T8
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•15 vistas
Existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso de los individuos en el conjunto de datos analizado. Las variables altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utilizó el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman indicó una correlación positiva fuerte entre las variables. Además, el test de correlación rechazó la hipótesis nula de que no existe relación, confirmando que la altura influye en el peso.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Tarea 8
Este documento describe los pasos para establecer la correlación entre el peso y la altura de mujeres y hombres. Se realizan histogramas, gráficas de cuantiles y pruebas de normalidad para determinar si el peso y la altura siguen distribuciones normales. Luego, se crean diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación usando el coeficiente de Spearman para analizar la correlación entre el peso y la altura dentro de cada sexo.
Tarea 8
Este documento describe un análisis bivariado realizado para determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se comprueba que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva y fuerte entre las variables. Finalmente, una prueba de correlación rechaza la hipótesis nula de que no existe correlación entre las variables.
Seminario8 definitivo (1)
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se determina que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es positivo y fuerte, indicando una relación entre altura y peso. Un test de correlación confirma que existe una relación significativa entre las variables.
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.
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.
Tarea seminiario 8
Este documento resume un análisis estadístico que determina la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra que la distribución de altura y peso no sigue la campana de Gauss, por lo que no son normales. Sin embargo, el diagrama de dispersión muestra una relación lineal positiva entre las variables, es decir, a mayor altura mayor peso. El coeficiente de correlación de Spearman de 0,6224 también indica una buena relación positiva entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables peso y altura. Se comprueba primero la normalidad de las variables utilizando gráficas de comparación de cuartiles y se determina que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se utiliza un diagrama de dispersión para ver que no existe una relación entre las variables, y el coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva pero muy débil entre ellas.
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.
Recomendados
Tarea 8
Este documento describe los pasos para establecer la correlación entre el peso y la altura de mujeres y hombres. Se realizan histogramas, gráficas de cuantiles y pruebas de normalidad para determinar si el peso y la altura siguen distribuciones normales. Luego, se crean diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación usando el coeficiente de Spearman para analizar la correlación entre el peso y la altura dentro de cada sexo.
Tarea 8
Este documento describe un análisis bivariado realizado para determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se comprueba que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva y fuerte entre las variables. Finalmente, una prueba de correlación rechaza la hipótesis nula de que no existe correlación entre las variables.
Seminario8 definitivo (1)
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se determina que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es positivo y fuerte, indicando una relación entre altura y peso. Un test de correlación confirma que existe una relación significativa entre las variables.
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.
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.
Tarea seminiario 8
Este documento resume un análisis estadístico que determina la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra que la distribución de altura y peso no sigue la campana de Gauss, por lo que no son normales. Sin embargo, el diagrama de dispersión muestra una relación lineal positiva entre las variables, es decir, a mayor altura mayor peso. El coeficiente de correlación de Spearman de 0,6224 también indica una buena relación positiva entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables peso y altura. Se comprueba primero la normalidad de las variables utilizando gráficas de comparación de cuartiles y se determina que ninguna sigue una distribución normal. Luego, se utiliza un diagrama de dispersión para ver que no existe una relación entre las variables, y el coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva pero muy débil entre ellas.
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.
Seminario 8
El documento analiza la relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Las pruebas muestran que ninguna variable sigue una distribución normal y existe una relación positiva entre ellas. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una buena relación entre la altura y el peso de los individuos.
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.
Seminario 9 estadistica
Este documento describe cómo calcular y analizar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el software SPSS. Primero, explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman y cómo comprobar la normalidad de las variables. Luego, muestra un ejemplo con las variables "peso" y "talla" de 30 estudiantes, donde se comprueba que siguen una distribución normal y se calcula un coeficiente de correlación de Pearson moderado y positivo de 0.475 entre ellas.
