My solid academic background and experience in nutrition, along with my passion for helpin, Ejercicios de Derecho Informático

¡Descarga My solid academic background and experience in nutrition, along with my passion for helpin y más Ejercicios en PDF de Derecho Informático solo en Docsity! Paso 1 ver la normalidad T- student O U-man shapiro willk1) Normalidad p>0.05 D.Normal p>0.05 Varianzas iguales p<0.05 Varianzas diferentes 2 grupos robar V. NUMERICA, by (V. CATEGORICA) Cualitativa (Dicotomica) 1 cuantitativa p<0.05 D. No normal Comando sun swilk PESO if SEXO==0 Tab swilk PESO if SEXO==1 swilk V.C if V.D== sex. Vs. Peso Sex vs. Edad Masculino 0 Peso y menorFemenino 1 talla 1) Hl: Existe dif. Significativa entre el peso de los RN según el sexo HO: No existe dif. Significativas entre el peso de los RN según el sexo 2) NS 95% 3) Estimador p<0.05 4) Prueba estU. Man W. 5) Probar H p=0439 Hl: Existe dif. Significativa entre el peso de los RN según el sexo al 9 |Estrimador 10 |P valor 12] 13 | 16 17 [Probar 18 19 0.05 P=0.0429 ACEPTA HL RECHAZA HO significativo p<0.05 p<0.05 p<0.05 menor no existe Annova Kruskall Wallis Paso 1 ANOVA o K. Wallis Normalidad Prueba Shapiro wilk (swilk VC==N°) tab Normal p>0.05 sexo 1 Cuantitativa num Politomica histogram VN, by (VC) normal Ejemplos No normal p<0.05 lic, Primaria, sec, Edad Comando Estatura oneway V.N VC Peso Edad promedio de fallecidos entre 3 regiones Paso 1 Hl Existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos HO No existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos Paso 2 Nivel de sig 95% Paso 3 Normalidad K. Wallis Paso 4 p<0.05 0.0001 Paso 5 Existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos kwallis EDAD if PARIEDAD==1 | PARIEDAMadres 1 hijo Vs. Madre con 2 hijos 0.001 kwallis EDAD if PARIEDAD==2 | PARIEDAMadres 2 hijos Vs. Madre con 3 hijos 0.0017 Madres 3 hijos Vs. Madre con 4 hijos 0.7059 Madres 4 hijos Vs. Madre con 5 hijos 0.5138 SEMANA 10 base de datos nacimientos Kruskall Wallis Paso 2 Prueba Shapiro wilk (swilk VC==N°) Comando ANOVA oneway V.N VC oneway VN VC, tab bon histogram VN, by (VC) normal p<0.05 Existe diferencias significativas Comando K. wallis kwallis VN, by (VC) kwallis EDAD if PARIEDAD==1 | PARIEDAD==2, by ( PARIEDAD ) Edad promedio de fallecidos entre 3 regiones Existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos No existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos kwallis EDAD, by ( PARIEDAD) Existe diferencias en la edad de la madre según el numero de hijos Existe diferencias en la edad de la madres entre los dos grupos Existe diferencias en la edad de la madres entre los dos grupos No existe diferencias en la edad de la madres entre los dos grupos No existe diferencias en la edad de la madres entre los dos grupos crusquares Lt es = probability = 0.7059 Semana 11 Pearson existe correlaccion no exite correlacion Spearman Paso 1 Test Normalidad swilk p>0.05 Normal 2 variables swilk V1 o V2 numericas p<0.05 No normal Graficos histogram Variable, normal Hipotesis Hl HO No existe correlacion entre la tasa de Inc. COVID-19 con la prevalencia de HTA NS 95% Estimador p<0.05 5% No normal Test Pearson o Sp Sperman p= 0.6132 rho= -0.1063 Probar la HI Rechazo la HI No existe correlacion entre la tasa de Inc. COVID-19 con la prevalencia de HTA Existe correlacion entre la tasa de Inc. COVID-19 con la prevalencia de HTA Hipotesis Hl HO NS 95% Estimador p<0.05 5% Normal Test Pearson o Sp Pearson p= 0.00001 0 Probar la HI Acepto la HI Existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad Hipotesis Hl HO NS 95% Estimador p<0.05 5% Normal Test Pearson o Sp Pearson p= 0.2933 Probar la HI Rechazo la Hipotesis No existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion Hipotesis Hl HO NS 95% Estimador p<0.05 5% No normal Test