ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON R-COMMANDER

1. Abrir con StatGraphics el archivo Encues.sf y guardarlo como texto.2. Abrir R-Commander e importar este archivo de texto:

Datos -> Importar Datos -> Desde Texto.Separador: TabuladoresCarácter decimal: Coma.

3. Visualizar conjunto de datos para ver que se ha importado correctamente.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL

4. Realizar un resumen del conjunto activo de los datos.Estadísticos -> Resúmenes -> Conjunto de datos activos.

5. Realizar un análisis descriptivo de las variables numéricas.Estadísticos -> Resúmenes -> Resúmenes numéricos.

6. Realizar un análisis descriptivo de la variable “Peso” en función de “Estudios”.Estadísticos -> Resúmenes -> Resúmenes numéricos (Resumir por grupos).

7. Realizar una tabla de frecuencias para la variable cualitativa “Estudios”Estadísticos -> Resúmenes -> Distribución de frecuencias.

8. Realizar una tabla de frecuencia para la variable “Habitantes”Datos -> Modificar variables del conjunto de datos activos -> Convertir variable numérica en factor.

Nombre: Habitantes1Estadísticos -> Resúmenes -> Distribución de frecuencias (Habitantes1)

9. Realizar una tabla de frecuencias para la variable “Peso”Datos -> Modificar variables del conjunto de datos activos -> Segmentar variable numérica.

Nombre:Peso1Nº de clases: 4Nombres de niveles: RangosMétodo: Intervalos de igual cantidad.

Estadísticos -> Resúmenes -> Distribución de frecuencias (Peso1)10. Realizar una tabla de frecuencias para la variable “Talla”

Igual que anterior.11. Realizar representaciones gráficas.

Gráficas -> Diagrama de barrasGráficas -> SectoresGráficas -> HistogramaGráficas -> Diagrama de caja

12. Realizar un diagrama de caja para “Peso” agrupando por estudios.Gráficas -> Diagrama de caja (Resumir por grupos).

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL.

13. Construir la tabla de doble entrada de las variables “Peso” y “Talla”.Estadísticos -> Tablas de contingencia -> Tabla de doble entrada. (peso1 y talla1)

14. Realizar el diagrama de dispersión de las variables “Peso” y “Talla”.Gráfica -> Diagrama de dispersión.

15. Examinar la matriz completa de diagramas de dispersión.Gráfica -> Matriz de diagramas de dispersión.

16. Construir la matriz de correlaciones.Estadísticos -> Resúmenes -> Matriz de correlaciones.

17. Realizar un ajuste lineal de “Peso” sobre “Talla”Estadísticos -> Ajuste de Modelos -> Regresión Lineal.

18. Comparar modelos alternativos.Estadísticos -> Ajuste de modelos -> Modelo lineal.

Nombre: ParabólicoPeso ~ Talla + I (Talla^2)

19. Realizar predicciones.Ejemplo: Con el modelo Parabólico predecir el peso para una altura igual 1,7 m.Escribir orden en instrucciones: predict (Parabólico, TALLA<- 1,7)Pulsar ejecutar.

20. Guardar datos.Datos -> Conjunto de datos activo -> Guardar el conjunto de datos activos.

21. Guardar resultados.Fichero -> Guardar los resultados.

22. Guardar gráficos.Gráficas -> Guardar gráfico en fichero -> Como mapa de bits. (hay que hacerlo para cada gráfico conforme se construye, porque cada nuevo gráfico sobreescribe al anterior).