Estadística descriptiva. activossalud.Dta

1. ESTADISTI
CA
DESCRIPTI
VA

2. Lola Díaz Pavón
Grado en Enfermería
G4 (15)
INDICE
- Introducción
- Objetivos.
- Metodología.
- Resultados: población de estudio, variables a analizar y análisis de datos.
- Conclusiones.

3. INTRODUCCION
¿Qué es y para qué sirve la estadística descriptiva?
La estadística descriptiva es una disciplina que nos proporciona un conjunto de métodos y
procedimientos que nos permiten recopilar información, clasificar, encontrar las características de
los datos y hacer una buena interpretación de los mismos, para poder emitir una buena conclusión
respecto a un tema de interés. En pocas palabras la Estadística descriptiva nos permite hacer una
buena descripción de las características de un conjunto de datos respecto a un tema en particular.

4. OBJETIVOS
- General: Utilizar la estadística descriptiva para exponer ordenadamente e interpretar la
información recogida sobre un conjunto de datos.
- Específicos:
- Describir en tablas de frecuencias los datos de dos variables cualitativas-factor del fichero
“activossalud.RData” e interpretar al menos 3 aspectos en relación a la distribución de las
mismas.
1. Describir mediante resúmenes numéricos dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData” e interpretar la distribución de las mismas.
2. Realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente seleccionadas
del fichero “activossalud.RData”, describir e interpretar la distribución los mismos.

5. METODOLOGIA:
-Población de estudio
Muestra: los datos de las encuestas son realizados a 290 estudiantes de primero de enfermería de la
Universidad de Sevilla, centros propios y adscritos para conocer sus estilos de vida y activos en
salud.
-Variables a analizar: análisis de dos tipos de variables, cuantitativas y cualitativas,
pluridimensionales continuas, refiriéndose:
- Cuantitativas: son variables que se pueden medir, como la altura, peso u horas de práctica
deportiva
- Cualitativas: son variables que no se pueden medir numéricamente, como el consumo de
dulces, el uso de preservativo, el sexo o nivel de estudios.
Los datos de cada variable se han recogido, usando el documento “descripción de variables de la
base de datos activos en salud”:
- Marchaatras: 0- “Siempre”, 1- “Alguna vez”, 2- “Nunca”, 3- “No he tenido relación”
- Pildoradiadespues: 0- “Siempre”, 1- “Alguna vez”, 2- “Nunca”, 3- “No he tenido relación”
- practicadeporte: 1- Sí, 2- No
- Hacercama: Frecuencia con la que realizas tareas domésticas: Hacer la cama: 0- “Nunca”,
2- “Algunas veces al año”, 3- “2 o tres veces al mes”, 4- “Solo los fines de semana”, 5-
Diario.
- Peso: vector numérico, unidades kg
- Escalaas: Escala cuantitativa, formada sumando la puntuación obtenida en las siguientes
variables: botellón, horarecogida, consumotabaco, tabaco, cerveza, vino, combinados,
hachis, parejassexuales, proteccionpreservativo, marchaatras, pildoradiadespues, fruta,

6. verduras, embutidos, dulces, refrescos, practicadeporte, horapracticadeportiva. A más
puntuación en la escala, más saludable es la vida de la persona encuestada (activos en
salud).
-
-Análisis de datos:
- El software estadístico usado es: R studios, utilizando R commander para cada analisis
individual.
- Los analisis estadísticos realizados: tabla de frecuencias, resúmenes numéricos y graficas.
RESULTADOS
Solución al objetivo 1: Describir en tablas de frecuencias los datos de dos variables cualitativas-
factor del fichero “activossalud.RData” e interpretar al menos 3 aspectos en relación a la
distribución de las mismas.
Una vez elegidas las variables que vamos a utilizar en este apartado (marchaatras y
píldoradiadespues), comenzamos:
Abrimos R y cargamos el conjunto de datos:

7. Creamos las tablas de frecuencias de las variables elegidas siguiendo los pasos descritos en las
siguientes imagenes:

11. Solución al objetivo 2: describir mediante resúmenes numéricos dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData” e interpretar la distribución de las mismas. Seguir los pasos de las imágenes.

13. Solución al objetivo 3: Realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente
seleccionadas del fichero “activossalud.RData”, describir e interpretar la distribución los mismos.
Secctores: seguir los siguientes pasos:

16. Barras: seguir los siguientes pasos:

18. Histogramas: seguimos el siguiente proceso:

20. Cajas: seguimos los siguientes pasos:

22. CONCLUSIONES
- Alrededor de la mitad de las personas encuestadas no han practicado la marcha atrás
(50,96%).
- Prácticamente la mitad de la muestra ha practicado o no la marcha atrás, ya que un 50.96%
nunca la ha practicado, frente a un 49.04% que la ha practicado al menos una vez.
- La mayoría de la muestra nunca ha tomado la píldora del día después (72.02%).
- En cuanto a la variable peso, se puede observar que la media es de 62,75 y desviación típica
(sd) de ±12,65. El rango intercuartílico (IQR) es de 14, con peso máximo y mínimo de 130
y 38 kg respectivamente. Analizando los cuartiles, el 75% de la muestra (Q3) es de 68kg, el
50% de la muestra (Q2), correspondiente a la mediana es 60kg. El número total de
respuestas (n) es de 275 con 16 personas que no respondieron.
- En cuanto a la variable horadepracricadeportiva, se observa que la media es de 2,48 y la
desviación típica (sd) de ±3,14. El rango intercuartilico (IQR) es de 4, con un máximo de
16 horas y un mínimo de 0 horas. Ceentrandons en los cuartiles, el 25% de la muestra (Q1)
es de 0 horas, el 50% de la muestra (Q2), correspondiendo también a la mediana, es de 2
horas y el 75% (Q3) corresponde a 4 horas. El total de respuestas (n) es de 290 con 1
persona que no respondió.
En los gráficos anteriores observamos:

23. - sectores: más de la mitad de la población practica deporte.
- Barras: la mayoría hace la cama a diario.
- Histograma: la mayoría está entre los 50-70 kg. Desde los 110-120 kg no hay ningún
usuario.
- Cajas: la puntuación más alta es 70 y las más baja sobre los 30. La mediana se halla en
torno a los 50. El 50% de la población se halla entre 45-55. El 75% de la población se
encuentra 45-70.