Este documento resume un seminario sobre estadística. Explica cómo se usó la prueba t de Student para determinar si el sexo influye en la altura, encontrando que los hombres tienden a ser más altos que las mujeres. También analiza si hay una correlación entre las notas de acceso y las horas dedicadas al deporte usando una prueba de normalidad, correlaciones y un gráfico de dispersión.

1. Seminario 9 de
estadística
Paula Romero Montero
Hospital Universitario V. del Rocío
Grupo 16

2. • Vamos a calcular si el sexo no influye en la
altura

4. • Aceptamos que es una distribución normal

5. • Ahora hacemos el test de la t-student

6. • Es muy significativa, por tanto, influye y
decimos que: los hombres tienen más altura
que las mujeres.

7. • EJEMPLO
• Cogemos dos variables cuantitativas que
queramos, he elegido:
• Notas de acceso
• Horas dedicadas al deporte

8. • Lo primero que hacemos es calcular si es
normal

9. • Cogemos las dos variables

10. • Vemos que ponga: gráficos con prueba de
normalidad

11. • Como resultado, cogemos Shapiro-Wilk y no
es normal

12. • Correlaciones

14. • No hay correlación porque el nivel de
significación me da mayor que o.o5

15. • Ahora calculamos la nube de dispersión.

16. • Elegimos dispersión simple

17. • Ponemos en el eje Y la nota de acceso y en el
eje X las horas de dedicación a la práctica de
deporte

18. • Y ya tenemos representada nuestra nube de
dispersión