Este documento describe los pasos realizados en R para analizar una base de datos de salud. Incluye cargar los datos, comprobar la normalidad de una variable, realizar pruebas t y no paramétricas para comparar medias entre grupos. Los resultados muestran que la variable "escalaas" sigue una distribución normal y no difiere entre sexos, pero la altura media sí difiere entre hombres y mujeres.

1. Lucía Pedrero Valero, grupo 4, subgrupo 18.

2. 1. Cargar el archivo en R.
Pulsamos la opción de “Datos”, y posteriormente seleccionamos la
opción de “Cargar conjunto de datos…”, para seleccionar el archivo
“activossalud” desde nuestra carpeta.

3. 2. Ejercicio de clase.
 Comprobar la normalidad de la
variable “escalaas” y usas test y
gráficos.
 Para comprobar la normalidad
debemos realizar el Test de
Shapiro-Wilk. Para ellos
seleccionamos la opción de
“Estadísticos”, “Resúmenes” y
posteriormente la opción de
“Test de normalidad de Shapiro-
wilk…”,

4. Después seleccionas la variable deseada, en este caso “escalaas” y observas el
valor de p que se obtiene como resultado.
- H₀= sigue una distribución normal.
- H₁= no sigue la distribución normal.
- En este caso, p sale mayor a 0,05 por lo que aceptamos la hipótesis nula
diciendo que la variable “escalaas” sigue una distribución normal.

5. Podemos ver si sigue la distribución normal también de forma visual
mediante el uso de gráficas. Para ello seleccionamos la opción de
“Gráficas” y debemos elegir la gráfica que queramos siempre
seleccionando la variable elegida, en nuestro caso “escalaas”. Nosotros
hemos elegido el histograma y el diagrama de cajas.

7. 3. Caso 1
 Debemos observar si la media de las puntuaciones obtenidas de la
variable “escalaas” es igual a 45 puntos.
 Para ello elegimos la opción “Estadísticos”, después “Medias” y
posteriormente la opción de “Test t para una muestra…”.

8. Seleccionamos la variable “escalaas” y modificamos el número de la
hipótesis nula, para saber si se aproxima a los 45 puntos o no. Nuestra
H₀ es que la media es igual a 45, por lo tanto, H₁ es que la media no es
igual a 45. Como el valor de p es menor a 0,05 rechazamos H₀
aceptando la hipótesis alternativa; por lo que los valores obtenidos en
la media de la variable no es igual a 45.

9. 3. Caso 2
 En este caso vamos a comparar media de muestras
independientes. Debemos responder a las siguientes
preguntas:
- ¿Chicos y chicas tienen la misma puntuación media en
la variable “escalaas”?
- ¿Chicos y chicas tiene la misma altura media?

10. Primero debemos comparar la normalidad en los dos grupos. Para ello,
debemos filtrar la base da datos, seleccionamos la opción de “Datos”,
después “Conjunto de datos activos” y por último “Filtrar conjunto de
datos activo…”. Debemos escribir una estrategia a seguir:
 sexo==“Mujer”
 sexo==“Varon”

11. Para ver la normalidad en los grupos, seleccionamos la opción de
“Estadísticos”, posteriormente “Resúmenes” y seleccionamos la opción de
“Test de normalidad de Shapiro-Wilk…”.

12. Nuestra H₀ nos indica que la variable filtrada sigue una distribución normal, por lo
que H₁ nos indica que no sigue la distribución normal. En este caso, como el valor
de p es mayor a 0,05, aceptamos la hipótesis nula y esta variable sigue una
distribución normal.
Para los hombres hacemos los mismos pasos, también sigue una distribución
normal

13. Para verlo visualmente podemos realizar una gráfica de comparación de
cuantiles. Para ello, debemos seleccionar “gráficos”, posteriormente
“Gráfico de comparación de cuantiles”, seleccionarla variable “escalaas”
y en opciones marcas distribución normal.

15. ¿Chicos y chicas tienen la misma puntuación media en la variable
“escalaas”? La variable escalaas es normal en los dos grupos de
comparación, por lo que usaremos un test paramétrico, en este caso un
test de igualdad de varianzas (Test de Levene). Para este test debemos
observar la homocedasticidad. Debemos volver a cargar el archivo de
nuevo y posteriormente señalar las opciones mostradas en las fotos.

16. Este es el resultado del Test de Levene. El valor de p es mayor a 0,05, por
lo que hay homocedasticidad.

17. Para comparar las medias, debemos marcar la opción de “Estadísticos”,
posteriormente “Medias” y finalmente “Test t para muestras independientes…”.
Después seleccionamos las variables que queremos comparar y en la parte de
“Opciones”, pulsamos “Sí” para suponer las dos varianzas iguales.

18. Para analizar los resultados, debemos imponer nuestra H₀=no existe
diferencia entre las escalas por sexo. Como el valor de p es menor a
0,05, aceptamos la hipótesis nula y podemos decir que no hay
diferencia entre las medias de chicos y chicas.

19. ¿Chicos y chicas tiene la misma altura media? Para poder responder a esta
pregunta vamos a decir que la altura no sigue una distribución normal en
hombres y que por ello vamos a elegir un test no paramétrico.
Primero vamos a elegir nuestro test, seleccionando la opción de
“Estadísticos”, “Test no paramétricos” y posteriormente seleccionamos la
opción de “Test de Wilcoxon para dos muestras…”. Seleccionamos las
variables “sexo” y “altura”.

20. Nuestra H₀ nos indica que no hay diferencia entre la altura media de
chicos y chicas. Como el valor de p es menor a 0,05, rechazamos la
hipótesis nula y decimos por tanto que sí existe diferencia entre estos
dos grupos en la altura media.