Actividad física, estrés y apoyo emocional: factores del bienestar psicológico bajo la lupa de la inferencia estadística
Estadística Inferencial - Universidad del Norte
María Álvarez, Emily Castro, Paula De La Hoz
2026-08-22
1 Contexto del estudio
El bienestar psicológico es un constructo multidimensional influenciado por factores biológicos, sociales y conductuales como la calidad del sueño, el nivel de estrés percibido, la actividad física, el uso de redes sociales y el apoyo emocional percibido. Comprender cómo se relacionan estas variables con la satisfacción con la vida y la presencia de síntomas de ansiedad es de gran interés tanto para la psicología clínica como para la gestión del talento humano y la ciencia de datos aplicada a la salud mental.
Para este análisis se dispone de una base de datos con 100 personas encuestadas, que incluye variables sociodemográficas (edad, sexo, nivel educativo) y variables psicológicas y conductuales (nivel de estrés, calidad del sueño, actividad física, asistencia a terapia, uso de redes sociales, satisfacción con la vida, red de apoyo emocional y antecedentes de ansiedad).
2 Pregunta problema
¿Existe una relación significativa entre el nivel de estrés, la calidad del sueño, la actividad física y la red de apoyo emocional con la satisfacción con la vida y la presencia de ansiedad en los participantes encuestados?
3 Objetivo
Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) sobre la base
Base_Psicologia_Bienestar.xlsx, describiendo la
distribución de las variables sociodemográficas, psicológicas y
conductuales de los participantes, con el fin de identificar patrones,
posibles relaciones y preparar el terreno para un análisis inferencial
posterior (pruebas de hipótesis, correlaciones, comparación de medias,
entre otras).
4 Preparación del entorno
## tibble [100 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ edad : num [1:100] 32 48 36 19 30 44 53 38 45 35 ...
## $ sexo : chr [1:100] "Masculino" "Femenino" "Femenino" "Otro" ...
## $ nivel_educativo : chr [1:100] "Técnico" "Postgrado" "Técnico" "Técnico" ...
## $ nivel_estres : num [1:100] 3 4 2 1 9 4 10 4 4 10 ...
## $ calidad_sueno : num [1:100] 6 6 8 9 2 5 5 9 6 1 ...
## $ realiza_actividad_fisica : chr [1:100] "Sí" "Sí" "Sí" "Sí" ...
## $ acude_terapia : chr [1:100] "No" "No" "No" "No" ...
## $ uso_redes_sociales_diario: num [1:100] 2 0 5 5 5 5 4 5 3 0 ...
## $ satisfaccion_vida : num [1:100] 4 7 7 3 6 6 1 10 3 3 ...
## $ red_apoyo_emocional : chr [1:100] "Media" "Alta" "Media" "Baja" ...
## $ ha_sufrido_ansiedad : chr [1:100] "No" "Sí" "Sí" "Sí" ...## [1] 100 11La base contiene 100 participantes y 11 variables. Es fundamental transformar las variables de texto en factores para que R las trate correctamente como categorías.
## tibble [100 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ edad : num [1:100] 32 48 36 19 30 44 53 38 45 35 ...
## $ sexo : Factor w/ 3 levels "Femenino","Masculino",..: 2 1 1 3 1 1 2 1 2 3 ...
## $ nivel_educativo : Factor w/ 4 levels "Bachillerato",..: 2 4 2 2 4 4 2 4 1 1 ...
## $ nivel_estres : num [1:100] 3 4 2 1 9 4 10 4 4 10 ...
## $ calidad_sueno : num [1:100] 6 6 8 9 2 5 5 9 6 1 ...
## $ realiza_actividad_fisica : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 ...
## $ acude_terapia : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 ...
## $ uso_redes_sociales_diario: num [1:100] 2 0 5 5 5 5 4 5 3 0 ...
## $ satisfaccion_vida : num [1:100] 4 7 7 3 6 6 1 10 3 3 ...
## $ red_apoyo_emocional : Factor w/ 3 levels "Baja","Media",..: 2 3 2 1 3 1 3 2 3 3 ...
## $ ha_sufrido_ansiedad : Factor w/ 2 levels "No","Sí": 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 ...## edad sexo nivel_educativo
## 0 0 0
## nivel_estres calidad_sueno realiza_actividad_fisica
## 0 0 0
## acude_terapia uso_redes_sociales_diario satisfaccion_vida
## 0 0 0
## red_apoyo_emocional ha_sufrido_ansiedad
## 0 0No se detectan valores faltantes en el conjunto de datos, por lo que no es necesario aplicar imputación ni eliminación de filas.
5 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
5.1 Resumen general con
skimr
| Name | datos |
| Number of rows | 100 |
| Number of columns | 11 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| factor | 6 |
| numeric | 5 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: factor
| skim_variable | n_missing | complete_rate | ordered | n_unique | top_counts |
|---|---|---|---|---|---|
| sexo | 0 | 1 | FALSE | 3 | Fem: 47, Mas: 46, Otr: 7 |
| nivel_educativo | 0 | 1 | FALSE | 4 | Téc: 27, Bac: 26, Pos: 24, Uni: 23 |
| realiza_actividad_fisica | 0 | 1 | FALSE | 2 | Sí: 61, No: 39 |
| acude_terapia | 0 | 1 | FALSE | 2 | No: 69, Sí: 31 |
| red_apoyo_emocional | 0 | 1 | FALSE | 3 | Baj: 39, Alt: 33, Med: 28 |
| ha_sufrido_ansiedad | 0 | 1 | FALSE | 2 | Sí: 55, No: 45 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| edad | 0 | 1 | 40.25 | 13.48 | 18 | 27 | 43.0 | 52 | 60 | ▇▃▅▆▇ |
| nivel_estres | 0 | 1 | 5.59 | 2.86 | 1 | 3 | 5.5 | 8 | 10 | ▅▇▆▆▆ |
| calidad_sueno | 0 | 1 | 5.73 | 2.94 | 1 | 4 | 6.0 | 8 | 10 | ▆▃▇▅▇ |
| uso_redes_sociales_diario | 0 | 1 | 2.56 | 1.69 | 0 | 1 | 3.0 | 4 | 5 | ▇▃▅▅▅ |
| satisfaccion_vida | 0 | 1 | 5.72 | 2.73 | 1 | 3 | 6.0 | 8 | 10 | ▆▆▇▇▆ |
5.2 Estadísticos descriptivos de variables numéricas
Interpretación en lenguaje sencillo: en promedio, los participantes tienen 40.2 años, un nivel de estrés medio de 5.6 sobre 10, una calidad de sueño de 5.7 sobre 10 y una satisfacción con la vida de 5.7 sobre 10. Esto sugiere niveles moderados tanto de bienestar como de estrés en el grupo estudiado.
