Seminario 8
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•238 vistas
Este documento presenta dos ejercicios para determinar si chicos y chicas tienen la misma puntuación media en escalas y la misma altura media. En el primer ejercicio, se utiliza la prueba t de Student y se determina que chicos y chicas tienen la misma puntuación media en las escalas. En el segundo ejercicio, también se usa la prueba t de Student y se concluye que chicos y chicas no tienen la misma altura media, siendo la altura media de los chicos mayor que la de las chicas.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Seminario 9
El documento describe un estudio que examina la relación entre la altura y el peso de individuos. Se establecen hipótesis nulas y alternativas y se utiliza SPSS para realizar pruebas de normalidad y correlación de Spearman. Los resultados muestran que no hay una distribución normal de los datos y que existe una fuerte correlación positiva de alrededor de 0.7 entre la altura y el peso.
Correlación
Este documento presenta un análisis estadístico de la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Se determinó que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal a través de pruebas estadísticas y gráficas. Por lo tanto, se utilizó la prueba de correlación de Spearman en lugar de la prueba de Pearson. Los resultados mostraron una fuerte correlación positiva entre la altura y el peso, lo que indica que cuanto mayor es la altura de una persona, mayor tiende a ser su peso.
Prueba T de student
Este documento presenta un seminario sobre la prueba T de Student. Se analizan dos variables, escala y altura, en relación al sexo. Para escala, se encuentra que no hay relación con el sexo, por lo que chicos y chicas tienen la misma puntuación media. Para altura, se encuentra que sí hay relación con el sexo, concluyendo que los chicos son más altos que las chicas en promedio. El análisis incluye pruebas de normalidad y elección de la prueba T de Student para comparar las medias entre los grupos.
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Mediante dos variables se han realizado varias pruebas para llegar a la conclusión si ambas variables poseían una distribución normal y como de fuertes eran esas variables entre sí
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
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.
Seminario VIII
Este documento estudia la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. Muestra un diagrama de dispersión que indica una relación positiva entre las variables. Luego, utilizando gráficos y pruebas estadísticas, determina que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, calcula el coeficiente de Spearman, obteniendo un valor de 0.6224114, lo que demuestra una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
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.
Recomendados
Seminario 9
El documento describe un estudio que examina la relación entre la altura y el peso de individuos. Se establecen hipótesis nulas y alternativas y se utiliza SPSS para realizar pruebas de normalidad y correlación de Spearman. Los resultados muestran que no hay una distribución normal de los datos y que existe una fuerte correlación positiva de alrededor de 0.7 entre la altura y el peso.
Correlación
Este documento presenta un análisis estadístico de la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Se determinó que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal a través de pruebas estadísticas y gráficas. Por lo tanto, se utilizó la prueba de correlación de Spearman en lugar de la prueba de Pearson. Los resultados mostraron una fuerte correlación positiva entre la altura y el peso, lo que indica que cuanto mayor es la altura de una persona, mayor tiende a ser su peso.
Prueba T de student
Este documento presenta un seminario sobre la prueba T de Student. Se analizan dos variables, escala y altura, en relación al sexo. Para escala, se encuentra que no hay relación con el sexo, por lo que chicos y chicas tienen la misma puntuación media. Para altura, se encuentra que sí hay relación con el sexo, concluyendo que los chicos son más altos que las chicas en promedio. El análisis incluye pruebas de normalidad y elección de la prueba T de Student para comparar las medias entre los grupos.
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Mediante dos variables se han realizado varias pruebas para llegar a la conclusión si ambas variables poseían una distribución normal y como de fuertes eran esas variables entre sí
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
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.
Seminario VIII
Este documento estudia la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. Muestra un diagrama de dispersión que indica una relación positiva entre las variables. Luego, utilizando gráficos y pruebas estadísticas, determina que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, calcula el coeficiente de Spearman, obteniendo un valor de 0.6224114, lo que demuestra una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
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.
MARTA PAREDES
Este documento presenta el análisis estadístico de dos preguntas: 1) si existen diferencias en la puntuación promedio en una escala entre chicos y chicas, y 2) si existen diferencias en la altura promedio entre chicos y chicas. Para ambas preguntas, se realizan pruebas de normalidad gráfica y estadística, y pruebas t de Student para muestras independientes. Los resultados muestran que no hay diferencias significativas en la puntuación de la escala, pero sí las hay en la altura pro
marta paredes
Este documento describe cómo realizar una correlación entre dos variables cuantitativas, la altura y el peso. Primero se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y representaciones gráficas. Luego se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación, dado que no siguen una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de 0,622, lo que indica una correlación positiva significativa entre el peso y la altura.
Seminario 9
Este documento trata sobre la correlación y el coeficiente de correlación de Pearson. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva, negativa o nula. También describe cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson usando SPSS, el cual incluye realizar pruebas de normalidad primero para determinar qué coeficiente usar.
