Estado nutricional y calidad de la dieta entre los jóvenes (Trabajo de Estadística. Curso 2015-2016)

17-5-2016
Estadística aplicada a Ciencias de la Salud
1º B de Enfermería. Grupo 6.1
Curso 2015/2016
JULIA MELERO VALERO
ANGEL ABEL MESADO GÓMEZ
ALBERTO MILLÁN JUBERÍAS
MARÍA MUÑOZ LAPEÑA
Estado nutricional
y calidad de la
dieta entre los
jóvenes

1
ÍNDICE
 Introducción.…………………………………………………1-5 pág
 Descripción general de las variables categóricas...…………5-15 pág
 Descripción general de las variables numéricas…………...16-17 pág
 Análisis univariante………………………………………..17-24 pág
 Análisis multivariante..……………………………………25-35 pág
 Conclusiones ………………………………………………36-37 pág
 Bibliografía……………………………………………………38 pág

2
Introducción
El trabajo, que hemos desarrollado, ha consistido en la elaboración de una base de datos y el posterior
análisis estadístico de la misma, con un muestreo que se realizó a través de una serie de encuestas
cumplimentadas por un conjunto de personas de la ciudad de Zaragoza, con un rango de edad comprendido
entre los 18 y los 40 años. En nuestro estudio participaron un total de 110 personas y la metodología que
seguimos fue la siguiente: tras tener recopilada toda la información en una base de datos de 65 individuos,
distribuida en 21 variables, esta base de datos se amplió con otros 45 individuos más del grupo 6.2. dando
origen a la base de datos final: B6_12 con 110 secuencias de datos, recogidos en 21 variables. Más tarde,
tras realizar una serie de transformaciones y recodificaciones, obtuvimos 8 variables más, las cuales
analizamos y exponemos en este trabajo.
El objetivo fundamental que ha motivado esta investigación fue el de realizar un breve estudio estadístico
sobre el estudio nutricional y la calidad de la dieta y relacionarlo con otros posibles factores que pudieran
incidir.
Para ello tratamos de captar tendencias en la población joven-adulta y adulta, objeto de la muestra, de los
temas tratados en nuestro trabajo; y analizar esas tendencias estadísticamente para llegar a unas
conclusiones determinadas.
La relevancia que tiene la salud y la alimentación, consideramos que es de gran magnitud, ya que,
Enfermería se ocupa en muchas ocasiones de las estadísticas de salud bien sea para dárselas como
información al paciente, o bien sea para transmitirlas a un colectivo más amplio como una comunidad de
salud o incluso un colectivo a una escala más amplia como el nacional. Y el interés, como ya hemos
comentado, es importante ya que no solo es un tema que nos afecta a los integrantes del trabajo como
individuos, sino también como futuros profesionales de Enfermería.
La dieta (1-2)
es el conjunto de alimentos que conjugan nuestros hábitos alimenticios y estos son el resultado
de una conducta más o menos consciente, colectiva en la mayoría de los casos y siempre repetitiva, que
lleva a seleccionar, preparar y consumir un determinado alimento o menú como una parte más de las
costumbres sociales, culturales y religiosas y que, está influenciado por múltiples factores Nuestros hábitos
alimentarios van a condicionar nuestro estado nutricional y, por extensión, nuestro estado de salud presente
y futuro.
El estado nutricional refleja si la ingestión, la absorción y la utilización de los nutrientes son adecuadas
para satisfacer las necesidades del organismo. La deficiencia prolongada de un nutriente reduce su
contenido en los tejidos y órganos, lo que afecta a las funciones bioquímicas en las que participa, pudiendo
producir a largo plazo enfermedades carenciales (anemia, osteoporosis, etc.).
La evaluación del estado nutricional de un individuo o grupo, permite conocer el grado en que la
alimentación cubre las necesidades del organismo o, lo que es lo mismo, detectar situaciones de deficiencia
o de exceso.
Las variables manejadas para llevar a cabo la encuesta han sido:
- Sexo: tanto hombres como mujeres han participado en la encuesta. Es una variable cualitativa
nominal.
- Edad: esta variable se mide en años y meses, y como se ha mencionado antes, los individuos tienen
entre 18 y 40 años. Se trata de una variable es cuantitativa discreta.

3
- Altura: medida en centímetros comprende la distancia desde los pies hasta la parte más alta de la
cabeza de la persona. Es una variable cuantitativa ordinal.
- Peso: medido en kilogramos. Es una variable cuantitativa ordinal.
- Envergadura: es la distancia en centímetros medida desde los dedos corazones de ambas manos
con los brazos en cruz. Es una variable cuantitativa continua.
- Cintura: perímetro de la cintura a la altura de la última costilla flotante medida en centímetros. Es
una variable cuantitativa continua. La medida de la cintura es una manera de calcular la grasa
corporal. Se considera una cintura de perímetro alto, aquella que mide más de 78 centímetros en las
mujeres y más de 88 centímetros en los hombres.
- Cadera: perímetro de la cadera a la altura de los glúteos medida en centímetros. Es una variable
cuantitativa continua.
- Horas dedicadas a redes sociales: es el nº de horas semanales dedicadas a redes sociales. Es una
variable cuantitativa discreta. Un elevado número de horas invertidas en redes sociales supone
dedicar mucho tiempo a actividades sedentarias y que disminuyan el número de horas dedicadas a
las actividades físicas.
- Horas dedicadas a ejercicio físico: es el nº de horas semanales dedicadas a la realización de
ejercicio físico. Es una variable cuantitativa discreta. En la mayoría de estudios se ha demostrado
que la realización de ejercicio físico puede tener efectos beneficiosos en las personas como el
aumento de la autoestima, o por el contrario, la no realización de ejercicio físico puede acarrear
efectos perjudiciales en las personas. Es por ello que es necesario para lograr un buen estado
nutricional. .
- Copas: es el nº de copas consumidas semanalmente. Es una variable cuantitativa discreta. La
dependencia de este hábito hace que nuestro cuerpo se comporte de una manera u otra y puede ser
un factor de riesgo de determinadas enfermedades.
- Hábitos alimenticios: a las personas encuestadas se les ofrecieron cinco opciones para determinar
su frecuencia de consumo en torno a nueve productos alimenticios. Estas opciones fueron: nunca o
casi nunca, menos de una vez a la semana, 1 o 2 veces a la semana, 3,4 o 5 veces a la semana y
consumo diario. Y los alimentos sobre los que se les preguntó, fueron:
1. Cereales, arroz, patatas y pasta
2. Verduras y hortalizas
3. Frutas y zumos de frutas,
4. Leche y derivados
5. Carnes, huevos y pescados
6. Legumbres
7. Embutidos y fiambres
8. Dulces
9. Refrescos con azúcar
Son nueve variables cualitativas nominales.

