Este documento describe cómo realizar un análisis estadístico de asociación entre variables utilizando el conjunto de datos "activossalud.Rdata". Se establece si existe asociación entre las variables sexo y práctica de deporte, y entre sexo y consumo de fruta. Para sexo y práctica de deporte se rechaza la hipótesis nula de no diferencias, mientras que para sexo y consumo de fruta no se rechaza la hipótesis nula.

1. TAREA 7
ESTADÍSTICA Y TIC

2. Ejercicio para el blog – R Commander
Establece y describe si existe asociación entre las variables del archivo “activossalud.Rdata” sexo
y:
• Practicadeporte (Sí, No)
• 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”

3. En primer lugar, cargamos el conjunto de datos indicado en el enunciado del ejercicio y sobre el
que hemos estado trabajando a lo largo de los seminarios..

4. Las primeras variables entre las que vamos a establecer si existe alguna relación son sexo y
practicadeporte.
Antes de nada, fijamos la hipótesis nula y la hipótesis alternativa de las que partimos:
H0= no hay diferencias por sexo.
H1= hay diferencias por sexo.
Para ello, hacemos una tabla de
Contingencia con ambas variables,
calculando las variables esperadas.

5. Nos fijamos en el resultado, específicamente en el valor de p.
Si p es mayor de 0’05, no podemos rechazar la hipótesis nula (no decimos que sea cierta, sino que
no podemos rechazarla).
Si p es menor de 0’05, rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la alternativa.
Como vemos, p=0’000012.
Es menor a 0’05 y por ello
tenemos que rechazar la
hipótesis nula y aceptar la
alternativa.

6. Hacemos lo mismo con las variables sexo y fruta (una tabla de contingencia sin porcentajes, con
test de chi cuadrado y test de Fisher).

7. Al ser p mayor que 0’05 y no
haber ninguna frecuencia
esperada menor a 5, llegamos a la
conclusión de que las variables no
presentan asociación entre ellas y
por tanto, aceptamos la hipótesis
nula.