Este documento resume los pasos realizados en R para analizar la relación entre las variables "medicalización" y "malesares activos". Inicialmente, se realizó un diagrama de dispersión que mostró una asociación lineal positiva entre las variables. Luego, se crearon histogramas, diagramas de cajas y gráficas de cuartiles para cada variable, lo que indicó cierta simetría. Finalmente, los test de normalidad mostraron que las variables no son normales, por lo que se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman, el cual fue signific

1. Tarea 9
Antonio Jesús Holgado Álvarez
Grupo 1, subgrupo 3

2. Entramos en R y vamos a comprobar si existe entre
las variables medicalización y malestares activos
 Para ello vamos a hacer una grafica de dispersión para ver si hay una
Asociación lineal o no lineal entre las dos variables.
 Posteriormente vamos a realizar las siguientes graficas para ver si existe
normalidad o no y ya en función de si es normal o no decidiremos elegir
pruebas paramétricas o no paramétricas
 La graficas que usaremos son el histograma , diagrama de cajas y por ultimo
la grafica de comparación de cuartiles, para ver si son simétricas o no .
 Po ultimo realizaremos los test de normalidad , ya que con las graficas no se
aprecia muy bien la simetría

3. Cliqueamos en Gráficas , Diagrama de dispersión ,
seleccionamos las dos variables y por ultimo en opciones
cliqueamos en línea de mínimos cuadrados.

4. En el diagrama de dispersión podemos observar que hay
asociación lineal positiva , aunque no es muy intensa

5. Posteriormente vamos a realizar las diferentes graficas para
cada variable
 Medicalización:
 Observando las gráficas podemos observar cierta simetría

6.  Malestares activos:
 Observando las gráficas podemos observar cierta simetría

7. Pasamos a realizar los test de normalidad para saber que
prueba usar . Usaremos la de Lilliefors , debido a que el
tamaño de la muestra es mayor de 50.

8. Al hacer el test de normalidad , obtenemos que amabas
variables no son normales ya que su p-value es inferior a
0.05
 Por tanto elegimos el coeficiente de correlación de Spearman y marcamos la
opción de p valores pareados.

9.  Como p-value es menor de 0.05 , rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la
alternativa que nos indica que las dos variables están relacionadas.
 La relación es mas o menos fuerte debido a que es de 0,6 , muy próxima a
uno