4
Para medir el estado nutricional se utilizan varios índices, obtenidos a partir de las variables
anteriormente citadas. De los cuales los más habituales son:
- El Índice de Masa Corporal (IMC) (3-4)
: es una medida de asociación entre el peso y la talla de un
individuo. Se calcula como el cociente entre el peso en kilogramos y el cuadrado de la altura en
metros de una persona, también se le conoce con el nombre de índice de Quetelet. El valor obtenido
no es constante, sino que varía con la edad y el sexo. También depende de otros factores, como las
proporciones de tejidos muscular y adiposo. En el caso de los adultos se ha utilizado como uno de
los recursos para evaluar su estado nutricional, de acuerdo con los valores propuestos por la
Organización Mundial de la Salud que se muestran en la siguiente tabla:
- El Índice Cintura-Cadera (ICC) (4-5)
:: es una medida antropométrica específica para medir los niveles
de grasa intraabdominal. El índice se obtiene dividiendo el perímetro de la cintura a la altura de la
última costilla flotante entre el perímetro máximo de la cadera a nivel de los glúteos.
En condiciones normales, los valores de ICC son de 0,71-0,84 para mujeres y 0,78-0,93 para hombres.
Valores superiores o inferiores a los anteriores son indicativos de acumulación de grasa corporal.
Usualmente, se considera 0,80 como medida estándar para ambos sexos.
- Forma(4-5)
: dependiendo del patrón de distribución de grasa corporal nos encontramos con tres tipos de
individuos: individuo normal, individuo que padece el síndrome ginoide y aquel que padece el
síndrome androide Valores bajos del ICC reflejan síndrome ginoide, mientras que valores altos reflejan
síndrome androide. Numerosos estudios señalan a este índice como un factor de riesgo extra a la hora
de sufrir enfermedades cardiovasculares, hipertensión arterial, diabetes o cáncer.
- El Índice de Alimentación Saludable (IAS) (1-2, 4-5)
: es un indicador basado en la cantidad de
alimentos que se consumen de los principales grupos de alimentos (cereales, frutas, verduras, lácteos y
carnes), así como en el cumplimiento de cinco objetivos nutricionales (grasas totales, grasa saturada,
colesterol, sodio y variedad de la dieta). Una puntuación por debajo de 50 indica que la dieta es poco

5
saludable. Una puntuación igual o superior a 80 indica una dieta saludable. El resto de las puntuaciones
indican que hay que realizar cambios en la dieta.
En nuestro trabajo, se han modificado las puntuaciones de tal manera que cuando el índice sea inferior
a 30 nos indica que la dieta es poco saludable, cuando el índice sea superior a 35 nos indica que la dieta
es saludable y en otro caso el índice nos indica que hay que realizar cambios en nuestra dieta.
- Envergadura relativa: es un indicador que mide la relación porcentual entre la envergadura y la
estatura.
1. Descripción de las características de las variables categóricas.
SEXO
Sexo
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido Hombre 50,00 45,45 45,45 45,45
Mujer 60,00 54,55 54,55 100,00
Total 110,00 100,00 100,00

7
CONSUMO SEMANAL DE VERDURAS Y HORTALIZAS

8
CONSUMO SEMANAL DE FRUTAS Y ZUMOS DE FRUTAS

9
CONSUMO SEMANAL DE LECHE Y DERIVADOS
Consumo semanal de leche y derivados lacteos
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido Nunca o casi nunca 4 3,6 3,6 3,6
Menos de una vez a la
semana
1 ,9 ,9 4,5
1 o 2 veces a la semana 7 6,4 6,4 10,9
3,4 o 5 veces a la semana 12 10,9 10,9 21,8
Consumo diario 86 78,2 78,2 100,0
Total 110 100,0 100,0

