Tarea 8 TICS US.

1. Tarea 8. Programa R.
Estefanía Roldán Díaz. Grupo 1. Subgrupo 5.

2. Relación peso-altura.
• En esta tarea, vamos a comprobar si la altura y el peso
están relacionados tanto en hombres como en
mujeres, por separado. Por tanto, comprobaremos si
el peso aumenta con la altura o no. Para ello, primero,
cargamos nuestra base de datos ya utilizada
anteriormente: activossalud.

3. Tras esto, filtramos primero por sexo
femenino:

4. Primero, realizamos histogramas de ambas
variables:

5. A continuación, realizamos la gráfica de
comparación de cuartiles:

6. Para comprobar la normalidad, realizamos el
test de normalidad en ambas:

7. Conclusión:
• Como podemos comprobar, ninguna de las variables siguen una
normal ya que para esto p tendría que ser mayor de 0.05, y en
ninguno de los dos casos ocurre esto. En principio, ambos gráficos nos
llevaban a pensar que ambas serían variables que seguirían una
normal, pero no es así. A continuación, realizaremos un diagrama de
dispersión, matriz de correlación y el test de correlación para ver el
grado o fuerza de asociación que existe entre ambas variables.

8. Realizamos el diagrama de dispersión, con la
línea de mínimos cuadrados:

9. Realizamos la matriz de correlación:

10. Realizamos el test de correlación:
Utilizamos el coeficiente de Spearman al no seguir una
normal ninguna de las variables. Como podemos
comprobar, rho= 0,48. Teniendo en cuenta que hay más
correlación conforme se hacer a 1 y -1, vemos que hay una
correlación moderada.

11. Ahora, volvemos a cargar la base de datos
original y filtramos por varones:

12. Realizamos los histogramas:

13. A continuación, realizamos el gráfico de
comparación de cuantiles:

14. Por último, y para comprobar, realizamos el
test de normalidad en ambas variables:

15. Conclusión:
• En este caso, podemos comprobar que el peso en hombres sí
que sigue una distribución normal al ser p>0,05, y la altura
está muy cerca, aunque no llega, pero si es verdad que está
más cerca de una distribución normal que la altura en
mujeres. En este caso, los histogramas daban menos
sensación de que las variables fueran normales que el gráfico
QQ.

16. Comprobamos la correlación:

17. Realizamos la matriz de correlación:

18. Realizamos el test de correlación:
Volvemos a utilizar el coeficiente de Spearman ya que hay
una variable que no sigue la normal. En este caso, rho= 0,36.
Esto quiere decir que hay una correlación baja, porque está
más cerca de 0 que de 1.