Este documento describe un estudio estadístico sobre los niveles de glucemia y la edad de un grupo de mujeres y hombres. Se calculan medidas como el promedio, mediana, desviación estándar, cuartiles y coeficientes de asimetría y curtosis. La desviación estándar de la edad es mayor que la de la glucemia, lo que indica una mayor dispersión de los datos de edad. Los resultados se representan gráficamente y se analiza la relación entre la glucemia y el sexo, observando mayor variabilidad en los niveles de

1. Tarea 6 de estadística
Inmaculada Sánchez Mariscal. Grupo
1, subgrupo 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).

3. 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.

4. Comenta e interpreta los resultados obtenidos en la desviación típica, cuartiles y
medidas de forma.
La desviación típica o desviación estándar (denotada con el símbolo sd es una
medida de dispersión para variables de razón (variables cuantitativas o
cantidades racionales) y de intervalo. En este caso, la desviación típica de la
edad es 19,036 y de la glucemia es 0,88, con ello podemos deducir que en el
caso de la edad hay una mayor dispersión de los datos, ya que en el caso de la
glucemia los datos serán menos dispersos, es decir, más cercanos.
Los cuartiles son valores que dividen una muestra de datos
en cuatro partes iguales. Además, el segundo cuartil
corresponde con la mediana.
El coeficiente de asimetría es negativo por lo que la curva es
asimétricamente negativa, por lo que los valores se tienden a
reunir más en la parte derecha de la media.
El coeficiente de Kurtosis es negativo, la distribución
se llama platicúrtica y hay una menor concentración
de datos en torno a la media.

5. Presenta una tabla con todas las frecuencias posibles de la/s variable/s cualitativa/s.

7. Mediante software estadístico, representa gráficamente la distribución de cada una
de las variables.

11. Crea un gráfico que relacione “Glucemia” y “Sexo”. Interpreta y comenta el gráfico.

12. En los anteriores histogramas podemos observar como en el
caso de los hombres no hay niveles de glucemia superiores a
3.0. Sin embargo en el caso de la mujer aparecen mayor
numero de niveles inferiores de glucemia y si hay niveles
superiores a 3.0.
Podemos deducir que en el caso de la mujer hay menos
homogeneidad en los datos, es decir, hay mas desigualdades
entre sus datos. Por el contrario, en el caso de os hombres si
existe es homogeneidad.
INTERPRETACIÓN

13. Mediante software estadístico, crea una tabla de contingencia que relacione
“Cabello” y “Sexo”.
Aquí podemos observar la tabla de
contingencia y además, los
porcentajes totales.