Pearson o Sp Spearman p= 0.0297 rho= 0.4353 Probar la HI Acepto la HI Existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad No existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad Existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion No existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion Existe correlacion entre la tasa de Letalidad por COVID- 19 con la prevalencia de obesidad No existe correlacion entre la tasa de Letalidad por COVID- 19 con la prevalencia de obesidad Existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad No existe correlacion entre la tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad tasa de Mortalidad por COVID- 19 con la prevalencia de Obesidad tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion tasa de Mortalidad por COVID- 19 conla prevalencia de hipertencion tasa de Letalidad por COVID- 19 con la prevalencia de obesidad tasa de Letalidad por COVID- 19 con la prevalencia de obesidad Existe correlacion entre la tasa de Letalidad por COVID- 19 con la prevalencia de obesidad Existe correlacion entre la tasa de Incidencia por COVID- 19 con la prevalencia de uso de alcohol tasa de Incidencia por COVID- 19 con la prevalencia de uso de alcohol tasa de Incidencia por COVID- 19 con la prevalencia de uso de alcohol twoway (lfit VD VI) (scatter VD VI) variable incidencia no normal hipertencion normal twoway (lfit incidencia prevalencia) (scatter incidencia prevalencia) Mortalidad (dependiente) Obesidad (independiente) regress VD VI scatter VI VD scatter Obesityprevalence Mortalityratein2021per100 two scatter VD VI || lfit VD VI two scatter Mortalityratein2021per100 Obesityprevalence || lfit Mortalityratein2021per100 Obesityprevalence interpretacion: 41% de la mortalidad es explicado por la prevalencia de obesidad Ejercicios HPERTENCION VS MORTALIDAD mortalidad (dependiente) incidencia hipertension (independiente) regress VD VI R2= 0.0251 p= No es sinnificativo ECUACION Y= Bx + a Y = 10.75x + 254.54 R2= 0.025 2,5% scatter VI VD two scatter VD VI || lfit VD VI 2.5% de la mortalidad es explicado por la hipertensión MORTALIDAD VS PREVALENCIA DE ALCOHOL mortalidad (dependiente) alcohol (indeoendiene) regress VD VI ECUACION mortalidad = 7.39(prevalecia de alcohol) + 161.56 scatter VI VD two scatter VD VI || lfit VD VI R²= p= 0.0005 R2= 0.4157 ECUACION mortalidad = 10.67 (obesisdad) + 100 two scatter Mortalityratein2021per100 Obesityprevalence || lfit Mortalityratein2021per100 Obesityprevalence No es sinnificativo 0.025*100*100% 0.143 mortalidad = 7.39(prevalecia de alcohol) + 161.56 s14 REGRESIÓN MULTIPLE o ajustado pearson y spierman p(rho) = Mientras mas cerca a la unidad es el coeficiente de relacion es mas suelto P<0.05 si ese valor P<0.05 no esta presente no habra correlacion MORTABILIDAD VS HIPERTENSION mortabilidad (dependiente) hipertension (independiente) Prob > F = 0.2933 no es significativo no hay una asociacion R2= 0.0479 4% de la mortalidad por covid-19 es expliado por la prevalencia de la hipertesion cosa que es muy bajo no hay probalidad Y= A1X1 + A2X2 + A3X3 + A4X + C aucon =desenlace Mortalidad = 14.53OBs -1.87HTA + 17.63Edad + 0.21UCI -1178.1 P>|t| probabilidad 0.0001 La obesidad si puede explicar la mortalidad 0.866 La hipertension no puede explicar la mortalidad 0.135 La edad promedio no puede eplicar la mortalidad 0.126 El numero de camas UCI no puede explicar la mortalidad A pesar que se esta realizando analisis ajustado por las otras variables que son hipertension, promedio de edad, numeros de camas UCI el valor sigue siendo significativo, por lo tanto la mortalidad se asocia con la obesidad beta EJERCICIO Ecuacion Y =131.25(OBS) -20.15(edad Prom) + 2218.74 sigue siendo significativo el valo de p,es decir que la obesidad sigue siendo explicado por la prevalencia de