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● Realizar dos ejemplos con una variable cuantitativa
que sea dependiente y una cualitativa
independiente dicotómica.
● Realizamos las pruebas de normalidad para saber si podemos realizar el Test T-student.
● Como nuestra muestra es de 50 sujetos, al haber realizar la prueba de normalidad
observaremos la de Shapiro-Wilks. Resulta que la significación de ambos sexos es mayor a
0,05, luego aceptamos la hipótesis nula, teniendo una distribución normal, por lo que
podremos realizar el Test T-student.
● Realizamos el Test T-student
● Asignamos a la variable de agrupación a cada grupo varón o mujer (debe de ser´con números,
ya que así, es como se estableció al añadir los datos en la matriz, correspondiéndose 1-Varón y
2-Mujer.
● Al realizar el Test T-student, vemos que la significación de ambos sexos es inferior a 0,05, luego
rechazamos la hipótesis nula, por lo que se acepta la alternativa,es decir, la altura depende del
sexo.
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  • 2. ● Realizamos las pruebas de normalidad para saber si podemos realizar el Test T-student.
  • 3.
  • 4.
  • 5. ● Como nuestra muestra es de 50 sujetos, al haber realizar la prueba de normalidad observaremos la de Shapiro-Wilks. Resulta que la significación de ambos sexos es mayor a 0,05, luego aceptamos la hipótesis nula, teniendo una distribución normal, por lo que podremos realizar el Test T-student.
  • 6. ● Realizamos el Test T-student
  • 7.
  • 8. ● Asignamos a la variable de agrupación a cada grupo varón o mujer (debe de ser´con números, ya que así, es como se estableció al añadir los datos en la matriz, correspondiéndose 1-Varón y 2-Mujer.
  • 9. ● Al realizar el Test T-student, vemos que la significación de ambos sexos es inferior a 0,05, luego rechazamos la hipótesis nula, por lo que se acepta la alternativa,es decir, la altura depende del sexo.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13. ● Como nuestra muestra es de 50 sujetos, al haber realizar la prueba de normalidad observaremos la de Shapiro-Wilks. Resulta que la significación de ambos sexos es mayor a 0,05, luego aceptamos la hipótesis nula, teniendo una distribución normal, por lo que podremos realizar el Test T-student.
  • 14. ● Realizamos el Test T-student
  • 15.
  • 16. ● Asignamos a la variable de agrupación a cada grupo varón o mujer (debe de ser´con números, ya que así, es como se estableció al añadir los datos en la matriz, correspondiéndose 1-Varón y 2-Mujer.
  • 17. ● Al realizar el Test T-student, vemos que la significación de ambos sexos es inferior a 0,05, luego rechazamos la hipótesis nula, por lo que se acepta la alternativa,es decir, el peso depende del sexo.