SEMINARIO 6

Análisis exploratorio de datos Tablas de frecuencias, resúmenes

numéricos y gráficos.

 Seleccionamos una variable cualitativa y realizamos la tabla de frecuencia: en este caso seleccionamos la variable de método anticonceptivo: preservativo

Selecciona dos variables cualitativas-factor del fichero “activossalud.RData”, descríbelas en tablas de frecuencias e interpreta al menos 3 aspectos en relación a la distribución de las mismas.

Comenzamos con los

ejercicios

Teniendo en cuenta que la muestra son alumnos de enfermería cabe destacar:

Un 61,57 % de la muestra, más de la mitad de ella, siempre usa preservativo para mantener relaciones sexuales.

Sin embargo un 31,37 lo ha usado alguna vez, practica de relativo riesgo para su salud sexual.

Y un pequeño porcentaje, no lo ha usado nunca: 4,71.

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

Y ahora seleccionamos otra variable cualitativa relacionada con el consumo de embutidos

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS

DATOS

Muestra esta bastante distribuida en función a la igualdad de los datos obtenidos en personas que lo consumen 3 o más veces en semana, 1 o 2 veces en semana y una vez a la semana.

Pero con eso, el mayor porcentaje se encuentra en aquellas personas que consumen embutidos de una a dos veces en semana, con un 27,76%.

Existe también personas que lo consumen a diario, lo cual atenta gravemente contra su salud, ya que son alimentos hiperlipidemicos; aun siendo estudiantes de rama de la salud , este porcentaje se encuentra aunque pequeño.

Y por ultimo el menor porcentaje con un 10,76%, no lo ha consumido nunca.

Selecciona dos variables numéricas del fichero “activossalud.RData”, y mediante

resúmenes numéricos describe e interpreta la distribución de las mismas.

Seleccionamos primero la variable cuantitativa altura,y podemos observar que nos dan datos en base a esta variable de:- Media- Distribución de la muestra- IQR- Y los cuartiles- Numero de individuos que

han respondido: n- Y no contestados

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

Podemos observar que la media de la muestra en cuanto a la altura es de 1,667 m , así aquí agrupamos todos los valores de medida y al ver que la distribución de la muestra es pequeñas, podemos decir que la mayoría de la muestra medirá más o menos 1,667m.

Existe una distribución de la muestra de 0.080 m, que es muy pequeña, por lo tanto los valores de la muestra en cuanto a la altura no difieren mucho uno de otros.

Cuartil 0%: no hay nadie en la muestra que mida menos de 1,46 m ; por lo tanto el 100% está por encima de 1,46 m o igual.

Cuartil 1, 25%: el 25% de la muestra o menos de la muestra mide 1,60 m.

Cuartil 2, 50%: podemos interpretar que aquí el 50 % de la muestra o menos mide 1.655 m o menos.

Cuartil 3, 75%: el 75% de la muestra mide 1,72 m o menos, por lo tanto aquí ya podemos decir que la mayoría de la muestra va a medir menos de 1,72 m ; de hecho vemos que la media se sitúa en 1,667m .

Y cuartil 4, 100%: el 100% de la muestra va a medir menos de dos metros. Por lo tanto concluimos que nadie de la muestra mide dos metros.

Y solo una persona no nos ha contestado al respecto de su altura.

Y ahora seleccionamos la variable cuantitativa peso

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

Podemos observar que la media de la muestra en cuanto a al peso se encuentra en 67,75 Kg. A priori no podemos decir si esta muestra se encuentra en normo peso o sobrepeso pero cogiendo la altura media, podemos calcular el IMC de la muestra:IMC= masa (kg)/ altura^2=67,75/(1,667)^2= 24,38Menor de 18,5 delgadezMayor de 25 sobrepesoPor lo tanto podemos decir que la muestra en general se encuentra en normo peso pero bastante cerca del límite para sobrepeso.

Existe una distribución de la muestra de 12,65 Kg, por lo tanto sabemos que la distribución de la muestra es alta, con una diferencia de hasta 12 kg.

Cuartil 0%: no hay nadie en la muestra que pese menos de 38 Kg; por lo tanto el 100% está por encima de 38 Kg o igual.

Cuartil 1, 25%: el 25% de la muestra o menos de la muestra pesa 54 Kg.

Cuartil 2, 50%: podemos interpretar que aquí el 50 % de la muestra o menos pesa 60 Kg menos.

Cuartil 3, 75%: el 75% de la muestra pesa 68 Kg o menos, por lo tanto aquí ya podemos decir que la mayoría de la muestra va a pesar menos de 68 Kg; de hecho vemos que la media se sitúa un poco por debajo de este valor.

