Este documento presenta un análisis bivariado de una variable cualitativa (sexo) y una cuantitativa (trabajo). Se comprueba la normalidad de las variables "trabajo Sí" y "trabajo No" de forma separada, encontrando que solo "trabajo No" sigue una distribución normal. Debido a esto, se utiliza la prueba no paramétrica de Wilcoxon para comparar las medias, la cual arroja un valor de p mayor a 0.05, por lo que no se rechaza la hipótesis nula de igualdad

1. TAREA 8. ANÁLISIS BIVARIADO:
VARIABLE CUALITATIVA Y
CUANTITATIVA
Yasmina Carrabeo Domínguez. Grupo
1, Subgrupo 3.

2. ANÁLISIS DE VARIABLES CUALITATIVA Y
CUANTITATIVA
En R nos vamos a Estadístico/Resúmenes/Conjunto de datos activos y escogemos las dos variables.
Variable cualitativa Variable cuantitativa
Como podemos observar la
variable sexo es dicotómica.

3. ANÁLISIS DE LA NORMALIDAD
Comprobamos si sigue la normalidad, por lo que filtraremos en la base de datos la variable cualitativa y creamos
dos nuevas bases de datos.

4. VARIABLE: TRABAJO NO
Cuando realizamos el test de normalidad
obtenemos que p>0.05, por lo que no
rechazamos la hipótesis nula, siguiendo
por tanto la normal.

5. VARIABLE: TRABAJO SÍ
Cuando realizamos el test de normalidad
obtenemos que p<0.05, por tanto
rechazamos la hipótesis nula, aceptando la
hipótesis alternativa, por consiguiente no
sigue la normalidad.

6. HOMOCEDASTICIDAD
Como la variable “trabajo No” sigue la normalidad por tener un valor mayor a 0.05 y la variable “trabajo Sí” no la
sigue por tener p<0.05 no realizamos la homocedasticidad ya que para poder hacer este análisis tiene que haber
normalidad en ambas variables, por tanto utilizaremos en el siguiente apartado un test no paramétrico en este
caso el test de Wilcoxon para dos muestras.

7. TEST DE WILCOXON
Como se ha explicado en la diapositiva anterior realizamos dicho test con las dos variables.
La p>0.05 por tanto
aceptamos la hipótesis nula.

8. GRÁFICA DE LAS MEDIAS Vs BOXPLOT POR
GRUPOS
Como podemos comprobar como se acepta la
hipótesis nula hay asociación.