Seminario 8

Seminario 8

Marta Villanueva GmezGrupo 16Estadstica y Tics

La actividad a realizar en R Commander es la siguiente:

Determinar si existe relacin y cmo es de fuerte entre la variable altura y peso del archivo activossalud.Rdata

Resultado de imagen de r commander1 Paso: cambiamos el directorio de trabajo en R commander

2 Paso: cargamos la base de datos activossalud.Rdata donde estn nuestras variables

3 Paso: lo primero que hay que hacer para ver si hay relacin entre dos variables es comprobar si siguen una distribucin normal o no.
Primero comprobaremos la normalidad de la variable altura

Al pulsar aceptar, nos sale la grfica, donde observamos:

Podemos observar que hay puntuaciones que se salen de las lneas discontinuas (que representan los intervalos de confianza), por lo que consideramos que la variable altura no posee una distribucin normal

Ahora comprobamos la distribucin de la variable peso

Observamos en la grfica, que:

Observamos que hay puntuaciones de la variable que sobresalen de los intervalos de confianza (lneas discontinuas) por lo que la variable peso no sigue una distribucin normal

4 Paso: Al no presentar ninguna una distribucin normal utilizaremos el Test de Rho Spearman (test no paramtrico)

Una vez que hemos decidido que Test vamos a realizar, procedemos a:

1 Qu tipo de relacin (regresin) hay entre ellas

2 Cmo de fuerte es la relacin en el caso de que la hubiera (correlacin).

1 Estudiamos la linealidad

Podemos observar que muchas de las puntuaciones se acercan a la lnea de mnimos cuadrados, pero conforme va aumentando los valores, las puntuaciones se alejan.

Podemos decir entonces, que no existe relacin entre ambas variables, y adems podemos decir que a medida que aumenta la altura, aumenta el peso, ya que hay una relacin positiva, porque la pendiente es ascendente.

4 Paso: Cmo de fuerte es la variable? (correlacin)

Seleccionamos ambas variables: Peso y AlturaSeleccionamos el test de Spearman, ya que no siguen una distribucin normalObtenemos el siguiente resultado:

Vemos que hay una correlacin de 0.62. Esto significa que hay una correlacin moderada (a partir de 0.5 ya se considera as).

En conclusin, ambas variables guardan una cierta relacin.

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