En esta parte del proyecto se realizara la identificacion de cada variable y se identificara como cualitativa o cuantitativa. El numero de variables de la base de datos es de nueve variables las cuales se las clasifica a continuacion:
library(readxl)
Cuesvas <- read_excel("Cuesvas.xlsx")var(Cuesvas$Materia_organica)## [1] 1.871879var(Cuesvas$Fosforo)## [1] 1.913119var(Cuesvas$pH)## [1] 2.19309var(Cuesvas$Nitrogeno)## [1] 0.02960419var(Cuesvas$Potasio)## [1] 19.17093var(Cuesvas$Zinc)## [1] 0.008142662var(Cuesvas$Cobre)## [1] 0.01069861El color no presenta una varianza debido a que esta variable es de tipo caracter,cualitativa de intervalo.
Los estudiantes no se puede calcular la variaza,porque es de tipo cualitativa nominal.
De las anteriores varianzas se puede identificar que la que presenta una varianza mucho mas amplia es el protasio con una varianza de 19.17093.
range(Cuesvas$Materia_organica)## [1] 0.7431697 7.1390254range(Cuesvas$Fosforo)## [1] -2.639723 3.976916range(Cuesvas$pH)## [1] 3.136701 10.034409range(Cuesvas$Nitrogeno)## [1] 0.06738298 0.66323450range(Cuesvas$Potasio)## [1] 412.2045 437.0507range(Cuesvas$Zinc)## [1] 1.047038 1.511698range(Cuesvas$Cobre)## [1] -0.1260551 0.4558800De acuerdo a los anteriores valores de rango de cada una de las variables de la base de datos se puede identificar que se presenta un mayor rango es pH con un rango de:
Minimo=3.136701
Maximo=10.034409.
Ademas se puede evidenciar un error en las variables fosforo y cobre,debido a que en estas se presenta un valor menor a 1 o valor negativo lo cual es imposible que se produzca debido a que no pueden dar valores negativos en la toma de datos.