10
CONSUMO SEMANAL DE CARNES, HUEVOS Y PESCADOS

11
CONSUMO SEMANAL DE LEGUMBRES

12
CONSUMO SEMANAL DE FIAMBRES Y EMBUTIDOS

14
CONSUMO SEMANAL DE REFRESCOS CON AZÚCAR

15
Como se puede observar más de la mitad de las personas que participaron en nuestro estudio, fueron
mujeres, en particular, un 54,55 % mientras que el 45,45 % fueron hombres. De las 110 personas que
rellenaron nuestras encuestas, 60 fueron mujeres y 50 hombres.
Por lo que respecta a los hábitos alimenticios, se observa que los grupos de alimentos en los que más se
siguen las pautas recomendadas de consumo que marca el IAS, son la fruta, con un consumo diario de un
50,91 %, la leche también con un consumo diario del 78,18 % , las legumbres con un consumo semanal de
una o dos veces por semana (65,45 %) y los refrescos azucarados en los que el porcentaje más amplio, un
39,09 % de la muestra, declara no tomarlos nunca o casi nunca. Además, conviene fijarse en aquellos
alimentos que aún no estando incorporados en la dieta de estas personas en la frecuencia más deseada, si lo
están de una manera saludable y aquí destacaremos a las hortalizas y verduras, en las que encontramos a un
43,64 % de los encuestados manifestando comer 3,4 o 5 veces a la semana, siendo su consumo diario lo
más aconsejable.
Hay que hablar también de aquellos productos que están dentro de la alimentación de estas personas en
unas proporciones desaconsejables si aspiramos a llevar una alimentación sana. Estos productos han sido,
los fiambres y embutidos que están presentes de 3 a 5 días a la semana en un 25,45 % de los individuos, y
que fue la segunda modalidad con mayor porcentaje relativo, y sobre todo, las carnes, huevos y pescados
que debiendo estar restringido su consumo a 1 o 2 veces por semana, según los nutricionistas, aquí aparece
en un porcentaje de 45,45 %, el más alto en esta variable, con una frecuencia de consumo diaria.
Si centramos nuestras miradas en aquellos alimentos que más parecen gustar a las personas de nuestra
encuesta, y que están presente de forma diaria en su alimentación, destacaríamos la leche y los derivados
lácteos, que son consumidos diariamente por 86 personas y que además ha sido la moda con el valor más
alto de este conjunto de nueve variables. También cabe destacar como la carne, huevos y pescado aparece
diariamente en la vida de 50 personas de las 110 que participaron, siendo el segundo grupo de alimentos
preferido de nuestros encuestados, atendiendo a razones de consumo.
Sorprende ver en nuestros resultados como los refrescos con azúcar y también los dulces, son los productos
que mayor número de personas rechazan, siendo en el caso de los refrescos azucarados, 43 personas las que
nos expresaron su consumo esporádico o nulo y 20 personas en el caso de los dulces.

16
2. Descripción de las características de las variables numéricas.
Las variables numéricas de la base de datos confeccionada son: años, meses, altura, peso, perímetro de
cintura, perímetro de cadera, horas semanales dedicadas a redes sociales, horas semanales de ejercicio
físico y número de copas semanales. También el IMC, ICC, IAS y la ER.
Estadísticos
Media Mediana
Desviación
estándar Varianza Asimetría
Error
estándar de
asimetría Curtosis
Error
estándar de
curtosis Rango
Años 27,773 25,500 8,166 66,691 ,179 ,230 -1,646 ,457 22,000
Meses 5,291 5,000 3,806 14,483 ,101 ,230 -1,388 ,457 12,000
Altura en cm 170,100 170,000 9,014 81,247 ,104 ,230 -,469 ,457 41,000
Peso en kg 68,358 67,500 12,927 167,119 ,500 ,230 -,213 ,457 57,000
Envergadura en cm 168,096 168,000 11,495 132,136 ,131 ,230 -,297 ,457 57,000
Perímetro en cm de
cintura
82,350 80,000 12,324 151,888 ,847 ,230 ,738 ,457 59,000
Perímetro en cm de
cadera
96,569 96,000 9,029 81,515 ,707 ,230 1,097 ,457 51,500
Horas semanales
dedicadas a redes
sociales
22,009 14,500 20,527 421,349 1,284 ,230 1,187 ,457 100,000
Horas semanales de
ejercicio físico
6,319 5,000 5,345 28,572 1,411 ,230 1,834 ,457 25,000
Nº de copas
semanales
3,927 2,000 5,086 25,866 1,899 ,230 3,798 ,457 25,000
IMC 23,590 22,669 3,970 15,762 ,973 ,230 ,637 ,457 19,334
ICC ,853 ,843 ,098 ,010 ,247 ,230 -,260 ,457 ,490
ER 98,803 99,001 3,768 14,201 -,798 ,230 1,521 ,457 22,035
IAS 33,036 33,000 3,888 15,118 -,145 ,230 -,180 ,457 18,000
El comentario estadístico de ellas nos viene indicado por los estadísticos descriptivos. Comparando las
variables, notamos que hay diferencias entre media y mediana en las variables años, peso, perímetro de
cintura, horas semanales dedicadas a redes sociales, horas semanales de ejercicio físico y número de copas
semanales. Siendo la máxima diferencia entre ellas la de horas semanales dedicadas a las redes sociales que
es 7,51. En balance general, podemos decir que la muestra posee cinco variables con una diferencia notable
entre mediana y media, lo que demuestra que, junto con las desviaciones estándar y las varianzas, que se
encuentran en la tabla, la muestra es bastante dispersa en conjunto. Esto lo corrobora el rango de cada una
de las variables, llegando a ser 100 en el caso más extremo con la variable de horas semanales dedicadas a
redes sociales.
La forma de las variables se mide con la asimetría y curtosis. La asimetría depende de la variable que
queramos analizar. Las que son simétricas porque no llegan a uno o dos errores de asimetría son años,
meses, altura, envergadura, ICC e IAS. Las que son ligeramente asimétricas son peso, perímetro de cintura,
perímetro de cadera y ER, superando los dos errores de asimetría y llegando a tres errores y medio más o