Seminario 10 ejercicio 1 (falta 1.1)
El documento presenta los resultados de varios análisis de correlación entre diferentes variables. En el primer análisis se encontró una correlación positiva baja entre las variables peso y horas de dedicación al deporte. En el segundo análisis se encontró una fuerte correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. Finalmente, al analizar la correlación entre peso y altura en una muestra de 10 casos, se encontró una correlación positiva fuerte y estadísticamente significativa entre estas variables.
Tarea seminario 8 Estadística y TICs
Este documento resume los pasos realizados en una tarea de estadística sobre la correlación entre la altura y el peso de individuos. Inicialmente, se realizan gráficas de cuartiles para determinar si los datos siguen una distribución normal (lo cual no parece ser el caso). Luego, se aplica la prueba de Kolmogorov para confirmar que los datos de altura y peso no son normales. Finalmente, se utiliza el coeficiente de Spearman para determinar la correlación positiva y fuerte entre las variables de altura y peso.
Ejercicio tema
Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
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 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.
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.
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
Estadística bivariada.2
Este documento describe un estudio estadístico bivariado que analiza la asociación entre la altura y el peso de 290 estudiantes. Se representan gráficamente las variables altura y peso usando histogramas, diagramas de cajas y gráficos q-q. Luego, se establece la hipótesis nula de que no existe asociación frente a la hipótesis alternativa de que sí existe. Finalmente, se usa la prueba de correlación de Spearman, encontrando una asociación elevada entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y un diagrama de dispersión para determinar la relación. El coeficiente de correlación de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y la prueba de correlación rechaza la hipótesis nula al ser el p-valor menor que 0,05.
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 8
Este documento resume los pasos para determinar la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Calcula el coeficiente de correlación de Pearson y rho de Spearman, y crea un diagrama de dispersión. Muestra una relación lineal positiva entre altura y peso, con una correlación positiva débil según el coeficiente de Spearman.
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.
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 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.
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 un ejercicio estadístico que analiza la relación entre la altura y el peso en hombres y mujeres por separado. Se realizaron histogramas, pruebas de normalidad, comparaciones de cuartiles, diagramas de dispersión y pruebas de correlación para ambos sexos. Los resultados mostraron una correlación moderada entre altura y peso en mujeres, pero una correlación baja entre estas variables en hombres.
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.
Tarea 9
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso mediante gráficas de cuartiles, pruebas de Kolmogorov-Smirnov para determinar la normalidad, el coeficiente de correlación de Spearman y una prueba de correlación. Los resultados muestran una correlación positiva significativa entre la altura y el peso, lo que significa que a mayor altura mayor será el peso.
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
Seminario 8
El documento analiza la relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Las pruebas muestran que ninguna variable sigue una distribución normal y existe una relación positiva entre ellas. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una buena relación entre la altura y el peso de los individuos.
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.
Seminario 9 estadistica
Este documento describe cómo calcular y analizar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el software SPSS. Primero, explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman y cómo comprobar la normalidad de las variables. Luego, muestra un ejemplo con las variables "peso" y "talla" de 30 estudiantes, donde se comprueba que siguen una distribución normal y se calcula un coeficiente de correlación de Pearson moderado y positivo de 0.475 entre ellas.
Seminario 10 ejercicio 1 (falta 1.1)
El documento presenta los resultados de varios análisis de correlación entre diferentes variables. En el primer análisis se encontró una correlación positiva baja entre las variables peso y horas de dedicación al deporte. En el segundo análisis se encontró una fuerte correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. Finalmente, al analizar la correlación entre peso y altura en una muestra de 10 casos, se encontró una correlación positiva fuerte y estadísticamente significativa entre estas variables.
Tarea seminario 8 Estadística y TICs
Este documento resume los pasos realizados en una tarea de estadística sobre la correlación entre la altura y el peso de individuos. Inicialmente, se realizan gráficas de cuartiles para determinar si los datos siguen una distribución normal (lo cual no parece ser el caso). Luego, se aplica la prueba de Kolmogorov para confirmar que los datos de altura y peso no son normales. Finalmente, se utiliza el coeficiente de Spearman para determinar la correlación positiva y fuerte entre las variables de altura y peso.
