Tarea 9 estadistica y tics
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Este documento presenta los resultados de tres ejercicios estadísticos realizados con variables medidas y nominales. En el primer ejercicio, se analizan las relaciones entre la ganancia ponderal, tensión arterial y edad. En el segundo, se examinan las correlaciones entre IMC, glucemia y edad, así como la relación entre sexo y hábito tabáquico. En el tercer ejercicio, se estudia la relación entre sexo y nivel educativo usando la prueba Phi. El documento concluye que algunas relaciones son estadísticamente significativas
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Seminario 9
Este documento resume los conceptos básicos de la correlación bivariada entre variables cuantitativas, incluyendo los tipos de correlación (positiva y negativa), los coeficientes de correlación (R de Pearson y Rho de Spearman), las pruebas de normalidad y los diagramas y tablas de correlación. Además, presenta un ejemplo analizando la correlación entre la edad y el colesterol total y entre la edad y la presión arterial sistólica. En ambos casos se encontró una correlación positiva significativa entre las variables.
Tarea 8 y 9.
Este documento presenta los resultados de varios análisis estadísticos realizados para comparar dos tratamientos (A y B), tres tratamientos (A, B y C), y analizar las correlaciones entre diversas variables. Los resultados muestran que el tratamiento B es más efectivo que el A, y que el mejor tratamiento es el C. También se encontró que no hay correlaciones significativas entre las variables analizadas.
Tarea seminario 9 marina gonzález font
Este documento discute conceptos estadísticos como la correlación, pruebas de normalidad y significancia estadística. Explica cómo calcular la prueba de Shapiro-Wilk y aplicar Pearson o Spearman dependiendo de si se cumplen criterios de normalidad. También presenta ejemplos de hipótesis nulas y alternativas para analizar la diferencia en satisfacción entre hombres y mujeres y la relación entre sexo y tipo de tratamiento.
Projecto probabilidad y estadisticas
Esta es una presentacion para la materia de probabilidad y estadisticas, aqui estan los temas de Estadistica descriptiva y estadisitca inferencial, todos estos resultados de hacer unas encuestas.
Test de Hipótesis I
El documento trata sobre inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Explica los conceptos clave como hipótesis nula y alternativa, errores tipo I y II, y el procedimiento general para realizar pruebas de hipótesis, incluyendo la selección del estadístico de prueba y la región crítica. También cubre pruebas específicas para medias, proporciones, comparaciones entre dos medias y medias pareadas.
Pruebas de normalidad: Prueba de Anderson-Darling
Este documento presenta los pasos para realizar la prueba de Anderson-Darling para probar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Se toman 20 números al azar y se calculan la media y desviación estándar. Luego se ordenan los datos y se calculan estadísticos Z. Estos valores se usan para calcular valores F(Yi) y logaritmos para determinar el estadístico A2, el cual es menor que el valor crítico, por lo que no se rechaza la hipótesis nula de que los datos siguen una distribución
Normalidad
Este documento trata sobre la normalidad de las perturbaciones en los modelos de regresión lineal. Explica conceptos como la curva normal, la simetría y la curtosis. También describe efectos de la no normalidad como la pérdida de eficiencia, y las causas como valores atípicos o distribuciones asimétricas. Finalmente, detalla métodos para identificar la normalidad como gráficos, histogramas y tests de hipótesis como el de Jarque-Bera.
Seminario 9
Este documento describe los diferentes tipos de pruebas estadísticas para analizar la relación entre variables cuantitativas y cualitativas, incluyendo coeficientes de correlación como Spearman y Pearson. Explica cómo usar estos coeficientes para determinar si las relaciones son significativas o casuales basado en si el valor p es menor o mayor que 0.05. También muestra ejemplos de análisis estadístico bivariado para explorar las relaciones entre variables como edad, peso, tensión arterial, IMC y glucemia.
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Seminario 9
Este documento explica diferentes tipos de correlación y cómo calcularlos. Describe correlaciones paramétricas y no paramétricas, y los coeficientes de Pearson, Spearman, contingencia y Phi para relacionar variables cualitativas y cuantitativas. Además, presenta tres actividades como ejemplos de cómo calcular estas correlaciones y contrastar hipótesis.
Correlación entre variables
Este documento resume dos ejercicios sobre la correlación entre variables. En el primer ejercicio, se analiza la relación entre el colesterol total y el peso corporal mediante pruebas de normalidad, el test de correlación de Pearson y un gráfico de dispersión. Los resultados muestran que no existe una correlación significativa entre las variables. En el segundo ejercicio, se estudia la influencia de la edad en la presión arterial sistólica aplicando pruebas de normalidad, el test de Spearman y un gráfico de dispersión. Los resultados indican que existe una correlación positiva
tareSeminario 9
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre correlaciones y concordancia. Explica qué son las correlaciones y cómo medir la fuerza de la asociación entre variables cuantitativas o cualitativas. Luego, presenta ejemplos de ejercicios de correlación bivariada realizados con diferentes variables como la edad, peso, tensión arterial y glucosa en ayunas. Finalmente, introduce el concepto de contingencia para variables nominales.
