Seminario 8
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Este documento analiza la relación entre las variables altura y peso mediante gráficos y estadísticos. No cumplen la normalidad por lo que se usa un diagrama de dispersión con recta de regresión. Este muestra una relación positiva fuerte entre ambas variables, lo que significa que a mayor altura mayor peso. La matriz de correlaciones confirma una correlación fuerte de 0.6224 entre altura y peso.
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Tarea seminario 8 cecilia
PP explicando si existe correlación o no entre dos variables, y de qué tipo es, en el caso de que si exista.
Presentación seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. Inicialmente, se comprueba la normalidad de ambas variables a través de gráficos QQ, histogramas y diagrama de cajas, así como la prueba de Shapiro-Wilk, determinando que no siguen una distribución normal. Luego, el gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224 indica una relación fuerte entre la altura y el peso.
Seminario VIII
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables de altura y peso utilizando datos reales. Primero, determina que las variables son cuantitativas. Luego, usa gráficas q-q para mostrar que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, decide usar el coeficiente de correlación de Spearman para determinar si existe una relación entre las variables, dado que no cumplen con la normalidad.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para observar la relación entre dos variables, altura y peso. Primero, se observa que la distribución de altura y peso no es normal, por lo que se debe usar una prueba no paramétrica como la prueba de Spearman. Segundo, observando el gráfico, parece haber una relación positiva lineal entre altura y peso a medida que aumenta uno aumenta el otro. Tercero, la prueba de Spearman muestra un coeficiente de 0,62 indicando una relación positiva moderada entre altura y peso.
Seminario viii
Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal y tienen una relación positiva moderada con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.622.
Seminario 8 estadistica y tics
Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.
Tarea 8
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando datos reales. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva no lineal. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una correlación positiva fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, confirmando que la altura influye en el peso.
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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.
Tarea 8 del seminario de tics
El documento analiza la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra gráficos que indican que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal. Un diagrama de dispersión muestra una correlación positiva aunque dispersa entre altura y peso. El coeficiente de correlación de Spearman es de 0.6224, indicando una correlación positiva fuerte. Un test de correlación rechaza la hipótesis nula de independencia, confirmando que existe una relación entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos de salud. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Tarea 8
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva pero no lineal. El coeficiente de Spearman es 0.622, indicando una correlación positiva y fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, por lo que la altura influye en el peso.
Seminario viii
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de un conjunto de datos. Muestra gráficos como diagramas de dispersión y histogramas que indican que las variables no siguen una distribución normal. Los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman muestran una relación positiva fuerte entre altura y peso, con un coeficiente de Spearman de 0,6224114.
Tarea 8
Este documento resume el análisis bivariado de dos variables cuantitativas, altura y peso. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de 0,6224 indica una correlación positiva fuerte entre altura y peso. El test de correlación rechaza la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso, por lo que existe una relación positiva entre estas variables.
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Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe una relación entre las variables altura y peso y cuán fuerte es dicha relación. Se comprobó primero la normalidad de las variables mediante gráficos de cuartiles, encontrando que no siguen una distribución normal. Luego, un diagrama de dispersión mostró una linealidad positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.622, indicando una buena relación positiva entre altura y peso.
Tarea 7
Este documento describe un estudio que examina la correlación entre el peso y la altura de individuos, separados por género. Se realizaron varias pruebas estadísticas como histogramas, gráficas QQ, diagramas de dispersión, pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y pruebas de correlación de Spearman para determinar si existe una correlación entre el peso y la altura dentro de cada género.
Seminario 8
El documento resume los pasos para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos usando datos de una base de datos. Muestra que la altura y el peso no siguen una distribución normal y por lo tanto usa el test de Spearman. Este test muestra una correlación moderada de 0.62 entre la altura y el peso, indicando que a mayor altura mayor peso.
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Este documento resume el análisis de las variables cuantitativas altura y peso en un conjunto de datos de salud. Se determinó que las variables no siguen una distribución normal a través de una prueba de Shapiro-Wilk. Existe una relación lineal positiva entre el peso y la altura, pero la correlación entre las variables es débil, con un coeficiente de Spearman de 0.622.
