Ejercicios de examen final
En esta publicación presentaré lo correspondiente a los ejercicios del examen final que realizamos en el software de análisis de datos "JASP".
Results
Descriptive Statistics
| 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 | |||||||
Con el análisis de estas estadísticas pareciera de entrada que los datos se encuentran agrupados, que es un grupo de datos hasta cierto punto uniforme. Otro dato que se percibe, es que los promedios de la mayoría de las variables, se encuentra por debajo de la media, lo que se podría interpretar con que la mayoría de los datos tienen tendencia a ubicarse por debajo.
Descriptive Statistics
| Descriptive Statistics | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Género | Carrera | Nivel de Estrés Percibido | Origen Geográfico | ||||||
| Mode | ᵃ | 1.000 | 4.000 | 2.000 | 3.000 | ||||
| ᵃ More than one mode exists, only the first is reported | |||||||||
Con respecto a estos datos, se determina que la moda en la variable de Género es Hombre, con respecto a la carrera, es Negocios, en nivel de estrés es medio, así como de origen es Norte. A partir de ello sería interesante comprobar si existe una relación directa entre algunas de las variables como por ejemplo, cierta tendencia de los hombres en este caso, por estudiar negocios, etc.
Descriptive Statistics
| 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 | |||||||
| Range | 4.000 | 1.800 | 10.000 | 7.000 | 2.000 | 45000.000 | |||||||
¿Cuáles son las variables con mayor variabilidad?
Ingreso familiar mensual, horas de estudio semanales e índice de masa corporal.
¿Qué significa esto en el contexto de tu estudio?
Que estas variables cuentan con datos con una dispersión mayor y que pudiera alterar los resultados de las medidas de tendencia central anteriormente definidas.
Descriptive Statistics
| 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 | |||||||
¿Cómo se distribuyen los datos en cada una de estas variables?
Los datos se agrupan casi de manera proporcional en cada una de las variables, únicamente en el percentil 50 se alcanza a identificatr que hay ligeramente una agrupación mayor en dicho percentil para promedio general, horas de estudio y edad.
¿Existen diferencias notables en la distribución de los datos?
Únicamente en la edad, el promedio general y el índice de masa corporal se alcanza a identificar una ligera variación en los datos. En cuanto a las demás variables incluso se podría considerar hasta proporcional, por lo que no existe diferencias notables en la distribución de los datos.
Contingency Tables
| Contingency Tables | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Género | |||||||||
| Carrera | Hombre | Mujer | Total | ||||||
| Ingeniería | Count | 7.000 | 6.000 | 13.000 | |||||
| % within row | 53.846 % | 46.154 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 28.000 % | 24.000 % | 26.000 % | ||||||
| Ciencias | Count | 4.000 | 7.000 | 11.000 | |||||
| % within row | 36.364 % | 63.636 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 16.000 % | 28.000 % | 22.000 % | ||||||
| Arte | Count | 7.000 | 5.000 | 12.000 | |||||
| % within row | 58.333 % | 41.667 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 28.000 % | 20.000 % | 24.000 % | ||||||
| Negocios | Count | 7.000 | 7.000 | 14.000 | |||||
| % within row | 50.000 % | 50.000 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 28.000 % | 28.000 % | 28.000 % | ||||||
| Total | Count | 25.000 | 25.000 | 50.000 | |||||
| % within row | 50.000 % | 50.000 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 100.000 % | 100.000 % | 100.000 % | ||||||
¿Qué proporción de los estudiantes son hombres y mujeres?
Son 50% de hombres y 50% de mujeres
¿Cuál es la carrera más popular?
La carrera más popular es Negocios con 28% de la población total.
| Contingency Tables | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Género | |||||||||
| Nivel de Estrés Percibido | Hombre | Mujer | Total | ||||||
| Bajo | Count | 8.000 | 7.000 | 15.000 | |||||
| % within row | 53.333 % | 46.667 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 32.000 % | 28.000 % | 30.000 % | ||||||
| Medio | Count | 9.000 | 9.000 | 18.000 | |||||
| % within row | 50.000 % | 50.000 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 36.000 % | 36.000 % | 36.000 % | ||||||
| Alto | Count | 8.000 | 9.000 | 17.000 | |||||
| % within row | 47.059 % | 52.941 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 32.000 % | 36.000 % | 34.000 % | ||||||
| Total | Count | 25.000 | 25.000 | 50.000 | |||||
| % within row | 50.000 % | 50.000 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 100.000 % | 100.000 % | 100.000 % | ||||||
¿Desde que regiones provienen la mayoría de los estudiantes?
