Este documento describe un estudio que utiliza estadística descriptiva para analizar datos sobre estilos de vida y actividades de salud de 291 estudiantes. Se analizan variables cualitativas como sexo y fruta consumida usando tablas de frecuencias, y variables cuantitativas como comunicación familiar y mantenimiento del hogar usando resúmenes numéricos y correlación de Spearman. También se crean gráficos como histogramas y diagramas de cajas para interpretar las distribuciones. Los resultados muestran que la mayoría de los estudiantes comen fruta

2. ÍNDICE
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.
¿Qué es la estadística descriptiva?
La estadística descriptiva es una rama de las Matemáticas que nos proporciona
un conjunto de métodos y procedimientos que nos permiten recopilar
información, clasificar, encontrar las características de los datos y hacer una
buena interpretación de los mismos.
¿Para qué sirve?
Su finalidad es describir apropiadamente las diversas características de ese
conjunto de datos.

4. 2. OBJETIVO.
1. General: Utilizar la estadística descriptiva para exponer ordenadamente e
interpretar la información recogida sobre un conjunto de datos.
2. Específicos:
• 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.
• Describir mediante resúmenes numéricos dos variables numéricas del fichero
“activossalud.RData” e interpretar la distribución de las mismas.
• Realizar al menos un gráfico de cada tipo con variables adecuadamente
seleccionadas del fichero “activossalud.RData”, describir e interpretar la
distribución los mismos.

5. 3. METODOLOGÍA
3.1- Población de estudio. Muestra
El fichero “estadistica_tics” contiene los datos de las encuestas realizadas a 291
estudiantes de primero de enfermería de la Universidad de Sevilla, centros
propios y
adscritos para conocer sus estilos de vida y activos en salud.
3.2 - Variables a analizar
1. “Sexo” variable tipo factor (cualitativa) dicotómica y “Fruta”, cualitativa
ordinal.
2. “Comunicacionfamiliar” y “Mantenimientohogar”, ambas cuantitativas.
3. “Peso”, Escala cuantitativa y “Horarecogida”, variable cualitativa.

6. 3. METODOLOGÍA
3.2 - Variables a analizar
Recogida de datos:
• “Sexo” variable cualitativa 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”
• “Comunicacionfamiliar:” Formada tras sumar las siguientes preguntas:
¿Con qué frecuencia realizas las siguientes tareas domésticas: Hacer la
cama, poner la lavadora, tender la ropa, limpiar el baño, lavar los platos,
vasos, etc., barrer y fregar el suelo, cambiar las sábanas, limpiar el polvo,
hacer de comer, planchar?, cada una de ellas con las siguientes categorías
de respuesta: “Nunca”, 2- “Algunas veces al año”, 3- “2 o tres veces al mes”,
4- “Solo los fines de semana”, 5- Diario. A más puntuación, con más
frecuencia realiza tareas domésticas

7. 3. METODOLOGÍA
3.2 - Variables a analizar
Recogida de datos:
• “Mantenimientohogar”: Formada tras sumar las siguientes preguntas:
¿Con qué frecuencia realizas las siguientes tareas domésticas: Hacer la
cama, poner la lavadora, tender la ropa, limpiar el baño, lavar los platos,
vasos, etc., barrer y fregar el suelo, cambiar las sábanas, limpiar el polvo,
hacer de comer, planchar?, cada una de ellas con las siguientes categorías
de respuesta: “Nunca”, 2- “Algunas veces al año”, 3- “2 o tres veces al mes”,
4- “Solo los fines de semana”, 5- Diario. A más puntuación, con más
frecuencia realiza tareas domésticas.
• “Peso”: Variable cuantitativa, vector numérico, unidades kg.
• “Horarecogida”: 0- “Despues de 4 h”, 1- “2-4 hr”, 2- “24-2 hr”, 3- “Antes de
las 24 h o no sale”.

8. 3. METODOLOGÍA
3.3 - Análisis de datos.
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.
Los análisis estadísticos que vamos a realizar son:
1. Tabla de frecuencia, en el ejercicio 1.
2. Análisis de Correlación de Spearman, en el ejercicio 2.
3. Gráficos: histograma, diagrama de cajas, gráfica de barras y gráfica de
sectores. en el ejercicio 3.

9. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 1:
- Tabla de frecuencia

10. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 1
En cuanto a la distribución de las variables sexo y fruta, determinamos que
- 32,07% de la muestra come fruta a diario
- 23,20% de la muestra come fruta una o dos veces a la semana
- 11,03% de los alumnos encuestados no come fruta nunca o casi nunca.
- Además, debemos destacar la gran diferencia que existe entre el porcentaje
de mujeres encuestadas, un 82,47% y el de hombres, mucho inferior, en un
17,53%

11. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 2.
Primero aplicamos el test de Shapiro- Wilk para saber si las variables que
vamos a utilizar siguen o no la normalidad.
En la variable comunicación familiar,
H0: La muestra es sigue la distribución normal. (P > 0,05)
H1: La muestra no sigue la distribución normal. (P ≤ 0,05)
Como P < 0,05, la muestra
no sigue la distribución
normal.

12. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 2.
En la variable mantenimiento del hogar,
H0: La distribución es igual a la normal. (P > 0,05)
H1: la distribución es diferente a la distribución normal. (P ≤ 0,05)
Como P < 0,05, la
muestra no sigue la
distribución normal.
Por lo tanto,
usamos el test de
correlación de
Spearman.

13. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 2.
Establecemos las hipótesis:
H0 (hipótesis nula): No existe relación entre la comunicación familiar y el
mantenimiento del hogar. (P > 0,05)
H1 (hipótesis alternativa): Sí existe relación entre la comunicación familiar y el
mantenimiento del hogar. (P ≤ 0,05)
Como P > 0,05,
aceptamos H0.
La correlación entre
estas dos variables es
muy débil ya que es
r = -0,0135

14. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 3.
Peso es una variable
cuantitativa por lo que
para representarla
usaremos histogramas y
diagramas de cajas.
Gracias a estas dos
representaciones
podemos decir que no
sigue una distribución
normal, pues en el
diagrama de cajas se ve
muy desplazada y
existen gran cantidad de
valores extremos, y el
histograma muestra
asimetría hacia la
derecha.

15. 4. RESULTADOS.
Ejercicio 3. La variable hora
recogida es cualitativa y
para representarla
usamos gráficas de
barras y de sectores.
Estas nos muestran que
los participantes de la
muestra se recogen con
mas frecuencia (más de
la mitad de
encuestados) después
de las 4hrs y que hay
muy pocos alumnos que
lo hagan antes de las 12
o que no salgan.

16. 5. CONCLUSIÓN
En el ejercicio 1, comprobamos que el número de personas que come algún
tipo de persona entre los alumnos encuestados es muy grande ya que el
porcentaje de personas que no comen es uno de los más pequeños.
En el ejercicio 2, al aceptar la hipótesis nula decimos que no hay relación entre
la comunicación familiar y el mantenimiento del hogar, es decir, son
independientes.
En el ejercicio 3 determinamos según el tipo de variable que para analizarla
debemos realizar diferentes análisis gráficos. Desde mi punto de vista es
más fácil analizar gráficamente las variables cualitativas que la distribución
de las cuantitativas.
En conclusión, este trabajo me ha sido muy útil para reforzar conocimientos
sobre las pruebas que se deben realizar en cada caso dependiendo de las
variables que tenga y en su análisis para determinar una respuesta bien
argumentada a la pregunta.