El documento describe la creación de tablas de doble entrada y pruebas estadísticas para analizar la asociación entre variables dicotómicas como el sexo y la práctica deportiva o el consumo de fruta en una base de datos. Los resultados muestran que existe una asociación significativa entre el sexo y la práctica deportiva pero no entre el sexo y el consumo de fruta.

1. Tarea Seminario 7
Una vez que hemos cargado la base de datos “activossalud” procedemos a crear una
tabla de doble entrada con las
variables “sexo” y
“practicadeporte”, ambas
dicotómicas.
En estadísticos indicamos lo que queremos que R
haga; en este
caso:
Obtenemos así la tabla de frecuencias, los
porcentajes, el Chi-cuadrado, las frecuencias
esperadas y el test exacto de Fisher.
Conclusión:
H0=No existe asociación entre el sexo y la práctica de
deporte (son independientes) (p>0.05)
H1= Existe asociación entre el sexo y la práctica de deporte
(son dependientes) (p<0.05)
En este caso p=1.2*10^(-5)=0.000012<<0.05. Por tanto, rechazamos la H0 y aceptamos la
hipótesis alternativa: sí existe asociación entre el sexo y la práctica deportiva.
La odds ratio es 0.204851. Es mayor que 1 lo que indica que por cada hombre que realiza
deporte, hay 0.204 mujeres que lo practican.

2. Creamos ahora una tabla de doble
entrada con las variables “sexo” y
“fruta”.
Seleccionamos las variables y lo que queremos que R
calcule:
Así obtenemos:
Conclusión:
H0= No existe relación entre el sexo y el consumo de fruta
(son independientes) (p>0.05)
H1= Sí existe relación entre el sexo y el consumo de fruta
(son dependientes) (p<0.05)
Hemos obtenido que la p=0.1072>0.005. Po tanto debemos aceptar la hipótesis nula, es
decir, que las variables son independientes, no existe relación entre el sexo y el consumo
de fruta.