Seminario8
El documento analiza la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. No se encontró evidencia de normalidad en las variables a través de histogramas y pruebas estadísticas. El diagrama de dispersión mostró una relación positiva fuerte entre las variables. El coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.631, indicando también una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
SEMINARIO 10
Este documento resume un seminario sobre la correlación entre variables cualitativas u ordinales como el peso y la talla. Examina si existe una relación lineal entre estas variables mediante un diagrama de dispersión y pruebas estadísticas como la r de Pearson y la rho de Spearman. Aunque la distribución de las variables no es normal, se determina que existe una relación entre el peso y la talla debido a su correlación lineal positiva.
Seminario 9.
El documento resume un seminario sobre correlación. Explica cómo determinar si existe una relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad, representaciones gráficas y el test de Spearman. Los resultados de las pruebas en SPSS muestran que las variables no siguen una distribución normal y que existe una fuerte correlación positiva entre el peso y la altura, con un coeficiente de correlación cercano a 0,7 y un nivel de significación menor a 0,05.
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.
Sem9 tic
Este documento describe un análisis estadístico realizado para determinar la relación entre la altura y el peso. Se realizaron pruebas de normalidad mediante un test estadístico y representaciones gráficas que mostraron que los datos no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se utilizó la prueba de Spearman para medir la correlación, la cual arrojó un coeficiente de 0,622 indicando una fuerte correlación positiva y significativa entre la altura y el peso.
Seminario 8
El documento analiza las variables de altura y peso de individuos para determinar si siguen una distribución normal y la relación entre ellas. Determina que ninguna sigue una distribución normal y que existe una relación lineal positiva entre ellas, como se muestra en el diagrama de dispersión. El coeficiente de correlación de Spearman entre altura y peso es de 0,622, lo que indica una buena correlación entre las variables.
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.
Análisis bivariado: Variable cualitativa y cuantitativa (SEMINARIO 8)
Tablas estadísticas. T de Studen para datos apareados y para grupos independientes. Normalidad y homocedasticidad
Correlación
Este documento describe los pasos para determinar si existe una correlación entre el peso y la altura de individuos en un conjunto de datos de salud. Se eligen las variables de peso y altura, y se utilizan las pruebas de Shapiro-Wilk y Spearman para determinar que existe una correlación positiva estadísticamente significativa entre ellas.
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.
Tarea9
Este documento analiza la relación entre el peso y la altura en mujeres y hombres separadamente. En las mujeres, se encuentra que la altura no sigue una distribución normal y existe una correlación positiva pero no muy fuerte entre la altura y el peso. En los hombres, aunque la altura no sigue una distribución normal, también existe una correlación positiva pero débil entre la altura y el peso.
Seminario 8
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.
Seminario 8.pptx para blog
El documento describe los pasos para analizar la relación bivariada entre variables cuantitativas de altura y peso: 1) estudiar la normalidad de las variables con gráficos QQ y de cajas e histograma, 2) usar el test de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad, 3) crear un diagrama de dispersión para visualizar la relación, 4) usar la correlación de Spearman para medir la fuerza de la relación entre 0,6224, indicando una fuerte correlación positiva entre altura y peso.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Tarea 8 zbd
El documento determina la relación entre la altura y el peso de una muestra. Se encuentra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y el test de correlación rechaza la hipótesis nula de que no hay relación entre las variables.
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 9
El documento resume un seminario sobre pruebas estadísticas para analizar la normalidad y homocedasticidad de las variables "mantenimiento del hogar" y "trabajo" en un conjunto de datos. Se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que "mantenimiento del hogar" no sigue una distribución normal. La prueba de Levene mostró homocedasticidad entre las variables. Debido a la no normalidad, se realizó una prueba no paramétrica que no encontró relación entre las variables.
Practicals of Change
We've all heard that "change is coming", and "the need to change", but how do we practically achieve it? Join Adrian G. Simmons as he shares tools and mental hacks he’s collected in the process of re-engineering his own firm the last four years — bits of software, new habits, and perspective shifts, that have made the difference between just thinking about change, and actually being able to accomplish it. You can then apply these techniques and tools to whatever change you’re facing, to bring it to life.
Shared in November 2015 at Sleetercon in Las Vegas, Nevada.
HoloLens experience
The document discusses Microsoft's HoloLens mixed reality headset, including its key components, specifications, and position according to Gartner's hype cycle. It notes that the HoloLens has a 1266 x 720 pixel resolution, 3.5 meter field of view with 1cm accuracy, and a battery life of 2.5-3 hours. The document also addresses the future of augmented and virtual reality technologies.
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
MARTA PAREDES
Este documento presenta el análisis estadístico de dos preguntas: 1) si existen diferencias en la puntuación promedio en una escala entre chicos y chicas, y 2) si existen diferencias en la altura promedio entre chicos y chicas. Para ambas preguntas, se realizan pruebas de normalidad gráfica y estadística, y pruebas t de Student para muestras independientes. Los resultados muestran que no hay diferencias significativas en la puntuación de la escala, pero sí las hay en la altura pro
marta paredes
Este documento describe cómo realizar una correlación entre dos variables cuantitativas, la altura y el peso. Primero se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y representaciones gráficas. Luego se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación, dado que no siguen una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de 0,622, lo que indica una correlación positiva significativa entre el peso y la altura.
