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Zitiervorschau

6 ABRIL DE 2020

EPIDEMIOLOGÍA Y BIOESTADÍSTICA UNIDAD IV. CORRELACIÓN ACTIVIDAD NO. 10 SOLUCIÓN DE PROBLEMAS

MTRO. FRANCISCO LUNA MARTÍNEZ

KARINA FRANCO AVILA Epidemiología y bioestadística

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Actividad 10. Solución de problemas OBJETIVO

Determinar los cálculos para la solución de los problemas que se presentan sobre correlación en Estadística aplicada a problemas en salud. Unidad 4. Correlación 4.2 Regresión lineal

TEMA

4.3 Regresión lineal múltiple

Instrucciones: 1. Revisa el material sugerido 2. Lee detenidamente los problemas que a continuación se presentan 3. Elabora la actividad en el procesador de textos 4. Incorpora al inicio del documento una portada que incluya el nombre de la universidad, asignatura, título del trabajo, fecha de entrega y tu nombre

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1. Un investigador está interesado en tratar de explicar la variación en las presiones arteriales que ocurren entre los hombres adultos. Con este fin, el investigador reúne datos sobre: 

El ejercicio diario promedio, medido en horas (×1)



La edad (×2)



El peso, medido en libras (×3) para 74 sujetos.

La variable resultante (y) es la presión arterial sistólica. El modelo (ficticio) producido por estos datos tiene una

R2 de

.2106 y es como sigue:

Y = 33.5522 + .1710×1 + .1033×2 + .4471×3

a) ¿Cuál sería la presión arterial sistólica para un hombre de 21 años que se ejercita en promedio una hora diaria y pesa 165 libras?

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b) ¿Cuál será el valor previsto para un hombre de la misma edad que también se ejercita en promedio una hora diaria pero que pesa 185 libras?

c) ¿Qué significa el valor b3 = 4471? Peso promedio de los 74 participantes.

d) Pruebe la significancia del modelo

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Es el coeficiente de correlación múltiple ajustad y tiene como valor de .2106 esto quiere decir que el valor no se ajusta a la recta.

e) Interpreta los resultados de esta prueba. Es evidente que, si el peso del paciente aumente tendrá como consecuencia un aumento de la presión del mismo y que la raíz cuadrada es menos que 6.22.

2. Un investigador interesado en la relación entre el índice de masa corporal (IMC) y el colesterol sérico desea ajustar un modelo de RLS (regresión lineal simple) en el que el colesterol sérico total puede predecirse a partir del IMC con los siguientes datos (utilízalos para responder los planteamientos o incisos que se solicitan):

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Colesterol total

IMC

165 155 141 228 190 155 132 170 188 150

25.9 20.1 22.2 30.7 28.0 29.4 20.2 20.7 26.3 18.2 4

a) Construye un modelo de RLS.

b) Encuentra los residuales para los primeros 3 sujetos.

c) Encuentra los coeficientes de determinación y no determinación: Epidemiología y bioestadística

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COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN: (R2): 0.70639932 COEFICIENTE DE NO DETERMINACIÓN: 0.501

d) Prueba la hipótesis H0 : R2 = 0

Se observa que el valor crítico de F (0.022 para a=0.05 bidireccional es menor que F calculado (7.99), por lo que cae en el área de exclusión de H0, con lo cual se concluye que se tiene confianza en el coeficiente de determinación de la población es mayor que cero.

e) Prueba la hipótesis H0 : β = 0

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f) Construye un intervalo de confianza bilateral del 95% para el cálculo de β. ¿Este intervalo de confianza concuerda con el resultado de sus pruebas de hipótesis? Explícalo.

Los límites de confianza del 95%, (0.0204 – 0.201), se observa que el resultado de la prueba de significancia está confirmado, ya que, cero no se encuentra en el intervalo.

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BIBLIOGRAFIAS Henquin R. (2013). Epidemiología y estadísticas para principiantes. Recuperado de: https://ebookcentral.proquest.com/lib/vallemexicosp/detail.action?docID=3216895 Pulido, J. (Productor). (27 de febrero de 2014). Correlación y Regresión Lineal Simple [archivo de video]. Recuperado de: https://www.youtube.com/watch?v=E4oVu8i-pnU&t=299s Pulido, J. (Productor). (27 de febrero de 2014). Correlación y Regresión Lineal Simple [archivo de video]. Recuperado de: https://www.paho.org/col/index.php?option=com_docman&view=download&category_slug=publicaciones-ops-omscolombia&alias=854-mopece2&Itemid=688

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