Seminario 8
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Este documento presenta un resumen de un seminario sobre la prueba de Chi-cuadrado para determinar la relación entre dos variables cualitativas: sexo y práctica de deporte. Se realizó primero la prueba en SPSS y luego manualmente. Ambos métodos arrojaron un valor estadístico de 4,023, mayor que el valor crítico de 3,84 para un grado de libertad de 1 y un nivel de significación de 0,05, lo que permite rechazar la hipótesis nula de independencia entre las variables y concluir que existe
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Semianrio 9
Este documento resume los resultados de una prueba de correlación entre dos variables: horas de práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Se determinó que las variables no siguen una distribución normal, por lo que se usó la prueba de Spearman. Los resultados mostraron una correlación positiva pero no significativa (0.263) entre las variables, indicando que no existe una relación entre las horas de deporte y el IMC.
Seminario 7
Este documento resume los pasos para realizar pruebas de normalidad y T-student en una muestra de datos. Primero se realiza la prueba de Shapiro-Wilk para determinar si dos variables (peso y práctica de deporte) siguen una distribución normal. Luego, al cumplir la normalidad, se aplica la prueba T-student para analizar si el peso está relacionado con hacer deporte. Los resultados muestran que el peso está relacionado con la práctica de deporte.
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
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.
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.
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 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.
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.
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SPSS. CORRELACIONES Y NORMALIDAD
Seminario 9, en el que usamos las pruebas de normalidad y correlación en 2 variables cuantitativas, dentro del sistema de SPSS.
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.
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 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
Pruebas de normalidad y t-student
Este documento presenta los resultados de dos hipótesis estadísticas realizadas en SPSS. La primera hipótesis analiza la relación entre la altura y el sexo, encontrando una relación significativa. La segunda hipótesis examina la relación entre el peso y la práctica de deportes, también encontrando una relación significativa. Ambas hipótesis utilizaron pruebas de Shapiro-Wilk y t-student para evaluar las variables cuantitativas y cualitativas.
Seminario 10
Este documento describe los pasos para medir la correlación entre dos variables, el peso y el número de cigarrillos fumados, utilizando el software SPSS. Primero, selecciona la opción de correlaciones bivariadas en SPSS y selecciona las dos variables. Luego, se determina si usar la prueba de Pearson o Spearman comparando si las variables siguen una distribución normal a través de las pruebas de Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov. Finalmente, los resultados muestran que el número de cigarrillos no sigue una distribución normal
Uso chi cuadrado en spss
Este documento explica cómo usar la prueba de chi-cuadrado en SPSS para determinar si se acepta o rechaza la hipótesis nula y evaluar si los resultados son debidos a la casualidad o la causalidad. Se realizan 6 tablas de contingencia aplicando chi-cuadrado y en la mayoría de los casos se acepta la hipótesis nula porque el nivel de significación es mayor a 0.05, lo que indica que la muestra representa bien a la población.
Correlacion entre el numero de horas de practica
Este documento analiza la correlación entre el número de horas dedicadas a la práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Para realizar la correlación, ambas variables deben ser cuantitativas. Se realizan pruebas de normalidad que muestran que ambas variables siguen una distribución normal, por lo que se utilizará el coeficiente de Pearson. El resultado de la correlación de Pearson es cercano a 0, lo que indica una correlación positiva débil entre las horas de deporte y el IMC.
Ejercicio de correlación
El documento describe los pasos para realizar una correlación entre las variables de peso y altura. Explica que ambas variables deben ser cuantitativas y seguir una distribución normal, lo cual se comprueba con la prueba de Shapiro. Luego, como siguen una distribución normal, se utiliza la prueba de correlación de Pearson, la cual arroja un valor p muy pequeño, indicando que la relación entre peso y altura es casi nula.
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.