Seminario 9
Este documento trata sobre la correlación y el coeficiente de correlación de Pearson. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva, negativa o nula. También describe cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson usando SPSS, el cual incluye realizar pruebas de normalidad primero para determinar qué coeficiente usar.
Seminario8
El documento analiza la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. No se encontró evidencia de normalidad en las variables a través de histogramas y pruebas estadísticas. El diagrama de dispersión mostró una relación positiva fuerte entre las variables. El coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.631, indicando también una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
SEMINARIO 10
Este documento resume un seminario sobre la correlación entre variables cualitativas u ordinales como el peso y la talla. Examina si existe una relación lineal entre estas variables mediante un diagrama de dispersión y pruebas estadísticas como la r de Pearson y la rho de Spearman. Aunque la distribución de las variables no es normal, se determina que existe una relación entre el peso y la talla debido a su correlación lineal positiva.
Seminario 9.
El documento resume un seminario sobre correlación. Explica cómo determinar si existe una relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad, representaciones gráficas y el test de Spearman. Los resultados de las pruebas en SPSS muestran que las variables no siguen una distribución normal y que existe una fuerte correlación positiva entre el peso y la altura, con un coeficiente de correlación cercano a 0,7 y un nivel de significación menor a 0,05.
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.
Sem9 tic
Este documento describe un análisis estadístico realizado para determinar la relación entre la altura y el peso. Se realizaron pruebas de normalidad mediante un test estadístico y representaciones gráficas que mostraron que los datos no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se utilizó la prueba de Spearman para medir la correlación, la cual arrojó un coeficiente de 0,622 indicando una fuerte correlación positiva y significativa entre la altura y el peso.
Seminario 8
El documento analiza las variables de altura y peso de individuos para determinar si siguen una distribución normal y la relación entre ellas. Determina que ninguna sigue una distribución normal y que existe una relación lineal positiva entre ellas, como se muestra en el diagrama de dispersión. El coeficiente de correlación de Spearman entre altura y peso es de 0,622, lo que indica una buena correlación entre las variables.
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.
Análisis bivariado: Variable cualitativa y cuantitativa (SEMINARIO 8)
Tablas estadísticas. T de Studen para datos apareados y para grupos independientes. Normalidad y homocedasticidad
Correlación
Este documento describe los pasos para determinar si existe una correlación entre el peso y la altura de individuos en un conjunto de datos de salud. Se eligen las variables de peso y altura, y se utilizan las pruebas de Shapiro-Wilk y Spearman para determinar que existe una correlación positiva estadísticamente significativa entre ellas.
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.
Tarea9
Este documento analiza la relación entre el peso y la altura en mujeres y hombres separadamente. En las mujeres, se encuentra que la altura no sigue una distribución normal y existe una correlación positiva pero no muy fuerte entre la altura y el peso. En los hombres, aunque la altura no sigue una distribución normal, también existe una correlación positiva pero débil entre la altura y el peso.
Seminario 8
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.
Seminario 8.pptx para blog
El documento describe los pasos para analizar la relación bivariada entre variables cuantitativas de altura y peso: 1) estudiar la normalidad de las variables con gráficos QQ y de cajas e histograma, 2) usar el test de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad, 3) crear un diagrama de dispersión para visualizar la relación, 4) usar la correlación de Spearman para medir la fuerza de la relación entre 0,6224, indicando una fuerte correlación positiva entre altura y peso.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Tarea 8 zbd
El documento determina la relación entre la altura y el peso de una muestra. Se encuentra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y el test de correlación rechaza la hipótesis nula de que no hay relación entre las variables.
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 9
El documento resume un seminario sobre pruebas estadísticas para analizar la normalidad y homocedasticidad de las variables "mantenimiento del hogar" y "trabajo" en un conjunto de datos. Se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que "mantenimiento del hogar" no sigue una distribución normal. La prueba de Levene mostró homocedasticidad entre las variables. Debido a la no normalidad, se realizó una prueba no paramétrica que no encontró relación entre las variables.
La actualidad más candente (20)
Análisis bivariado: Variable cualitativa y cuantitativa (SEMINARIO 8)
Análisis bivariado: Variable cualitativa y cuantitativa (SEMINARIO 8)
Destacado
Practicals of Change
We've all heard that "change is coming", and "the need to change", but how do we practically achieve it? Join Adrian G. Simmons as he shares tools and mental hacks he’s collected in the process of re-engineering his own firm the last four years — bits of software, new habits, and perspective shifts, that have made the difference between just thinking about change, and actually being able to accomplish it. You can then apply these techniques and tools to whatever change you’re facing, to bring it to life.
Shared in November 2015 at Sleetercon in Las Vegas, Nevada.
HoloLens experience
The document discusses Microsoft's HoloLens mixed reality headset, including its key components, specifications, and position according to Gartner's hype cycle. It notes that the HoloLens has a 1266 x 720 pixel resolution, 3.5 meter field of view with 1cm accuracy, and a battery life of 2.5-3 hours. The document also addresses the future of augmented and virtual reality technologies.
Local governance of Millennium Challenge Corporation projects
Local governance of Millennium Challenge Corporation projectsInternational Food Policy Research Institute (IFPRI)
Presentation by Nancy Lee, Deputy Chief Executive Office at the Millennium Challenge Corporation, on April 6, 2016 in Washington, DCFrontier fields clusters_chandra_and_jvla_view_of_the_pre_m_erging_cluster_ma...
