seminario 9

1. RCOMMANDER
Análisis bivariado: variables cualitativa y cuantitativa
ANA ROSA ROMERO

2. SEMINARIO 8
Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos, puesto que con frecuencia
nos interesa responder si…
- ¿Los valores medios de nuestra variable cuantitativa son similares o no a un valor medio
de referencia?
- ¿Los valores medios de una variable cuantitativa son similares o no entre las diferentes
categorías de una variable cualitativa?
¿Los valores medios de nuestra variable cuantitativa son similares o no antes y después de un
evento/prueba/intervención?

3. Pruebas más utilizadas

4. 1.Abrimos RCommander e insertamos el conjunto de datos
“activosensalud”.
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En este primer ejercicio vamos a comprobar la
normalidad de la variable “peso” utilizando tests y
gráficos.

5. 2. Comprobamos la normalidad de la variable “peso” mediante los
gráficos y los tests.
★ Utilizamos el test de Shapiro- Wilk

6. Hipótesis
A través de este test hemos obtenido que la p tiene un valor
inferior a 0,05 y por tanto tenemos que rechazar la H0, es
decir, el peso no sigue una distribución normal.
Resultado
HO= si hay normalidad
H1= no hay normalidad

7. 3. Comprobamos la normalidad a través de los gráficos.
HISTOGRAMA Se observa la
asimetría que
nos indica la
ausencia de
normalidad.

8. DIAGRAMA DE CAJA
La línea de abajo representa el
valor mínimo y la de arriba el
máximo, la raya gruesa es la
mediana.

9. En este nuevo ejercicio vamos a realizar T Students para
la variable “escalaas” pero primero necesitamos saber si
cumplen la normalidad, para ello:
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1. Realizamos el test de Shapiro- Wilk con la variable
“escalaas”.
Como la p nos ha dado mayor
a 0.05 podemos decir que si
sigue una distribución
normal.
HO= si hay normalidad
H1= no hay normalidad

10. 2. Comprobamos la normalidad a través de las gráficas.
HISTOGRAMA DIAGRAMA DE CAJA

11. 3. Comprobamos las medias y vemos si la variable es igual o
diferente a 45. Para ello aplicamos T Student.
H0= La media es 45.
H1= La media no es 45.
Rechazamos la hipótesis nula porque la
media de la escala no se parece a 45.
T Students= 9 y P= valor muy pequeño.

12. En este caso comprobaremos si los chicos y las chicas
tienen la misma puntuación media en “escalaas” y si ambos
tienen la misma altura media.
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1. Filtramos el conjunto de datos activos.
Filtramos el sexo
mujer de esa
variable, ya que
vamos a comprobar
su normalidad.

13. 2. Realizamos Shapiro- Wilk para mujeres y la variable
“escalaas”.
HO= si hay normalidad
H1= no hay normalidad
Como resultado, p nos da un
valor mayor a 0,05.
Esto quiere decir que podemos
aceptar la hipótesis nula, es
decir, hay normalidad.

14. 3. A continuación comprobaremos si existe normalidad en la
variable altura para el sexo femenino.
Como en el caso anterior,
p nos da un valor mayor a
0.05, por lo que podemos
aceptar la hipótesis nula.

15. 4. Volvemos a cargar la bbdd para filtrar la variable “sexo” en
este caso para los hombres.

16. 5. Filtramos y a continuación comprobamos la normalidad.
Finalmente el valor de p es mayor a 0.05, por lo que podemos
aceptar la hipótesis nula y por lo tanto, decir que si hay
una distribución normal.

17. 6. Para comprobar esta normalidad acudimos a los gráficos.
GRÁFICA DE COMPARACIÓN DE
CUANTILES

18. Ningún valor se sale de
los límites, por lo que
podemos asegurar la
normalidad.

19. 7. Comprobamos la homocedasticidad: Tenemos que comprobar la
homocedasticidad: igualdad de las varianzas, pues no podemos
comparar grupos cuya dispersión de las varianzas sea muy elevada
(CARGAMOS DE NUEVO LA BASE DE DATOS).
TEST DE LEVENE

20. P es mayor a 0.05, por lo
tanto hay homocedasticidad.
H0= igualdad de las
varianzas.
HI= varianzas distintas.

21. 8. Al cumplir todos los requisitos podemos realizar el T
Student, porque además son dos grupos paramétricos.

22. Analizamos el resultado
obtenido:
Como p es mayor a 0,05
tenemos que aceptar la
hipótesis nula.
Esto quiere decir que si
hay igualdad entre las
medias por sexo.
HO= hay igualdad entre
las medias.
H1= no hay igualdad.

23. 9. A continuación vamos a comprobar si hay diferencia entre la
altura de los chicos y las chicas. Para ello usamos el Test de
Wilcoxon para dos muestras.
H0= altura media entre
chicos y chicas es igual.
HI= altura media entre
chicos y chicas no es igual.

24. Como hemos podido comprobar en la diapositiva anterior, el
valor de P es menor a 0.05, por lo que no podemos aceptar la
hipótesis nula. aceptamos la hipótesis alternativa en la que
se considera que la altura media entre chicos no es igual.
Como conclusión podemos decir que los hombres tienen una
altura media superior a las mujeres.

25. FIN