Examen

 

Examen 

 

 
 

1.-Calcula la media y la mediana de las variables cuantitativas (Edad, Promedio General, Horas de estudio semanales, Índice de Masa Corporal, Número de horas de sueño diarias e Ingreso familiar mensual). 

Interpreta los resultados y describe qué podrían indicar estos valores sobre tu conjunto de datos. 

 
 

 

 

 

Descriptive Statistics
		Edad		Promedio General		Horas de Estudio Semanales		Índice de Masa Corporal		Número de Horas de Sueño Diarias		Ingreso Familiar Mensual
Median		22.500		8.600		20.000		22.000		7.000		50000.000
Mean		22.380		8.462		19.420		22.200		6.960		50600.000

 

 

La media de la edad de los 50 estudiantes es de 22.5 años y la mediana es de 22.380, lo que indica que la mitad de los estudiantes tiene aproximadamente menos de 22 años; teniendo en cuenta que las edades estuvieron en un rango entre 20.1 y 24.1. Respecto a la media del promedio general de los 50 alumnos se tiene que la media fue de 8.6 años y la mediana fue de 8.462 años, es decir la mitad del grupo tiene promedios menores a 8.5. Teniendo en cuenta que los promedios estuvieron entre 8.1 y 8.9. Respecto a las horas de estudio semanales, los estudiantes en promedio estudian 20 horas y la mediana fue de 19.4 horas. Es decir que la mitad de los alumos estudia menos de 19.4 horas. El promedio del Índice de Masa Corporal fue de 22 kg/m y la mediana fue de 22.2, es decir la mitad de los alumnos se encuentran en un Índice de Masa Corporal Menor a 22.2. La muestra de los alumnos arrojo que en promedio duermen 7 horas diarias. El promedio del hogar del estudiante fue de $50,000 pesos y la mediana fue de $50,600.  

 

 

2.- Calcula la moda: 

Identifica la moda para las variables nominales (Género, Carrera, Origen geográfico) y la variable ordinal (Nivel de estrés percibido). 

¿Cuáles son las categorías más comunes en cada una de estas variables? ¿Qué podría indicar esto acerca de tu población de estudio? 

 
 

 

 

Descriptive Statistics
		Género		Carrera		Origen Geográfico		Nivel de Estrés Percibido
Mode	ᵃ	N.a		Negocios		Norte		Medio
ᵃ More than one mode exists, only the first is reported

 

En el estudio se tomaron al mismo número de hombres y de mujeres. En la muestra la carrera de negocios es la que tiene mayor demanda. La región geográfica norte es la que tiene más alumnos. La mayoría de los alumnos manifestaron tener un nivel medio de estrés. 

 

 

 

3.-Desviación estándar y rango: 

 
 

Calcula la desviación estándar y el rango de las variables cuantitativas. 

¿Cuáles son las variables con mayor variabilidad? ¿Qué significa esto en el contexto de tu estudio? 

 

Descriptive Statistics
		Edad		Promedio General		Horas de Estudio Semanales		Índice de Masa Corporal		Número de Horas de Sueño Diarias		Ingreso Familiar Mensual
Std. Deviation		1.227		0.500		2.612		1.969		0.781		10909.647
Coefficient of variation		0.055		0.059		0.134		0.089		0.112		0.216
Range		4.000		1.800		10.000		7.000		2.000		45000.000

 

Horas de estudio semanales, número de horas de sueño diarias e Ingreso familiar normal, fueron las variables que tuvieron mayor variabilidad, en el lado opuesto la edad, el promedio general y el índice de masa corporal, fueron las que tuvieron menor variabilidad, ambas variables parecieran explicar que es un grupo de estudiantes homogéneo, pues la mayoría están en edad de asistencia escolar en educación superior. La variabilidad en el ingreso podría deberse al contexto y desigualdad que existe en el ingreso de los hogares de los alumnos. 

 

 

4.- Percentiles: 

 
 

Calcula el percentil 25, 50 y 75 de las variables cuantitativas. 

¿Cómo se distribuyen los datos en cada una de estas variables? ¿Existen diferencias notables en la distribución de los datos? 

Frecuencias: 

 

Descriptive Statistics
		Edad		Promedio General		Horas de Estudio Semanales		Índice de Masa Corporal		Número de Horas de Sueño Diarias		Ingreso Familiar Mensual
25th percentile		21.000		8.200		18.000		21.000		6.000		42500.000
50th percentile		22.500		8.600		20.000		22.000		7.000		50000.000
75th percentile		23.000		8.875		21.000		24.000		8.000		57750.000

 

El 25 % de los alumnos tienen menos de 21 años, promedio general menor a 8.2 años, índice de masa corporal menor a 21, Número de horas de sueño diarias menos a 6 y un ingreso familiar menor a $45,000 pesos. 

