ANOVA Y PEARSON

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
PABLO ZAMACONA RAMÍREZ
EJERCICIOS ANOVA Y PEARSON
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE QUERÉTARO
FACULTAD DE CIENCIAS POLÍTICAS Y SOCIALES
1. Se quiere estudiar el efecto de distintas dosis de un medicamento para
combatir a los parásitos de peces criados en acuicultura. Para ello, se
tomaron 60 peces al azar, y se dividieron en 5 grupos de 12 individuos
cada uno. El primer grupo no fue medicado, pero a los restantes se les
suministró el medicamento en dosis crecientes. Tras una semana de
tratamiento, se contabilizaron los parásitos existentes en cada individuo,
obteniendo los resultados siguientes:
Contrastar si el medicamento es efectivo contra los parásitos y si existen
diferencias según la dosis aplicada.
El medicamento sí es efectivo contra los parásitos, sobre todo en una dosis
de 100 mg; la efectividad de éste aumenta entre 25 y 50 mg, y llega a su cima
en esta dosis (siendo ligeramente menos efectiva una dosis de 125 mg).
2. Los siguientes datos muestran las medidas de hemoglobina (gramos por
100 ml) en la sangre de 40 ejemplares de una especie de truchas
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marrones. Las truchas se habían dividido al azar en cuatro grupos de 10 y
cada grupo se había asignado, también al azar, a una de cuatro diferentes
dependencias de una piscifactoría. En cada criadero se añadía a la dieta
de los peces una cantidad distinta de sulfamerazina por cada cien libras
de comida. En concreto: 0, 5, 10 y 15 gramos (codificados del 1 al 4). Las
mediciones de hemoglobina se tomaron dependencia después de 35
días.
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Mientras más cercana sea la dosis a 10 gramos por cada 100 libras de
comida, mayor significancia hay. El medicamento, entonces, es más
efectivo en una dosis de 10 gramos por cada 100 libras de comida,
quedando en segundo lugar las dosis de 15 gramos por cada 100 libras de
comida.
3. En una tarea de clasificación de patrones que constaba de 10 láminas se
obtuvieron los siguientes datos de las diferencias de las distancias
logarítmicas del estímulo a clasificar con respecto a los prototipos de las
dos clases en que podía ser encuadrado y del número de errores
cometidos por los sujetos:
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Calcule el coeficiente de correlación de Pearson e interprete el resultado.
Existe una correlación entre ambas variables (diferencia y número de errores),
pues la significancia es positiva (0.003). La dirección de esta relación es fuerte y
negativa (-0.829, valor entre -1 y -0.5), por lo que podemos asumir que mientras
más diferencia exista, menor número de errores tendremos.
4. Se sabe que el número de clientes diarios de un núcleo de población que
acuden a un centro comercial depende de la distancia entre ambos.  Los
datos de seis centros comerciales y sus distancias a un núcleo de
población son los siguientes:
Calcule el coeficiente de correlación de Pearson e interprete el resultado.
Hay una correlación entre ambas variables (no. de clientes y distancia), pues la
significancia es positiva (0.004). La dirección de esta relación es bastante fuerte
y negativa (-0.950, valor entre -1 y -0.5), por lo que podemos asumir que mientras
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mayor distancia exista entre ambos, menor número de clientes acudirán al
centro comercial.