This document presents a multiwavelength analysis of the merging galaxy cluster MACS J0416.1-2403 using observations from Chandra, JVLA, GMRT, and Hubble Space Telescope. The cluster consists of two main subclusters, NE and SW, separated by about 250 kpc. Chandra observations reveal the NE subcluster has a compact core and X-ray cavity, but is not a cool core. A density discontinuity is detected about 450 kpc southwest of the SW subcluster, likely caused by an interaction with a less massive structure detected in lensing maps. For both subclusters, the dark matter and gas components are well-aligned, suggesting MACS J0416.1-2403
201500912 Hello Windows 10
The document discusses Windows 10 and app development for various Windows 10 devices. It covers the Universal Windows Platform (UWP) which allows developers to write apps once and run them on any device running Windows 10, including phones, tablets, Xbox, desktops and more. It provides information on tools like Visual Studio 2015 for UWP app development. It also discusses bridging technologies that allow bringing code written for other platforms like iOS and Android to the UWP through projects like Islandwood and Astoria.
Release Management with Docker - Dutch Microsoft ALM Group
This document provides an overview of containers and how to use Docker for release management. It discusses the benefits of containers over virtual machines in terms of speed, costs, standardization, and isolation. It then demonstrates how to use Docker and Windows Server containers to create a containerized delivery pipeline with Visual Studio Team Services for standardized and isolated deployments. Contact information is provided at the end for the company Xpirit that specializes in DevOps consulting.
Karthika
This document discusses the different extension systems in India for agriculture. There are four main systems - the first line extension system of ICAR and SAUs, the extension system of the Ministry of Agriculture and state departments, the extension system of the Ministry of Rural Development, and development work by voluntary organizations. It then provides details on the major programs and initiatives of the first line extension system of ICAR, including the All India Coordinated Project on National Demonstrations, Operational Research Project, Krishi Vigyan Kendra, and Lab to Land Project. It also discusses the evolution of national extension systems in India and their four distinct stages of development.
Trade in global food systems
Presented by Lee Ann Jackson, Counsellor, Agriculture and Commodities Division, World Trade Organization (WTO), at the Geneva Launch of IFPRI's 2016 Global Food Policy Report, April 12, 2016. More info: http://www.ifpri.org/event/geneva-launch-ifpris-2016-global-food-policy-report
Amélioration de la rétention : ce que 70 tests utilisateurs nous ont appris.
Dans le cadre des AppDays, nous avons animé l'atelier suivant : "Amélioration de la rétention : ce que 70 tests utilisateurs nous ont appris".
Orientée application, cette présentation met en lumière les principales difficultés rencontrées par les utilisateurs au niveau UX.
الميزانية السعودية
أعلان وزارة المالية السعودية الميزانية السعودية 1438 اعرف اهم التفاصيل المتعلقة بـ الميزانية السعودية ادخل الان واعرف كامل التفاصيل الآن
Agile Brazil 2016 - Scaling without Expanding: a DevOps Story
This document discusses how Atlasssian's Build Engineering team scaled their operations without expanding their team size through the use of DevOps practices like automation, ChatOps, tracking, and support. Some key points:
- The team built automation around tasks like infrastructure provisioning and application deployment. This included using configuration management tools like Puppet and infrastructure as code with Terraform.
- They created a "command centre" in HipChat to centralize communications, monitoring, and knowledge sharing. This included bots, alerts from monitoring tools, and access to documentation.
- Extensive use of tracking tools like Grafana and custom solutions provided visibility into deployments, builds, and service usage. Contact rate tracking in particular
La motivación basada en la autoeficacia
El documento presenta la teoría de la autoeficacia de Bandura. Define la autoeficacia como la percepción de una persona sobre su capacidad para realizar una tarea. Explica que la autoeficacia influye en los procesos cognitivos, motivacionales y afectivos, y cómo las personas seleccionan y abordan diferentes situaciones. Finalmente, discute cómo la autoeficacia afecta el rendimiento estudiantil y la competitividad.
La formación humana
Este documento trata sobre la formación humana. Explica que la formación humana busca el desarrollo integral de la persona en tres dimensiones: física, intelectual y espiritual. También describe la jerarquía de valores en el ser humano, con la felicidad en la cima y las necesidades físicas en la base. El objetivo final de la formación humana es lograr hombres íntegros y equilibrados.
Extension system of ICAR & SAUs
The document discusses the extension system of the Indian Council of Agricultural Research (ICAR) and State Agricultural Universities (SAUs) in India. It outlines the establishment and roles of ICAR and SAUs. ICAR was established in 1929 as the apex body for coordinating agricultural research and education. It has 99 research institutes and oversees 53 agricultural universities across India. SAUs were established beginning in 1960 to improve agricultural education, research, and extension. Their extension roles include conducting on-farm trials, demonstrations, training programs, and providing advisory services to farmers.
