INFORME ESTADÍSTICO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Enrique O. Íñiguez Castro Primero de Enfermería Grupo 4 - Subgrupo 16.

Transcripción

1 INFORME ESTADÍSTICO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Enrique O. Íñiguez Castro Primero de Enfermería Grupo 4 - Subgrupo 16.

2 Índice 1. Introducción Objetivos Metodología Resultados Tablas de frecuencias Gráficas... 5 Diagrama de sectores... 6 Gráfico de barras... 6 Gráfico de barras por grupo... 7 Histograma... 8 Diagrama de caja Conclusiones

3 1. Introducción. La estadística descriptiva es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto. Esta se subdivide en estadística descriptiva univariable o bivariable, según se analicen y describan una o dos variables. Los tipos de variables que se pueden utilizar en los análisis estadísticos son las variables cualitativas o factores y las cuantitativas. En el siguiente informe vamos a realizar un estudio sobre unos datos sacados de unas encuestas realizadas a alumnos del primer año de enfermería de la Universidad de Sevilla. 2. Objetivos El objetivo general de este estudio es utilizar la estadística descriptiva para exponer ordenadamente e interpretar la información recogida sobre un conjunto de datos. Además, se recogerán los siguientes objetivos específicos, en los que se utiliza la estadística descriptiva para: 1. Describir en tablas de frecuencias los datos de dos variables cualitativas-factor del fichero activossalud.rdata e interpretar al menos 3 aspectos en relación a la distribución de las mismas. 2. Describir mediante resúmenes numéricos dos variables numéricas del fichero activossalud.rdata e interpretar la distribución de las mismas. 3. Realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente seleccionadas del fichero activossalud.rdata, describir e interpretar la distribución los mismos. 2

4 3. Metodología 3.1. Población de estudio. Los datos de esta muestra han sido sacados de encuestas realizadas a 291 estudiantes de primero de enfermería de la Universidad de Sevilla, centros propios y adscritos para conocer sus estilos de vida y activos en salud Variables a analizar. Las variables incluidas en los análisis se describen a continuación. Las hemos dividido en cualitativas y en cuantitativas: a) Variables cualitativas: son las que miden una característica o cualidad de algo. Hemos escogido después, practica deporte, sexo y cerveza. marcha atrás, píldora del día o Marcha atrás: es una variable ordinal. Para su medición, se han utilizado las siguientes categorías: 0- Siempre, 1- Alguna vez, 2- Nunca, 3- No he tenido relación o Píldora del día después: es una variable ordinal. Para su medición, se han utilizado las siguientes categorías: 0- Siempre, 1- Alguna vez, 2- Nunca, 3- No he tenido relación o Practica deporte: es una variable dicotómica. Para su medición se han utilizado 1- Sí, 2- No. o Sexo: es una variable dicotómica. Para su medición se han utilizado dos categorías: 1-Varón, 2 - Mujer o Cerveza: es una variable ordinal. Para su medición, se han utilizado las siguientes categorías: 0- a diario, 1- solo los fines de semana, 3-2 o 3 veces a la semana, 4-2 o 3 veces al mes, 4- Alguna vez anual, 5- Nunca b) Variables cuantitativas: son las que adoptan valores numéricos. Hemos escogido altura y peso. o Altura: es una variable cuantitativa de razón. Se ha utilizado la unidad en metros. 3

5 o Peso: es una variable cuantitativa de razón. Se han utilizado la 3.3. Análisis de datos: unidad en gramos. Software estadístico utilizado Para este estudio, el software estadístico utilizado ha sido R Studio, concretamente el paquete R Commander. Análisis estadísticos que se van a realizar. Se van a realizar los análisis estadísticos a través de tablas de frecuencias con las variables cualitativas marcha atrás y píldora día después. Para las variables cuantitativas hemos realizado una tabla de frecuencias en las que aparecen las dos variables altura y peso. Por último, se van a representar los datos diferentes gráficos. Los utilizados han sido el diagrama de sectores, el gráfico de barras, gráfico de barras por grupos, histograma y diagrama de caja. 4. Resultados 4.1 Tablas de frecuencias Las variables cualitativas-factor seleccionadas para la realización de las tablas de frecuencia han sido marcha atrás y píldora del después. Marcha atrás X i n i f i % N i F i P i Siempre 9 0,0433 4,33 9 0,0433 4,33 Alguna vez 87 0, , , ,16 Nunca 106 0, , , ,12 No he tenido 6 0,0288 2, relaciones Datos ausentes 83 En esta tabla podemos observar que de las 291 personas del fichero, han contestado 208, de las cuales 9 siempre realizan la marcha atrás con su pareja. Esto corresponde al 4,33% de la muestra, un pequeño porcentaje en comparación con las que nunca la realizan, 50,96%. Tan solo 6 personas de la muestra no ha tenido relaciones sexuales, un 2,88%. 4