Ejercicio tema
Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
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 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.
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.
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
Estadística bivariada.2
Este documento describe un estudio estadístico bivariado que analiza la asociación entre la altura y el peso de 290 estudiantes. Se representan gráficamente las variables altura y peso usando histogramas, diagramas de cajas y gráficos q-q. Luego, se establece la hipótesis nula de que no existe asociación frente a la hipótesis alternativa de que sí existe. Finalmente, se usa la prueba de correlación de Spearman, encontrando una asociación elevada entre altura y peso.
Seminario 8
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y un diagrama de dispersión para determinar la relación. El coeficiente de correlación de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y la prueba de correlación rechaza la hipótesis nula al ser el p-valor menor que 0,05.
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 8
Este documento resume los pasos para determinar la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Calcula el coeficiente de correlación de Pearson y rho de Spearman, y crea un diagrama de dispersión. Muestra una relación lineal positiva entre altura y peso, con una correlación positiva débil según el coeficiente de Spearman.
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.
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 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.
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 un ejercicio estadístico que analiza la relación entre la altura y el peso en hombres y mujeres por separado. Se realizaron histogramas, pruebas de normalidad, comparaciones de cuartiles, diagramas de dispersión y pruebas de correlación para ambos sexos. Los resultados mostraron una correlación moderada entre altura y peso en mujeres, pero una correlación baja entre estas variables en hombres.
La actualidad más candente (20)
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
Similar a T8
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.
Tarea 9
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso mediante gráficas de cuartiles, pruebas de Kolmogorov-Smirnov para determinar la normalidad, el coeficiente de correlación de Spearman y una prueba de correlación. Los resultados muestran una correlación positiva significativa entre la altura y el peso, lo que significa que a mayor altura mayor será el peso.
Seminario 8
Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe una relación entre la altura y el peso de un grupo de personas y cuán fuerte es dicha relación. Inicialmente, se comprobó la normalidad de las variables altura y peso mediante gráficos de cuartiles y pruebas de Kolmogorov, determinando que no siguen distribuciones normales. Luego, un diagrama de dispersión mostró una relación positiva entre ambas variables aunque con algunos valores dispersos. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman de 0,622 y un test de correlación
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables cuantitativas "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Determina que estas variables no siguen una distribución normal y por lo tanto usa el test no paramétrico de Spearman. El análisis muestra una correlación positiva pero muy débil entre las variables, indicando que no están fuertemente relacionadas.
Seminario 8
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 estadistica
Este documento resume un seminario sobre la relación entre el peso y la altura de individuos. Se comprueba que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se usa el test de Spearman en lugar de otros métodos paramétricos. El análisis muestra una correlación positiva pero débil entre el peso y la altura.
Seminario 8
Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan gráficas y pruebas estadísticas como la prueba de Kolmogorov y el coeficiente de Spearman para determinar si existe una correlación positiva y fuerte entre las variables. Los resultados muestran que el p-valor está por debajo de 0.05, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se concluye que a mayor altura mayor peso.
Seminario 8 estadistica
El documento resume un seminario sobre la relación entre el peso y la altura. Se comprueba que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se usará el test de Spearman. El gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre peso y altura. El coeficiente de Spearman entre ambas variables es de 0.62, indicando una buena correlación positiva.
Seminario 8
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 8
El documento analiza la relación entre el peso y la altura en hombres y mujeres separadamente utilizando una base de datos de actividad física. Los resultados muestran una correlación moderada entre peso y altura en mujeres, pero una correlación baja entre estas variables en hombres. Ninguna de las variables siguió una distribución normal en mujeres, mientras que solo la altura no siguió una normal en hombres.
SEMINARIO VIII
Este documento describe cómo analizar la relación entre dos variables cuantitativas utilizando el programa R. Se examina la relación entre la altura y el peso de los individuos en un conjunto de datos. El análisis muestra que ninguna de las variables sigue una distribución normal y que existe una relación lineal positiva relativamente fuerte entre ellas, con un coeficiente de correlación de Pearson de 0,63.
