El resumen analiza los datos de glucemia y edad de una muestra de hombres y mujeres. Se calculan medidas estadísticas como la media, mediana, desviación estándar, cuartiles y medidas de forma. Luego, se grafican las distribuciones de las variables y se analizan las diferencias en los niveles de glucemia entre hombres y mujeres. Finalmente, se crea una tabla de contingencia que relaciona el color de cabello y el sexo.

1. I S A B E L C R U Z G Ó M E Z
G R U P O 2
S U B G R U P O 6
Tarea 5

2. Se desea realizar un estudio sobre la en una muestra de mujeres y hombres,
de la que se obtienen los datos de la siguiente tabla (glucemia medida en
g/litros y edad en años)
1. Mediante software estadístico, calcula los valores máximo y mínimo, media,
mediana, desviación típica, rango, cuartiles y medidas de forma de la/s
variable/s numérica/s. Cuelga su desarrollo en el blog.
2. Comenta e interpreta los resultados obtenidos en la desviación
típica,cuartiles y medidas de forma.
3. Presenta una tabla con todas las frecuencias posibles de la/s variable/s
cualitativa/s.
4. Mediante software estadístico, representa gráficamente la distribución
de cada una de las variables.
5. Crea un gráfico que relacione “Glucemia” y “Sexo”. Interpreta y comenta el
gráfico.
6. Mediante software estadístico, crea una tabla de contingencia que relacione
“Cabello” y “Sexo”.

3. 1. Mediante software estadístico, calcula los valores máximo y mínimo, media, mediana, desviación
típica, rango, cuartiles y medidas de forma de la/s variable/s numérica/s. Cuelga su desarrollo en el
blog.
En primer lugar, importamos los datos desde un archivo de Excel,
y luego pulsamos estadísticos, y resúmenes estadísticos.

4. Datos (edad, glucemia)
Son las variables
Estadísticos que nos
piden

5. Posteriormente, pulsamos también Conjuntos de datos activos, y
obtendremos todo lo que nos piden.

6. 2. Comenta e interpreta los resultados obtenidos en la
desviación típica, cuartiles y medidas de forma.
Variable Edad
 Desviación típica:18.03636.
 Al ser la DE un valor alejado a cero, los valores de la variable estudiada están
muy alejados a la media aritmética, la distribución de datos no es homogénea,
está dispersos los datos.
 Cuartiles: 0% 25% 50% 75% 100%
1-18 2-35.5 3-47 4-59.5 5- 80
 Medidas de forma:
-Asimetría:1.186175 Se inclina a la derecha (sesgo derecho) Asimetría positiva.
-Curtosis:0.3105253 T>0 Curva estilizada, existe una gran concentración de valores
en la región central de la distribución de frecuencias (curva leptocútica)

7. Variable Glucemia
 Desviación típica:0.8823993.
Al ser la DE un valor cerca de cero, los valores de la variable
estudiada están muy próximos a la media aritmética, la
distribución de datos es homogénea, no están dispersos-
 Cuartiles: 0% 25% 50% 75% 100%
1- 0.8 2-0.95 3-1.155 4-1.99 5-3.92
 Medidas de forma:
-Asimetría:-0.07872191 Curva desplazada a la izquierda (sesgo a
la izquierda) Asimetría negativa.
-Curtosis:-0.907861 T<0 Es platicúrtica. La curva es aplanada.
Existe una baja concentración de valores en la región central de
la distribución de frecuencias.

8. 3. Presenta una tabla con todas las frecuencias posibles de la/s
variable/s cualitativa/s.
SEXO fa fr Pi
HOMBRE 16 0, 4 40
MUJER 24 0,6 60
40 1 100
CABELLO fa fr Pi
Castaño 7 0,175 17,5
Negro 28 0,7 70
Rubio 5 0,125 12,5
40 1 100

9. 4. Mediante software estadístico, representa
gráficamente la distribución de cada una de las variables.
castaño
negro
rubio
Cabello
hombre
mujer
Sexo
VARIABLES CUALITATIVAS
Gráfico de sectores

10. Histograma
 VARIABLES CUANTITATIVAS
Edad
frequency
10 20 30 40 50 60 70 80
02468
Glucemia
frequency
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
02468101214

11. Diagramas de cajas
1.01.52.02.53.03.54.0
Glucemia
9
20304050607080
Edad

12. Según la tabla, observamos una clara
diferencia tanto en el nivel de glucemia
como en la frecuencia en la que aparece
en hombres y mujeres. En mujeres es
bastante más elevada en valores de
0,5-1, sin embargo, se ve un gran
descenso a partir de 1,5-2, llegando a
desaparecer para luego, aumentar
considerablemente, y nuevamente
desaparecer. Acaba con unos valores
bajos. Por otro lado, los hombres, se
mantienen más o menos. Comienza
siendo elevada, para luego ir
disminuyendo a modo de escalones, con
un pico más elevado entre 2,5 y 3 hasta
que desaparece.
Sexo = hombre
Glucemia
frequency
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
02468
Sexo = mujer
Glucemia
frequency
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
02468 5. Crea un gráfico que relacione “Glucemia” y “Sexo”.
Interpreta y comenta el gráfico.

13. 6. Mediante software estadístico, crea una tabla de contingencia que
relacione “Cabello” y “Sexo”.