Seminario 9
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Explica que se debe realizar una prueba gráfica y estadística, usando la prueba de Pearson o Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal. Los resultados mostraron una correlación positiva entre peso y glucemia, pero no entre presión arterial y colesterol.
Seminario 9
El documento describe cómo realizar pruebas estadísticas para determinar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Se realizan pruebas gráficas y estadísticas como la R de Pearson y Rho de Spearman. Los resultados muestran que existe una correlación positiva entre el peso y la glucemia, es decir, que el peso influye en los niveles de glucemia. Sin embargo, no se encontró evidencia de correlación entre la presión arterial sistólica y los niveles de colesterol.
Pdf (1)
El documento analiza la relación entre dos pares de variables tomadas de un cuestionario: peso y colesterol total, edad y tensión arterial sistólica. Para el primer par, se determina que siguen una distribución normal y no existe correlación entre ellas. Para el segundo par, no siguen una distribución normal pero sí existe una fuerte correlación positiva entre la edad y la tensión arterial.
Seminario 9est
Este documento resume los conceptos clave de los coeficientes de correlación. Explica cómo calcular la prueba de normalidad usando Shapiro-Wilk para muestras menores a 50 o Kolmogorov para muestras mayores. También cubre cómo interpretar los resultados de las pruebas de hipótesis para determinar la relación entre variables y el grado de correlación usando los coeficientes de Pearson, Spearman y contingencia.
Seminario 9 estadística
Este documento describe cómo usar las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk para determinar si dos variables siguen una distribución normal y, por lo tanto, si se puede usar el coeficiente de correlación de Pearson. También explica cómo usar el coeficiente de correlación de Spearman para variables no paramétricas y aplica diferentes pruebas de correlación a varios conjuntos de datos para determinar si existe una relación entre las variables y la intensidad de dicha relación.
Tarea seminario 9
El documento trata sobre la correlación entre dos variables. Explica que la correlación puede ser positiva, negativa o nula, y que indica la relación pero no implica causalidad. También describe cómo realizar un análisis de correlación entre horas de deporte y IMC, incluyendo probar la normalidad de los datos, seleccionar el coeficiente de correlación apropiado (Spearman para datos no normales) y obtener un coeficiente de correlación bajo y positivo.
Seminario 9. CORRELACIÓN. SPEARMAN Y PEARSON
Para determinar la correlación entre dos variables cuantitativas, se debe primero verificar si siguen una distribución normal mediante la prueba de Shapiro-Wilk. Si no siguen una distribución normal, se usa la prueba de Spearman en lugar de la prueba de Pearson. El documento presenta los resultados de aplicar estas pruebas para analizar la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte, encontrando una correlación positiva moderada-baja mediante la prueba de Spearman.
Tarea seminario 9
El documento trata sobre la correlación entre dos variables. Explica que la correlación puede ser positiva, negativa o nula, y que indica la relación pero no implica causalidad. También describe cómo calcular la correlación usando el coeficiente de Pearson para datos normales o el de Spearman para datos no normales. Luego, presenta un ejemplo analizando la correlación entre horas de deporte y IMC en una muestra, encontrando una correlación positiva pero muy baja usando el coeficiente de Spearman.
Seminario 10 estadística
Este documento describe diferentes tipos de correlaciones entre variables cuantitativas, cualitativas y categóricas en una base de datos de adolescentes. Analiza la relación entre peso y talla, sexo y actividad física, sexo y consumo de tabaco, y grado de funcionalidad familiar y consumo de tabaco, utilizando coeficientes de correlación como Pearson, Phi y contingencia. Los resultados muestran correlaciones significativas entre peso y talla, sexo y actividad física, y grado de funcionalidad familiar y consumo de tabaco.
ANÁLISIS BIVARIADO
Este documento presenta resúmenes de varios seminarios sobre análisis bivariado y pruebas estadísticas como chi-cuadrado, t-student, ANOVA y correlaciones. Explica cómo utilizar estas pruebas para contrastar hipótesis, comparar medias y determinar si hay relaciones entre variables. Se incluyen ejemplos sobre el cansancio en cuidadores, efectividad de tratamientos para adelgazar y correlaciones entre factores de riesgo cardiovascular.
