Parte Jorge
Sebastian Araya, Jorge Cerdas, Alejandro Monestel, Jacob Vazquez
2026-11-11
library(readxl)
Presion_Base_Datos_limpia <- read_excel("Presion Base Datos limpia.xlsx",
sheet = "Limpia")Introducción
En junio del 2026, la Universidad Nacional de Costa Rica (UNA) declaró una emergencia institucional por el incremento de situaciones de crisis emocional, ansiedad, depresión y comportamiento suicida en la población estudiantil (Martinez, 2026). Esta trágica noticia exige a la comunidad científica universitaria invertir esfuerzos en comprender mejor estos fenómenos de manera que puedan ser atendidos bajo evidencia empírica y con base en conclusiones rigurosamente construidas. Un modo en el que se puede lograr este objetivo es estudiar esta realidad a partir de datos que nos pueden revelar información valiosa desde la dimensión biológica de este fenómeno.
Por ejemplo, una forma de entender esta situación en clave biológica es observando la presión arterial de las personas estudiantes. Esto se fundamenta en que existe evidencia sólida que sugiere que, en contextos universitarios, las personas estudiantes que sufren estrés debido a factores como la exigencia a cumplir expectativas respecto al rendimiento académico (Hughes, 2005), la tensión vinculada a los periodos de exámenes (Koudela-Hamila et al., 2022) y la falta de atención a su salud física (Tailakh & Ammouri, 2026) son propensas a presentar altos niveles de presión arterial. Por lo tanto, este es un indicador fiable que puede informar acerca de los problemas estudiantiles vinculados al estrés.
Sin embargo, la observación de la presión arterial por sí sola no es suficiente. Esto se debe a que el estudio de la relación entre estrés académico y presión arterial requiere al menos de dos precisiones importantes. En primer lugar, es necesario destacar que la experiencia estudiantil universitaria no es homogénea. Al contrario las vivencias y realidades pueden variar por múltiples factores como, por ejemplo, la facultad donde las personas estudiantes cursan sus carreras. En segundo lugar, resulta importante notar la relevancia del sexo y el género en este tipo de estudios. Esto se debe a que factores biológicos (como los niveles de estrógeno y su impacto en los circuitos neuronales), y de género (como la discriminación o el acoso) producen niveles de propensión a desordenes vinculados al estrés mayores en mujeres (Chust-Hernández et al., 2022; Graves et al., 2021; Helpman, 2023).
Con todo lo anterior, se establece una forma de entender situaciones de crisis como la experimentada en la UNA desde una aproximación biológica que contemple la diversidad de realidades que se condicionan por factores como la facultad y el género. Por esto, esta investigación se propone ejecutar esta aproximación a través del análisis de la presión arterial de estudiantes hombres y mujeres de tres facultades de la UNA, con el fin de realizar un aporte científico al trabajo de quienes quieren mejorar las condiciones de esta comunidad universitaria.
Metodología
Recolección de datos
Para recolectar la información del estudio, las personas investigadoras se ubicaron en una mesa situada en cada facultad con un cartel que les invitaba a participar en la investigación. Ahí, se tomaron los datos de personas estudiantes que voluntariamente accedieron a colaborar con el trabajo. Para recolectar dicha información, se siguió un protocolo diseñado para asegurar la replicabilidad del proceso. Este se compone de cuatro pasos, cuyos resultados se registraron en la plataforma Google Forms haciendo uso de un dispositivo electrónico. A continuación, se describe cada uno de los pasos de este procedimiento.
En primer lugar, se explicó brevemente a cada persona estudiante en qué consistiría la toma de datos, cuál sería el fin de la investigación, que toda la información recolectada sería tratada de forma completamente anónima y confidencial, y se les brindó el dispositivo electrónico con el formulario de Google Forms. Tras realizar esto, se les solicitó marcar una casilla en el formulario que indica que comprenden y aceptan participar en el estudio. Dicha casilla funcionó como consentimiento informado y se decidió agregar considerando los lineamientos éticos de la investigación científica biomédica en Costa Rica (Ortiz-Barboza, 2022).
En segundo lugar, se les solicitó contestar de forma privada una serie de preguntas enlistadas en el formulario contenido en el dispositivo electrónico que se les entregó. Se hace énfasis en la naturaleza confidencial de esta etapa de la recolección de datos debido a que se considera que esto haría sentir más cómoda a la persona participante, quien podría no querer compartir los datos que se solicitan con las personas investigadoras.
