El documento describe los pasos para establecer la relación entre el peso y la altura diferenciando por sexo usando datos de salud en R. Se analizan las variables de altura y peso para mujeres y hombres por separado usando histogramas, gráficos de cuartiles, pruebas de normalidad y diagramas de dispersión para determinar si existe una correlación positiva entre el peso y la altura.

1. TAREA 9

2. Debemos establecer la relación entre el peso
y la altura, diferenciando por sexo.

3. Tenemos que cargar la base de activossalud en el
programa R. Filtraremos por sexo (sexo==“Mujer”)

4. Analizamos la variable altura. Realizamos el
histograma para ver la distribución.

5. Tambien realizamos la grafica de comparación
de cuartiles

6. Hemos de realizar un test de normalidad para
asegurarnos que tiene esta distribución.
Para ello seleccionamos la variable altura y el test
LILLIEFORS (muestra >50)

7. Según este test, p-value= 0,001657
Diriamos que no sigue distribución normal

8. Tendremos que realizar el mismo proceso con
el peso

9. El test de normalidad da p-value=0,0003874.
Podemos decir que sigue una distribucion
normal

10. Para analizar si peso y altura están relacionados en
mujer realizamos un diagrama de dispersión.
La variable dependiente será el peso, y la indep. La
altura

11. Realizamos una matriz de correlacion y luego
un test de correlacion para verificar

12. El valor obtenido de P es menor de 0,05, por tanto
rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la
alternativa (altura y peso están relacionados en la
mujer)
La correlacion es positiva (0,47)

13. Realizamos el mismo proceso para los
hombres. Filtraremos como sexo==“Varon”

14. Realizamos test de normalidad con LILLIEFORS. P-
value=0,02607, por tanto <0,05 (no sigue
distribución normal)

15. Realizamos igual con el peso

16. En este caso p-value>0,05, por tanto si sigue
distribución normal

17. Volvemos a relacionar peso y altura, en este caso
con el hombre, y realizamos diagrama de
dispersion

18. Por ultimo, realizamos la matriz de
correlacion y el test