar la asociación entre variables en el archivo de datos "activossalud.Rdata". La primera actividad encuentra una asociación entre el sexo y la práctica de deporte (p <0.05). La segunda actividad docotomiza la variable de fruta y encuentra una asociación entre el sexo y el consumo de fruta mediante una prueba de chi cuadrado (chi cuadrado > 3,8415), lo que significa que se acepta la hipótesis alternativa.
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- 1. Repite el ejercicio con R Commander ¿Los resultados son los mismos?
- 4. Da los mismos resultados que los obtenidos por mí. •X2= 40 •g.l.= (nº filas-1)·(nºcolumnas-1)= (2-1)·(2-1)= 1 grado de libertad.
- 5. Siguiendo todos los pasos anteriores establece y describe si existe asociación entre las variables del archivo “activossalud.Rdata” sexo y: •Practica deporte (Sí, No).
- 7. ELEGIMOS LAS VARIABLES SEXO Y PRACTICA DEPORTE.
- 8. Al ser menor la p a 0.05, existe asociación entre las dos variables.
- 9. Siguiendo todos los pasos anteriores establece y describe si existe asociación entre las variables del archivo “activossalud.Rdata” sexo y: •Fruta: 1- “Nunca o casi nunca”, 2- “Menos de una vez por semana”, 3-“Una o dos veces a la semana”, 4- “Tres o más veces a la semana”, 5 “A diario”.
- 10. ELEGIMOS LAS VARIABLES SEXO Y FRUTA
- 11. Al ser mayor la p a 0.05, no existe asociación entre las dos variables.