dos varibles
Páginas: 5 (1182 palabras)
Publicado: 23 de abril de 2014
Organización y Presentación de datos
Bivariados
MATE 3026
1
Organización y Presentación de datos
Bivariados
Datos bivariados cualitativos
Para organizar datos de dos variables cualitativas se usan tablas de
doble entrada. Los valores de una variable van en columnas y los valores
de la otra variable van en filas. También Son llamadas tablas de
contingencia .
Tabla de contingenciapara estudiar la
asociación entre fumar durante la gestación y el
bajo peso del niño al nacer. Estudio de
seguimiento de 2000 gestantes.
Recién nacido de bajo
peso
Gestante
No
Total
Fumadora
43 (a)
207 (b)
250
No
Fumadora
105 (c)
1645 (d)
1750
Total
MATE 3026
Sí
148
1852
2000
2
Ejemplo
Supongamos que deseamos estudiar las variablestipo de escuela superior
y la aprobación de la primera clase de matemáticas que toma el estudiante
en la universidad, usando los datos de 20 estudiantes que se muestran
abajo:
Est escuela aprueba Est
escuela aprueba
1 priv
si
11
públ
si
2 priv
no
12
priv
no
3 públ
no
13
públ
no
4 priv
si
14
priv
si
5 públ
si
15
priv
si
6 públ
no
16
públ
no
7 públ
si
17
privno
8 priv
si
18
públ
si
9 públ
si
19
públ
no
10 priv
si
20
priv
si
MATE 3026
3
Ejemplo (cont)
No
Privada
3
7
10
Publica
5
5
10
Total
MATE 3026
Si
Total
8
12
20
4
Ejemplodatos se han recopilados para tratar de establecer si hay
Los siguientes
relación entre el Sexo del entrevistado y su opinión con respecto a una
ley delGobierno.
Construir una tabla de contingencia y responder además las siguientes
preguntas:
a) ¿Qué porcentaje de los entrevistados son mujeres que se abstienen
de opinar?
b) De los entrevistados varones. ¿Qué porcentaje está en contra de la
ley?
c) De los entrevistados que están a favor de la ley. ¿Qué porcentaje
son varones?
MATE 3026
5
Solución:
MATE 3026
6
DatosBivariados Cuantitativos
Si se quiere representar la relación entre dos variables cuantitativas X e Y
entonces se usa un diagrama de dispersión (“Scatterplot”).
MATE 3026
7
Ejemplo
El dueño de una empresa que vende carros desea determinar si hay relación
lineal entre los años de experiencia de sus vendedores y la cantidad de carros
que venden. Los siguientes datos representan losaños de experiencia (X) y
las unidades de carros vendidas al año (Y), de 5 vendedores de la empresa.
Años
2
3
4
5
6
Ventas
2
4
5
7
9
MATE 3026
8
MATE 3026
9
Ejercicio
Las notas de 12 alumnos de una clase en Matemáticas y Física son las
siguientes:
MATE 3026
10
El Coeficiente de Correlación
Llamado también coeficiente de correlación dePearson, se representa por r y es
una medida que representa el grado de asociación entre dos variables cuantitativas
X e Y.
La correlación varia entre -1 y 1. Un valor de r cercano a 0 indica una
relación lineal muy pobre entre las variables. Un valor cercano a 1 indica
que hay una buena relación lineal entre la variable y además al aumentar
una de ellas la otra también aumenta. Un valorcercano a –1 indica una
buena relación lineal pero al aumentar el valor de una de las variables la
otra disminuye.
MATE 3026
11
Correlación Positiva
MATE 3026
12
Correlación Negativa
MATE 3026
13
No Existe Correlación
MATE 3026
14
Coeficiente de Correlación
MATE 3026
15
Ejemplo
El dueño de una empresa que vende carros desea determinar si hayrelación
lineal entre los años de experiencia de sus vendedores y la cantidad de carros
que venden. Los siguientes datos representan los años de experiencia (X) y
las unidades de carros vendidas al año (Y), de 10 vendedores de la empresa.
MATE 3026
16
Solución:
r=0.983593
Interpretación:
Existe una buena relación lineal entre los años de experiencia y las unidades
que vende el...
