Software estadístico "R commander". Realización de ejercicios.

1. TAREA 5: PROGRAMA R
COMMANDER
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
NOELIA GIL GUERRERO

2. Introducción
• En primer lugar, copiamos la tabla que se nos proporciona en
el ejercicio, y la pegamos en un archivo Excel.
• Después, introducimos el archivo Excel en el programa R
commander de la siguiente forma:
• Tras hacer esto, ya podremos realizar los ejercicios
que se nos pide.

3. Cálculo de valores máximo y mínimo, media, mediana,
desviación típica, rango, cuartiles y medidas de forma de la/s
variable/s numérica/s.
Valor máximo
Valor mínimo
Mediana
Media

4. Cálculo de valores máximo y mínimo, media, mediana,
desviación típica, rango, cuartiles y medidas de forma de la/s
variable/s numérica/s.

5. Cálculo de valores máximo y mínimo, media, mediana,
desviación típica, rango, cuartiles y medidas de forma de la/s
variable/s numérica/s.
Desviación típica
Rango
Simetría
Curtosis
Cuartiles

6. Comentario e
interpretación
de los
resultados.
En cuanto a la variable glucemia, podemos observar
que la desviación típica es cercana a cero, por
tanto, los datos están próximos. La simetría al ser
mayor que uno es una curva sesgada a la derecha.
La curtosis al ser mayor que cero hay una curva
estilizada y con alta concentración de valores en la
zona central. En relación a los cuartiles, vemos que
el 25% de la población tiene 0.95 g/L de glucosa en
sangre; el 50% tiene 1.155 g/L; y el 75% tiene 1.99
g/L.
En cuanto a la variable edad, podemos comentar
que la desviación típica al estar alejada de cero nos
indica que los datos se encuentran más alejados. La
simetría al ser menor que uno es una curva sesgada
a la izquierda. La curtosis al ser menor que cero es
una curva aplanada y con baja concentración de
valores en la región central. En relación a los
cuartiles, nos indican que el 25% de la población
tiene 36 años aproximadamente; el 50% tiene 47; y
el 75% tiene 60 aproximadamente.

7. Tablas de
frecuencias

8. Representación gráfica de cada variable
Para la variable “glucemia” usaremos la gráfica de diagrama de caja

9. Representación gráfica de cada variable
Para la variable “edad” utilizaremos el histograma

10. Representación gráfica de cada variable
Para la variable “sexo” usaremos la gráfica de sectores

11. Representación gráfica de cada variable
Para la variable “cabello” utilizaremos la gráfica de sectores

12. Gráfico que relaciona la “glucemia” con el “sexo”
Podemos observar que en el caso de la mujer hay más casos de
glucemia y mayor cantidad de glucosa en sangre. La distancia entre
cuartiles también es mayor, al igual que el rango. Encontramos el
valor máximo bastante alejado del tercer cuartil. La mediana en la
mujer también es mayor que en el hombre.

13. Tabla de contingencia relacionando “cabello” y
“sexo”
Mujer Hombre Total
Castaño 5 (5%) 2 (12’5%) 7 (17’5%)
Negro 16 (30%) 12 (40%) 28 (70%)
Rubio 3 (5%) 2 (7’5%) 5 (12’5%)
Total 24 (40%) 16 (60%) 40 (100%)
Cabello
Sexo