17
menos. Y las asimétricas son horas semanales dedicadas a redes sociales, horas semanales de ejercicio
físico, numero de copas semanales e IMC. La mayoría coinciden en poseer un coeficiente de asimetría
positivo, excepto el ER y el IAS, con lo cual, tienen tendencia hacia la derecha y, por lo tanto, tienen
tendencia creciente hacia el final. La curtosis también es bastante dispersa, y muestra desde coeficientes
extremos como el de numero de copas semanales, que es la más leptocúrtica de las variables con 3,798 de
coeficiente, a la más platicúrtica, que es años con -1,646 de coeficiente. Las que no poseen curtosis
propiamente dicha son las variables altura, peso, envergadura, perímetro de cintura, IMC, ICC e IAS,
porque no llegan a uno o a dos errores de curtosis. Y las que poseen curtosis altas, más de tres errores de
curtosis, son las variables: años, meses, horas semanales de ejercicio físico, número de copas semanales y
ER.
3.Análisis univariante de las variables: horas de redes sociales, IMCREC, IMC, IAS
HORAS SEMANALES DE REDES SOCIALES
Descriptivos
Estadístico Error estándar
Horas semanales dedicadas
a redes sociales
Media 22,01 1,957
95% de intervalo de
confianza para la media
Límite inferior 18,13
Límite superior 25,89
Media recortada al 5% 20,28
Mediana 14,50
Varianza 421,349
Desviación estándar 20,527
Mínimo 0
Máximo 100
Rango 100
Rango intercuartil 24
Asimetría 1,284 ,230
Curtosis 1,187 ,457
El promedio de horas invertidas a la semana en las redes sociales por las personas encuestadas es de 22,01
h y la desviación típica de 20,53, lo que supone una distribución bastante dispersa, algo que queda reflejado
al observar tanto su coeficiente de variación que ha sido de un 93,26 % (𝐶𝑉 =
20,527
22,01
) como su estadístico
de asimetría. Analizando la tabla de percentiles, podemos destacar como un 75 % de los sujetos de nuestra
muestra, dedican de tiempo 31,25 horas semanales o menos al uso de redes sociales, el 50 %, 14,50 horas o
menos y el 25 %, 7 horas semanales o menos.
El valor positivo de 1,28 de su coeficiente de asimetría, nos indica la existencia de una cola a la derecha.

18
Percentiles
Percentiles
5 10 25 50 75 90 95
Promedio
ponderado(Definición 1)
Horas semanales
dedicadas a redes sociales
1,00 2,10 7,00 14,50 31,25 54,50 64,50
Bisagras de Tukey Horas semanales
dedicadas a redes sociales
7,00 14,50 30,00
En el histograma apreciamos claramente esta asimetría, así como en el diagrama de caja, con el que
observamos además valores atípicos, e incluso un valor extremo. Tras estudiar los casos a los que
corresponden estos valores y determinar que son debidos a un uso en exceso de las redes sociales por parte
de las personas encuestadas, determinamos mantenerlos en nuestra muestra.

19
Como podemos observar en el diagrama de barras siguiente, el tanto por ciento de la gente que hace un uso
excesivo de las redes sociales (Facebook, Twitter, YouTube, Whatsapp, Instagram, Google+, Flickr,
Spotify, …) supera al tanto por ciento que hace un uso normal de ellas, estimando como uso excesivo el
superar las 12 horas semanales.

20
Atendiendo a los datos recogidos en nuestro estudio, observamos un valor medio de IMC de 23,59 Kg/m2
y
una desviación estándar de 3,97. La mediana obtenida es de 22,67 Kg/m2
, lo que se traduce en que un 50 %
de los datos muestrales tienen un valor por encima de la misma y el otro 50 % restante por debajo. El rango
hallado es de 19,33 Kg/m2
, partiendo de un mínimo de 16,73 Kg/m2
hasta un máximo de 36,06 Kg/m2
. Si
miramos el histograma, podemos ver que los individuos se encuentran concentrados en la zona
comprendida entre los valores 20 y 25 Kg/m2
. Asimismo, se puede apreciar una cola hacia la derecha que
corroboraría el valor asimétrico positivo, que en este caso es de 0,97. Por último, los valores atípicos
aparecidos en el Box-Plot guardarían relación con personas que presentan obesidad de tipo I y II y
plasmarían de igual modo la cola hacia la derecha que comentábamos antes.
IMC
Descriptivos
IMC Media 23,5900 ,37854
95% de intervalo de
Mediana 22,6692
Varianza 15,762
Mínimo 16,73
Máximo 36,06
Rango 19,33
Rango intercuartil 4,57
Asimetría ,973 ,230
Curtosis ,637 ,457

21
IMCREC
IMCREC
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido Infrapeso 5 4,5 4,5 4,5
Normal 76 69,1 69,1 73,6
Sobrepeso 29 26,4 26,4 100,0
Total 110 100,0 100,0
El estudio de la variable cualitativa IMCREC (Índice de Masa Corporal recodificada) que clasifica a las
personas en función de su IMC, siguiendo las recomendaciones de la OMS, como personas con Infrapeso,
con peso Normal y con Sobrepeso, nos ha llevado a determinar que en nuestra muestra 5 de ellas sufren de
infrapeso, 76 tienen un peso normal y 29 padecen de sobrepeso. Porcentualmente hablando, equivaldría a
un 4,5 %, un 69,1 % y un 26,4 % respectivamente. Por medio del diagrama de sectores, podemos
identificar como casi 3 de cada 4 personas tienen un peso considerado normal y la proporción entre
personas con sobrepeso es de al menos 5 veces mayor que las que tiene infrapeso.