Tarea 9
Este documento resume los pasos realizados en R para analizar la relación entre las variables "medicalización" y "malesares activos". Inicialmente, se realizó un diagrama de dispersión que mostró una asociación lineal positiva entre las variables. Luego, se crearon histogramas, diagramas de cajas y gráficas de cuartiles para cada variable, lo que indicó cierta simetría. Finalmente, los test de normalidad mostraron que las variables no son normales, por lo que se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman, el cual fue signific
Tarea seminario 10 correlacion
Este documento describe los pasos para realizar una correlación bivariada entre dos variables, horas dedicadas a deporte y número de cigarrillos diarios. Primero se realizan pruebas de normalidad en ambas variables y luego una correlación de Pearson y Spearman. Los resultados muestran una correlación negativa moderada entre las variables, lo que significa que a mayor tiempo en deporte menor consumo de cigarrillos.
Seminario 9
El documento describe los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas, peso y talla. Primero, se comprueba que ambas variables siguen una distribución normal mediante pruebas de normalidad, lo que permite utilizar el coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente calculado muestra una correlación positiva moderada de 0,475 entre peso y talla.
Tarea seminario 10, estadística
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre el peso y el número de cigarrillos fumados al día utilizando datos de un cuestionario. Primero, se realizan pruebas de Shapiro-Kolmogorov para determinar si las variables siguen una distribución normal. Luego, se utiliza el test de Spearman para medir la correlación debido a que una de las variables no es normal. Los resultados muestran una correlación negativa moderada y no significativa, indicando que el peso no influye en el número de cigarrillos fumados. Finalmente, se represent
Power 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 se analiza la correlación entre peso y horas de deporte, encontrando una correlación baja y positiva. En el ejercicio 2 se encuentra una alta correlación negativa entre cigarrillos y nota. En el ejercicio 3 se reporta una alta correlación positiva entre peso y altura en una muestra limitada. Finalmente, en el ejercicio 4 no se encuentra correlación entre notas de matemáticas y lengua.
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.
Busqueda en bases de datos
This document summarizes a literature search conducted on the topic of home care for patients with schizophrenia or bipolar disorder. It describes searching the PubMed and CINAHL databases using the search strategy "home nursing" AND patient AND (schizophrenia OR bipolar disorder), limiting results to articles published in the last 15 years in peer-reviewed journals. Five relevant results were found and their bibliographic information is listed according to the Vancouver style.
Tarea 4º seminario
Este documento presenta dos textos que describen los elementos de un artículo científico. En el primer texto, se analizan apartados como la introducción, metodología, resultados y discusión de forma detallada. En el segundo texto, la descripción de estos apartados es más breve y carece de algunos detalles importantes. Ambos textos concluyen que las referencias bibliográficas cumplen con el estilo Vancouver.
Seminario 5
Este documento proporciona instrucciones para usar el programa SPSS: explica cómo crear variables y tipos de datos, abrir una base de datos, calcular y recodificar variables, y pasar datos de Excel a SPSS. Proporciona capturas de pantalla para ilustrar cada paso, como añadir variables cuantitativas y cualitativas, modificar sus características, y ver los datos y variables de diferentes formas. También explica cómo calcular nuevas variables, recodificar variables cuantitativas a cualitativas, y cargar datos de Excel a SPSS.
Tarea 2
El documento describe los pasos para buscar artículos en bases de datos sobre la influencia del estilo de vida en el sobrepeso y la obesidad en adultos y ancianos. Instruye encontrar dos artículos en Dialnet, uno con texto completo y otro sin él, y usar el catálogo Fama para encontrar el texto completo del segundo artículo introduciendo los datos de usuario y contraseña.
Teorias del envejecimiento
Este documento resume varias teorías sobre el envejecimiento. La teoría de los radicales libres propone que el envejecimiento se debe al daño producido por moléculas inestables como resultado del metabolismo celular. La teoría del curso de vida ve el envejecimiento como un proceso continuo desde el nacimiento hasta la muerte, y cómo la adaptación al entorno y experiencias pasadas afectan la salud y el envejecimiento. El autor opina que su propia teoría combinaría estas dos, reconociendo tanto los factores biológicos como
Seminario 9
Este documento resume los pasos para determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" utilizando SPSS. Primero, se realizó una prueba de normalidad para comprobar que las variables no se distribuyen normalmente. Luego, se llevó a cabo la Prueba de Spearman que mostró una correlación positiva de 0,622 entre el peso y la altura, lo que indica que existe una relación entre estas variables.