5.3 Tabla resumen de variables categóricas
5.4 Visualización de variables numéricas
5.4.1 Histograma de satisfacción con la vida
5.4.2 Histograma de nivel de estrés
5.4.3 Boxplot: satisfacción con la vida según antecedentes de ansiedad
Interpretación: el gráfico permite observar si las personas que reportan haber sufrido ansiedad tienden a presentar niveles más bajos de satisfacción con la vida en comparación con quienes no reportan este antecedente. Este patrón visual es la base para plantear una prueba de hipótesis formal (por ejemplo, una prueba t de comparación de medias) en un análisis posterior.
5.4.4 Boxplot: nivel de estrés según red de apoyo emocional
5.4.5 Diagrama de dispersión: calidad de sueño vs. satisfacción con la vida
Interpretación: la línea de tendencia ayuda a visualizar si a mayor calidad de sueño reportada, tienden a presentarse mayores niveles de satisfacción con la vida. La dispersión de los puntos alrededor de la línea da una idea preliminar de la fuerza de esta posible relación.
5.5 Matriz de correlación entre variables numéricas
Interpretación: esta matriz permite identificar de forma rápida qué pares de variables numéricas muestran una asociación lineal más fuerte (valores cercanos a 1 o -1) y cuáles muestran poca o ninguna relación (valores cercanos a 0). Estos hallazgos exploratorios orientarán las pruebas de hipótesis o modelos de regresión que se plantearán en las siguientes etapas del curso.
5.6 Tabla cruzada: actividad física vs. antecedentes de ansiedad
Para explorar la relación entre estas dos variables categóricas, presentamos tres formas complementarias de visualizar la información: una tabla resumen con porcentajes, un gráfico de barras y una tabla en formato de reporte profesional.
5.6.1 Tabla resumen con
porcentajes (janitor)
Interpretación: esta tabla muestra, para cada grupo (realiza o no actividad física), el número de personas (n) y el porcentaje que corresponde a cada categoría de ansiedad. Por ejemplo, permite responder directamente la pregunta: “del total de personas que SÍ realizan actividad física, ¿qué porcentaje ha sufrido ansiedad?”.
5.6.2 Gráfico de barras: proporción de ansiedad según actividad física
Interpretación: este gráfico de barras apiladas al 100% permite comparar visualmente, de forma inmediata, si la proporción de personas con antecedentes de ansiedad es mayor o menor entre quienes practican actividad física y quienes no. Es más intuitivo que una tabla de números para audiencias no técnicas.
5.6.3 Tabla tipo reporte
científico (gtsummary)
| Characteristic | No N = 451 |
Sí N = 551 |
p-value2 |
|---|---|---|---|
| Realiza actividad física | 0.14 | ||
| No | 14 (31%) | 25 (45%) | |
| Sí | 31 (69%) | 30 (55%) | |
| 1 n (%) | |||
| 2 Pearson’s Chi-squared test | |||
Interpretación: esta tabla tiene formato de publicación científica y además incluye automáticamente un valor p de una prueba de independencia (Chi-cuadrado), que nos dará una primera pista sobre si existe una asociación estadísticamente significativa entre practicar actividad física y haber sufrido ansiedad. Este resultado se profundizará formalmente en el análisis inferencial (con su respectivo tamaño del efecto, como el coeficiente V de Cramér).
6 Conclusiones preliminares del EDA
- La muestra está compuesta por 100 participantes con edades entre 18 y 60 años, sin datos faltantes, lo cual permite un análisis limpio y confiable.
- Existe variabilidad considerable en el nivel de estrés y la calidad del sueño, ambas variables medidas en escalas de 1 a 10, lo que sugiere heterogeneidad en el bienestar psicológico del grupo.
- Se observan diferencias visuales en la satisfacción con la vida entre quienes reportan antecedentes de ansiedad y quienes no, lo cual amerita una prueba de hipótesis formal (por ejemplo, prueba t de Student) para confirmar si esta diferencia es estadísticamente significativa.
- La matriz de correlación ofrece pistas iniciales sobre qué variables numéricas podrían estar relacionadas entre sí (por ejemplo, calidad de sueño y satisfacción con la vida), lo cual será profundizado con pruebas de correlación de Pearson/Spearman e intervalos de confianza en el siguiente módulo del curso.
- La tabla cruzada y el gráfico de barras entre actividad física y
ansiedad, junto con el valor p de la tabla
gtsummary, ofrecen una primera aproximación a una posible asociación entre estas variables, que deberá confirmarse con una prueba formal de Chi-cuadrado y su tamaño del efecto. - Este análisis exploratorio no busca todavía sacar conclusiones causales ni definitivas, sino identificar patrones que guíen el análisis inferencial posterior (pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y tamaño del efecto).