Solución Situación 57

1. Hacer una Estadística descriptiva de la variable IMC:

Los estadísticos más importantes son los siguientes:

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El Box-Plot es el siguiente:

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2. Comprobar el ajuste de la variable IMC a la distribución normal mediante la Asimetría estandarizada y la Curtosis estandarizada y resumirla apropiadamente:

En los datos de Estadística descriptiva del apartado anterior puede verse el cálculo de la Asimetría estandarizada y la Curtosis estandarizada de esta variable. Como puede verse una (la Asimetría estandarizada) está fuera del intervalo (-2, 2). Con uno que esté fuera de ese intervalo ya podemos considerar que el ajuste a la normalidad no es de la suficiente calidad.

Por lo tanto, a la hora de resumir la variable, la mejor opción sería: Mediana y Rango intercuartílico; o sea: 24 (23, 26).

3. Calcular y valorar las correlaciones entre las tres variables cuantitativas: Edad, IMC y TVdiaria. Calcular esas mismas correlaciones entre las tres variables cuantitativas en hombres y en mujeres por separado:

En el total de individuos las correlaciones de Pearson son las siguientes:

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En hombres:

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En mujeres:

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Como puede observarse entre Edad e IMC siempre hay correlación significativa, positiva y bastante grande en cuanto a magnitud. Entre Edad y TvDiaria hay correlación positiva significativa en el total y cuando se hace por sexos esta correlación sólo es significativa en las mujeres, no en los hombres.

4. Hacer una Estadística descriptiva de las variables Antidepresivos y Trabaja:

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5. Construir un intervalo de confianza del 95% de la media de la IMC en hombres y uno en mujeres:

Veamos primero el de mujeres. La Estadística descriptiva de la variable IMC en mujeres es:

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Por lo tanto, un intervalo de confianza de la media del 95%, en mujeres, sería (24.14-2×0.4, 24.14+2×0.4)=(23.34, 24.94). Porque cogemos la media muestral y le restamos y le sumamos dos veces el error estándar (0.4).

Veamos ahora lo mismo pero en hombres:

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Por lo tanto, un intervalo de confianza de la media del 95%, en hombres, sería (25.72-2×0.41, 25.72+2×0.41)=(24.9, 26.54).

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