Ahora, en cuanto a dichas preguntas, estas permitieron conocer distintos datos demográficos de las personas estudiantes: edad, identidad de género, facultad en la que estudian y año académico. Además revelaron si ellas fuman o vapean, si han consumido cafeína ese día y si reciben algún tratamiento médico que contenga hormonas. Estos datos se consultaron tomando en cuenta la influencia significativa del fumado y vapeo (Acosta et al., 2021; Otero Guerra et al., 2025), el consumo de cafeína —en especial combinado con el consumo de tabaco— (Moreyra et al., 2018) y de procesos como la terapia hormonal (Ferreira Campos et al., 2024) o el uso de anticonceptivos (Ribeiro et al., 2018) en la presión arterial.
Las primeras preguntas permitieron, además, conocer cuántas horas al día duermen las personas participantes, cómo califican dichas horas de sueño, cuántas horas dedican al estudio y con qué frecuencia realizan ejercicio físico. Estas preguntas se realizaron considerando la influencia que la cantidad de horas y calidad del sueño (Lo et al., 2018), el estrés académico (Hughes, 2005) y el ejercicio físico (Cornelissen & Smart, 2013) tienen en la presión arterial de las personas.
En tercer lugar, tomando en cuenta que la cantidad de horas de estudio no es un factor que en sí mismo pueda indicar el nivel de estrés académico, se aplica a las personas estudiantes el cuestionario Perceived Stress Scale (PSS), en su formato de diez preguntas. Se utiliza este cuestionario ya que, de acuerdo con (Townsend & Medvedev, 2022), este instrumento que acumula más de 20 000 citas en Google Académico y se ha traducido en más de veinte idiomas ha demostrado ser una forma de medir el estrés percibido de modo fiable por sus propiedades psicométricas robustas.
Por último, en cuarto lugar, se les solicitó a las personas participantes que reposaran por un minuto antes de que se les midiera la presión arterial según se recomienda en las guías internacionales de hipertensión (Brady et al., 2021). Durante este periodo de reposo, las personas investigadoras aprovecharon para medir los niveles de oxígeno en sangre de ellas utilizando un oxímetro de pulso. Tras el periodo de reposo, usando un tensiómetro, se midió la presión arterial de acuerdo con el protocolo estándar descrito en (Williamson, 2025). Finalmente, se anotaron los resultados de las mediciones en el mismo formulario llenado por la persona participante, especificando los niveles de saturación de oxígeno (SpO2), presión arterial sistólica (PAS), diastólica (PAD) y frecuencia cardiaca (FC).
Asimismo, tras la medición de estos indicadores, las personas investigadoras llenaron un cuadro en el formulario dedicado a realizar anotaciones cualitativas respecto a la experiencia de la recolección de datos y observaciones acerca de cada persona participante. Esto con el fin de complementar los resultados estadísticos con un análisis que permita contextualizar y enriquecer el conocimiento acerca de la realidad estudiantil y su vínculo con el estrés académico.
Análisis de datos estadísticos
Para analizar los datos recolectados, en primer lugar, se realizó un repaso descriptivo que incluyó los valores mínimos, máximos y promedios de elementos como la edad y la presión arterial sistólica y diastólica promedio según las facultades de las personas estudiadas. En segundo lugar, se analizaron datos como la distribución de edades, horas diarias de sueño, saturación periférica de oxígeno, presión arterial sistólica y diastólica promedio y frecuencia cardiaca según las facultades de las personas estudiadas por medio del análisis de diagramas de caja.
En tercer lugar, se realiza un análisis de los datos según el género donde, nuevamente, se evalúa la distribución de edades, horas diarias de sueño, saturación periférica de oxígeno, presión arterial sistólica y diastólica promedio y frecuencia cardiaca. Estas variables, además se analizaron por medio de regresión lineal múltiple (n=94) con el género, horas diarias de sueño y calidad de sueño como predictores.
