Este documento describe dos actividades para comprobar si existen asociaciones entre variables cuantitativas y cualitativas utilizando pruebas estadísticas no paramétricas. En la Actividad 1, no se encontró asociación entre la práctica de deporte y los malestares activos. En la Actividad 2, tampoco hubo asociación entre trabajar y el mantenimiento del hogar. Ambas conclusiones se basaron en valores de p mayores a 0.05 en las pruebas de Wilcoxon y Kruskal-Wallis respectivamente.

1. Tarea 9 Seminario
Estadística
Cecilia Domínguez Orden

2. Ejercicio.
Comprobar si existe asociación entre dos variables
cuantitativas con los variables cualitativas:
• Actividad 1 Practica de deporte (si/no) VS
Malestares activos.
• Actividad 2  Trabaja (si/no) VS Mantenimiento del
hogar.

3. Actividad 1: 1º tenemos que comprobar si la
variable cuantitativa cumple la normalidad.
H0= Normalidad
H1= No Normal
Con un p≤ 0,05 se rechaza H0,
es decir, la variable “malestares
activos” no sigue una
distribución normal.

4. Para comprobar que no sigue la normalidad,
vamos a hacerlo con un histograma.
Comprobamos con el histograma
que no sigue la normalidad, ya
que no se asemeja a la curva de
Gauss (está desplazada hacia la
derecha)

5. Ahora vamos a ver la homocedasticidad o
igualdad de varianzas.
H0= igualdad de varianzas
H1= varianzas distintas
p < 0,05 por lo que se acepta H1.

6. Ahora realizamos el Test no
paramétrico: “Test de Wilcoxon”
Como p-value > 0.05 aceptamos la hipótesis nula (H0), esto significa que no
hay una asociación estadísticamente significativa entre la práctica de deporte y
los malestares activos.

7. Actividad 2: Primero tenemos que comprobar si la
variable cuantitativa cumple la normalidad.
H0= Normalidad
H1= No Normal
Con un p≤ 0,05 se rechaza H0, es decir, la
variable “mantenimiento del hogar” no
sigue una distribución normal.

8. Para comprobar que no sigue la normalidad,
vamos a hacerlo con un histograma.
Comprobamos con el histograma que no sigue
la normalidad, ya que no se asemeja a la curva
de Gauss (está desplazada hacia la izquierda).

9. Ahora vamos a ver la homocedasticidad o
igualdad de varianzas.
H0= igualdad de varianzas
H1= varianzas distintas
p > 0,05 por lo que se acepta la
hipótesis nula(H0).

10. Ahora realizamos el Test no
paramétrico: “Test Kruskal-Wallis”.
Como p-value > 0.05 aceptamos la hipótesis nula (H0), esto significa que
no hay una asociación estadísticamente significativa entre el trabajo y el
mantenimiento del hogar.

11. FIN