Este documento describe el análisis de la asociación entre dos variables cuantitativas tomadas del archivo "activossalud.Rdata": la hora dedicada a hacer deporte y el tiempo dedicado al mantenimiento del hogar. Se comprueba que existe una relación inversamente proporcional entre las variables mediante una nube de puntos con pendiente negativa. También se determina que ninguna de las variables sigue una distribución normal a través de gráficas y pruebas estadísticas. Finalmente, la prueba de Rho de Spearman muestra una asociación
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Asociacion entre dos variables cuantitativas
1. ASOCIACIÓN ENTRE DOS
VARIABLES CUANTITATIVAS
EJERCICIO R-COMMANDER
Clara Pérez de la Carrera
El ejercicio nos pide que describamos si existe o no asociación entre
las variables del archivo “activossalud.Rdata”. Para ello debemos
elegir dos variables cuantitativas en este caso.
En primer lugar resumimos los datos de nuestro conjunto para
observar cuáles son las variables de las que disponemos.
Posteriormente elegimos las variable cuantitativas que podría ser la
hora para practicar deporte y el mantenimiento del hogar y por
ejemplo.
2. En primer lugar debemos
comprobar si nuestro conjunto de
datos sigue una distribución lineal,
para ello usamos las Nubes de
Puntos. Obtenemos que se da una
relación inversamente
proporcional al tener la recta una
pendiente negativa y por tanto a
mayor mantenimiento del hogar,
menor práctica deportiva. El
diagrama de dispersión nos
muestra que no hay demasiada
linealidad.
3. Pasamos a comprobar la
normalidad de nuestra
variable
horapracticadeportiva
para ello usamos
distintos tipos de
gráficas, en las cuales
podemos observar
claramente la NO-
normalidad.
4. Sin embargo podemos comprobar la normalidad también usando el Test Shapiro-Wilk, que nos informa
que el P-valor es mucho inferior a nuestro P-valor de referencia, en este caso 0,05 por haber
considerado que el máximo error I que queremos cometer es dicho valor. Al ser muy inferior a 0,05
aceptamos H1 y por tanto se afirma que nuestra distribución no se asemeja a la distribución normal
5. Pasamos a comprobar la normalidad de nuestra
variable mantenimientohogar. Aunque el histograma y
el diagrama de cajas puedan mostrar cierta
normalidad, el diagrama Q-Q y el test Shapiro-Wilk
nos muestran definitivamente que no existe
normalidad al encontrarse fuera de los cuartiles
ciertos puntos y al ser el P-valor inferior a 0,05
respectivamente.
6. Al comprobar que ninguna de nuestras variables sigue la normalidad, pasamos a comprobar la asociación y
correlación entre ambas usando el Test Rho de Spearman (ya que aunque una de nuestras variables no fuese
normal deberíamos usar este test).
El P-valor que nos aporta la prueba es inferior a 0,05 lo que indica que debemos rechazar 0 y aceptar H1, con
lo cual hay asociación significativa desde el punto de vista estadístico entre nuestras variables.
El test también nos muestra que las variables a pesar de estar asociadas, la fuerza de asociación o correlación
es baja por ser el valor de Rho igual a -0,1566171 (que la cifra sea negativa nos indica una relación
inversamente proporcional).