6 Píldora día después X i n i f i % N i F i P i Siempre 0 0, Alguna vez 54 0, , , ,98 Nunca 134 0, , , ,41 No he tenido 5 0,0259 2, relaciones Datos ausentes 98 Como se puede observar en la tabla, 98 personas no han contestado a esta encuesta. De los datos que tenemos, podemos ver que un 27, 98% han tomado la píldora del día después alguna vez, menos de la mitad en comparación con las que nunca la han tomado, un 69,43%. Ninguna persona utiliza la píldora del día después siempre. Altura y peso Media Desviación típica Rango Intercuartílico (Q1-Q3) 0% Q1 25% Q2 50% Q3 75% 100% n NA Altura 1,667 0,080 0,12 1,46 1,6 1, Peso 62,755 12,659 14,00 38,00 54,0 60, De los datos recogidos en activossalud.rdata, observamos que la media de altura de la muestra es de 1,667 metros. La mediana, que coincide con el Q2, es de 1,655 metros. Respecto a los cuartiles de la altura, vemos que el Q1 se corresponde con 1,6 metros, es decir, menos del 25% mide menos o igual que 1,6 metros. El Q3 con 1,75 metros. Respecto al peso, la media de la muestra es de 62,755 kg. La mediana, que coincide con el Q2, es de 60 kg. Respecto a los cuartiles del peso, vemos que el Q1 se corresponde con 54, 0 kg, es decir, menos del 25% pesa menos o igual que54,0 kg. El Q3 con 68,0 kg Gráficas En este apartado hemos representado mediante diferentes tipos de gráficas las siguientes variables: 5

7 Diagrama de sectores Para el diagrama de sectores hemos utilizado la variable practica deporte ya que únicamente tiene dos categorías. En color azul se representa a la población que si practica deporte. En color rojo a la población que no lo practica. Mediante este diagrama podemos observar claramente que un mayor porcentaje de la muestra si practica deporte. Gráfico de barras Hemos representado la variable marcha atrás mediante un gráfico de barras. Esta variable tiene cuatro categorías. En el gráfico se observa de forma simple cómo el mayor número de personas encuestadas nunca ha realizado la marcha atrás (aproximadamente el 50%), seguido de las que alguna vez lo han realizado (aproximadamente el 41%), con un menor porcentaje. 6

8 Gráfico de barras por grupo Para representar las variables cerveza y sexo hemos utilizado un gráfico de barras por grupo. En este gráfico podemos comprar el consumo de cerveza en ambos sexos. Se puede observar cómo un mayor porcentaje de las mujeres no bebe nunca cerveza, sin embargo, un mayor porcentaje de hombres bebe cerveza a diario. También resalta en este gráfico el consumo en fines de semana de cerveza en las mujeres, que predomina respecto al consumo de los hombres. 7

9 Histograma Mediante este histograma hemos representado la variable de peso. En el eje horizontal están los intervalos de peso en kilogramos y en el eje vertical la frecuencia, es decir, el número de veces que se repite el intervalo de peso del eje horizontal. Se puede observar como la mayoría de los encuestados pesan entre 50 y 60 kg (color rojo). El color amarillo representa a las personas que pesan entre 60 y 70 kg, que son menos de 80 personas de la muestra. Vemos en esta gráfica que en los intervalos menor de 40 kg y mayor de 100 kg, nos indica que pocas personas están entre esos rangos. 8

10 Diagrama de caja Mediante este diagrama podemos observar la variable altura. Se puede observar que la mediana se sitúa sobre 1,65 metros. El valor mínimo es menor a 1,5 metros y el máximo, que aparece en los datos aislados, es de 2 metros. 5. Conclusiones. En este informe sobre la estadística descriptiva, hemos podido realizar mediante una serie de datos la representación e interpretación de la muestra del fichero activossalud.rdata. En la primera representación mediante tabla de frecuencia de marcha atrás, hemos observado que el mayor número de personas nunca la han realizado, sin embargo hay un gran porcentaje de personas que sí. Estos datos podemos utilizarlos para pensar que esa población puede necesitar formación sobre métodos anticonceptivos viables. En la segunda tabla píldora día después, el mayor porcentaje de la muestra ha contestado que nunca la ha tomado, sin embargo, hay muchas de estas personas que si lo han hecho. Estos datos pueden tener relación con los de la tabla anterior y sería interesante que en un segundo estudio se comprobaran. Por último respecto a las tablas de frecuencias, hemos analizado y descrito las variables cuantitativas altura y peso. Para finalizar el trabajo, se han representado cada tipo de variable con un gráfico adecuado para su interpretación, en las que se ha descrito cada dato de interés en los que se observa de manera clara y sencilla los datos de la muestra. 9