Seminario viii
Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de relación. No se encontró que la altura o el peso siguieran una distribución normal, por lo que se utilizó una prueba no paramétrica. Los resultados mostraron una relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0,622, indicando una buena relación entre las variables.
Tarea 9
El documento describe un análisis estadístico que establece la correlación entre el peso y la altura diferenciado por sexo. Se realizan pruebas de normalidad, diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación de Spearman para determinar si existe una relación entre el peso y la altura en mujeres y hombres. Los resultados muestran que existe una correlación significativa entre el peso y la altura tanto en mujeres como en hombres.
Tarea 8
Este documento describe un análisis de correlación entre el peso y la altura de hombres y mujeres utilizando datos de salud. Se filtran los datos por sexo y se realizan pruebas de normalidad, diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva débil entre el peso y la altura tanto en mujeres como en hombres.
Trabajo seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos. Determina que ambas variables son cuantitativas pero no siguen una distribución normal, por lo que usa el test no paramétrico de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva buena entre altura y peso, indicando que a medida que aumenta la altura también lo hace el peso.
Tarea 9
Este documento analiza la asociación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Realiza un diagrama de dispersión que muestra una relación lineal positiva entre las variables. Luego, estudia la normalidad de cada variable mediante gráficos e hipótesis de prueba, encontrando que ninguna sigue una distribución normal. Por lo tanto, usa el test de correlación, el cual arroja un valor positivo que indica una relación moderadamente fuerte entre la altura y el peso.
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.
Seminario 8:Análisis bivariado con variables cuantitativas. Normalidad y line...
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso, a partir de un conjunto de datos. Inicialmente se observa gráficamente la posible relación entre las variables. Luego, se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y gráficas, determinando que no la siguen. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Tarea 9
Este documento describe un análisis estadístico que examina la correlación entre el peso y la altura en mujeres y hombres. Se utilizó el conjunto de datos ACTIVOSALUD y el programa R. Se filtraron los datos por sexo y se analizó la normalidad y correlación de las variables para cada grupo. Los resultados mostraron una correlación positiva moderada entre peso y altura tanto en mujeres como en hombres.
Tarea 8
Este documento describe el proceso de correlacionar la altura y el peso diferenciando por sexo. Primero se filtran los datos por mujeres, y se determina que la altura no sigue una distribución normal mientras que el peso sí. Luego, se muestra que existe una correlación débil pero positiva entre la altura y el peso en mujeres. El mismo proceso se repite para los hombres, encontrando también una correlación débil y positiva entre la altura y el peso.
Similar a T8 (20)
Seminario 8:Análisis bivariado con variables cuantitativas. Normalidad y line...
Seminario 8:Análisis bivariado con variables cuantitativas. Normalidad y line...
Último
El Cerebro se Cambia a si Mismo-Norman Doidge.pdf
Plasticidad cerebral; como el cerebro se puede cambiar a si mismo...
Manual de procedimiento para gráficos HC
Manual de usuario para elaborar gráficos en Hoja de cálculo de Google.
EVALUACION ESTUDIANTIL 2023-2024 Ecuador - Costa.pptx
Actualización de la Gestión Educativa en el ecuador 2023
Libro Integrado 8vo egb len-mat-ccnn-eess
El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
Mediante este enfoque de Texto Integrado, los estudiantes de 8vo grado tendrán una experiencia de aprendizaje enriquecedora y relevante, que les permitirá adquirir una visión más amplia y comprensiva de los temas estudiados.
Triduo Eudista: Jesucristo, Sumo y Eterno Sacerdote; El Corazón de Jesús y el...