22
IAS
Descriptivos
IAS Media 33,04 ,371
95% de intervalo de
Mediana 33,00
Varianza 15,118
Mínimo 23
Máximo 41
Rango 18
Asimetría -,145 ,230
Curtosis -,180 ,457

23
El IAS (Índice de Alimentación Saludable) que permite clasificar la calidad de la dieta en Mala si la
puntuación obtenida es inferior a 30, Regular si oscila entre 30 y 35 y Buena si es superior a 35, ha
arrojado los siguientes resultados de los sujetos encuestados. El promedio de la variable IAS ha sido de
33,04 lo que significa que la alimentación que se sigue es regular y necesita ser mejorada y su desviación
típica de 3,89. La mitad de los individuos se encuentran por encima de un valor de 33 y la otra mitad por
debajo y la diferencia entre su valor máximo (41) y su valor mínimo (23), es decir, su rango es 18. El
coeficiente de asimetría de – 0,145 indica que es prácticamente simétrica. De igual forma, el coeficiente de
apuntamiento refleja que la distribución de los datos es normal y similar a la curva de Gauss. Por último,
cabe reseñar la presencia de un par de valores atípicos en el diagrama de caja, que identificamos como
personas que siguen una dieta poco saludable con exceso de dulces, refrescos y embutidos y poca ingesta
de fruta en el caso nº 2 y abuso de las carnes y embutidos junto con una carencia de fruta y de lácteos en el
caso nº 37.

24
Analizando el gráfico de barras, comprobamos como un grueso importante de la muestra (el 60,91 %)
llevan una dieta regular y deberían establecer cambios para mejorarla, el 21,82 % sigue una dieta saludable
y únicamente el 17,27 % de la muestra lleva una alimentación desaconsejada.

25
4.1 Descripción de la variable IAS por sexo
Observamos la distribución de la variable IAS condicionada al sexo (masculino y femenino).
En cuanto a las medidas de tendencia central, vemos como en los hombres el promedio del IAS (INDICE
DE ALIMENTACION SALUDABLE) es de 31,92, mientras que en las mujeres es algo superior 33,97.
En relación a las medidas de dispersión, la desviación estándar en los hombres con respecto a su media
(3,917) es superior a la de las mujeres (3,640). La varianza en los hombres es 15,340, mientras que en las
mujeres es 13,253. Si calculamos el coeficiente de variación para cada sexo, observamos como su valor es
mayor en los hombres (0,123) que en las mujeres (0,107) y así podemos afirmar que hay más dispersión en
los valores del IAS de los hombres con respecto a su media. En cuanto al rango intercuartílico podemos
apreciar que en ambos sexos coincide (6) lo que indica que tienen una distribución de valores similar. No
encontramos valores atípicos.
Atendiendo a las medidas de forma, vemos que la asimetría en los hombres es -0.190, lo que indica
asimetría a la izquierda, mientras que en las mujeres es -0,007, pero al no sobrepasar dos veces el error
estándar de asimetría, decimos que la distribución tiende a la simetría
Los valores negativos de curtosis en ambos casos (-0,098 en los hombres y -0,512 en mujeres) indican que
la gráfica es más aplanada con respecto a la distribución normal, sin embargo, en las mujeres podemos
considerar curtosis cercana a cero.
En las mujeres podemos decir que su distribución se parece a la normal N (0,1) ya que tanto su valor de
asimetría como de curtosis, al no sobrepasar dos veces su error estándar, se puede considerar cero.
.
Descriptivos
Sexo Estadístico Error estándar
IAS Hombre Media 31,92 ,554
Mediana 32,00
Varianza 15,340
Rango 17
Curtosis -,098 ,662
Mujer Media 33,97 ,470
Mediana 34,00
Varianza 13,253
Rango 15
Curtosis -,512 ,608

26
Al observar los histogramas de cada variable y compararlos entre sí, vemos como siguen una tendencia
similar.
Fijándonos en la gráfica de la variable IAS para los hombres, vemos como la frecuencia de individuos que
no sigue una alimentación saludable (<35) es superior a los que siguen un régimen adecuado (>35),
mientras que al haber una frecuencia elevada de mujeres con el valor 38 del IAS, esto hace que se cree una
diferencia significativa en la categoría de dieta saludable.
Percentiles
Sexo
Percentiles
5 10 25 50 75 90 95
Promedio
ponderado(Definición 1)
IAS Hombre 24,55 26,00 29,00 32,00 35,00 36,90 39,45
Mujer 27,05 29,10 31,00 34,00 36,75 39,00 40,00
Bisagras de Tukey IAS Hombre 29,00 32,00 35,00
Mujer 31,00 34,00 36,50

27
Viendo los diagramas de caja (blox plot), vemos como hombres y mujeres tienen el mismo rango
intercuartílico(RI=Q3-Q1=6), lo que indica el mismo grado de dispersión con respecto a la mediana, sin
embargo, la distribución del sexo femenino es algo superior, ya que tanto el primer cuartil, la mediana
como el segundo cuartil tienen un valor superior al de los hombres. No encontramos valores atípicos.
Mirando la tabla de percentiles, vemos como en los hombres el 50% de los valores del IAS está comprendidos
entre (29-35), mientras que en las mujeres están entre (31-36,75).
Conclusión: las mujeres con una media del IAS de 33,97, siguen un régimen alimenticio más saludable que los
hombres (31,92), aunque en ambos casos teniendo en cuenta los valores que se consideran óptimos (>35) sus
hábitos alimenticios admiten mejoras.

