Este informe analiza la asociación entre variables cualitativas y cuantitativas de 290 estudiantes de enfermería. No se encontró asociación entre el sexo y el consumo de fruta, pero sí hubo una relación positiva entre la altura y el peso de los estudiantes.

1. INFORME DE ANALISIS BIVARIADO
1. Introducción.
La estadística inferencial es un tipo de estadísticamás analítica. Esta se
divide en: teoría de la probabilidad y el contraste de hipótesis. Es utilizado
para determinar cuál de las hipótesis establecidas es la correcta. Para ello
establece relaciones entre las distintas variables así podremos determinar
conclusiones en la realidad.
También es clasificada en la estadística de estimación de parámetro que
pretende inferir que es lo que ocurre en la población a partir de lo que
ocurre en la muestra.
Y después la inferencial del contraste de hipótesis que permite probar
teorías acerca de la realidad.
2. Objetivo
- General: Utilizar la estadísticabivariada para establecer la asociación
entre dos variables de nuestro fichero de datos, dando respuesta a hipótesis
de investigación específicas.
- Específicos (dando respuestaa las preguntas de cada ejercicio):
 Queremos conocersi existe asociación entre las variables del archivo
“activossalud.Rdata” “sexo”y Consumo de fruta (“fruta”): “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. Para
ello y usando el software “Rcommander”:
a. Describe y representa los datos en una tabla
b. Establece una hipótesis adecuada para el estudio
c. Utiliza la prueba más adecuada para contrastar tu hipótesis
d. Interpreta los resultados

2.  Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las
variables “altura” y “peso”. Para ello y usando el software
“Rcommander”:
a. Describe y representa los datos gráficamente
b. Establece una hipótesis adecuada para el estudio
c. Utiliza la prueba más adecuada para contrastar tu hipótesis
d. Interpreta los resultados
3. Metodología
3.1- Población de estudio:
Hemos elegido a 290 estudiantes de primero de enfermería de Sevilla tanto
centros propios como adscritos para conocerlos estilos de vida y activos en
salud de los alumnos.
3.2- Variables a analizar:
Las variables incluidas en los análisis son “sexo”que es del tipo cualitativa
dicotómica (“Varon”-“Mujer”),
“fruta” es también cualitativa pero conmás de dos categorías, en concreto
tiene 5 categorías.
También hemos escogido las variables “peso”y
“altura”, ambas soncuantitativas.
3.3- Análisis de datos:
Software estadístico utilizado Rcommander y Rstudio

3. o Análisis estadísticos quese van a realizar:
- En las variables cualitativas, frecuencias absolutas en relación al
número de respuestas obtenidas.
-En las variables cuantitativas análisis de los resúmenes numéricos.
4. Resultados
1. Queremos conocer si existe asociación entre las variables del archivo
“activossalud.Rdata” “sexo” y Consumo de fruta (“fruta): “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. Para ello y usando el software “Rcommander”:
1. Describe y representa los datos en una tabla
2. Establece una hipótesis adecuada para el estudio
3. Utiliza la prueba más adecuada para contrastar tu hipótesis
4. Interpreta los resultados
Lo primero que he hecho ha sido realizar una “tabla de contingencia de doble
entrada”. Para ello he seleccionado “Estadisticos” y luego “Tabla de contifencia” y por
ultimo “De doble entrada”.
Aquí observamos la frecuencia de cada una de las variables. Para realizar chi cuadrado
necesitamos que la frecuencia esperada sea menos que 5 en menos del 20% si fuese
en mas del 20% tendríamos que usar Fisher.
H0 (nula): no existe diferencia/asociación entre las variables elegidas

4. H1 (alternativa): sí existe asociación/diferencia entre las variables
elegidas
Hacemos chi cuadrado.
Tenemos un grado de libertad es de 4 y una chi cuadrado de 7.6036. La p
que obtenemos es de 0,1072, es decir, superior a 0,05. Esto nos señala que
debemos coger la hipótesis nula, es decir, no hay diferencias entre el
consumo de frutas y el sexo.
2. Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las variables “altura”
y “peso”. Para ello y usando el software “Rcommander”:
1. Describe y representa los datos gráficamente
2. Establece una hipótesis adecuada para el estudio
3. Utiliza la prueba más adecuada para contrastar tu hipótesis
4. Interpreta los resultados
Posibles hipótesis:
H0 (nula): no hay relación/dependencia entre la altura y el peso.
H1(alternativa): hay relación/dependencia entre la altura y el peso.
Al ser dos variables cuantitativas podemos utilizar la prueba Spearman o
Pearson. Para poder utilizar Pearson, debemos tener variables lineales
nuestras variables deben ser sobretodo lineales y seguir una distribución
normal.
Tenemos que ver si hay distribución normal entre ambas variables por lo
que usamos el test de normalidad de Shapiro-Wilk.
Nuevas hipotesis:
hipótesis nula: sí existe normalidad

5. Hipotesis alternativa: no existe normalidad
Primero hacemos la de la variables altura:
Vemos que p es mucho menos que 0,05 por lo que se cogería la hipótesis
alternativa y no hay normalidad.
Ahora lo realizamos con el peso:
Vemos que pasa lo mismo ya que p es incluso menos que en la altura.
Como ya sabemos que no se ha cumplido uno de los requisitos de Pearson
vamos a ver si el otro (linealidad) se cumple. Pulsamos en “graficos”,
“diagrama de dispersión” y en el eje X ponemos la altura y en el eje Y el
peso.
Altura

6. Con este gráfico podríamos determinar si hay linealidad, en concreto una
linealidad positiva, proporcional, es decir, mientras más altura más peso.
Al tener linealidad y tener una pequeña alteración en la normalidad,
seguiremos conPearson:
Pulsamos “estadísticos”, “resúmenes”y “test de correlación”
Vemos que el valor de la p es inferior a 0,05 por lo que podemos coger la
hipótesis alternativa, hay relacion entre peso y altura.
5. Conclusiones.
En primer lugar, al no haber diferencias entre el sexo y el consumo de
frutas, ya que nos salió la hipótesis nula, y esta decíaque no hay relación
entre ambas variables deberíamos fomentar estilos saludables y aumentar
las estadísticas positivamente.
Por otro lado, las variables altura y peso han resultado tener relación entre
ellas. Esto muestra que a pesar de la alimentación hay otros factores que
afectan al peso y que es un factor predestinado, la altura. Pero eso no quita
una personano deba mantener una vida saludable.
Julia Tejero García