PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 2
Juan David BallesterosTrabajo6 de Abril de 2017
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PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 2
DOCENTE EDWIN JAVIER CASTILLO
PROYECTO
INTEGRANTES
BRAYAN ALEJANDRO LOPEZ
PAOLA ANDREA RIVERO HERRERA
JUAN DAVID BALLESTEROS
ALEJANDRA CORDOBA
JUAN MANUEL GUERRERO
BOGOTA D.C
INTRODUCCION
Esta base de datos es básicamente una pequeña recopilación de antecedentes de un hospital, en donde pacientes de diferentes edades se someten a distintos tratamientos o cirugías durante los días en que se encuentran en observación, para finalizar, el paciente da una valoración general del servicio que le prestan y el doctor proporciona un resultado positivo o negativo con respecto al tratamiento realizado por todo su equipo de trabajo.
Nuestro grupo de trabajo tuvo como objetivo analizar esta base de datos para evaluar y analizar el comportamiento de un hospital, enfatizándonos en su desempeño y la capacidad que tiene el hospital para responder a las múltiples enfermedades en una comunidad, se establecerán comparaciones entre estas listas de datos, para luego brindar un respetivo análisis y conclusión con respecto a el estudio dado.
Análisis de resultados
ANALISIS DE ANOVAS
- Relacionar el tipo de sexo con los días de ingreso.
Análisis de varianza de un factor | |||||||
RESUMEN | |||||||
Grupos | Cuenta | Suma | Promedio | Varianza | |||
Femenino | 51 | 307 | 6,019607843 | 39,4596078 | |||
Masculino | 48 | 667 | 13,89583333 | 320,776152 | |||
ANÁLISIS DE VARIANZA | |||||||
Origen de las variaciones | Suma de cuadrados | Grados de libertad | Promedio de los cuadrados | F | Probabilidad | Valor crítico para F | |
Entre grupos | 1533,954583 | 1 | 1533,954583 | 8,72717367 | 0,00393409 | 3,93912613 | |
Dentro de los grupos | 17049,45956 | 97 | 175,7676243 | ||||
Total | 18583,41414 | 98 |
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Prueba de hipótesis
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Teniendo en cuenta la tabla de ANOVA desarrollada anteriormente se puede observar que nuestro F calculado es mayor que nuestro valor crítico pada F, por tanto se puede decir que hay evidencia para rechazar. En conclusión los días de ingreso no varían con respecto al género.
Anova: Single Factor | |||||||
SUMMARY | |||||||
Groups | Count | Sum | Average | Variance | |||
tratamiento 1 | 27 | 1673 | 61,962963 | 254,729345 | |||
tratamiento 2 | 27 | 1477 | 54,7037037 | 262,293447 | |||
tratamiento 3 | 18 | 711 | 39,5 | 163,558824 | |||
tratamiento 4 | 23 | 1200 | 52,173913 | 272,332016 | |||
ANOVA | |||||||
Source of Variation | SS | df | MS | F | P-value | F crit | |
Between Groups | 5536,48727 | 3 | 1845,49576 | 7,55996727 | 0,00014303 | 2,70470343 | |
Within Groups | 22214,3969 | 91 | 244,114252 | ||||
Total | 27750,8842 | 94 |
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- Relacionar el tipo de tratamiento que recibieron con respecto a su edad
Prueba de hipótesis
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Se evidencia en la tabla ANOVA que nuestro F calculado está a la derecha dentro del intervalo del F crítico, lo cual genera evidencia para rechazar Ho, lo que conlleva a que el tipo de tratamiento no varía con respecto a la edad.
- Relacionar días de ingreso con el tipo de tratamiento
Análisis de varianza de un factor | |||||||
RESUMEN | |||||||
Grupos | Cuenta | Suma | Promedio | Varianza | |||
Edad | 57 | 2915 | 51,1403509 | 268,087093 | |||
Dias de ingreso | 57 | 474 | 8,31578947 | 118,041353 | |||
ANÁLISIS DE VARIANZA | |||||||
Origen de las variaciones | Suma de cuadrados | Grados de libertad | Promedio de los cuadrados | F | Probabilidad | Valor crítico para F | |
Entre grupos | 52267,3772 | 1 | 52267,3772 | 270,725339 | 1,1601E-31 | 3,92583427 | |
Dentro de los grupos | 21623,193 | 112 | 193,064223 | ||||
Total | 73890,5702 | 113 |
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Prueba de hipótesis
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Podemos observar que en nuestra tabla ANOVA el F calculado que se obtuvo se encuentra la derecha del intervalo del F crítico, por tanto podemos decir que hay evidencia para rechazar Ho, por lo tanto determinamos a que los días de ingreso no varían con respecto al tipo de tratamiento que se estipule.
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