Y cuartil 4, 100%: el 100% de la muestra va a pesar menos de 130 Kg o lo mismo. Por lo tanto determinamos que el mayor valor de peso de la muestra es de 130 Kg.

Y por último 16 personas no han contestado, el resto, 275 si lo ha hecho.

Debes realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente seleccionadas del fichero “activossalud.RData”, describe e interpreta la distribución los mismos.

Seleccionamos ahora gráficos para observar dos variables cualitativas , comenzamos con gráficos de SECTORES

Seleccionamos por ejemplo la variable

sexoOBSERVACIONES QUE

HACEMOS DE LOS DATOS

Más del 75% de la muestra cogida son mujeres (ya que vemos que el sector de hombres no abarca ni un cuarto del sector completo).

Cogemos ahora la variable cualitativa tabaco:

Casi la mitad de la muestra no ha fumado nunca, sin embargo el gráfico es muy similar para 2 o 3 veces en semana, 2 o 3 veces al mes y fines de semana; luego observamos que aquí el grafico pierde utilidad porque dicha variable posee muchas categorías y dichos valores obtenidos son muy similares.

¡Por lo tanto para variables de más de dos categorías no es recomendable usar gráficos de sectores!

Con la variable cualitativa botellón, realizamos un gráfico de barras.

La frecuencia de personas que nunca han fumado es aprox de 120 personas.

Aquellos que fuman unas 2 o 3 veces en semana poseen un valor similar de unas 20 personas.

A diario unas 50 personas.

Y alguna vez en su vida unas 60 personas.

Eje x: se representan las diferencias categorías del consumo de tabaco.

Eje y: se observa la frecuencia con la que aparece las diferentes categorías de la frecuencia tabaco en la muestra.

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

Para poder ver la frecuencia en % cambiaremos la comanda hecha anteriormente en el gráfico de barras para la variable cualitativa botellón

Vemos aquí ya en porcentajes que el mayor porcentaje corresponde a aquellas personas que fumas 2 o tres veces en semana, con un 30%.Le sigue aquellas personas que fuman o han fumado alguna vez con un 20% aprox.Luego podemos concluir que debemos de prestar mayor atención aquellas personas que fuman dos o tres veces a la semana, las cuales podemos catalogarlas como fumadores sociales. Y lo importante sería hacerles ver la facilidad con la que podrían pasar a ser fumadores de diario.

HISTOGRAMA

Para hacer un histograma, seleccionamos la función histograma y nos salen variables cuantitativas , seleccionamos “escalaas” sobre conductas de salud:En el eje x: observamos el rango de puntuación para la variable de activos en salud de los individuos.Y en el eje y: la frecuencia de aparición de la muestra de las diferentes puntuaciones que se han obtenido en la muestra.En el histograma las barras están unidas entre sí porque, en el eje x: tenemos una variable cuantitativa, por lo tanto existe continuidad en los rangos. Y no podemos poner un límite entre barras.

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

Podemos decir tras observar el gráfico que la distribución es normal porque la gran mayoría de la muestra se encuentran en los valores centrales de activos de salud.

Es decir , cerca del 50% de la muestra, se encuentra con una puntuación de 50 puntos de 100 posibles en sus conductas de salud.

Por lo tanto nuestra actuación aquí seria disminuir el rango de personas por debajo de 50 puntos en activos de salud, y aumentar el porcentaje de la muestra que posee 50 puntos o más en activos en salud.

BOX PLOT, GRAFICO DE BIGOTES, CAJA

Realizamos este gráfico utilizando también la variable cuantitativa activos en salud.

Aquí tenemos una imagen explicativa de que nos indica cada componente del diagrama de caja con bigotes p

Box-plot, que nos servirá de ayuda para interpretar los resultados

OBSERVACIONES QUE HACEMOS DE LOS DATOS

La caja representa el 50% de la muestra; es decir, la distribución que presentan los valores del 50% de la muestra. Que como vemos aquí se encuentran entre una puntuación de 45-55 de activos en salud.El otro 50% de la muestra queda distribuido de la siguiente forma:- El 25% desde el borde superior

de la caja hasta el valor máximo de activos en salud (70).

- El otro 25% desde el borde inferior de la caja hasta el valor mínimo de activos en salud recogidos (28 aprox).

El rango intercuartílico se representa desde la línea inferior de la caja a la línea superior.La mediana se encuentra también alrededor del valor 50 en activos en salud.La media se encuentra alrededor del valor 50 de los activos en salud.

Hay dos valores atípicos que son 226 y 288 por debajo y un valor atípico por encima que es de 273.Pero en general la muestra es normal porque la media y la mediana de la muestra se encuentran alrededor del valor 50 de los activos en salud.