Economía, 1º Bachillerato
Mapas conceptuales para la asignatura "Economía" (1º Bachillerato) basados en el libro de texto de la editorial Algaida
Destacado (20)
Local governance of Millennium Challenge Corporation projects
Local governance of Millennium Challenge Corporation projects
Frontier fields clusters_chandra_and_jvla_view_of_the_pre_m_erging_cluster_ma...
Frontier fields clusters_chandra_and_jvla_view_of_the_pre_m_erging_cluster_ma...
Release Management with Docker - Dutch Microsoft ALM Group
Release Management with Docker - Dutch Microsoft ALM Group
Amélioration de la rétention : ce que 70 tests utilisateurs nous ont appris.
Amélioration de la rétention : ce que 70 tests utilisateurs nous ont appris.
Agile Brazil 2016 - Scaling without Expanding: a DevOps Story
Agile Brazil 2016 - Scaling without Expanding: a DevOps Story
Similar a Seminario 8
Seminario 8
El documento describe dos análisis estadísticos realizados en SPSS para determinar si existen diferencias entre chicos y chicas en cuanto a su puntuación media en escalas y altura media. Se comprueba la normalidad de la distribución de las variables y se elige la prueba T de Student. Los resultados muestran que no existe relación entre el sexo y la puntuación en escalas, pero sí entre el sexo y la altura, siendo los chicos más altos que las chicas.
Seminario 8
Este documento presenta un análisis estadístico para determinar si existen diferencias entre chicos y chicas en cuanto a su puntuación media en una escala y su altura media. Se realizan pruebas T de Student para muestras independientes después de comprobar la normalidad de los datos. Los resultados muestran que no hay diferencias en la puntuación media en la escala, pero sí las hay en la altura media, siendo los chicos más altos que las chicas.
Seminario 8
Proceso de análisis bivariado con variable cualitativa y cuantitativa en la base de datos R Commander.
Seminario 8.
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existen diferencias entre chicos y chicas en cuanto a su puntuación media en escalas y altura media utilizando la prueba t de Student. Los resultados mostraron que chicos y chicas tienen la misma puntuación media en escalas pero los chicos son estadísticamente más altos que las chicas.
Sem 8 tic
El documento presenta las instrucciones para dos tareas relacionadas con el uso de la prueba t de Student. La primera tarea implica determinar si los chicos y las chicas tienen la misma puntuación media en las escalas mediante la comprobación de la normalidad de los datos y la aplicación de la prueba t de Student. La segunda tarea implica determinar si los chicos y las chicas tienen la misma altura media siguiendo los mismos pasos.
Untitled 0
Este documento describe los pasos para realizar una prueba T de Student. Se realizan pruebas de normalidad como Shapiro-Wilk para determinar si los datos siguen una distribución normal y poder aplicar la prueba T. Luego se asignan números a cada grupo y se aplica la prueba T, rechazando la hipótesis nula para la altura y el peso, lo que significa que no dependen del sexo.
Seminario 9
Este documento describe los análisis bivariados entre variables cualitativas y cuantitativas. Explica pruebas como Shapiro-Wilk, T-student y Wilcoxon para comprobar la normalidad de las variables, comparar medias y determinar si existen diferencias entre grupos. Aplica estas pruebas a un conjunto de datos de salud para analizar si hombres y mujeres tienen las mismas puntuaciones y alturas medias. Los resultados muestran que no hay diferencias en las puntuaciones pero sí en las alturas medias, concluyendo que los hombres son en
Seminario 9 de estadística
Este documento describe un análisis estadístico para determinar si existe una relación entre la nota de un examen (variable dependiente) y el sexo (variable independiente) de los estudiantes. Se realizaron pruebas de normalidad y la prueba T de Student, la cual mostró que no hay una relación significativa entre la nota del examen y el sexo.
Untitled 0
Este documento describe cómo realizar la prueba T de Student para determinar si una variable cuantitativa como la altura o el peso depende de una variable cualitativa dicotómica como el sexo. Se realizan pruebas de normalidad y luego la prueba T de Student asignando números a cada grupo, lo que muestra que la altura y el peso dependen del sexo.
Seminario 9 pilar 2
Este documento resume los pasos para realizar pruebas T de Student y ANOVA para analizar variables cualitativas y cuantitativas. Explica cómo comprobar la normalidad y homocedasticidad de los datos mediante gráficos como histogramas y diagramas de cajas, y pruebas como Shapiro-Wilk y Levene. Detalla cómo utilizar la prueba T de Student para comparar medias entre grupos independientes y muestras relacionadas, y determinar si hay diferencias estadísticamente significativas entre ellas.
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.
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.
Contraste de hipotesis
Este documento presenta un ejercicio para analizar si existe una relación entre el cansancio en el rol de cuidador y el sexo utilizando la prueba de chi cuadrado. Se analizan las historias de 484 cuidadores, de los cuales 450 presentan cansancio y 192 son hombres y 292 mujeres. Se realizan las tablas de frecuencias observadas y esperadas y se calcula el chi cuadrado real y teórico, rechazándose la hipótesis nula dado que el chi cuadrado real es mayor que el teórico, por lo que existe
Seminario 8
El documento resume un seminario sobre análisis bivariado de variables cualitativas y cuantitativas. Se cargan datos, se realizan pruebas de normalidad y homocedasticidad en variables como sexo y escalaas, y pruebas estadísticas como la T de Student y el test de Wilkoson para determinar si hay diferencias significativas entre grupos. Los resultados muestran que no hay diferencias significativas en la variable escalaas entre varones y mujeres, pero sí las hay en la altura.
