Este informe presenta los resultados del análisis estadístico bivariado de las variables sexo, práctica de deporte y consumo de fruta en una muestra de 290 estudiantes de enfermería. Los resultados mostraron que existe una asociación significativa entre el sexo y la práctica de deporte, con más hombres practicando deporte de lo esperado, pero no hubo una asociación confiable entre el sexo y el consumo de fruta.

1. Informe estadístico
correspondiente a los
seminarios de
Estadística bivariada
Yasmin Morvarid, Owrang Calvo
GRUPO 4
Subgrupo 17

2. GUÍA
 1. Introducción.
 2. Objetivo.
 3. Metodología.
 3.1 - Población de estudio. Muestra.
 3.2 - Variables a analizar.
 3.3 - Análisis de datos.
 4. Resultados.
 5. Conclusiones

3. 1.Introducción
 En esta ocasión trabajaremos con la estadística bivariada. Se trata de un
conjunto de técnicas empleadas para el estudio de sucesos en los que
intervienen dos variables simultáneamente.
 Nos permite detectar:
 - Si dos variables tienen relación entre sí.
 - Si la relación entre ellas es fuerte, moderada o débil.
 - Qué dirección tiene la relación.

4. 2.Objetivos general y específicos
 Utilizar la estadística bivariada para establecer la asociación entre dos
variables de nuestro fichero de datos, dando respuesta a hipótesis de
investigación específicas.
 Queremos conocer si existe asociación entre el sexo y la práctica de deporte en la
muestra correspondiente al archivo “activossalud.Rdata”. Para ello hemos
empleado “Rcommander”, que nos ha demostrado hay más hombres que mujeres
que practiquen deporte en nuestra muestra.
 Queremos conocer si existe asociación entre el sexo y el consumo de fruta en la
muestra correspondiente al archivo “activossalud.Rdata”. Para ello hemos usado
“Rcommander”, que nos ha demostrado que no existe una asociación fiable.

5. 3.Metodología
 3.1 - Población de estudio. Muestra.
 3.2 - Variables a analizar.
 3.3 - Análisis de datos.

6. 3.1 - Población de estudio. Muestra.
 Los datos de las encuestas se han realizado 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.
 Podemos decir que la muestra es grande.

7. 3.2- Variables a analizar. Tipo
 En primer lugar, debemos determinar de qué tipo son las variables con las que
trabajamos
 Sexo: cualitativa dicotómica
 Práctica de deporte: cualitativa dicotómica
 Consumo de fruta: cualitativa NO DICOTÓMICA
 Todas ellas son cualitativas porque determinan una cualidad sin valor
numérico. Algunas son dicotómicas porque tienen 2 categorías
 Además todas son INDEPENDIENTES, ya que los datos provienen de sujetos
diferentes.

8. 3.2- Variables a analizar. Recogida
 Los alumnos respondían las encuestas seleccionando una categoría para cada
variable. Como se puede ver a continuación:
 Sexo: variable tipo factor con dos categorías:
 1-Varón
 2 – Mujer
 Fruta:
 1- “Nunca o casi nunca”
 2- “Menos de una vez por semana”
 3-“Una o dos veces a la semana”
 4- “Tres o más veces a la semana”
 5 “A diario”
 Práctica de deporte:
 1- Sí,
 2- No

9. 3.3- Análisis de datos. Software
 Para analizar los datos recogidos vamos a utilizar “R”, programa estadístico
destinado al análisis estadístico y representación de datos, sin embargo, el
ser un programa que funciona exclusivamente mediante comandos, es un
límite para su utilización por otros profesionales no estadísticos. Por ello
usaremos R commander, que permite la utilización de R sin tener que escribir
comandos.