Triduo Eudista: Jesucristo, Sumo y Eterno Sacerdote; El Corazón de Jesús y el...Unidad de Espiritualidad Eudista
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptx
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
La necesidad de bienestar y el uso de la naturaleza.pdf
La necesidad de bienestar y el uso de la naturaleza
Último (20)
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Docentes y el uso de chatGPT en el Aula Ccesa007.pdf
Inteligencia Artificial para Docentes HIA Ccesa007.pdf
Inteligencia Artificial para Docentes HIA Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
Guia Practica de ChatGPT para Docentes Ccesa007.pdf
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
EVALUACION ESTUDIANTIL 2023-2024 Ecuador - Costa.pptx
EVALUACION ESTUDIANTIL 2023-2024 Ecuador - Costa.pptx
CONTENIDOS Y PDA DE LA FASE 3,4 Y 5 EN NIVEL PRIMARIA
CONTENIDOS Y PDA DE LA FASE 3,4 Y 5 EN NIVEL PRIMARIA
Las Tecnologias Digitales en los Aprendizajesdel Siglo XXI UNESCO Ccesa007.pdf
Las Tecnologias Digitales en los Aprendizajesdel Siglo XXI UNESCO Ccesa007.pdf
Dosificación de los aprendizajes U4_Me gustan los animales_Parvulos 1_2_3.pdf
Dosificación de los aprendizajes U4_Me gustan los animales_Parvulos 1_2_3.pdf
Triduo Eudista: Jesucristo, Sumo y Eterno Sacerdote; El Corazón de Jesús y el...
Triduo Eudista: Jesucristo, Sumo y Eterno Sacerdote; El Corazón de Jesús y el...
La necesidad de bienestar y el uso de la naturaleza.pdf
La necesidad de bienestar y el uso de la naturaleza.pdf
T8
- 1. ESTADÍSTICA Y TICS. TAREA 8 María Barragán Brenes
- 2. Ejercicio para el blog: DETERMINA SI EXISTE RELACIÓN Y CÓMO DE FUERTE ES, ENTRE LAS VARIABLES “ALTURA” Y “PESO”.
- 3. 1º. Cargamos el conjunto de datos “activossalud”.
- 4. Primero, comprobamos si las variables tienen una distribución normal. Haremos una gráfica de comparación de cuartiles de altura y peso
- 5. INTERPRETACIÓN: Parece que no siguen una distribución normal, ya que hay muchos puntos que no están dentro de las líneas discontinuas. Para verificarlo, debemos realizar el test de normalidad Usaremos el test de Kolmogorov porque es una muestra >50.
- 6. 1. Estadísticos 2. Resúmenes 3. Test de normalidad altura y peso
- 7. • Tanto en la variable peso como en altura, la p-value es menor a 0,05, por lo que no siguen una distribución normal. • Tenemos que utilizar Spearman para comprobar la relación entre las dos variables. • Realizaremos un diagrama de dispersión para ayudarnos.
- 8. Podemos ver que la nube de puntos de encuentra cerca de la línea verde, aunque hay algunos puntos que se alejan demasiado de esta línea. Procedemos a realizar el coeficiente de Spearman.
- 9. 1. Estadísticos 2. Resúmenes 3. Matriz de correlaciones Debemos seleccionar las dos variables, marcar Coeficiente de Spearman y Observaciones completas. Así vemos que la correlación es positiva y fuerte, ya que se encuentra cerca de 1.
- 10. Por último, realizamos un test de correlación para rechazar o aceptar la Hipótesis nula. 1. Estadísticos 2. Resúmenes 3. Test de correlación Seleccionamos las dos variables, Coeficiente de Sperman (Tipo de correlación) y Bilateral (Hipótesis alternativa)
- 11. La p-value es mucho menor que 0,05, por lo que rechazamos la hipótesis nula. Esto nos indica que la altura si influye en el peso. La variable “altura” y “peso” son dependientes, por tanto, si la altura aumenta, también lo hará el peso.
Notas del editor
- Importar la BBDD desde Excel a R En la BBDD en Excel estas variables están en forma numérica, así que los alumnos podrán crear la variable nueva “riesgo sexual” que sea la suma de todas esas variables. Deberán crea una variable categórica y dicotómica que aúne las diferente puntuaciones posibles de la variable “riesgo sexual” y tendrán que pensar y razonar dónde poner el limite entre un bajo riesgo y un alto riesgo.