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
La estadística descriptiva recoge, presenta y caracteriza un conjunto de
datos con el fin de describir adecuadamente las diversas características de
ese conjunto.
Se emplea para hacer una buena descripción de las características de un
conjunto de datos respecto a un tema en particular.
4. 2. Objetivos
Utilizar la estadística descriptiva para exponer ordenadamente e interpretar
la información recogida sobre un conjunto de datos.
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.
2- Describir mediante resúmenes numéricos dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData” e interpretar la distribución de las mismas.
3- Realizar gráficos de sectores, barras, histograma y cajas con variables
adecuadamente seleccionadas del fichero “activossalud.RData”, describir e
interpretar la distribución los mismos.
5. 3.1- Población de estudio. Muestra
El archivo con el que estamos trabajando contiene los
datos de las encuestas realizadas 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.
6. 3.2- Variables a analizar:
Hemos escogido dos variables cualitativas dicotómicas: residencia y sexo para
el objetivo 1
Para el objetivo 2, escogimos dos variables cuantitativas:
Altura: continua, ya que tiene en cuenta los decimales
Escala de activos en salud (“escalaas”): discreta, ya que toma valores enteros
7. 3.2- Variables a analizar:
En la encuesta los alumnos podían elegir una de las siguientes categorías para cada
variable:
Sexo con dos categorías:
1-Varón
2 - Mujer
Residencia con dos categorías:
1- Familiar habitual
2- Otro
Altura: Indicada en metros con números decimales
Escala de activos en salud:
Escala cuantitativa, formada sumando la puntuación obtenida en las siguientes variables:
botellón, hora de recogida, consumo de tabaco, tabaco, cerveza, vino, combinados,
hachís, parejas sexuales, preservativo, marcha atrás, píldora del día después, fruta,
verduras, embutidos, dulces, refrescos, práctica de deporte, horas de practica
deportiva.
A mayor puntuación en la escala, más saludable es la vida de la persona encuestada en
nuestra muestra.
8. 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.
9. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 1
Para mostrar en una tabla los datos de las variables “sexo” y “residencia”
seguimos los siguientes pasos:
10. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 1
Obteniendo los siguientes datos que más tarde trataremos (en el punto 4-resultado)
11. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 2
Para obtener los resúmenes numéricos de nuestras variables numéricas seguimos
los siguientes pasos:
12. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 2
Obtuvimos los siguientes datos que después tratamos (en el punto 4, resultado)
13. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Para hacer un gráfico de sectores debemos elegir una variable cualitativa con pocas
categorías. Para ello seguimos los siguientes pasos:
14. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Obtuvimos el siguiente gráfico:
15. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Para hace un gráfico de barras seleccionamos otra variable cualitativa y
seguimos los siguientes pasos:
16. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Obtuvimos el siguiente gráfico:
17. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Para hacer un histograma seleccionamos una variable cuantitativa y seguimos
los siguientes pasos
18. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Obtuvimos el siguiente gráfico
19. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Para hacer un diagrama de caja, seleccionamos una variable cuantitativa y
seguimos los siguientes pasos:
20. 3.3- Análisis de datos. Objetivo 3
Obtuvimos el siguiente gráfico
21. 4. Resultados. Objetivo 1
Podemos observar que en ambos
hay un total de 291
participantes
Según la frecuencia porcentual
hay más alumnos que vivan con
sus familiares habituales
Igualmente observamos que hay
más mujeres que hombres
22. 4. Resultados. Objetivo 2
A partir de los resúmenes numéricos deducimos que:
Los alumnos miden de media 1.667 m y gozan de una salud de 50.71 puntos según la escala
Se validaron 290 datos para la altura y 181 para la escala de activos en salud; habiendo 1 y
110 valores no admitidos correspondientemente
La mediana en la altura es de 1.65m y para los activos en salud, 51 puntos. Parece
aproximarse a la media, sin embargo en los gráficos observamos algo distinto.
Además podemos observar los percentiles
23. 4. Resultados. Objetivo 3
De cada gráfico deducimos que:
Gráfica sectores: Hay más alumnos que residan con sus familiares habituales que con
otros
Diagrama de barras: Hay muchas más mujeres que hombres
24. 4. Resultados. Objetivo 3
Según estos gráficos deducimos que:
Histograma: No sigue una distribución normal, es asimétrica a la derecha. La
mayoría de los alumnos miden 1.65m aproximadamente
Caja: Sigue una distribución normal. La mayor parte de la muestra obtuvo
aproximadamente 50 puntos en la escala de activos en salud.
25. 5. Conclusiones
En nuestra muestra:
La mayoría de los alumnos viven con familiares habituales
La mayoría son mujeres
Miden aproximadamente 1,667 m de altura
De media obtienen 50.71 puntos en nuestra escala de activos en salud
