Un breve análisis de datos clínicos sobre temperatura corporal, sexo y frecuencia cardíaca.
) , y se formulan las siguientes preguntas sobre el análisis de datos:
¿La temperatura promedio del cuerpo humano es realmente de 98,6 grados Fahrenheit? (La "Revista de la Asociación Médica Estadounidense" se titula "Una evaluación crítica del límite superior de temperatura corporal normal de 98,6 grados Fahrenheit")
¿Los datos de la muestra de temperatura corporal siguen una distribución normal?
¿Qué es la temperatura corporal anormal?
¿Existe una diferencia significativa entre la temperatura corporal normal de hombres y mujeres?
¿Existe una conexión entre la temperatura corporal y la frecuencia cardíaca?
Para encontrar la respuesta a la pregunta anterior, usemos Python para analizar los datos de muestra.
1. ¿La temperatura promedio del cuerpo humano es realmente de 98,6 grados Fahrenheit?
Gráfico de dispersión de la temperatura corporal
Nota: Muestra **** 130 datos, 65 datos son masculinos y 65 datos son femeninos.
importpandasaspddf = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header =Ninguno,sep ='\s+',names=['temperatura' ,'género','frecuencia cardíaca '])#leer datos df['temperatura corporal'].describe()''
recuento 130.000000
media ?98.249231
estándar 0,733183
mín. 96,300000
25% ? p> p>
max ?100.800000
'''
Conclusión: Se puede observar que la temperatura corporal promedio es de 98.25 grados Fahrenheit.
2. ¿Los datos de la muestra de temperatura corporal obedecen a una distribución normal?
Los métodos para comprobar si la temperatura corporal se distribuye normalmente son: kstest, shapiro y normaltest.
u = df['temperatura corporal'].mean()# Calcular el promedio std = df['temperatura corporal'].std()# Calcular la desviación estándar ks_test = kstest(df['cuerpo temperatura '],'norm',(u,std))#KstestResult(statistic= 0.06472685044046644, pvalue=0.645030731743997)shapiro_test = scipy.stats.shapiro(df['temperatura corporal'])#(0.9865770936012268, 0.23317 666762352) prueba_normal_prueba = normaltest( df['temperatura corporal'], axis=None)#NormaltestResult(statistic=2.703801433319236, pvalue=0.2587479863488212)
Conclusión: Los valores de pvalue de las tres pruebas son todos superiores al 5%, entonces el valor de la temperatura obedece a la distribución normal.
Histograma de distribución de la temperatura corporal
Al trazar el histograma de distribución de la densidad de la temperatura corporal, también podemos ver que la temperatura corporal obedece a una distribución normal.
3. ¿Qué es la temperatura corporal anormal?
Usa diagramas de caja para eliminar valores atípicos
Gráfico de caja de la distribución de la temperatura corporal
# Calcula los cuartiles superior e inferior Q1 = gl ['temperatura corporal']. cuantil(q = 0,25)#97.8 Q3 = df['temperatura corporal']. El criterio para determinar los valores atípicos es 1,5 veces el rango intercuartil. Calcule el valor correspondiente a los límites superior e inferior por disparidad low_quantile = Q1 -1.5*(Q3-Q1)#96.4499999999999999high_quantile = Q3 +1.5*(Q3-Q1)#100.0500000000000000001# Valor atípico de salida = df['temperatura corporal'][ (df[' body_temperature'] > high_quantile) | (df['body_temperature'] < low_quantile)]''
Valor de temperatura corporal anormal que excede las barbas superior e inferior:
0 ? 96.3
65 ?96.4
129 100.8
'''
Conclusión: Un valor de temperatura corporal mayor a 100.05F y menor superior a 96,45 F es anormal.
4. ¿Existen diferencias significativas entre la temperatura corporal normal de hombres y mujeres?
Después de excluir las temperaturas corporales anormales, analice si existe una diferencia significativa en la temperatura corporal entre hombres y mujeres de la muestra.
df2 = df.loc[(df['temperatura corporal' ] ! = 96.3)& (df['temperatura corporal'] ! = 96.4)&(df['temperatura corporal'] ! = 100.8)]# Excluir valores atípicos df3 = df2.loc[df2['género'] == 1 ]man_narmal_mean_temperature = df3[ 'body_temperature'].mean()#Temperatura corporal media de los hombres 98.13281250000003df4 = df2.loc[df2['gender'] == 2]woman_narmal_mean_temperature = df4['body_temperature'].mean()#Woman_mean_temperature 98.387 30158730158
Conclusión: La temperatura corporal media de las mujeres es superior a la temperatura corporal media de los hombres.
5. ¿Existe una correlación entre la temperatura corporal y la frecuencia cardíaca?
df2.corr()'''
?Temperatura corporal Sexo Frecuencia cardíaca
Temperatura corporal ?1.000000? 0.192293?0.243285
¿Género? 0.192293?1.000000? 0.054193
¿Frecuencia cardíaca? 0.243285?0.054193?1.000000
'''df2.corr('kendall')''
? Temperatura corporal Género Frecuencia cardíaca
Temperatura corporal ?1.000000?0.159488?0.176732
¿Sexo? 0,159488?1,000000? 0,064551
¿Frecuencia cardíaca? 0.176732?0.064551?1.000000
'''df2.corr('spearman')''
Temperatura corporal Sexo Frecuencia cardíaca
¿Temperatura corporal? 1.000000? 0.190609?0.265460
¿Sexo? 0.190609?1.000000? 0.077409
¿Frecuencia cardíaca? 0.265460?0.077409?1.000000
5. Conclusión: Los tres coeficientes de correlación anteriores indican que la frecuencia cardíaca y la temperatura corporal están correlacionadas positivamente.