A continuación se muestra la base de datos:
# A tibble: 137 × 95
Sexo Edad Inscrip_institu A_que_institucion Medicina_tradicional
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 9 8 1 3 0
2 0 8 1 3 1
3 0 8 1 3 0
4 0 8 1 3 0
5 0 8 1 3 1
6 0 8 1 3 1
7 0 8 1 3 1
8 0 9 1 3 1
9 0 8 1 3 0
10 0 9 1 3 0
# ℹ 127 more rows
# ℹ 90 more variables: Necesidad_de_salud <dbl>, Uso_de_servicios <dbl>,
# Calidad_atención <dbl>, Explicación_estado_de_salud <dbl>,
# Información_tratamiento <dbl>, Calidad_información <dbl>,
# Escolaridad_Padre <dbl>, Escolaridad_Madre <chr>, Ocupación_Padre <dbl>,
# Ocupación_Madre <dbl>, Habitaciones_en_casa <dbl>,
# Personas_habitan_vivienda <dbl>, Hijos <dbl>, Ingreso_mensual <dbl>, …Pruebas de normalidad de las variables cuantitativas(debido a que la muestra cuenta con más de 50 datos, se realizará la prueba de Kolmogorov-Smirnov:
Edad:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$Edad, "pnorm", mean = 9.233577, sd =
0.8248242): ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov
test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$Edad
D = 0.30536, p-value = 1.605e-11
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es menor a 0.05 no existe una distribución normal en esta variable.
Habitaciones:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$Habitaciones_en_casa, "pnorm", mean =
3.072993, : ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov
test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$Habitaciones_en_casa
D = 0.29341, p-value = 1.139e-10
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es menor a 0.05 no existe una distribución normal en esta variable.
Personas que habitan en la vivienda:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$Personas_habitan_vivienda, "pnorm", :
ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$Personas_habitan_vivienda
D = 0.22601, p-value = 1.669e-06
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es menor a 0.05 no existe una distribución normal en esta variable.
Edad de la madre:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$Edad_madre, "pnorm", mean = 37.0365, :
ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$Edad_madre
D = 0.11428, p-value = 0.05582
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es mayor a 0.05 existe una distribución normal en esta variable.
Edad padre:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$Edad_padre, "pnorm", mean = 38.62774, :
ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$Edad_padre
D = 0.091397, p-value = 0.2026
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es mayor a 0.05 existe una distribución normal en esta variable.
CPO Total:
Warning in ks.test.default(RECOLECCION$CPO_Total, "pnorm", mean = 5.846715, :
ties should not be present for the one-sample Kolmogorov-Smirnov test
Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: RECOLECCION$CPO_Total
D = 0.082461, p-value = 0.3092
alternative hypothesis: two-sidedDebido a que el valor de p es mayor a 0.05 existe una distribución normal en esta variable.
a. Prepare un cuadro donde se muestre la media y desviación estándar o bien mediana y rango intercuartilar de las variables numéricas.
Media de variables paramétricas:
Edad madre 37.0364964
Edad padre 38.6277372
Desviación estándar de variables paramétricas:
Edad madre 6.9190793
Edad padre 9.2728314
Mediana de variables no paramétricas:
Edad 9
Habitaciones 3
Personas que habitan en la vivienda 5
Rango intercuartil de las variables no
paramétricas:
Edad 1
Habitaciones 1
Personas que habitan en la vivienda 1
Intervalo de confianza de edad de la madre:
One Sample t-test
data: RECOLECCION$Edad_madre
t = 62.653, df = 136, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
35.86749 38.20551
sample estimates:
mean of x
37.0365 Intervalo de confianza de edad de la padre:
One Sample t-test
data: RECOLECCION$Edad_padre
t = 48.758, df = 136, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
37.06105 40.19442
sample estimates:
mean of x
38.62774 Intervalo de confianza de CPO Total:
One Sample t-test
data: RECOLECCION$CPO_Total
t = 19.101, df = 136, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
5.241381 6.452049
sample estimates:
mean of x
5.846715 T de student para la comparación de las medias del número de dientes cariados con número de hijos:
Paired t-test
data: RECOLECCION$Cariados and RECOLECCION$Hijos
t = 5.4841, df = 136, p-value = 1.959e-07
alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
95 percent confidence interval:
1.162129 2.472908
sample estimates:
mean difference
1.817518 T de student para la comparación de las medias del número de dientes cariados con edad de la madre:
Paired t-test
data: RECOLECCION$Cariados and RECOLECCION$Edad_madre
t = -47.806, df = 136, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-32.77643 -30.17248
sample estimates:
mean difference
-31.47445 T de student para la comparación de las medias del número de dientes cariados con la edad del padre:
Paired t-test
data: RECOLECCION$Cariados and RECOLECCION$Edad_padre
t = -37.716, df = 136, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-34.79941 -31.33198
sample estimates:
mean difference
-33.06569