La base de datos corresponde a información perinatal / materno-infantil, probablemente relacionada con nacimientos y características asociadas a la madre, el parto y el recién nacido. Cada fila representaría un caso (un nacimiento) respecto a 13 variables: Edad de los padres,Edad de las madres,Categoria Edad Madre,Semanas de Gestación,Clasificación de parto,Visitas Prenatales,Peso Ganado de las madres en embarazo,Peso bebe al nacer, Clasificaciín de los bebes al nacer,Sexo, Habitos de Consumo, Estado Civil de la madre, Identificación racial de la madre.
births <- read.csv("C:/Users/PC/Documents/ejercicios Karol/births14.csv")
nivel_confianza <- 0.95
names(births)## [1] "fage" "mage" "mature" "weeks"
## [5] "premie" "visits" "gained" "weight"
## [9] "lowbirthweight" "sex" "habit" "marital"
## [13] "whitemom"data_muestra <- births$weight#Hallar la media, desviacion estandar, tamaño de la muestra (peso del bebe al nacer)
muestra_media <- mean(data_muestra, na.rm = TRUE)
muestra_media## [1] 7.19816desviacion_estandar <- sd(data_muestra, na.rm = TRUE)
desviacion_estandar## [1] 1.306775tamano_muestra <- length(data_muestra)
tamano_muestra## [1] 1000#La variable analizada tiene un valor promedio de 7.19, con una variabilidad moderada y un tamaño de muestra suficientemente grande (n = 1000), lo que permite estimaciones estables y análisis estadísticos confiables como intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.#Hallar el Error Estandar - Valor Critico
nivel_confianza <- 0.95
#Error Estandar
error_estandar <- desviacion_estandar / sqrt(tamano_muestra)
error_estandar## [1] 0.04132386#Valor critico
valor_critico <- qt((1 + nivel_confianza) / 2, df = tamano_muestra - 1)
valor_critico## [1] 1.962341#Margen de error
margen_error <- valor_critico * error_estandar
margen_error## [1] 0.08109152intervalo_confianza <- c(muestra_media - margen_error,
muestra_media + margen_error)
intervalo_confianza## [1] 7.117068 7.279252cat("IC del 95% para la media:", intervalo_confianza)## IC del 95% para la media: 7.117068 7.279252alpha<-0.05
alpha## [1] 0.05#Con un 95% de confianza, se estima que la media poblacional del peso del bebé al nacer se encuentra entre 7.1 Lb y 7.2Lb, Este intervalo es relativamente estrecho debido al gran tamaño muestral (N=1000), lo que aumenta la precisión del estimador. La media observada se mantiene dentro del rango fisiológicamente esperado para esta variable en la base utilizada.#variable semanas de gestacion
data_muestra <- births$weeks
mean_gained <- mean(births$weeks, na.rm = TRUE)
mean_gained## [1] 38.666desviacion_estandar <- sd(births$weeks, na.rm = TRUE)
desviacion_estandar## [1] 2.564961#Con un 95% de confianza, la media poblacional de semanas de gestación se encuentra en 38,6 semanas#Hallar el Error Estandar - Valor Critico
data_muestra <- births$weeks
nivel_confianza <- 0.95
#Error Estandar
error_estandar <- desviacion_estandar / sqrt(tamano_muestra)
error_estandar## [1] 0.08111118#Valor critico
valor_critico <- qt((1 + nivel_confianza) / 2, df = tamano_muestra - 1)
valor_critico## [1] 1.962341#Margen de error
margen_error <- valor_critico * error_estandar
margen_error## [1] 0.1591678intervalo_confianza <- c(muestra_media - margen_error,
muestra_media + margen_error)
intervalo_confianza## [1] 7.038992 7.357328cat("IC del 95% para la media:", intervalo_confianza)## IC del 95% para la media: 7.038992 7.357328alpha<-0.05
alpha## [1] 0.05#Diferencia de medias entre lowbirthweigh y habit
# 1. Cargar la base
births <- read.csv("C:/Users/PC/Documents/ejercicios Karol/births14.csv")
# 2. Convertir variables categóricas a factor
births$habit <- factor(births$habit)
births$lowbirthweight <- factor(births$lowbirthweight)
# 3. Verificar si hay NA
summary(births$weight)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.750 6.545 7.310 7.198 8.000 10.620summary(births$habit)## nonsmoker smoker NA's
## 867 114 19# 4. Medias por grupo
tapply(births$weight, births$habit, mean, na.rm = TRUE)## nonsmoker smoker
## 7.269873 6.677193# 5. Prueba T para diferencia de medias
t_test_result <- t.test(weight ~ habit, data = births)
# 6. Mostrar resultados
t_test_result##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: weight by habit
## t = 3.8166, df = 131.31, p-value = 0.0002075
## alternative hypothesis: true difference in means between group nonsmoker and group smoker is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.2854852 0.8998751
## sample estimates:
## mean in group nonsmoker mean in group smoker
## 7.269873 6.677193#Solo 11.4% (114/1000) presentan el hábito (probablemente fumar),la mayoría (86.7%) pertenece al grupo 0.
#Solo 8.1% de los bebés presentan bajo peso, La gran mayoría nace con peso normal.
#En promedio, los bebés de madres fumadoras pesan aproximadamente 0.59 unidades menos(normalmente esto sería en libras o kilogramos).#PROPORCION
#Variable lowbirthweight
tabla_lowbirth <- table(births$lowbirthweight)
prop_lowbirth <- prop.table(tabla_lowbirth)
tabla_lowbirth##
## low not low
## 81 919prop_lowbirth##
## low not low
## 0.081 0.919#Variable habit
tabla_habit <- table(births$habit)
prop_habit <- prop.table(tabla_habit)
tabla_habit##
## nonsmoker smoker
## 867 114prop_habit##
## nonsmoker smoker
## 0.883792 0.116208#El bajo peso al nacer es poco frecuente solamente el (8.1%).
#El hábito de fumar también es poco frecuente solamente el (11.4%).
#Sin embargo, ambos factores son clínicamente importantes, y el análisis ayudan a ver si fumar está asociado al bajo peso del bebé, o si afecta el peso o semanas de gestación.#El peso promedio de los bebés en la muestra fue de 7.19 lb, con un IC del 95% entre 7.1 y 7.2 lb, lo que indica una estimación precisa debido al gran tamaño muestral. Las semanas de gestación presentaron una media cercana a 38.6 semanas, consistente con un embarazo a término. Solo 8.1% de los bebés nació con bajo peso y 11.4% de las madres reportaron hábito de fumar. La prueba t mostró una diferencia significativa entre grupos: los bebés de madres fumadoras pesan en promedio 0.59 lb menos que los de madres no fumadoras (p < 0.001), evidenciando una asociación importante entre el hábito de fumar y menor peso al nacer.