10. 3.3- Análisis de datos.
 Ante los datos obtenidos en R commander nos planteamos las siguientes
hipótesis:
 Sobre el objetivo 1:
 H0: No existe asociación entre el sexo y la práctica de deporte. Ésta se aceptará si
el valor de P obtenido en el test es mayor que 0.05
 H1: Sí existe asociación entre el sexo y la práctica de deporte. Ésta se aceptará si
el valor de P obtenido en el test es menor o igual que 0.05
 Sobre el objetivo 2:
 H0: No existe asociación entre el sexo y el consumo de fruta. Ésta se aceptará si el
valor de P obtenido en el test es mayor que 0.05
 H1: Sí existe asociación entre el sexo y el consumo de fruta. Ésta se aceptará si el
valor de P obtenido en el test es menor o igual que 0.05

11. 3.3- Análisis de datos.
 Para obtener las tablas que necesitamos seguimos el siguiente procedimiento
en ambos casos:

12. 3.3- Análisis de datos.
 En el caso especial de la fruta, no marcamos el Test
de Fisher ni los porcentajes ya que se trata de una
variable politómica.
 En el caso del deporte sí que los marcamos ya que
calcular estos valores sí que tiene sentido.

13. 3.3- Análisis de datos. Fruta
 Obtuvimos las siguientes tablas para el caso de la fruta:
Tabla de frecuencias absolutas:
fruta
sexo Nunca o casi nunca Menos de una vez por semana Una o dos veces a la semana Tres o mas veces a la semana pero no a diario A diario
Varón 2 6 10 18 15
Mujer 30 26 57 48 78
Tabla de frecuencias esperadas:
fruta
sexo Nunca o casi nunca Menos de una vez por semana Una o dos veces a la semana Tres o mas veces a la semana pero no a diario A diario
Varón 5.627586 5.627586 11.78276 11.6069 16.35517
Mujer 26.372414 26.372414 55.21724 54.3931 76.64483
Tabla de componentes de la Chi cuadrado:
fruta
sexo Nunca o casi nunca Menos de una vez por semana Una o dos veces a la semana Tres o mas veces a la semana pero no a diario A diario
Varón 2.34 0.02 0.27 3.52 0.11
Mujer 0.50 0.01 0.06 0.75 0.02

14. 3.3- Análisis de datos. Fruta
 En primer lugar, observamos por las frecuencias esperadas que ninguna es
menor que 5, por tanto en la variable fruta no deberemos reagrupar valores.
 Al comparar las frecuencias absolutas y observadas se obtienen los
componentes de la Chi cuadrado. De esta forma, notamos diferencias en el
consumo de fruta “nunca o casi nunca” y “tres o más veces a la semana pero
no a diario”

15. 3.3- Análisis de datos. Deporte
 En el caso del deporte obtuvimos las siguientes tablas
Frecuencias absolutas:
práctica de deporte
sexo No Si Total
Varón 9 42 51
Mujer 123 117 240
Porcentajes:
práctica de deporte
sexo No Si
Varón 17.6 82.4
Mujer 51.2 48.8
Frecuencias esperadas:
práctica de deporte
sexo No Si
Varón 23.13402 27.86598
Mujer 108.86598 131.13402
Componentes de Chi cuadrado:
práctica de deporte
sexo No Si
Varón 8.64 7.17
Mujer 1.84 1.52

16. 3.3- Análisis de datos. Deporte.
 En primer lugar observamos que ninguna de las frecuencias esperadas es
menor a 5, por tanto no es necesario el Test de Fisher.
 En las tablas observamos diferencias notables entre las frecuencias
observadas y esperadas
 Además vemos que hay un porcentaje mayor de hombres que sí practican
deporte.

17. 4. Resultados. Fruta
 El valor de P es mayor que 0,05 por lo que aceptaremos la hipótesis nula.
 Aunque si calculamos, 1-p, diremos que existe asociación en el 89% de los
casos

18. 4. Resultados. Deporte
 Obtuvimos un valor de P menor a 0,05 por tanto aceptamos la hipótesis
alternativa.
 Si calculamos 1-p= 99% de acierto

19. 5. Conclusiones
 Hay varones que dicen consumir fruta “nunca o casi nunca” menos de lo
esperado. Sin embargo, consumen fruta “tres o más veces a la semana pero no
a diario” más de lo esperado. Es decir, en nuestra muestra los hombres tienen
una conducta más saludable de lo esperado.
 No existe una asociación fiable entre el sexo y el consumo de fruta ya que el
valor de p es 0,1072 > 0,05.
 Los varones dicen practicar deporte más de lo esperado y las mujeres menos
de lo esperado.
 Existe una asociación entre el sexo y la práctica de deporte. En el 99% de los
casos hay más hombres que mujeres que realicen deporte. Por tanto, deberían
orientarse algunos programas de educación para la salud para empoderar a
mujeres a practicar deporte.