2. Ejercicio 1
Si queremos conocer si existe asociación entre el consumo de tabaco y el bajo peso
al nacer; estudiamos a 250 mujeres fumadoras y a 1750 mujeres no fumadoras y
encontramos que:
De las 250 mujeres fumadoras, 43 tienen un niño con bajo peso al nacer.
De las 1750 mujeres no fumadoras, 105 tienen un niño con bajo peso al nacer.
1. Representa los datos en un tabla de contingencia indicando las frecuencias
observadas y porcentajes
2. Establece una hipótesis adecuada para el estudio
3. Utiliza la prueba chi-cuadrado de Pearson para contrastar tu hipótesis
4. Calcula la odds ratio
5. Repite el ejercicio con R Commander ¿Los resultados son los mismos?
3. 1.1 Representa los datos en una tabla de
contingencia indicando las frecuencias observadas y
porcentajes.
V1= mujeres
V2= peso al nacer
Sin bajo pesos Con bajo peso Total
Mujer fumadora 43 207 250
% Mujer fumadora 17,2 82,8 100
Mujer no fumadora 105 1645 1750
% Mujer no fumadora 6 94 100
Total 148 1852 2000
Total % 7,4 92,6 100
4. 1.2 Establece una hipótesis adecuada
para el estudio.
¿Existe relación entre el consumo de tabaco en mujeres y la probabilidad
de tener un hijo con bajo peso al nacer?
Ho: No existe relación entre el consumo de tabaco en mujeres y el
bajo peso al nacer de los hijos.
H1: Sí existe relación entre el consumo de tabaco en mujeres y el
bajo peso al nacer de los hijos.
6. Ahora necesitamos saber los grados de libertad, que se calculan multiplicando
el número de filas menos 1 y el número de columnas menos 1, por tanto:
En este caso al encontrarnos ante una variable con dos variables, dicotómicas,
nos quedaría (2-1)*(2-1)= 1.
Teniendo en cuenta el X2 teórico = 3.8415, podremos decir que como X2 real =
40,044 es > X2 teórico = 3,8415 tendríamos que rechazar nuestra Ho y por
consiguiente existe relación entre el consumo de tabaco en mujeres y el bajo
peso de sus hijos al nacer.
7. 1.4 Calcula la Odds Ratio
𝑂𝑅 =
(𝑎 ∗ 𝑑)
(𝑐 ∗ 𝑏)
=
43 ∗ 1645
105 ∗ 207
= 3,2544
En nuestro caso, la Odds Ratio es mayor a 1, por tanto, la presencia
de dicho factor se asocia a una mayor ocurrencia del evento (hijos
con bajo peso).
9. Para ello nos dirigimos a “Estadísticos”, ·Tablas de contingencia” e
“Introducir y analizar una tabla de doble entrada”.
Introducimos los valores en la tabla en
relación a los datos de nuestro ejercicio.
Le damos a “Estadísticos y
seleccionamos para que nos haga el test
de Fisher
10. Nos aparecerá en la ventana inferior de R Commander los valores de Chi-Cuadrado
y la “p”, junto con el resultado del test de Fisher y la Odds de Ratio
Frecuencias esperadas
Valores de “p” y X2
11. Observamos como los valores de X2 = 40,044, de “p”, Frecuencias
Esperadas, test de Fisher y Odds de Ratio son similares a los ejercicios
realizados anteriormente.
12. Ejercicio 2
Siguiendo todos los pasos anteriores establece y describe si existe
asociación entre las variables del archivo “activossalud.Rdata” sexo y:
Practicadeporte (Sí, No)
Fruta: 1- “Nunca o casi nunca”, 2- “Menos de una vez por semana”, 3-
“Una o dos veces a la semana”, 4- “Tres o más veces a la semana”, 5 “A
diario”
13. Una vez que hayamos cambiado el directorio de trabajo y cargado el conjunto de
datos, realizaremos una tabla de contingencia por lo que vamos a “Estadísticos”,
“Tablas de contingencia” y “Tabla de doble entrada…”
Luego seleccionamos nuestras
2 variables que son “sexo” y
“practicadeportiva”.
14. Como podemos observar, X2 real = 19,163 y por tanto es mayor que la teórica
que es 3,8415, por lo que rechazamos la Ho y aceptamos la alternativa, por
consiguiente podemos afirmar que las variables “sexo” y “practicadeportiva”
presentan asociación
15. Ahora procedemos a hacer el mismo ejercicio anterior pero con la variable
“sexo” y “fruta”
16. En esta ocasión en los resultados podemos observar que la X2 real = 7,6036 y por
tanto mayor que la teórica que es 3,8415, por lo que rechazamos la Ho y aceptamos
la alternativa, por consiguiente podemos afirmar que las variables “sexo” y “fruta”
presentan asociación
