Perfiles Isométricos Infostat Ejemplo. Universidad Nacional de Colombia. 5 de junio de 2014

Transcripción

1 Perfiles Isométricos Ejemplo Universidad Nacional de Colombia 5 de junio de 2014

2 Tipos de variables Variables Usando las bases de datos correspondientes a los perfiles isométricos de 9539 alumnos de primaria y secundaria a nivel nacional. las variables en estudio corresponden a NUMERO, COD CIUDAD, N PLANILLA, GENERO, EDA DECI, PESO, ESTATURA, TALLA SENT, TRB, SER, SEL, ABD, MUS, PIE, BAL, BCL, BECH, BECF, HOM, CAD, BICON, PMUS, PPIE, VPUBICO, DGENIT M, DGLANDULAM A continuación la descripción de las variables.

3 Tipos de variables Variables cualitativas GENERO es una variable cualitativa la cual clasifica en: M para Masculino y F para Femenino.

4 Tipos de variables Variables cuantitativas DISCRETAS La variables cuantitativas discretas son: NUMERO, COD CIUDAD, N PLANILLA, VPUBICO, DGENIT M, DGLANDULAM. CONTINUAS las variables cuantitativas continuas son: EDA DECI, PESO, ESTATURA, TALLA SENT

5 Tipos de variables Variables La base de datos correspondiente al ejemplo 1 es perfilesf.xls y se encuentra ubicado en?.

6 Máximos y Mínimos Se ilustrará el procedimiento para hallar los datos numéricos máximo y mínimo de un vector para la variable PESO

7 Máximos y Mínimos Luego de leer los datos (ver Anexo 1 para leer los datos en InfoStat), seguimos los siguientes pasos

8 Máximos y Mínimos

9 Máximos y Mínimos

10 Máximos y Mínimos

11 Escala nominal Para la base de datos perfilsf con perfiles isométricos correspondientes a 9539 alumnos de primaria y secundaria a nivel nacional, usamos la variable GENERO, la cual toma los valores M ó F. Esta variable tiene 4920 datos en la categoría F y 4619 datos en la categoría M

12 Escala nominal En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Estadísticas 2 Tablas de frecuencias con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable GENERO 4 Seleccionar la opción FA (Frecuencia Absoluta)

13 Escala nominal

14 Escala nominal

15 Escala nominal Vemos que coinciden con los resultados presentados anteriormente.

16 Escala nominal Tabla Este es el resultado del ejercicio anterior Cuadro : Tabla 1 Femenino 4920 Masculino 4619 Total 9539

17 Escala Ordinal DGENIT M es una variable cualitativa ordinal la cual es clasificada como: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 9 los cuales tienen un orden ascendente: Repetimos el ejercicio de la variable GENERO

18 Escala Ordinal Coinciden con los resultados presentados anteriormente.

19 Escala Ordinal Tabla Este es el resultado del ejercicio anterior Total 9539

20 Escala de Intervalo PESO se puede tomar como una variable con intervalos. Pero antes de empezar con el procedimiento, debemos saber cuáles son los datos máximo y mínimo de esta variable, como ya se hizo un ejemplo para hallar estos datos, no se hallarán en este ejemplo, pero los datos mínimo y máximo para esta variable son 13.6 y 92.5 respectivamente.

21 Escala de Intervalo También debemos saber cuántos intervalos y el tamaño de los mismos, esto se hace mediante: No. Clases = ln (N + 1) Donde N es el número total de los datos. Luego para este ejemplo No. Clases = ln ( ) Por lo tanto, tomaremos 9 intervalos de igual tamaño los cuales nos quedan de la siguiente manera:

22 Escala de Intervalo [13.6, 22.37] (22.37, 31.13] (31.13, 39.9] (39.9, 48.67] (48.67, 57.43] (57.43, 66.2] (66.2, 74.97] (74.97, 83.73] (83.73, 92.5] Además el ejemplo contendrá la frecuencia absoluta.