Análisis bivariado
Este documento describe cómo realizar pruebas estadísticas para analizar datos y comparar grupos. Explica cómo usar las pruebas de Shapiro-Wilk, histograma y diagrama de cajas para verificar la normalidad de las variables. Luego aplica la prueba t de Student para datos apareados y grupos independientes y la prueba de Levene para comprobar la homocedasticidad. Finalmente, concluye que no hay diferencias significativas en las puntuaciones medias de escalaas entre hombres y mujeres, pero que los hombres tienen una altura media signific
Ejercicio tema 11.
Este documento presenta tres ejemplos de pruebas paramétricas. El primero utiliza la prueba t de Student para determinar si existe una diferencia significativa en la cantidad de cigarrillos que fuman hombres y mujeres. Los resultados muestran que no hay una diferencia significativa. El segundo ejemplo también usa la prueba t de Student para comparar la altura de hombres y mujeres, encontrando una diferencia significativa. El tercer ejemplo aplica una prueba de ANOVA para determinar si existe una diferencia significativa en la altura entre cursos de ESO, lo que se confir
Seminario 10: Correlación y T de Student
El documento habla sobre la correlación entre variables cuantitativas y cómo medirla. Explica que la correlación puede ser positiva o negativa dependiendo de si las variables varían en la misma o en direcciones opuestas. Además, menciona que la correlación se puede medir con el estadístico R de Pearson o Rho de Spearman dependiendo de si la variable se distribuye normalmente. Por último, presenta dos ejemplos para ilustrar cómo medir la correlación y determinar si hay influencia entre variables.
ANÁLISIS BIVARIADO
Este documento presenta resúmenes de varios seminarios sobre análisis bivariado y pruebas estadísticas como chi-cuadrado, t-student, ANOVA y correlaciones. Explica cómo utilizar estas pruebas para contrastar hipótesis, comparar medias y determinar si hay relaciones entre variables. Se incluyen ejemplos sobre el cansancio en cuidadores, efectividad de tratamientos para adelgazar y correlaciones entre factores de riesgo cardiovascular.
Ejercicios t de student y anova
Este documento presenta los resultados de pruebas estadísticas T de Student y ANOVA para analizar la relación entre variables. La prueba T de Student muestra que el sexo y el número de cigarrillos al día, y el sexo y la altura, no están relacionados. Sin embargo, la prueba encuentra una relación entre el sexo y la altura. La prueba ANOVA encuentra una relación entre la altura y el curso en la escuela secundaria, lo que significa que la altura difiere según el grado.
Pruebas de contraste
Este documento resume los pasos para realizar una prueba de contraste para determinar si existe una relación entre la nota de un examen y el sexo. Primero, se realiza una prueba de normalidad sobre la variable dependiente (nota del examen), la cual sigue una distribución normal. Luego, dado que se combina una variable cualitativa de dos categorías (sexo) con una variable cuantitativa (nota del examen), se aplica la prueba t de Student. Los resultados de esta prueba indican que no hay relación entre las variables, es decir, no existe diferencia en las not
Similar a Seminario 8 (20)
Más de Elenapereztorrejon
Seminario 7
Una enfermera analizó las historias clínicas de 292 mujeres y 192 hombres cuidadores y observó que 450 presentaban cansancio, incluyendo 282 mujeres y 168 hombres. Realizó una prueba de chi cuadrado para determinar si existe una relación entre el cansancio del cuidador y el sexo, con un nivel de confianza del 99%. Los cálculos mostraron un valor estadístico de 14.61, mayor que el valor crítico de 6.6349, por lo que se rechazó la hipótesis nula de que no hay relación, con
Seminario 6
El documento describe los pasos realizados en SPSS para introducir datos, generar archivos de datos, guardarlos, exportarlos a Excel y volver a importarlos. Se introducen datos sobre enfermeras andaluzas en SPSS, se guarda el archivo como "Ejercicio Semi 5.1". Luego, los datos se exportan a Excel y se vuelven a importar con nuevas variables agregadas al final. Finalmente, solo se importan algunas variables y observaciones específicas de una hoja de Excel.
Tabla de frecuencias
Este documento presenta los resultados de un examen realizado a un grupo de 50 alumnos cuyas notas van del 1 al 10. Incluye una tabla estadística con la frecuencia absoluta y relativa de cada nota, y pide calcular varias medidas estadísticas como la media, mediana y moda. También solicita determinar el número de alumnos que obtuvieron ciertas notas y los porcentajes asociados. Finalmente, pide hallar el rango, varianza y desviación típica de la distribución de calificaciones.
Análisis de un artículo científico original
Este documento analiza las partes de un artículo científico original y proporciona detalles sobre un artículo en particular sobre variables sociodemográficas y conductas de riesgo en adolescentes. El documento explica las secciones preliminares, el cuerpo y las secciones finales de un artículo científico, así como detalles sobre la metodología, resultados y discusión del artículo específico.
