Realización de un análisis bivariado con variables cualitativas en R Commander.

1. Análisis bivariado
con variables
cualitativas.
Tablas de contingencia.
Chi-cuadrada de Pearson.
Odds Ratio.

2. 1.Describirsiexisteasociaciónentrelasvariablesdel
archivo“activossalud.Rdata” sexoyprácticade
deporte(Sí,No).
2.Describirsiexisteasociaciónentrelasvariablesdel
archivo“activossalud.Rdata”sexoeingestadefruta
diaria(1-“Nuncaocasinunca”,2-“Menosdeunavez
porsemana”,3-“Unaodosvecesalasemana”,4-“Tres
omásvecesalasemana”,5“A diario”).

3. En primer lugar voy a formular
mis hipótesis:
1) Para el primer ejercicio:
• Hipótesis nula (H0)= Si existe relación entre el sexo y las horas
de prácticas deportivas.
• Hipótesis alternativa (H1)= No existe relación entre el sexo y
las horas de prácticas deportivas.
2) Para el segundo ejercicio:
• Hipótesis nula (H0)= Si existe relación entre el sexo y la ingesta
de fruta diaria.
• Hipótesis alternativa (H1)= No existe relación entre el sexo y la
ingesta de fruta diaria.

4. Lo principal es cargar el conjunto de datos de la BBDD activos en salud, para
ello, tenemos que cliquear en: datos y se abrirá su desglose para poder
cliquear en cargar conjunto de datos…

5. Para comprobar que se ha cargado el archivo de forma correcta, cliqueamos
en visualizar base de datos, ahí aparece en una nueva ventana nuestros datos
estadísticos.

6. A continuación, vamos a añadir una tabla de contingencia, para ello,
tenemos que cliquear en: estadísticos, tablas de doble entrada…

7. Aparece este nuevo cuadro, en la primera pestaña de datos, tenemos que
seleccionar la variable que queremos que vaya en la fila y la variable que
queremos que vaya en la columna, en fila he elegido sexo y en columna he
elegido práctica deportiva.

8. En la pestaña siguiente (estadísticos), elegimos porcentajes por filas, test de
independencia Chi-cuadrado y test exacto de Fisher por si hubiera celdas de
valores esperados menores a 5.

9. Aparece “frequency table”, que es la tabla de valores observados, y justo
debajo, aparece los porcentajes por filas para esas frecuencias.

10. Aquí aparece el valor de Chi cuadrado = 19,163; el grado de libertad (df)= 1 y
el valor de p para nuestro cálculo estadístico= 1,2e-05, que es mucho menor
que 0,05 (para ver esto miramos la tabla de la siguiente diapositiva). Por
tanto rechazamos la hipótesis nula (al igual que los valores de Fisher que no
son necesarios), es decir, si relación entre el sexo y las horas de prácticas
deportivas:

11. En este caso tenemos que mirar en la primera fila porque tenemos un
grado de libertad= 1.

12. También podemos observar el valor de Odds Ratio.

13. En segundo lugar, vamos a describir si existe asociación entre sexo e ingesta de
fruta diaria, para ello tenemos que seguir el mismo procedimiento explicado
anteriormente hasta conseguir los resultados para estas dos variable, con la
única excepción de que seleccionaremos como variable de columna fruta.
Lo primero que nos aparece son las frecuencias observadas y a continuación,
los porcentajes por filas para esas frecuencias.

14. Aquí aparece el valor para chi cuadrado= 7,6036; el grado de libertad (df)= 4 y el
valor de p para nuestro resultado estadístico= 0,1072, que es mayor que 0,05
(lo sabemos al buscar mirarlo en la tabla de la siguiente diapositiva) por tanto,
tenemos que aceptar la hipótesis nula que en este caso nos indica que si existe
asociación entre el sexo y el consumo de frutas diarias.

15. En esta ocasión, miramos la cuarta fila porque tenemos un grado de
libertad= 4.

16. NATALIARODRÍGUEZBEREGINAL.
FIN