Este documento resume un estudio de las relaciones entre dos variables cuantitativas, mantenimiento del hogar y medicalización, tomadas de una base de datos. Se analiza la linealidad y normalidad de las variables a través de gráficos y pruebas estadísticas, encontrando que no cumplen con estos supuestos. Por lo tanto, se aplica la prueba no paramétrica de Spearman, concluyendo que no existe asociación entre las dos variables dado que el valor p es mayor a 0.05.

1. EJERCICIO CON:

2. Si bien en los anteriores ejercicios establecimos la relación
entre variables cualitativaxcualitativa y cualitativaxcuantitativa;
hoy estudiaremos la asociación entre dos variables
cuantitativas tomadas de la base de datos “activosensalud”:
 1ª Variable: mantenimientodelhogar
 2ª Variable: medicalizacion
ENUNCIADO

3. Puesto que vamos a trabajar con variables
cuantitativas debemos estudiar en ambas la
normalidad y su grado de dispersión, tanto por
métodos gráficos como test estadísticos.
Recordemos que en los últimos las premisas
siempre son:
 H0: A=B y p>0.05
 H1: A≠B y p≤0.05
ESTUDIO

4. ESTUDIO LINEALIDAD
Buscamos en RCmdr el diagrama de
dispersión en el segundo apartado de
las gráficas. Entonces seleccionamos
nuestras dos variables.
Para facilitar el estudio de la distribución
aceptamos en “Opciones” la “Línea de
mínimos cuadrados”

5. ESTUDIO LINEALIDAD
Como podemos comprobar, aunque en
un principio la distribución parece seguir
la pendiente marcada por el programa,
los datos se encuentran muy alejados de
la misma.
Además, si nos fijamos en la misma
pendiente observamos que su valor se
aproxima a 0, por lo que apenas hay
relación entre las variables.

6. A continuación pasaremos a estudiar la normalidad.
Empezando por métodos gráficos de los que solo
mostraremos las gráficas.
Después, realizaremos el test de normalidad.
ESTUDIO DE LA NORMALIDAD

7. MEDICALIZACION: en el histograma los
datos se encuentran ligeramente desplazados
a la izquierda, pero sigue la curva normal. En
el gráfico box-plot vemos como el bigote
inferior es mayor que el superior, aunque el
recorrido intercuartílico sea homogéneo. Por
último, en el diagrama QQ los datos siguen la
línea establecida (la pendiente) pero hay
algunos valores que se escapan.
ESTUDIO DE LA NORMALIDAD

8. MANTENIMIENTODELHOGAR: en
el histograma vemos como hay asimetría a la
izquierda. En el box-plot, hay diferencias en el
recorrido intercuartílico (la parte inferior es
mayor a la superior) y en los bigotes, donde el
de arriba es mayor y cuenta con un valor
satélite. Por último, en el gráfico QQ vemos
mejor esto último ya que los datos siguen la
distribución hasta el extremo izquierdo, donde
se salen de la gráfica.
ESTUDIO DE LA NORMALIDAD

9. ESTUDIO DE LA NORMALIDAD
A continuación pasamos al test estadístico de la
normalidad de Shapiro-Wilk. Primero estudiaremos la
variable “mantenimientodelhogar”.
Tal y como podemos comprobar, p-value:
0.002457<0.05.
Rechazamos la hipótesis nula H0 y aceptamos la
alternativa (H1).
NO hay normalidad.

10. ESTUDIO DE LA NORMALIDAD
Luego estudiamos la variable
“mantenimientodelhogar”
Tal y como podemos comprobar, p-value <<0.05.
Rechazamos la hipótesis nula H0 y aceptamos la
alternativa (H1).
NO hay normalidad.

11. Puesto que no se da ni linealidad ni normalidad en
ambas variables optamos por el test NO
PARAMÉTRICO:
RHO de SPEARMAN
(localizado en Rstudio en el apartado de “Resúmenes” → “Test de correlación”)
ELECCIÓN DEL TEST

12. RHO de SPEARMAN
Puesto que p-value > 0.05 aceptamos
la hipótesis nula (H0): NO existe
ASOCIACIÓN entre nuestras variables.
Esta conclusión también la alabamos
por el dato de Rho = 0’08 ≈ 0.