Bivariados
MATE 3026
1
Organización y Presentación de datos
Bivariados
Datos bivariados cualitativos
Para organizar datos de dos variables cualitativas se usan tablas de
doble entrada. Los valores de una variable van en columnas y los valores
de la otra variable van en filas. También Son llamadas tablas de
contingencia .
Tabla de contingenciapara estudiar la
asociación entre fumar durante la gestación y el
bajo peso del niño al nacer. Estudio de
seguimiento de 2000 gestantes.
Recién nacido de bajo
peso
Gestante
No
Total
Fumadora
43 (a)
207 (b)
250
No
Fumadora
105 (c)
1645 (d)
1750
Total
MATE 3026
Sí
148
1852
2000
2
Ejemplo
Supongamos que deseamos estudiar las variablestipo de escuela superior
y la aprobación de la primera clase de matemáticas que toma el estudiante
en la universidad, usando los datos de 20 estudiantes que se muestran
abajo:
Est escuela aprueba Est
escuela aprueba
1 priv
si
11
públ
si
2 priv
no
12
priv
no
3 públ
no
13
públ
no
4 priv
si
14
priv
si
5 públ
si
15
priv
si
6 públ
no
16
públ
no
7 públ
si
17
privno
8 priv
si
18
públ
si
9 públ
si
19
públ
no
10 priv
si
20
priv
si
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3
Ejemplo (cont)
No
Privada
3
7
10
Publica
5
5
10
Total
MATE 3026
Si
Total
8
12
20
4
Ejemplodatos se han recopilados para tratar de establecer si hay
Los siguientes
relación entre el Sexo del entrevistado y su opinión con respecto a una
ley delGobierno.
Construir una tabla de contingencia y responder además las siguientes
preguntas:
a) ¿Qué porcentaje de los entrevistados son mujeres que se abstienen
de opinar?
b) De los entrevistados varones. ¿Qué porcentaje está en contra de la
ley?
c) De los entrevistados que están a favor de la ley. ¿Qué porcentaje
son varones?
MATE 3026
5
Solución:
MATE 3026
6
DatosBivariados Cuantitativos
Si se quiere representar la relación entre dos variables cuantitativas X e Y
entonces se usa un diagrama de dispersión (“Scatterplot”).
MATE 3026
7
Ejemplo
El dueño de una empresa que vende carros desea determinar si hay relación
lineal entre los años de experiencia de sus vendedores y la cantidad de carros
que venden. Los siguientes datos representan losaños de experiencia (X) y
las unidades de carros vendidas al año (Y), de 5 vendedores de la empresa.
Años
2
3
4
5
6
Ventas
2
4
5
7
9
MATE 3026
8
MATE 3026
9
Ejercicio
Las notas de 12 alumnos de una clase en Matemáticas y Física son las
siguientes:
MATE 3026
10
El Coeficiente de Correlación
Llamado también coeficiente de correlación dePearson, se representa por r y es
una medida que representa el grado de asociación entre dos variables cuantitativas
X e Y.
La correlación varia entre -1 y 1. Un valor de r cercano a 0 indica una
relación lineal muy pobre entre las variables. Un valor cercano a 1 indica
que hay una buena relación lineal entre la variable y además al aumentar
una de ellas la otra también aumenta. Un valorcercano a –1 indica una
buena relación lineal pero al aumentar el valor de una de las variables la
otra disminuye.
MATE 3026
11
Correlación Positiva
MATE 3026
12
Correlación Negativa
MATE 3026
13
No Existe Correlación
MATE 3026
14
Coeficiente de Correlación
MATE 3026
15
Ejemplo
El dueño de una empresa que vende carros desea determinar si hayrelación
lineal entre los años de experiencia de sus vendedores y la cantidad de carros
que venden. Los siguientes datos representan los años de experiencia (X) y
las unidades de carros vendidas al año (Y), de 10 vendedores de la empresa.
MATE 3026
16
Solución:
r=0.983593
Interpretación:
Existe una buena relación lineal entre los años de experiencia y las unidades
que vende el...
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