28
4.2. Comprobación de la posible diferencia, estadísticamente significativa, entre
hombres y mujeres para la variable IAS.
En la variable IAS, vamos a observar si hay diferencia estadísticamente significativa entre hombres y
mujeres, es decir, según el sexo. Para ello partiremos de las medias, pero antes tendremos que comparar su
robustez con los estimadores-M de Huber(6)
. Estos son: para los hombres 32,07 y para las mujeres 33,00.
La diferencia entre las medias y las medias estimadas por sexo no es muy relevante (menos de 1,339
puntos, que es la constante de ponderación en ambos casos), por lo que se demuestra que no tenemos casos
extremos que distorsionen el cálculo de la media. Esto nos estaría diciendo que se rechazaría la hipótesis
nula de que las medias no sean lo suficientemente robustas como para aceptarlas, y, por tanto, se estaría
asumiendo la hipótesis de que la media es lo suficientemente robusta como para tomarla de referencia.
La media de los hombres es 31,92 (con un error estándar de 0,554); y para las mujeres es 33,97 (con un
error estándar de 0,470). Las cuasivarianzas son las siguientes, 3,917 en el grupo de los varones y 3,640 en
el grupo de las mujeres. El p-valor asociado al contraste de Levene es 0,000. Como este p-valor es menor a
0,05, rechazamos la hipótesis nula de igualdad de varianzas y, en consecuencia, asumimos que las
varianzas de los índices de alimentación saludable en los dos grupos pueden ser distintas.
En la realización del contraste de igualdad de medias suponiendo varianzas distintas, determinado ello por
el rechazo de la hipótesis anterior; el p-valor asociado es 0,006 y como este es menor que α = 0.05,
rechazaríamos la hipótesis nula de que el índice de alimentación saludable medio de los hombres es el
mismo que el de las mujeres, en favor de la alternativa de que dichos índices medios son distintos.
Observando las dos medias muestrales (31,92 y 33,97), hay evidencias de que el índice de alimentación
saludable de las mujeres es mayor que el de los hombres. Por último, apuntar, que la diferencia entre las
medias es de 2,047.

29
5.1. Descripción de la relación entre las variables SEXO y PERCIN. Uso del contraste
de independencia Chi-cuadrado.
Al estudiar la relación existente entre las variables SEXO y PERCIN observamos un mayor porcentaje de
hombres (56%) que de mujeres (55%) con el perímetro de cintura bajo, lo que deriva en que haya un 44 %
de hombres y un 45 % de mujeres con el perímetro de cintura alto. Consideramos que es mejor trabajar con
porcentajes porque hay diferente número de mujeres que de hombres (60 y 50 respectivamente) sobre una
muestra de 110 individuos. El 30% del total lo representan las mujeres que poseen un perímetro de cintura
bajo; el 25,5% del total lo representan los hombres que poseen un perímetro de cintura bajo. Mientras que
el 24,5% del total lo representan las mujeres con un perímetro de cintura alto; y el 20% del total, los
hombres de igual perímetro. Como conclusión podemos sacar que hay más individuos con perímetro de
cintura bajo (55,5 %) qué alto (44,5 %), y que participaron más mujeres que hombres en la muestra.
Además, como tienen valores parecidos, en cuanto a porcentajes, con la tabla se puede observar una
relación de independencia, debido a que si son parecidos los valores estarán indicando que no dependen de
la variable con la que la estamos comparando. Si hubiera dependencia las distribuciones serían muy
diferentes Se observa en la tabla anexa de contingencia.
Para el contraste de independencia Chi-Cuadrado tenemos que observar las condiciones de aplicación; las
cuales son: primero, que el número de casillas con valor mínimo esperado mayor que 5, tenga un
porcentaje inferior a 20%, el cual en nuestro contraste ha sido de 0%; y segundo, que el valor mínimo
esperado sea mayor que 1,5. Por consiguiente, si el primer criterio se cumple como en nuestro caso, este
segundo criterio, también lo hará, porque el valor mínimo esperado es 22,27. Por tanto, podemos utilizar el
p-valor de Pearson, el cual es, 0,916.
Como el p-valor obtenido (0,916) es netamente superior a 0,05 y una vez cumplidos los requisitos de
aplicación, no rechazaremos la hipótesis nula de independencia de las variables, sujetas de estudio y
extraeremos como conclusión que las variables SEXO y PERCIN son independientes entre sí. Todo esto se
observa en la tabla anexa de Chi-cuadrado.

30
5.2 Descripción de la relación entre las variables IMCREC y FORMA. Uso del
contraste de independencia Chi-cuadrado.
Queremos estudiar la relación de dependencia estadística entre las variables IMCREC y FORMA. Para ello,
utilizaremos los contrastes de independencia, tomando como referencia el valor Chi –cuadrado.
Como se puede observar en la tabla de abajo, vemos, por un lado, como el porcentaje de casillas menor de
5 es de un 55.6%, lo que supera el valor considerado como límite que es del 20%, y por otro lado, el
recuento mínimo esperado es de 0.32, lo que no llega al valor mínimo de recuento esperado de 1.5 que
sería necesario para poder utilizar el valor de Chi-cuadrado.
En consecuencia, no podemos utilizar este valor para realizar el contraste de independencia.
Para hacer frente a este problema, hemos recodificado en distintas variables, nuestra variable IMCREC,
asignando el valor de 1 a las personas que presenten sobrepeso, y 0 a las que tengan infrapeso o un peso
normal, y obtuvimos la siguiente tabla:
Atendiendo a los resultados, podemos destacar que las personas con peso normal o infrapeso, es decir, 81
de ellas, superan ampliamente en número a aquellas con sobrepeso, que en nuestra muestra han sido un
total de 29 personas.
Con respecto a la morfología corporal, podemos apreciar como las personas con sobrepeso, la gran mayoría
(69%), tienen una forma androide, el 27,6 % una medida de cintura-cadera normal y el 3,4 % una forma

