Ejercicio sobre relaciones bivariadas entre dos variables cuanti (sin solución)

Genere una base de datos ejecutando los comandos que siguen.


***************** Generación de base de datos******************

clear all

set seed 18964

set obs 600

gen x = (runiform() * 118 + 2)

gen j = 160 - x + rnormal(0, 30)

gen k = 15 + x + round(rnormal(0,8))

gen L = 50 + x + rnormal(0,4)

set obs 601

replace x = 300 in 601

replace L = 58 in 601

replace x = . in 601

gen m = ln(x)

gen n = m + rnormal(0, 0.2)

sum x

gen p = x * 150 - x^2 + rnormal(0, 230)

**************Fin  generación de base de datos******************

En videos anteriores se vieron los comandos:

scatter var1 var2  para diagramas de dispersión

lowess var1 var2  para diagramas de dispersión con curva suavizada que acompañe las concentraciones de puntos

twoway (scatter var1 var2) (lfit var1 var2) para diagrama de dispersión con recta de mejor ajuste

pwcorr var1 var2, sig   para pedir r de Pearson, que indica qué tan bien se ajusta la nube de puntos a una recta

spearman var1 var2 que indica hasta donde una relación es monótona creciente o decreciente (monotonía perfecta creciente indica que cuando sube una variable siempre sube la otra, y monotonía perfecta decreciente que cuando sube una variable siempre baja la otra. (No usar si es creciente en un tramo de una relación curvilínea y decreciente en otro).

Se pide al estudiante que, haciendo uso de los comandos anteriores, estudie cada una de las relaciones siguientes.

j x
k x
L x
m x
n x
p x

1. Primero se graficará cada relación, y el estudiante indicará si es una relación lineal o curvilínea, si es creciente o decreciente, o creciente en un tramo y decreciente en otro, y si tiene outliers.
2. La fuerza de la asociación se medirá con la r de Pearson si la relación es lineal y con la r de Spearman se medirá el grado de monotonía si la relación es curvilínea creciente o decreciente. (Si es creciente en un tramo y decreciente en otro no se aplicarán ni la r de Pearson ni la rho de Spearman).
3. Si hubiere presencia de outliers, las medidas de fuerza de la asociación se calcularán con y sin los outliers.

Los tres pasos anteriores se aplicarán primero para la relación jx, luego se aplicarán los mismos tres pasos para kx, etc.