Bases de datos pubmed y cinahl
Este documento describe cómo realizar búsquedas en las bases de datos PubMed y Cinahl sobre atención domiciliaria para pacientes con esquizofrenia o trastorno bipolar. Explica los términos de búsqueda utilizados y la estrategia de búsqueda. Además, resume tres artículos encontrados en PubMed y dos en Cinahl, proporcionando la información en formato Vancouver.
Búsquedas en la base de datos
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo forma parte de un sexto paquete de sanciones y privará a Rusia de acceso a mercados clave. Sin embargo, Hungría, Eslovaquia y la República Checa fueron exentos temporalmente debido a su dependencia del petróleo ruso.
Enfermería
La enfermería es una profesión que requiere una gran cantidad de conocimientos científicos y habilidades prácticas. Los enfermeros brindan atención directa al paciente, administran medicamentos, educan a los pacientes y familiares sobre la salud y las enfermedades, y juegan un papel clave en el sistema de atención médica. Un blog de estadística podría discutir temas como las tendencias demográficas de los enfermeros, las tasas de lesiones en el lugar de trabajo, o los
Más de Elenapereztorrejon (7)
Último
PRESENTACION DE LA TECNICA SBAR-SAER - ENFERMERIA
Una comunicación inadecuada es reconocida como la causa más común de errores
graves desde el punto de vista clínico y organizativo. Existen algunos obstáculos
fundamentales a la comunicación entre diferentes disciplinas y niveles profesionales.
Ejemplos de ello son la jerarquía, el género, el origen étnico y las diferencias de estilos
de comunicación entre las disciplinas y las personas. En la mayoría de los casos, las
enfermeras y los médicos comunican de maneras muy diferentes, a las enfermeras se
les enseña a informar de manera narrativa, proporcionando todos los detalles
conocidos sobre el paciente, a los médicos se les enseña a comunicarse usando breves
"viñetas" que proporcionan información clave para el oyente.
La transferencia de pacientes entre profesionales sanitarios en urgencias es entendida
como un proceso puramente informativo y dinámico de la situación clínica del
paciente, mediante el cual se traspasa la responsabilidad del cuidado del enfermo a
otro profesional sanitario, dando continuidad a los cuidados recibidos hasta el
momento.
La importancia del traspaso de información del cliente en la recepción y entrega de
turno tiene un impacto directo en la continuidad de la atención, permite orientar el
cuidado de enfermería considerando el estado general del cliente, optimizando los
tiempos y recursos disponibles en relación a las necesidades del cliente.
INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS DEL PERU.pdf
Aqui vemos conceptos relacionados a las infecciones respiratorias.
ASFIXIA Y HEIMLICH.pptx- Dr. Guillermo Contreras Nogales.
Como hacer un correcta maniobra de Heimlich en caso de asfixia.
traumatismos y su tratamiento en niños y adolescentes
En la presentación se abarcan temas sobre las diversas formas de traumatisos en niños y adolescentes como las contusiones, esguinces, luxaciones, fracturas y distenciones. Tambien se tratan algunos aspectos para su diagnóstico y, por último, cual es el tratamiento para cada tipo de caso que se presente.
Medicina-Ayurveda la ciencia de la. vida
ayurveda la ciencia de la vida y del autoconocimiento espiritual.
Procedimientos Básicos en Medicina - HEMORRAGIAS
En el presente Power Point se explica el tema de hemorragias en el curso de Procedimiento Básicos en Medicina. Se verán las causas, las cuales son por traumatismos, trastornos plaquetarios, de vasos sanguíneos y de coagulación. Asimismo, su clasificación, esta se divide por su naturaleza (externa o interna), por su procedencia (capilar, venosa o arterial) y según su gravedad. Además, se explica el manejo. Este puede ser por presión directa, elevación del miembro, presión de la arteria o torniquete. Finalmente, los tipos de hemorragias externas y en que partes del cuerpo se dan.
Tromboembolismo Pulmonar (TEP) 2024.pptx
La tromboembolia pulmonar (TEP) se define como una oclusión parcial o completa del lecho vascular pulmonar por trombos originados, en mas de un 80% de los casos, en el sistema venoso de las extremidades inferiores o pelvicas.
SEMIOLOGIA MEDICA - Escuela deMedicina Dr Witremundo Torrealba 2024
Escuela de Medicina Dr Witremundo Torrealba
.
Primer Lapso de Semiología
.
Conceptos de Semiología Médica, Signos, Síntomas, Síndromes, Diagnóstico, Pronóstico
EL CÁNCER, ¿QUÉ ES?, TIPOS, ESTADÍSTICAS, CONCLUSIONES
El cáncer es una enfermedad caracterizada por el crecimiento descontrolado de células anormales en el cuerpo. Puede afectar a cualquier parte del organismo y su tratamiento varía según el tipo y la etapa de la enfermedad. Los factores de riesgo incluyen la genética, el estilo de vida y la exposición a ciertos agentes carcinógenos. Aunque el cáncer sigue siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo, los avances en la detección temprana y el tratamiento han mejorado las tasas de supervivencia. La investigación continúa en busca de nuevas terapias y métodos de prevención. La concienciación sobre el cáncer es fundamental para promover estilos de vida saludables y fomentar la detección precoz.