31
ginoide, mientras que, por otro lado, en las personas sin sobrepeso, incluyendo en estas las que presentan
infrapeso o un peso normal, su patrón corporal tiene una morfología normal en el 64.2% de los casos,
androide en el 28,4 % y ginoide en el 7.4%.
Según los resultados conseguidos en las pruebas de Chi-cuadrado, vemos como el porcentaje de casillas
menores que 5 es inferior a un 20 %, en este caso hablaríamos de un 16.7%, y que el recuento mínimo
esperado (1.85) supera el 1.5, condiciones indispensables para poder utilizar el valor de Chi-cuadrado en
nuestros contrastes de hipótesis.
A la vista del valor de Chi-cuadrado obtenido, 0.001, podemos fijarnos en que es claramente inferior a
0.05, por lo tanto, rechazamos la hipótesis nula de independencia, y decimos que existe relación estadística
de dependencia entre las variables sobrepeso y forma según el índice cintura-cadera.
5.3 Descripción de la relación entre las variables HORAS DE REDES SOCIALES y
HORAS DE EJERCICIO FÍSICO
Con nuestras variables recodificadas, USORED y SEDENTARIO, hemos elaborado una tabla de
contingencia, y otra tabla con el valor Chi-cuadrado de Pearson.
En la primera de ellas, observamos como en el grupo que lleva un estilo de vida sedentario, un 16.1% de
los mismos, usa de manera excesiva las redes sociales, mientras que un 14.6% hace un uso moderado,
aunque sus porcentajes son muy similares.
De las personas que siguen un estilo de vida no sedentario, el 85.4% hacen un uso moderado de las redes
sociales, porcentaje parecido al de las que hacen un uso excesivo 83.9%

32
Tras cumplirse las 2 condiciones indispensables para poder aplicar nuestro valor Chi-cuadrado en los
contrastes de hipótesis de independencia, nos fijamos en el valor de éste, 0.824. Y vemos como supera
claramente el valor de 0.05, por lo que no podemos rechazar la hipótesis nula (independencia entre las
variables), y afirmamos que las variables horas de redes semanales y horas de ejercicio físico son
independientes, y no hay relación estadística entre ambas.
6.1. Descripción de la relación entre las variables IMC e IAS
Generada la nube de puntos para las variables IMC e IAS de nuestra muestra, podemos deducir que no
parece haber ninguna relación lineal entre dichas variables. En efecto, dado su coeficiente de
determinación, R2
=0,010, solamente un 1% de la variabilidad del IMC se estaría explicando con el IAS a
través del ajuste lineal.
Partiendo de lo anterior, quisimos observar la relación de incorrelación/correlación lineal entre las dos
variables. Sugerimos la hipótesis de base de que las dos variables están incorreladas, o lo que es lo mismo,
que tienen correlación cero. Para comprobar la hipótesis, analizamos el p-valor (Sig) que en este caso fue
0,307 (mayor que 0,05) y por tanto pudimos mantener la hipótesis de que tanto el IMC como el IAS están
incorrelados.

33
Como consecuencia de todo esto, la recta de regresión lineal no nos será de utilidad para realizar
predicciones, razón por la cual, decidimos no calcularla.
ANEXO 1: DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
ANEXO 2: P-VALOR
A tenor del análisis que hacíamos arriba, parece factible pensar que la separación por sexos de las dos
variables anteriores, arrojará unos resultados similares a los ya obtenidos antes, en el nuevo estudio de la
relación entre el IMC y el IAS que vamos a llevar a cabo y que, por tanto, no habrá relación lineal alguna
entre ambas variables. Veámoslo. Como podemos comprobar en la tabla anexada, los coeficientes de
determinación hallados han sido de R2
=0,002 y R2
=0,053 sobre la modalidad hombres y sobre la
modalidad mujeres, respectivamente. Esto viene a indicar que la recta de regresión asociada al grupo de los
hombres sólo explicaría un 0,2% de la muestra y que la recta de regresión asociada al grupo de las mujeres
sólo llegaría a explicar un 5’3% de la muestra, lo que en cualquiera de los dos casos da lugar a un mal
ajuste de la recta y a que a la postre no resulte ni fiable ni representativa de la muestra.
Tras esto, nos fijamos en la relación de incorrelación/correlación lineal entre las dos variables, esta vez
separando por sexos. A partir de la hipótesis nula de que las dos variables están incorreladas, contrastamos
esta hipótesis, analizando primero el p-valor (Sig) de los hombres que en este caso fue 0,742

34
(ostensiblemente mayor que 0,05) y segundo el p-valor (Sig) de las mujeres que fue de 0,076 (también
superior a 0,05), en consecuencia, pudimos mantener nuevamente la hipótesis de que tanto el IMC como el
IAS están incorrelados.
Por todo esto comentado, ninguna de las dos rectas de regresión lineal nos sería de utilidad para realizar
predicciones, motivo por el que decidimos no calcularlas.
ANEXO 3: DIAGRAMA DE DISPERSION SEGÚN VARIABLE SEXO
ANEXO 4: P-VALOR SEGÚN VARIABLE SEXO
Resumen de modelo y estimaciones de parámetro
Variable dependiente: Índice de masa corporal
Sexo Ecuación
Resumen del modelo Estimaciones de parámetro
R cuadrado F df1 df2 Sig. Constante b1
Hombre Lineal ,002 ,110 1 48 ,742 22,954 ,043
Mujer Lineal ,053 3,257 1 58 ,076 13,889 ,267
La variable independiente es Índice de alimentación saludable.

35
6.2 Descripción de la relación entre las variables PESO y ENVERGADURA
Como vemos en nuestro diagrama de dispersión, las variables envergadura y peso, guardan una relación
estadística lineal (correlación de Pearson=0.483), por lo tanto, rechazamos la hipótesis nula, es decir, que la
correlación lineal sea igual a cero. Además, se puede apreciar que esta relación lineal es creciente (cuando
el peso aumenta también lo hace la envergadura).
Atendiendo a nuestro coeficiente de determinación cuyo valor es 0.234, decimos que la variabilidad
explicada por la recta de regresión es de un 23.4%.
Para ver si hay dependencia estadística entre las variables, utilizaremos los contrastes de incorrelación,
obteniendo que el p-valor (sig) en nuestro caso es de 0.000, un valor inferior a 0.05, y, por lo tanto,
rechazaremos la hipótesis nula, es decir, la incorrelación de las variables, y diremos que hay correlación
lineal entre las variables, envergadura, dada en cm y el peso, dado en kg.