El 50 % de los alumnos tienen menos de 22.5 años, promedio general menor a 8.6 años, índice de masa corporal menor a 20, Número de horas de sueño diarias menos a 6 y un ingreso familiar menor a $50,000 pesos. 

El 76% de los alumnos tienen menos de 23 años, promedio general menor a 8.875 años, índice de masa corporal menor a 24, Número de horas de sueño diarias menos a 8 y un ingreso familiar menor a $57,750 pesos. 

Algunas conclusiones. Conforme aumento la edad en los percentiles, aumentaron todos los valores las variables. Es creíble porque conforme avanza el ciclo escolar las horas de estudio son mayores y podría influir en que los alumnos tengan más sueños. La variable del ingreso incrementa, porque quizá algunos alumnos ya contribuyen al ingreso familiar, pues pudieron ya haber egresado de la educación superior. 

 

 

5.- Genera tablas de frecuencias para las variables nominales y la variable ordinal. 

¿Qué proporción de los estudiantes son hombres y mujeres? ¿Cuál es la carrera más popular? ¿Cuál es el nivel de estrés percibido más común? ¿Desde qué regiones provienen la mayoría de los estudiantes? 

 
En el estudio la proporción de hombres es del 50% y de las mujeres 50% 

 

 

Contingency Tables
				Carrera
Género				Arte		Ciencias		Ingeniería		Negocios		Total
Mujeres		Count		5.000		7.000		6.000		7.000		25.000
		% within row		20.000 %		28.000 %		24.000 %		28.000 %		100.000 %
Hombres		Count		7.000		4.000		7.000		7.000		25.000
		% within row		28.000 %		16.000 %		28.000 %		28.000 %		100.000 %
Total		Count		12.000		11.000		13.000		14.000		50.000
		% within row		24.000 %		22.000 %		26.000 %		28.000 %		100.000 %

 

 

 

La carrera más popular es Negocios, pues 28% de los estudiantes declararon estar estudiando esa profesión. En ambos sexos, la carrera de negocios muestra un comportamiento similar. 

 

Contingency Tables
				Nivel de Estrés Percibido
Género				Bajo		Medio		Alto		Total
Mujeres		Count		7.000		9.000		9.000		25.000
		% within row		28.000 %		36.000 %		36.000 %		100.000 %
Hombres		Count		8.000		9.000		8.000		25.000
		% within row		32.000 %		36.000 %		32.000 %		100.000 %
Total		Count		15.000		18.000		17.000		50.000
		% within row		30.000 %		36.000 %		34.000 %		100.000 %

 
El nivel de estrés que perciben los estudiantes es medio, con un 36%. 

 

Contingency Tables
				Origen Geográfico
Género				Centro		Norte		Sur		Total
Mujeres		Count		8.000		10.000		7.000		25.000
		% within row		32.000 %		40.000 %		28.000 %		100.000 %
Hombres		Count		7.000		9.000		9.000		25.000
		% within row		28.000 %		36.000 %		36.000 %		100.000 %
Total		Count		15.000		19.000		16.000		50.000
		% within row		30.000 %		38.000 %		32.000 %		100.000 %

 

Los estudiantes provienen principalmente del norte, pues el 38% provienen de esa región. 

 

 

 

6.-Realiza un diagrama de caja para las variables cuantitativas, dividiendo por alguna variable categórica, como Carrera o Género. 

¿Existen diferencias notables entre los grupos? 

 

 

 

 Si es así, ¿qué podría explicar estas diferencias? 

 
 

 

 

 

 

Descriptive Statistics
		Edad
		Mujeres		Hombres
Median		23.000		22.000
Note.  Excluded 949 rows from the analysis that correspond to the missing values of the split-by variable Género

 

 

Existe diferencia entre hombres y Mujeres. 

La mitad de las mujeres tienen menos de 23 años, mientras que los hombres tienen menos de 22. De acuerdo a los datos del estudio, muestran que en el grupo existen mujeres con mayor edad, mientras que el grupo de los hombres más jóvenes. 

  

 

 

 

Descriptive Statistics
		Edad
		Arte		Ciencias		Ingeniería		Negocios
Median		22.500		22.000		23.000		22.000
Note.  Excluded 949 rows from the analysis that correspond to the missing values of the split-by variable Carrera

 

 

Existen diferencias entre las carreras 

 

El gráfico demuestra que la mitad de los alumnos que estudian ingeniería tiene 30 años y es el grupo más homogéneo, ya que las otras carreras como el caso de las ciencias y los negocios tuvieron alumnos con mayores edades.