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Estadística Bivariada
Este documento presenta un informe sobre estadística bivariada que analiza la asociación entre variables utilizando datos de 290 estudiantes de enfermería. Encuentra que el sexo influye en la práctica de deportes, con más hombres practicándolos que mujeres. También descubre que existen diferencias en las puntuaciones de una escala de actividad física en relación con la práctica de deporte. El informe concluye esperando que en el futuro más mujeres practiquen deporte para beneficiar su salud.
Tarea seminario 8
El documento proporciona información sobre la prueba estadística Chi cuadrado, la cual se utiliza para determinar si la relación entre dos variables cualitativas es producto del azar o no. Explica los pasos para realizar un ejercicio práctico utilizando Chi cuadrado para analizar la relación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra, concluyendo que no existe una relación significativa entre estas variables.
Tarea seminario 9
El documento presenta 4 ejercicios estadísticos para analizar la relación entre variables. El primero analiza la relación entre la frecuencia de tabaquismo y la edad y encuentra que no hay relación significativa. El segundo analiza la efectividad de somníferos vs placebos y encuentra que no hay diferencia significativa. El tercero analiza la relación entre tener úlcera y el sexo, encontrando que sí hay una relación. El cuarto analiza la relación entre la nota obtenida y el tipo de colegio.
Seminario 9 de tic
El documento estudia la posible relación entre la práctica del tenis y la depresión en una muestra de 100 jóvenes. Calcula las frecuencias observadas y esperadas y realiza la prueba de chi-cuadrado de manera manual y en SPSS. Los resultados muestran que existe una relación significativa entre practicar tenis y no tener depresión, y entre no practicar tenis y tener depresión.
Bivariado
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado de dos conjuntos de datos: 1) la relación entre el sexo y la práctica de deporte, y 2) la relación entre la altura y el peso. En el primer estudio, se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el sexo y la práctica de deporte. En el segundo estudio, se encontró una correlación positiva significativa entre la altura y el peso.
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Seminario 8
- 2. En esta tarea vamos a ver si con dos variables cualitativas podemos usar la prueba de Chi-cuadrado. En este caso las variables van a ser el sexo y la práctica de deporte. Primero vamos a realizar esta prueba mediante el SPSS y luego vamos a hacerlo a mano.
- 6. En este caso el valor de la prueba de Chi- cuadrado nos da = 4,023 Teniendo en cuenta que tiene como grado de libertad 1 y que el grado de significación, ya establecido es 0,05 nos daría como resultado 3,84. Por tanto, como conclusión obtenemos que 3,84 < 4,023, por tanto podemos rechazar la hipótesis nula (Ho) y aceptamos la hipótesis alternativa, que indica que existe relación entre la práctica de deporte y el sexo.
- 7. CÁLCULO A MANO: VAMOS A REALIZAR CHI-CUADRADO CON LA UTILIZACIÓN DE FÓRMULAS. En un primer momento debemos conocer la fórmula: Esta fórmula se utiliza para el calculo de la Chi- cuadrado, donde fo= es la frecuencia observada y fe= es la frecuencia esperada, teórica.
- 8. Primero vamos a calcular la frecuencia esperada, esta se calcula de la siguiente forma: Fe= 29x5/50= 2,9 Fe= 5x21/50=2,1 Fe=29x45/50=26,1 Fe=45x21/50=18,9
- 9. Una vez que ya tenemos la frecuencia esperada o teorica, ya podemos realizar la fórmula para el calculo de la Chi- cuadrado En este caso los valores observados son:
- 10. Al calcular la fórmula nos da: Cuando sustituimos todos los valores, nos da el resultado de la prueba Chi-cuadrado = 4,02 y por tanto, al igual que antes. Como son variables dicotómicas el grado de libertad es 1, el nivel de significación es 0,05 y por tanto da el valor promedio 3,84. 3,84 < 4,02, se acepta la hipótesis alternativa y esto quiere decir que existe relación entre el sexo y las prácticas de deporte.