36
CONCLUSIÓN
Gracias a los datos que recopilamos de nuestras encuestas, hemos podido extraer información sobre el
estado nutricional de las personas entrevistadas que conformaron nuestro estudio y averiguar que es
beneficioso, que es perjudicial, cuales son los indicadores que hacen que una persona tenga una
alimentación adecuada, quienes no tienen esa alimentación saludable, que es lo más frecuente...etc., con
las que hemos podido obtener una serie de conclusiones así como las pautas para modificar esa
alimentación en el caso de que sea preciso.
En primer lugar, queremos señalar la importancia que las variables altura, envergadura, peso, y sexo tienen
para la salud, ya que estas variables pueden ser distintas en cada persona y afectar de forma diferente en el
caso de producirse una enfermedad. Es por ello que decidimos comparar las variables peso y envergadura,
las cuales pudimos comprobar que son crecientes, es decir, que cuando el peso aumenta también lo hace la
envergadura.
También hemos relacionado el índice IMC y el IAS, para poder observar si veíamos una posible
asociación, lo que nos ha llevado a afirmar que tenemos una incorrelación entre las dos variables, es decir,
estas variables avanzarían completamente independientes. De la misma manera, hemos relacionado las
horas de ejercicio físico con las horas de redes sociales con el fin de poder determinar qué relación tienen
entre ellas, si una sustituye a la otra, si son complementarias o si un exceso de una puede resultar
perjudicial en el estado de salud. Hemos obtenido que el grupo que lleva un estilo de vida sedentario, un
16.1% de los mismos, usa de manera excesiva las redes sociales, mientras que un 14.6% hace un uso
moderado, por lo que sus porcentajes son muy similares lo que nos lleva a afirmar que estas variables
serian independientes y no presentarían ninguna relación estadística, es decir, según nuestros datos no por
dedicar más horas a las redes sociales haces menos ejercicio y viceversa.
El estudio que hicimos del IAS (Índice de Alimentación Saludable) que nos permite clasificar la calidad de
la dieta en Mala si la puntuación obtenida es inferior a 30, Regular si oscila entre 30 y 35 y Buena si es
superior a 35, nos desveló que es casi dos puntos mejor en las mujeres (33,97) que en los hombres (31,92),
lo que nos lleva a afirmar que éstas se alimentan mejor y tienen una dieta más saludable.
También a partir del IMC hemos obtenido la variable IMCREC que nos indica que las personas podrían
padecer infrapeso (si el IMC es menor a 18.5), sobrepeso (si el IMC está entre 25 y 29.99), obesidad (si el
IMC es mayor a 30) o estar dentro de lo considerado normal (si el IMC está entre 18.5 y 24.99). El IMC
estima el peso adecuado que tiene que tener una persona en función de su altura, de forma que este IMC es
un indicador muy fiable para ver si la persona en cuestión lleva una correcta alimentación. De modo que un
valor alto del IMC va asociado a un exceso de peso y éste a su vez, a enfermedades de tipo cardiovascular
y al revés, un bajo IMC puede ir asociado a enfermedades de tipo nutricional como la anorexia, la bulimia
o la anemia; en ambos casos tanto por exceso como por defecto denota un mal estado alimentario de la
persona en cuestión. Afortunadamente en nuestra muestra, sólo identificamos a un 4,5 % de las personas
con problemas de infrapeso y sí que en cambio el porcentaje fue mayor en el caso de las personas con
sobrepeso, llegando hasta el 26,4 %, un problema que parece estar extendido en las sociedades
occidentales.

37
Con el cruce entre el IMREC y la variable FORMA hemos podido comprobar, como a medida que el peso
asciende, también lo hace el ICC, es decir, las personas con infrapeso tienen menor índice de cintura-
cadera, que aquellas personas con un IMC elevado que tendrán un índice de cintura-cadera mayor,
asociado al acúmulo de grasa. Además, pudimos descubrir que en aquellas personas que presentan
sobrepeso, la forma corporal que predomina es la androide o forma de manzana en un 69 %, mientras que
en las personas con un peso normal o por debajo del recomendado hay un 64,2 % que tienen una
morfología corporal de tipo normal. El ICC (índice de cintura-cadera) nos indica cual es la acumulación de
la grasa corporal en las caderas (más frecuente en mujeres) y en la cintura (más frecuente en hombres), que
es señalada como un factor de determinación de una dieta saludable. En condiciones normales, los valores
de ICC son de 0,71-0,84 para mujeres; 0,78-0,93 para hombres y 0,80 estándar para ambos sexos. Como
complementación a esto también relacionamos el IMC y el IAS para ver si teníamos la posibilidad de
establecer alguna correlación entre la composición de nuestra dieta habitual y el IMC. Gracias a nuestros
resultados podemos afirmar que en absoluto existe relación alguna entre estos dos indicadores.
Asimismo, también hemos analizado la interrelación entre el sexo y el perímetro de cintura no llegando a
ninguna evidencia clara que los pudiera relacionar y determinando su completa independencia
Finalmente, respecto a la alimentación, solo una parte pequeña de la población lleva una dieta
completamente sana, concretamente el 21,82 %, frente a la mayoría de los encuestados que debería
modificar su dieta en uno o varios aspectos, el 78,18 % de la muestra.

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BIBLIOGRAFÍA
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importante que el I.M.C a la hora de valorar los riesgos que se padecen por sobrepeso [Internet].
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