Seminario 9
Este seminario trata sobre las correlaciones y los diferentes estadísticos que se pueden usar para medir la intensidad de la asociación entre variables dependiendo de sus escalas de medida. Se explican los resultados de aplicar las pruebas de Pearson, Spearman, biserial puntual, contingencia y Phi a diferentes conjuntos de datos para medir las correlaciones entre el peso y la tensión, el sexo y la tensión, y el hábito tabáquico y el sexo.
Seminario viii
Este documento presenta cuatro actividades sobre correlaciones. La primera calcula la correlación de Pearson entre el peso y la tensión diastólica y encuentra una correlación positiva baja a moderada. La segunda calcula la correlación biserial entre el peso y el sexo. La tercera usa la prueba phi para analizar la relación entre el sexo y la satisfacción con el peso y encuentra independencia. La cuarta realiza una tabla de contingencia entre el sexo y el hábito tabáquico, encontrando una correlación baja positiva.
Seminario viii
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Estadística seminario 10
El documento analiza la relación entre el peso y la talla en una muestra de adolescentes. Se plantean la hipótesis alternativa de que existe una relación y la hipótesis nula de que no existe relación. Se realizan pruebas estadísticas como la prueba de Pearson, pruebas de normalidad y gráficos que muestran que aunque la distribución se desvía levemente de la normalidad, existe una relación positiva y alta entre el peso y la talla en la muestra.
Seminario 9
Este documento discute diferentes métodos estadísticos para analizar la relación entre variables, incluyendo el coeficiente de correlación de Pearson para variables cuantitativas normales, el coeficiente de Spearman para variables no normales, y pruebas de contingencia y Phi para variables nominales. Aplica estas pruebas a ejemplos de datos para ilustrar cómo determinar si hay una relación significativa entre las variables y la intensidad de dicha relación.
Semianrio 9
Este documento resume los resultados de una prueba de correlación entre dos variables: horas de práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Se determinó que las variables no siguen una distribución normal, por lo que se usó la prueba de Spearman. Los resultados mostraron una correlación positiva pero no significativa (0.263) entre las variables, indicando que no existe una relación entre las horas de deporte y el IMC.
Seminario 9
Este documento resume un ejercicio de seminario que estudia la correlación entre el peso medido y el IMC reportado subjetivamente. Se eligen estas dos variables cuantitativas y se plantean hipótesis nulas y alternativas. Las pruebas de normalidad muestran una distribución no normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman, el cual muestra una fuerte correlación positiva entre las variables. El diagrama de dispersión también apoya esta correlación. Por lo tanto, se acepta la hipótesis alternativa de que existe una correlación entre el peso y
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- 1. TAREA 9 ESTADISTICA Y TICS Francisco Javier Escalona García
- 2. EJERCICIO 1 • Variables medidas en escala de intervalo o razón
- 6. TEORÍA DEL EJERCICIO La prueba de normalidad se calcula: Si es menor de 50, Shapiro-Wilk para la edad. Mejor dicho: • Ho= cumplen criterio de normalidad. • Ha= no cumplen criterio de normalidad. • Los que son normales cumplen criterio de normalidad y podemos aplicarle Pearson y los demás no y le podemos aplicar Spearman en el que por lo menos sean ordinales.
- 9. CONCLUSIÓN • Por tanto se rechaza la hipótesis nula ya que hay relación entre ganancia ponderal con la tensión arterial. Sig < 0.05 • -0,249 relacion de correlacion muy baja e inversamente proporcional.
- 10. La relación entre la edad y el peso es estadísticamente significativa, es decir, acepto la hipótesis alternativa, sig < 0.05. La relación es inversamente proporcional y es baja. Entre la tensión y la edad hay relación estadísticamente significativa, tienen relación directamente proporcional, a medida que aumenta la edad, aumenta la tensión arterial y es una relación moderada.
- 11. EJERCICIO 2 • No paramétricas. Spearman Ordinal- Ordinal.
- 12. • Contraste de hipótesis: • -IMC con glucemia: • El contraste de hipo es significativo<0,05 (rechaza la hipótesis nula) • La correlación es moderada • -IMC con edad: • El contraste de hipo es significativo<0,05 (rechaza la hipótesis nula) • La correlación es moderada
- 13. Relación de contingencia mediante variables nominales una dicotómica y una no dicotómica.
- 14. CONCLUSIÓN • Hay relación entre sexo y hábito tabáquico. • La relación es baja. Es significativo porque el coeficiente de contingencia es menor de 0,05 y la relación es baja por estar entre 0,2-0,4 • Aceptamos la hipótesis alternativa y rechazamos la nula •
- 18. CONCLUSIÓN • Estadísticamente no significativo. • No es significativa no hay relación o es fruto de la casualidad. • Los valores negativos señalan a los hombres el valor más bajo y los positivos a las mujeres los más altos.
- 19. FIN