ASFIXIA Y MANIOBRA DE HEIMLICH - UNIVERSIDAD
En esta presentación encontrarán información detallada sobre cómo realizar correctamente la maniobra de Heimlich y también información sobre lo que es la asfixia.
Infiltraciones articulares y periarticulares en el Miembro superior
Infiltraciones periarticulares en el Miembro Superior. Hombro, Codo, Muñeca, Dedos
Seminario N3 practica medica II .....pdf
Colelitiasis
Colecistitis
Cáncer de vesícula
Pancreatitis aguda
Cáncer de páncreas
Sindrome diarreico
Último (20)
INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS DEL PERU.pdf
INFECCIONES RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS DEL PERU.pdf
ASFIXIA Y HEIMLICH.pptx- Dr. Guillermo Contreras Nogales.
ASFIXIA Y HEIMLICH.pptx- Dr. Guillermo Contreras Nogales.
traumatismos y su tratamiento en niños y adolescentes
traumatismos y su tratamiento en niños y adolescentes
¿Qué entendemos por salud mental? ¿Cómo se construye?
¿Qué entendemos por salud mental? ¿Cómo se construye?
NOM-022-SSA3-2012 INSTITUYE LA TERAPIA DE INFUSION
NOM-022-SSA3-2012 INSTITUYE LA TERAPIA DE INFUSION
SEMIOLOGIA MEDICA - Escuela deMedicina Dr Witremundo Torrealba 2024
SEMIOLOGIA MEDICA - Escuela deMedicina Dr Witremundo Torrealba 2024
EL CÁNCER, ¿QUÉ ES?, TIPOS, ESTADÍSTICAS, CONCLUSIONES
EL CÁNCER, ¿QUÉ ES?, TIPOS, ESTADÍSTICAS, CONCLUSIONES
Infiltraciones articulares y periarticulares en el Miembro superior
Infiltraciones articulares y periarticulares en el Miembro superior
Seminario 8
- 1. T DE STUDENT ELENA PÉREZ TORREJÓN
- 2. DATOS • AVERIGUAR: 1. Chicos y chicas tienen la misma puntuación media en la escalas 2. Chicos y chicas tienen la misma altura media Comprueba antes de elegir el test la normalidad mediante test estadístico y representación gráfica y observa si se trata de muestras apareadas o independientes
- 3. Ejercicio 1
- 4. 1º EJERCICIO. • Chicos y chicas tienen la misma puntuación media en la escalas. Se establecen dos hipótesis: H0: Los chicos y chicas tienen la misma puntuación media en las escalas. Se distribuye normalmente. H1: Los chicos y chicas tienen distinta puntuación media en las escalas. No se distribuye normalmente. Como el sexo es una variable dicotómica sólo se analiza la normalidad en la variable cuantitativa
- 5. 1º EJERCICIO. • En SPSS. 1 2
- 7. 1º EJERCICIO. Como el resultado es de 0,231 (> 0,05) se aceptaría la hipótesis nula, por lo que la variable se distribuye normalmente.
- 8. 1º EJERCICIO También se puede apreciar la normalidad gráficamente.
- 9. 1º EJERCICIO • Se trata de dos variables independientes: una cuantitativa (escalas) y una cualitativa dicotómica (sexo). La mejor prueba a utilizar sería por tanto: T de Student.
- 10. 1º EJERCICIO 1 2
- 11. 1º EJERCICIO La significación es de 0,423 (> 0,05), por lo que no es representativa la variable y podemos aceptar la hipótesis nula: no existe relación entre el sexo y la escala. De este modo podemos afirmar que chicos y chicas sí sacan la misma puntuación media en las escalas.
- 12. Ejercicio 2
- 13. 2º EJERCICIO • Chicos y chicas tienen la misma altura media Se establecen 2 hipótesis: H0: Chicos y chicas tienen la misma altura media. Se distribuye normalmente. H1: Chicos y chicas tienen distinta altura media. No se distribuye normalmente. De nuevo se trata de una variable cualitativa dicotómica y una cuantitativa por lo que analizaremos sólo la normalidad de la cualitativa.
- 14. 2º EJERCICIO 2
- 15. 2º EJERCICIO
- 16. 2º EJERCICIO La significación es de 0,082 (> 0,05) por lo que se aceptaría la hipótesis nula y presentaría una distribución normal.
- 17. 2º EJERCICIO Apreciamos gráficamente una distribución normal
- 18. 2º EJERCICIO • Se trata de una variable cuanlitativa dicotómica (sexo) y una cuantitativa, ambas independientes, por lo que la mejor prueba a utilizar es T de Student.
- 20. 2º EJERCICIO La significación es < 0,05 por lo que podríamos rechazar la hipótesis nula y afirmaríamos que existe relación entre la altura el sexo.
- 21. 2º EJERCICIO La altura media de los chicos es de 1,7731 y la de las chicas es de 1,6444. de este modo podemos decir en respuesta a la pregunta que los chicos y chicas no tienen la misma altura media.