El documento describe cómo analizar los resultados de dos estudios estadísticos que examinan la relación entre variables cualitativas y cuantitativas. El primer estudio encuentra que no hay una relación significativa entre el sexo y la cantidad de cigarrillos fumados al día. El segundo estudio determina que sí existe una relación significativa entre el sexo y la altura.

1. Interpretar los resultados:
¿Hay relación entre el sexo y el número de cigarros que se fuma al día?
Variable cuantitativa: número de cigarros.
Variable cualitativa dicotómica: sexo (varón, mujer)
Primero, hay que comprobar la homocedasticidad o igualdad de varianzas, para ello
miramos el resultado obtenido en la prueba de Levene.
Ho: igualdad de varianzas.
0,519 > 0,05: se acepta la hipótesis nula se observa en la fila “se han asumido
varianzas iguales”.
Para responde a la pregunta, establecemos Ho: varones y mujeres fuman el mismo
número de cigarros al día.
Observando la columna sig: 0,358 > 0,05: se acepta la hipótesis nula. Las diferencias
encontradas en los datos se deben al azar o no son estadísticamente significativa.
El sexo no influye en el número de cigarros que se fuma al día.
1º 2º

2. ¿Hay relación entre el sexo y la altura?
Variable cuantitativa: altura.
Variable cualitativa dicotómica: sexo.
Hay que comprobar la homocedasticidad o igualdad de varianzas, para ello miramos el
resultado obtenido en la prueba de Levene.
Ho: igualdad de varianzas.
0,002 < 0,05: se rechaza la hipótesis nula se observa en la fila “no se han asumido
varianzas iguales”.
Para responde a la pregunta inicial, establecemos Ho: varones y mujeres miden lo mismo
(el sexo no influye en la altura).
Observando la columna sig: 0,000 < 0,05: se rechaza la hipótesis nula. Las diferencias
encontradas en los datos no se deben al azar o son estadísticamente significativa.
Como conclusión, podemos decir que el sexo influye en la altura.
1º
2º