ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL TALLER
Enviado por luisfpolo1 • 24 de Mayo de 2017 • Tarea • 413 Palabras (2 Páginas) • 266 Visitas
TALLER
5
ESTADISTICA INFERENCIAL
PRESENTADO POR:
CAMILO ANDRES MURCIA MENDEZ
ID:276852
LUIS FERNANDO POLO MOTTA
ID:403797
ADMINISTRACION EN SALUD OCUPACIONAL
COORPORACION UNIMINUTO DE DIOS
2017
EJERCICIO
Se llevó a cabo un experimento para estudiar el efecto de cierta droga en la disminución del ritmo cardíaco en adultos. La variable independiente es la dosis de la droga en mg (X) y la variable dependiente Y es la diferencia entre el ritmo más bajo registrado después de la administración de la droga y el ritmo antes de la administración de la droga (control), es decir, la reducción del ritmo cardíaco en latidos por minuto. Los datos se muestran a continuación.
[pic 1]
Elabore un análisis de regresión completo, es decir:
- Haga un análisis gráfico.
- Determine el grado de asociación lineal que tienen las variables (coeficiente de correlación).
- Determine la recta que mejor se ajusta a los datos.
- Calcule el coeficiente de determinación.
- Haga un análisis de los errores.
- Con base a los resultados obtenidos, escriba sobre la relación entre las variables en cuestión.
Solución
[pic 2]
[pic 3]
Para ahorrarnos tiempo, decidimos hacer uso de lo aprendido en clases, para determinar los valores que usaremos en el ejercicio, mediante el uso de la calculadora en modo regresión lineal:
a | b | r |
7,0549 | 4,0879 | 0,9507 |
Sabiendo esto decimos entonces:
- Determine el grado de asociación lineal que tienen las variables (coeficiente de correlación).
[pic 4]
Esto se interpreta, como que, el 95,07% de los datos están correlacionados de forma lineal y de manera positiva:
- [pic 5]
Esta es la ecuación de la recta que mejor se ajusta a los datos
Para determinar los pasos restantes del taller, necesitamos hacer uso de la herramienta Excel, para encontrar los datos que se requieren, dichos datos aparecen en la siguiente tabla:
X | Y | [pic 6] | [pic 7] | [pic 8] |
0,5 | 10 | 9,09885 | 37,6004335 | 0,81207132 |
0,75 | 8 | 10,120825 | 26,11153 | 4,49789868 |
1 | 12 | 11,1428 | 16,7114924 | 0,73479184 |
1,25 | 12 | 12,164775 | 9,40032062 | 0,0271508 |
1,5 | 14 | 13,18675 | 4,17801462 | 0,66137556 |
1,75 | 12 | 14,208725 | 1,04457441 | 4,87846613 |
2 | 16 | 15,2307 | 4,7929E-09 | 0,59182249 |
2,25 | 18 | 16,252675 | 1,0442914 | 3,05314466 |
2,5 | 17 | 17,27465 | 4,1774486 | 0,07543262 |
2,75 | 20 | 18,296625 | 9,3994716 | 2,90148639 |
3 | 18 | 19,3186 | 16,7103604 | 1,73870596 |
3,25 | 20 | 20,340575 | 26,110115 | 0,11599133 |
3,5 | 21 | 21,36255 | 37,5987354 | 0,1314425 |
15,2307692 | 190,086788 | 20,2197803 | ||
PROMEDIO | [pic 9] | [pic 10] |
- Necesitamos encontrar la Suma de los Cuadrados Totales, para poder acercarnos a la fórmula del coeficiente de determinación, con lo cual:
[pic 11][pic 12][pic 13]
Ahora, calculamos el coeficiente de determinación, aplicando la fórmula:
[pic 14][pic 15]
- Para hacer el análisis de los errores, encontramos la medida del error total (MET), aplicando la fórmula:
[pic 16][pic 17]
Una vez aplicada la formula, encontramos que el valor arrojado, no nos permite concluir si el modelo es aceptable, con lo cual debemos apelar al coeficiente de determinación
- Se puede llegar a la conclusión de que, aproximadamente el 90,4% de las veces que el ritmo cardiaco se vio reducido, está asociado a la dosis de la droga, sin embargo se debe anexar que, el 9,6% de esta variación no puede explicar por la reducción del ritmo cardiaco, debiéndose así, a factores desconocidos
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