obesidad a pesar de ser ajustado por la edad BETA el valor de beta es una constante que se genera de ese analisis de la asociacion o multiple EJERCICIOS Analisis crudo prevalencia de obesidad entre prevalencia del consumo de alcochol prevalencia de obesidad entre prevalencia del consumo de tabaco Prevalencia del consumo de alcohol y la mortalidad por covid Prevalencia del consumo de tabaco y la mortablidad por covid Analisis ajustado proporcion hombre mujer (valence de genero) , edad promedio de la poblacion, ingresos promedios, camas UCI sigue siendo significativo el valo de p,es decir que la obesidad sigue siendo explicado por la prevalencia de obesidad a el valor de beta es una constante que se genera de ese analisis de la asociacion o multiple prevalencia de obesidad entre prevalencia del consumo de alcochol prevalencia de obesidad entre prevalencia del consumo de tabaco Prevalencia del consumo de alcohol y la mortalidad por covid Prevalencia del consumo de tabaco y la mortablidad por covid proporcion hombre mujer (valence de genero) , edad promedio de la poblacion, ingresos promedios, camas UCI asociacion entre las dos variables, el modelo de regresion linal el valor de p es significaivo osea hay asociacion entre la obesidad y la incidensia de covid Caso control: OR La asosion entre el cancer de hígado Con VHC 33 Con Can.Higado Sin VHC 114 147 Con VHC 10 Sin Can. Higado Sin VHC 228 238 Factor de riesgCáncer de hig Sin cáncer de higado Total VHC 33 10 43 NO VHC 114 228 342 Total 147 238 385 OR Expuesto= 33/10 3.3 OR no Expuest114/228 0.5 OR= OR EXP/ OR NO EXP 6.6 Estudio caso control (OR) HO: Si el sexo masulino se asicia con la mortalidad por COVID-19 Hombres (N=130) Fallecidos Mujeres por Covid-19 Mujeres (N=70) n=200 Hombre (N=500) No fallecidos Sobreviven Mujeres (N=300) n=800 Muerte COVID-19 Masculino 130 Femenino 70 200 OR > 1 Riesgo OR = 1 No hay factor de riesgo OR= (130*300)/(70*500) OR < 1 Factor protector Los hombres tenian 1.11 veces más probalidad de morir por COVID-19, comparado con laas mujeres Pregunta 1 4/4pts 1. En la base de datos adjunta se muestran los datos de 30 individuos con COVID-139. Con estos datos calcular lo siguiente: a) La media de edad los 30 individuos b) La mediana de edad de los 30 individuos £) La edad media de los hombres d) La edad media de las mujeres Examen Basexdox Su respuesta: a) La media de edad los 30 individuos X= 4+ 4454546 +7+7+ 8+ 8+8+8+9+ 9+ 9+10+ 10+10+10+10+11+12+13+14+ 14+15+15+20+ 28+31+36/30= 356/30= 11.86 b) La mediana de edad de los 30 individuos 4,4,5,5,6,7,7,8,8,8,8,9,9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 12,13, 14, 14, 15, 15, 20, 28, 31, 36 r=30+1/2=15.5 Md= 10+10/2 =10 e) La edad media de los hombres x= 4+8+8+10+10+13+15+7+28+14/10=117/10=11:7 d) La edad media de las mujeres x=20+5+10+10+9+5+31+36+12+8+6+15+4+8+9+10+11+7+14+9/20=239/20-11.95 Pregunta 2 K L M N o =] 800 0055 Utilizando la base de datos adjunta calcular: 0-2 a) La razón hombre/mujer Sin diferenciar, sin son casos NueVos como casos antiguos 2020, b) Proporción de casos masculino y femenino en p. 25% Examen Base-1.xlsx L 5 sintomáticos 20 asintomáticos 175 Tuvieron COVID- HACE MÁS 8 MESES Su respuesta: a) La razón hombre/mujer 1 hombre por cada 2 mujeres La razón hombre/mujer = 10/20 = 0.5= 1/2 1.114285714286 Los hombres tenian 1.11 veces más probalidad de morir por COVID-19, comparado con laas mujeres 4/4pts orcentaje (9%) Usan Ciga.Elec 200 396 Jovenes (20 a 30 años) No Usan Ciga Elec 196 Los jovenes que usan Cigarrigarrillos electronicos tenian 4.704 mas riesgo de desarrollarfibrosis pulmonar Riesgo relativo RR---COHORTE h1: El consumo de fibra reduce el riesgo de cáncer Seguimiento 20 años C. colon Consumen Fibra V. n=250 No C. colon 500 personas C. colon No Consumen Fibra V. n=250 No C. colon