La región de la que proviene la mayor parte de los estudiantes es el norte con el 38%
| Contingency Tables | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Género | |||||||||
| Origen Geográfico | Hombre | Mujer | Total | ||||||
| Sur | Count | 9.000 | 7.000 | 16.000 | |||||
| % within row | 56.250 % | 43.750 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 36.000 % | 28.000 % | 32.000 % | ||||||
| Centro | Count | 7.000 | 8.000 | 15.000 | |||||
| % within row | 46.667 % | 53.333 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 28.000 % | 32.000 % | 30.000 % | ||||||
| Norte | Count | 9.000 | 10.000 | 19.000 | |||||
| % within row | 47.368 % | 52.632 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 36.000 % | 40.000 % | 38.000 % | ||||||
| Total | Count | 25.000 | 25.000 | 50.000 | |||||
| % within row | 50.000 % | 50.000 % | 100.000 % | ||||||
| % within column | 100.000 % | 100.000 % | 100.000 % | ||||||
¿Cuál es el nivel de estrés percibido más común?
El nivel de estrés percibido más común en su totalidad es medio con 36%
Descriptive Statistics
| Descriptive Statistics | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Edad | Promedio General | Horas de Estudio Semanales | Índice de Masa Corporal | Número de Horas de Sueño Diarias | Ingreso Familiar Mensual | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | Ingeniería | Ciencias | Arte | Negocios | ||||||||||||||||||||||||||
| Mode | ᵃ | 24.000 | 21.000 | 23.000 | 21.000 | 8.900 | 8.400 | 7.500 | 9.000 | 21.000 | 19.000 | 15.000 | 20.000 | 21.000 | 23.000 | 25.000 | 20.000 | 6.000 | 7.000 | 7.000 | 7.000 | 45000.000 | 40000.000 | 37000.000 | 65000.000 | ||||||||||||||||||||||||
| Median | 23.000 | 22.000 | 22.500 | 22.000 | 8.900 | 8.400 | 7.650 | 8.700 | 22.000 | 19.000 | 15.500 | 20.500 | 22.000 | 22.000 | 24.000 | 21.500 | 7.000 | 7.000 | 7.000 | 7.000 | 55000.000 | 50000.000 | 37000.000 | 57500.000 | |||||||||||||||||||||||||
| Mean | 22.846 | 22.273 | 22.083 | 22.286 | 8.877 | 8.482 | 7.708 | 8.707 | 21.769 | 19.182 | 15.667 | 20.643 | 22.154 | 21.545 | 23.167 | 21.929 | 6.692 | 7.000 | 7.083 | 7.071 | 55307.692 | 50363.636 | 37166.667 | 57928.571 | |||||||||||||||||||||||||
| Note. Excluded 949 rows from the analysis that correspond to the missing values of the split-by variable Carrera | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ᵃ More than one mode exists, only the first is reported | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Boxplots
A simple vista parece que existe una correlación entre las horas de sueño y el grueso de las califiaciones, es decir, por ejemplo, en Ingeniería, siendo una carrera con pocas horas de sueño, existe un mejor promedio, inverso a lo que sucede en arte, quienes en teoría duermen más tiempo pero que tienen calificaciones con una tendencias inferior en promedio.
Con respecto a la edad, también se percibe que existe una distribución más amplia en la carrera de ciencias, mientras que en la de arte se notan las edades de forma mucho más agrupada o concentrada.
Con respecto a los ingresos mensuales familiares, los estudiantes de arte son quienes tienen ingresos más bajos y esto se puede correlacionar con sus horas de estudio y promedio general, los cuales tambien son los mas bajos con respecto a las otras tres carreas. Se percibe una distribucion concentrada en la carrera de artes a diferencia de la carrera de negocios donde su distribución es amplia.
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