Estadística y TIC

1. Seminario 7
Estadística y TICs
Ana María Meléndez López
Grado en Enfermería
Curso 2017/2018
Subgrupo 17

2. Primera actividad
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?
6. Sube los resultados al blog.

3. 1. Representa los datos en un tabla de contingencia indicando
las frecuencias observadas y porcentajes.
 De 250 mujeres fumadoras, 43 tienen un niño con bajo peso al nacer.
 250-43=207
 207 mujeres fumadoras tienen un niño sin bajo peso al nacer.
 De 1750 mujeres no fumadoras, 105 tienen un niño con bajo peso al nacer.
 1750-105=1645
 1645 mujeres no fumadoras tienen un niño sin bajo peso al nacer.
Bajo peso al nacer
Sí % No % Total
Fumar
tabaco
Sí 43 17,2 207 82,8 250
No 105 6 1645 94 1750
Total 148 7,4 1852 92,6 2000

4. 2. Establece una hipótesis adecuada para el estudio.
 H0: no existe asociación entre fumar tabaco y tener bajo peso al nacer (son
variables independientes).
 H1: sí existe asociación entre fumar tabaco y tener bajo peso al nacer (son
variables dependientes).

5. 3. Utiliza la prueba chi-cuadrado de Pearson para contrastar tu hipótesis.
Bajo peso al nacer
Sí No Total
Fumar
tabaco
Sí
43
FE1.1. = 18,5
207
FE1.2. = 231,5
250
No
105
FE2.1. = 129,5
1645
FE2.2. = 1620,5
1750
Total 148 1852 2000
• Valor de chi-cuadrado observada=40,06
 Grados de libertad = 1
 Valor de chi-cuadrado teórica=3,84
 Nivel de significación = 0,05
40,06 > 3,84
Se acepta la hipótesis alternativa: hay asociación
entre fumar tabaco y tener bajo peso al nacer.

7. 4. Calcula la odds ratio.
Bajo peso al nacer
Sí No Total
Fumar
tabaco
Sí 43 207 250
No 105 1645 1750
Total 148 1852 2000
Odds ratio = 3.25

8. 5. Repite el ejercicio con R Commander ¿Los resultados son los mismos?
Para realizar el ejercicio en R escribimos en R Console el comando “library (Rcmdr)”
para ejecutar R Commander.

9. Vamos hasta la pestaña “Estadísticos”, seleccionamos “Tablas de contingencia” e
“Introducir y analizar una tabla de doble entrada”.

10. Introducimos los nombres de las variables y los datos de frecuencias.

11. En la pestaña “Estadísticos” de la misma ventana seleccionamos que aparezcan los porcentajes (en
este caso lo calculamos anteriormente por filas), el test de independencia Chi-cuadrado e imprimir
las frecuencias esperadas.

12. Tabla de contingencia con
las frecuencias
Tabla de contingencia con
los porcentajes
Valores de chi-cuadrado
Frecuencias esperadas
Componentes de
chi-cuadrado

13. Segunda actividad
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”.

14. Establece y describe si existe asociación entre las variables del
archivo “activossalud.Rdata” sexo y practicadeporte (Sí, No).
Primera parte

15. En primer lugar cargamos el conjunto de datos sobre el que realizaremos la actividad. En la
pestaña “Datos” elegimos la opción “Cargar conjunto de datos”.

16. Seleccionamos el archivo “activossalud (1)”.

17. El conjunto de datos ya está cargado en R Commander. Para comprobar que efectivamente esto es
así, podemos pulsar sobre la opción “Visualizar el conjunto de datos”, de manera que se mostrará
en una nueva pestaña.

18. Comenzamos con la comparación entre las variables “sexo” y “practicadeporte”. Para ello en la
pestaña “Estadísticos” seleccionamos “Tablas de contingencia” y “Tabla de doble entrada”.

19. Seleccionamos las variables “sexo” y “practicadeporte”.

20. En la pestaña “Estadísticos” de la ventana comprobar que está seleccionado el Test de
independencia Chi-cuadrado y seleccionar “Imprimir las frecuencias esperadas” para comprobar
que son mayores a 5 y que podemos utilizar Chi-cuadrado.

21. Resultados obtenidos tras realizar el test Chi-cuadrado. Las frecuencias esperadas
son mayores a 5, por lo que podemos continuar analizando las asociaciones.

22.  H0: no existe asociación entre el sexo y practicar
deporte (son variables independientes).
 H1: existe asociación entre el sexo y practicar
deporte (son variables independientes).
• Valor de chi-cuadrado observada = 19,163
 Grados de libertad = 1
 Valor de chi-cuadrado teórica = 3,84
(siguiente diapositiva)
 Nivel de significación = 0,05
19,163 > 3,84
Se acepta la hipótesis alternativa: hay
asociación entre el sexo y practicar deporte,
es decir, son dependientes.

24. Establece y describe si existe asociación entre las variables del
archivo “activossalud.Rdata” sexo y 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”
Segunda parte

25. Ahora vamos a establecer si existe asociación entre las variables “sexo” y “fruta”.
Realizamos el mismo paso que anteriormente.

26. Seleccionamos las variables “sexo” y “fruta”.

27. Resultados obtenidos tras realizar el test Chi-cuadrado. Las frecuencias esperadas
son mayores a 5, por lo que podemos continuar analizando las asociaciones.

28.  H0: no existe asociación entre el sexo y comer fruta (son variables independientes).
 H1: existe asociación entre el sexo y comer fruta (son variables independientes).
• Valor de chi-cuadrado observada = 7,60
 Grados de libertad = 4
 Valor de chi-cuadrado teórica = 9,49
(siguiente diapositiva)
 Nivel de significación = 0,05
7,60 < 9,49
Se acepta la hipótesis nula: no hay
asociación entre el sexo y comer fruta, es
decir, son independientes.
No hay más diferencia en los datos mas allá que la que
habría sí la diferencia fuera producto del azar