Tarea 9
Este documento analiza la relación entre el peso y los malestares activos de un grupo mediante gráficos de dispersión, diagramas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra una asociación lineal positiva entre las variables, pero débil, ya que ambas variables no siguen una distribución normal y el coeficiente de correlación es menor a 0.3.
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Este documento describe los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso. Primero se cargan los datos en R y se determina la normalidad de las variables mediante gráficos qq, los cuales muestran que no siguen una distribución normal. Luego, debido a la no normalidad, se usa el coeficiente de correlación de Spearman para encontrar una correlación débil de 0,28 entre altura y peso.
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Este documento describe los pasos para analizar la correlación entre el peso y la altura utilizando el Comandante R. Primero, se determina que las variables no siguen una distribución normal y que el análisis será bivariado. Luego, se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación debido a la falta de normalidad. Los resultados muestran una correlación positiva fuerte de 0,6224 entre el peso y la altura, lo que significa que una variable aumenta a medida que aumenta la otra.
Seminario viii
El documento habla sobre la relación entre las variables altura y peso. Explica que existe una relación positiva y fuerte entre ellas según el diagrama de dispersión y el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es apropiado usar con datos cuantitativos no normales como estas variables.
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Este documento presenta un análisis estadístico que examina la relación entre la altura y el peso. El autor realiza pruebas para determinar si las variables altura y peso siguen una distribución normal, calcula el coeficiente de correlación de Spearman, y utiliza una prueba de correlación para concluir que existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso, de modo que a medida que aumenta la altura también aumenta el peso.
Tarea seminario 8 Estadística y TICs
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Tema 14
El documento describe los pasos para realizar un test de correlación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Se realizó primero el Test de Shapiro-Wilk para determinar si las variables siguen una distribución normal (lo que no es el caso). Por lo tanto, se utilizó el Test de Spearman que arrojó un valor de correlación positiva de 0.6224 y un p-value menor a 0.05, indicando una correlación estadísticamente significativa entre altura y peso.
Seminario 8 machu
1. El documento analiza si existe una correlación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud.
2. Al comparar gráficos de distribución y dispersión, se determina que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal.
3. Mediante pruebas de correlación, se encuentra una correlación positiva moderada del 63% entre la altura y el peso, por lo que existe una relación entre las dos variables.
Cuál es la pagina a la que (1)
El documento proporciona instrucciones para registrarse en el Sistema Nacional de Nivelación y Admisión (SNNA) de Ecuador. Los pasos incluyen seleccionar la opción de obtener una cuenta, completar un formulario con datos personales, establecer una contraseña, confirmar la cuenta, ingresar al sistema e ingresar datos requeridos como ser bachiller, presentar una cédula de identidad y una fotografía.
Present ejecut e27_3
El documento describe los servicios lingüísticos ofrecidos por Estudio 27 para comunicaciones empresariales internacionales. Estudio 27 ofrece una variedad de servicios como traducción, interpretación, localización de sitios web y software, y subtitulaje en más de 30 idiomas. El documento también destaca la importancia de la selección de proveedores de servicios lingüísticos calificados y con estándares de calidad para garantizar una comunicación efectiva entre empresas a nivel global.
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Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas altura y peso utilizando datos de una base de datos de salud. Se determinó que altura y peso no siguen una distribución normal a través de histogramas, gráficos Q-Q y boxplots. Un diagrama de dispersión y pruebas de correlación de Pearson y Spearman mostraron una correlación positiva moderada del 63% entre altura y peso, indicando una relación entre las variables.
Seminario 8
Este documento presenta un seminario sobre el análisis bivariado de variables cuantitativas utilizando R Commander. El seminario examina la relación entre las variables de peso y altura en un conjunto de datos, comprobando primero la normalidad de las variables y luego estudiando el tipo y fuerza de cualquier relación mediante gráficos de dispersión y coeficientes de correlación. Los resultados muestran que las variables de peso y altura no siguen una distribución normal y que no existe una relación fuerte entre ellas.
Seminario 9
El documento describe cómo realizar pruebas estadísticas para determinar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Se realizan pruebas gráficas y estadísticas como la R de Pearson y Rho de Spearman. Los resultados muestran que existe una correlación positiva entre el peso y la glucemia, es decir, que el peso influye en los niveles de glucemia. Sin embargo, no se encontró evidencia de correlación entre la presión arterial sistólica y los niveles de colesterol.
