Este documento proporciona instrucciones para analizar datos sobre actividad física y riesgo sexual utilizando R y R Commander. Primero, se debe descargar e instalar el software y crear una carpeta de trabajo. Luego, se importan los datos de Excel y se crean variables como IMC y riesgo sexual mediante cálculos y recodificaciones. Finalmente, la variable de riesgo sexual se transforma en una variable dicotómica de alto y bajo riesgo.

1. PROGRAMA ESTADISTICO R
y R COMMANDER
SEMINARIO 5
1

2. Para comenzar a trabajar, descargar e instalar R y R commander.
A continuación, crear un nuevo Directorio de trabajo : lugar donde tenemos nuestros
datos y donde van a quedar almacenados los resultados de cada sesión de trabajo.
Para ello seleccionamos en “fichero”, “cambiar directorio de trabajo” y seleccionamos
la carpeta que hemos llamado “Seminario 5”. Finalmente aceptamos.
Seguidamente, importamos archivo. Cliqueamos en “Datos” , “Cargar un archivo
de datos” y cliquear en “desde un archivo Excel”.
2

3. Llamaremos al nuevo conjunto de
datos: “activosdesaludexcel”
Aceptamos y visualizamos el
conjunto de datos exportado.
3

4. Recodificar la variable que hemos creado “IMC” en una
variable que recoja los valores o categorías que
utilizamos normalmente en la clínica y que llamaremos
“IMCrec”
IMC < 18.50 = bajo peso
18.50 < IMC < 24.99 = normopeso
25 < IMC < 29.99 = sobrepeso
30 < IMC < 39.99 = obesidad
IMC > 40 = obesidad mórbida
4

5. El ejercicio nos pide añadir una
nueva variable “IMC”.
Cliqueamos en “datos”,
“modificar variable del conjunto
de datos activo” y finalmente
“calcular una nueva variable”
Seleccionamos el nombre de la nueva
variable “IMC” y la expresión a
calcular. La expresión para el IMC es
la siguiente:
+ sumar
- restar
* multiplicar
/ dividir
** potencia
^ potencia
5
IMC=peso/altura²

6. Visualizamos el
conjunto de datos y
observamos que se ha
añadido correctamente la
nueva variable, a la que
hemos llamado “IMC”
Además, los mensajes avisan de que se ha añadido una nueva columna(39) para la
variable
6

7. A continuación, recodificamos la
variable creada “IMC” con las
directrices de codificación que se
muestran en la imagen. Llamaremos a la
nueva variable recodificada: “IMCrec”
Una vez recodificada la variable
“IMC”, visualizar el conjunto de
datos y comprobar que la variable
recodificada aparece
7

8. 8
Pretendemos explorar el nivel de riesgo sexual en los individuos incluidos en la base de
datos “activos en salud” (.xls).
Crear la variable “Riesgo sexual” como una variable que sea igual a la suma de todas las
variables que evalúen las conductas de riesgo sexual de la muestra de individuos.
Finalmente, deberá transformar la variable “Riesgo sexual” en una variable
dicotómica con categorías: alto riesgo y bajo riesgo sexual.
Parejas
sexuales
Protección
preservativo
Marcha atrás Píldora día
después
Puntuación numérica
asignada
3 o más Nunca Siempre Siempre 0
2 parejas Alguna vez Alguna vez Alguna vez 1
1 pareja Siempre Nunca Nunca 2
No he mantenido
relaciones
sexuales
No he tenido
relaciones
No he tenido
relaciones
No he tenido
relaciones
3
¡OJO! Cuanta mayor puntuación menor riesgo

9. 9
Como hemos realizado anteriormente, cliqueamos en “datos”,“modificar variables del
conjunto de datos activos” y “calcular una nueva variable”.
Esta nueva variable la
llamaremos “riesgosexual”
En la expresión a calcular de nuestra nueva variable pondremos las distintas
posibilidades que la componen :
parejassexuales+proteccionpreservativo+marchatras+ pildoradiadespues.
Cliqueamos en “Aceptar” y ya se ha añadido la nueva variable “riesgosexual”

10. 10
Una vez añadida, visualizamos el conjunto de datos y observamos que la nueva
variable “riesgosexual” se ha añadido correctamente.
En el mensaje nos dice que
se ha añadido una nueva
columna (41)
correspondiente a la nueva
variable añadida

11. 11
Finalmente recodificamos la variable “riesgosexual” en una variable dicotómica dividida en
dos categorías : alto riesgo y bajo riesgo.
Para ello utilizaremos la siguiente directriz de codificación:
lo:7 =“altoriesgo”
8:hi=“bajoriesgo”
Una vez recodificada la
variable, cliqueamos en
“Aceptar”

12. 12
Una vez añadida la variable
reconstituida, visualizamos
el conjunto de datos y
comprobamos que se ha
realizado correctamente
En los mensajes, aparece una
nueva columna (42), que
corresponde a la nueva
variable dicotómica
reconstituida a partir de la
variable “riesgosexual”