23 Escala de Intervalo En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Estadísticas 2 Dar click en Tablas de frecuencias con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable PESO 4 Seleccionar la opción FA (Frecuencia Absoluta), LI (Límite Inferior), LS (Límite Superior) 5 En la sección Número de clases, seleccionar la opción Personalizado y en frente ponemos 9

24 Escala de Intervalo Lo que da como resultado

25 Escala de Intervalo

26 Escala de Intervalo Tabla Este es el resultado del ejercicio anterior [13.6, 22.37] 914 (22.37, 31.13] 2921 (31.13, 39.9] 1953 (39.9, 48.67] 1821 (48.67, 57.43] 1327 (57.43, 66.2] 469 (66.2, 74.97] 109 (74.97, 83.73] 17 (83.73, 92.5] 8 Total 9539

27 Tablas de frecuencias La tabla de frecuencias para la variable PESO contiene las frecuencias absolutas, absolutas acumuladas, relativas y relativas acumuladas.

28 Tablas de frecuencias En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Estadísticas 2 Tablas de frecuencias con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable PESO 4 Seleccionar las opciones FA (Frecuencia Absoluta), FR (Frecuencia Relativa), FAA (Frecuencia Absoluta Acumulada), FRA (Frecuencia Relativa Acumulada),LI (Límite Inferior), LS (Límite Superior) 5 En la sección Número de clases, seleccionar la opción Personalizado y en frente seleccionamos 9

29 Tablas de frecuencias Lo que da como resultado.

30 Tablas de frecuencias

31 Tablas de frecuencias Tabla Este es el resultado del ejercicio anterior Intervalo FA FAA FR FRA [13.6, 22.37] , ,09582 (22.37, 31.13] , ,40203 (31.13, 39.9] , ,60677 (39.9, 48.67] , ,79767 (48.67, 57.43] , ,93679 (57.43, 66.2] , ,98595 (66.2, 74.97] , ,99738 (74.97, 83.73] , ,99916 (83.73, 92.5] , Total

32 Diagrama de puntos Para la variable PESO se harán las representaciones tanto en Diagrama de puntos como Boxplot.

33 Diagrama de puntos En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Gráficos 2 Diagrama de dispersión con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar las Variables PESO para el eje Y, y aparece Caso en la zona donde están las variables, seleccionar este para el eje X

34 Diagrama de puntos Lo que da como resultado.

35 Diagrama de puntos El gráfico es semejante al gráfico de dispersión de Excel.

36 Boxplot Para el Box-plot en seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Gráficos 2 Gráfico de cajas (Box-plot) con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable PESO.

37 Boxplot

38 Medidas de tendencia central datos no agrupados En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Estadísticas 2 Dar click en Medidas resumen con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable PESO 4 Seleccionar la opción n (Número de datos), Media, Mediana, Var(n-1) (Se usa n-1 ya que este es un estimador insesgado), D.E (Desviación estándar), Q1 (Cuartil 1) y Q3 (Cuartil 3) En no está la opción para hallar la moda.

39 Medidas de tendencia central datos no agrupados Lo que da como resultado.

40 Medidas de tendencia central datos no agrupados Los resultados presentados anteriormente, excepto por la moda.

41 Medidas de tendencia central datos no agrupados Tabla Este es el resultado del ejercicio anterior MEDIA MEDIANA 34.7 MODA 24 VARIANZA DESVIACIÓN ESTANDAR Q Q Q3 46.5

42 Medidas de tendencia central datos agrupados Para la variable PESO agrupada en un ejemplo anterior, hallar el coeficiente de variación, la asimetría y la curtosis

43 Medidas de tendencia central datos agrupados En seguimos los siguientes pasos 1 Dar click en Estadísticas 2 Dar click en Medidas resumen con lo que aparecerá un cuadro 3 Seleccionar la Variable PESO 4 Seleccionar la opción CV (Coeficiente de Variación), Asimetría, Kurtosis

44 Medidas de tendencia central datos agrupados Lo que da como resultado.

45 Medidas de tendencia central datos agrupados Los resultados presentados anteriormente son iguales a estos

46 Anexos Anexo 1 Leer los datos en es bastante simple, solo basta con dar click en Archivo y luego en Abrir y seleccionar la base de datos. NOTA: El archivo de excel debe estar guardado en la versión Libro de excel de lo contgrario, no nos aparecerá para poder hacer la lectura de los datos.

47 Anexos Anexo 1 Luego seleccionamos la Hoja 1 que es donde están los datos que necesitamos