Seminario viii
Este documento describe cómo se analizó la correlación entre la altura y el peso de individuos utilizando el coeficiente de correlación de Spearman. Se determinó que la altura y el peso no siguen una distribución normal, por lo que se usó el test no paramétrico de Spearman. El coeficiente de Spearman calculado fue de 0.62, lo que indica una correlación positiva pero débil entre la altura y el peso.
Tarea seminario 8
El documento describe un ejercicio para determinar la relación entre la altura y el peso de un conjunto de datos de activos de salud. Se realizan gráficas de cuantiles que muestran que las distribuciones de altura y peso no son normales. Un diagrama de dispersión muestra una relación lineal positiva entre las variables, pero el coeficiente de correlación de Spearman indica una correlación positiva muy débil entre ellas.
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Caso clínico envejecimiento
La paciente de 85 años vive sola y no presenta dependencia, pero tiene dolor en la rodilla y tobillo. Fue evaluada usando las escalas de Pfeiffer, Hamilton, Lawton y Broody, Barthel y Yesavage, mostrando independencia cognitiva y funcional aunque riesgo de caídas. El proceso enfermero durante 3 semanas mejoró sus actividades aunque levemente el uso de bastón.
Seminario 9
Este documento presenta el resumen de dos análisis bivariados realizados entre variables cuantitativas y cualitativas. El primer análisis examina la relación entre practicar deporte y malestares activos utilizando pruebas no paramétricas que no muestran una relación significativa. El segundo análisis encuentra una posible relación entre trabajar y el mantenimiento del hogar utilizando también pruebas no paramétricas.
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.
Seminario 6
Este documento presenta los resultados de un análisis exploratorio de datos realizado en el programa estadístico Rcommander sobre la base de datos "activossalud.RData". Se describen las variables cualitativas "fruta" y "cerveza" mediante tablas de frecuencias e interpretan aspectos de su distribución. También se resumen numéricamente las variables cuantitativas "peso" y "altura" e interpretan sus distribuciones. Finalmente, se grafican variables seleccionadas y se describen e interpretan los gráficos obten
Seminario 5
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Articulo cientifico
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Seminario 8
- 1. Marina Flores Salazar. Grupo 13. Virgen del Rocío.
- 2. Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las variables altura y peso. Ejercicio:
- 3. Paso 1: grafica grafica de comparación de cuantiles. Variable peso.
- 4. No cumple la normalidad porque se sale de las líneas discontinuas
- 5. Paso 2: graficas histogramas. Esto se realiza para comprobar la normalidad
- 6. Histograma del peso No cumple la normalidad porque no se asemeja a la curva de Gauss.
- 7. No hay normalidad pues la p es menor que 0.05 con lo cual hay que hacer un diagrama de dispersión con su recta. Otra manera de comprobar si nuestras variables cumplen la normalidad es aplicar el test de normalidad de Shapiro- Wilk.
- 8. Paso 3: grafica grafica de comparación de cuantiles. Variable altura
- 9. No cumple la normalidad porque se sale de las líneas discontinuas
- 10. Paso 4: graficas histogramas. Esto se realiza para comprobar la normalidad
- 11. No cumple la normalidad porque no se asemeja a la curva de Gauss. Histograma de la variable altura
- 12. Paso 5: para ver la linealidad: gráficos diagramas de dispersión.
- 13. Nuestras variables tienen una relación positiva ya que presenta una pendiente ascendente. Esto quiere decir que si los valores de una variable aumenta, los valores de la otra variable también aumentarán. También se puede decir que presentan una relación muy fuerte ya que los puntos se encuentran muy cera de la recta
- 14. Paso 6: vamos a observar la correlación y para ello podemos hacerlo de dos maneras: Manera 1:: resúmenes matriz de correlaciones. Manera 2: resúmenes test de correlación. Presenta una correlación fuerte porque el resultado ha salido muy cerca de 1: 0.6224114 Hay que seleccionar las dos variables y después se le da a aceptar. En este caso hemos realizado mediante la matriz de correlaciones.
- 15. La conclusión a la que llegamos es que ambas variables presentan una relación muy fuerte entre ellas y por lo tanto al aumenta la altura aumenta el peso. Conclusión.