2. CUALITATIVA - CUANTITATIVA
1. En primer lugar, tenemos que seleccionar una variable cualitativa y otra
cuantitativa. En este caso, sexo (cualitativa) y medicalización (cuantitativa).
2. Como podemos observar la variable cualitativa “sexo”, se trata de una
variable dicotómica.
3. 3. La normalidad hay que comprobarla en los dos grupos de comparación,
hombres y mujeres. Para ello filtramos la base de datos por la variable sexo
y creamos dos nuevas bases de datos:
• sexo==“Mujer”
• sexo==“Varon”
4. Como podemos observar, tras realizar
el test de normalidad obtenemos un
valor de p<0,05, por tanto, rechazamos
la hipótesis nula, lo que supone que no
sigue la normalidad.
Calculamos la normalidad en el conjunto de datos de “activos_mujer”
5. Calculamos la normalidad en el conjunto de datos de “activos_varon”
Como podemos observar, tras realizar
el test de normalidad obtenemos un
valor de p<0,05, por tanto, rechazamos
la hipótesis nula, lo que supone que
tampoco sigue la normalidad.
6. 4. A continuación comprobaremos la homocedasticidad, para ello utilizaremos el
Test de Levene.
H0 = igualdad de varianzas.
H1 = varianzas distintas.
Como podemos observar, p>0,05 por tanto
aceptamos H0 (igualdad de varianzas).
7. La medicalización sigue la homocedasticidad tanto varones como en
mujeres, sin embargo, no sigue la normalidad ni en varones ni en un
mujeres. Por tanto, utilizaremos un test no paramétrico, el Test de Wilcoxon
para dos muestras.
8. 5. Realizamos el Test no paramétrico de Wilcoxon para las variables sexo y
medicalización.