En cuarto lugar, se lleva a cabo un análisis de varianza (ANOVA) que evaluó la varianza de la presión diastólica respecto a la facultad, la presión sistólica respecto a la facultad, la presión diastólica respecto al género, la presión sistólica respecto al género, la presión diastólica respecto al nivel de estrés, la presión sistólica respecto al nivel de estrés, la presión diastólica respecto a la calidad del sueño y la presión sistólica respecto a la calidad del sueño. Por último, en quinto lugar, se realizaron pruebas de chi-cuadrado de Pearson, considerando como variables de agrupación la facultad, el género y el nivel de estrés percibido.
#Resultados
Dias_Facu = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Facultad)
Sis_Facu = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Facultad)
Dias_Gen = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Genero)
Sis_Gen = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Genero)
Dias_Niv_Es = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Nivel_Estres)
Sis_Niv_Es = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Nivel_Estres)
Dias_Suen_Cal = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidad)
Sis_Suen_Cal = aov(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom~Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidad)Sis = Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom
Facu = Presion_Base_Datos_limpia$Facultad
Dias = Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom
Gen = Presion_Base_Datos_limpia$Genero
Niv_Es = Presion_Base_Datos_limpia$Nivel_Estres
Suen_Hor = Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia
Suen_Cal = Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidadPara evaluar si existieron diferencias estadísticamente significativas en la presión arterial sistólica promedio según el género, se aplicó un análisis de varianza (ANOVA) de primer nivel. Antes de realizar esto, se verificó el cumplimientos de los supuestos paramétricos de normalidad de los residuos por medio de la prueba de Shapiro-Wilk (p = 0,05071) y de homocedasticidad mediante el test de Levene (p = 0,1868).
shapiro.test(Sis_Gen$residuals)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Sis_Gen$residuals
## W = 0.97325, p-value = 0.05071Luego, se determinó que la varianza entre hombres y mujeres respecto a esta variable es estadísticamente significativa tras obtener un valor de p de 0.02719 en la prueba Fisher. Tras determinar la significancia, se aplicó la prueba post-hoc LSD (adecuada para muestras no balanceadas), confirmando una diferencia altamente significativa entre hombres y mujeres (p = 0,000042).
oneway.test(Sis~Gen)##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Sis and Gen
## F = 7.602, num df = 2.0000, denom df = 5.3653, p-value = 0.02719pairwise.t.test(Sis, Gen, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Sis and Gen
##
## Hombre Mujer
## Mujer 4.2e-05 -
## Otro 0.85 0.18
##
## P value adjustment method: noneAdemás de esta prueba, se evaluó también cómo otras variables (facultad, nivel de estrés percibido y calidad de sueño) varían respecto a la presión arterial sistólica y diastólica promedio.
shapiro.test(Dias_Facu$residuals) #p-value = 0.449 Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Dias_Facu$residuals
## W = 0.98649, p-value = 0.449shapiro.test(Sis_Facu$residuals) #p-value = 0.001771 No Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Sis_Facu$residuals
## W = 0.95231, p-value = 0.001771shapiro.test(Dias_Gen$residuals) #p-value = 0.3866 Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Dias_Gen$residuals
## W = 0.98547, p-value = 0.3866shapiro.test(Sis_Gen$residuals) #p-value = 0.05071 Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Sis_Gen$residuals
## W = 0.97325, p-value = 0.05071shapiro.test(Dias_Niv_Es$residuals) #p-value = 0.2213 Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Dias_Niv_Es$residuals
## W = 0.98195, p-value = 0.2213shapiro.test(Sis_Niv_Es$residuals) #p-value = 0.002753 No Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Sis_Niv_Es$residuals
## W = 0.95524, p-value = 0.002753shapiro.test(Dias_Suen_Cal$residuals) #p-value = 0.3143 Normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Dias_Suen_Cal$residuals
## W = 0.98413, p-value = 0.3143shapiro.test(Sis_Suen_Cal$residuals) #p-value = 0.001508 No normal##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Sis_Suen_Cal$residuals
## W = 0.95122, p-value = 0.001508oneway.test(Dias~Facu) # p-value = 0.8296##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Dias and Facu
## F = 0.18734, num df = 2.000, denom df = 59.791, p-value = 0.8296oneway.test(Dias~Gen) # p-value = 0.3945##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Dias and Gen
## F = 1.1063, num df = 2.0000, denom df = 5.5142, p-value = 0.3945oneway.test(Sis~Gen) # p-value = 0.02719##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Sis and Gen
## F = 7.602, num df = 2.0000, denom df = 5.3653, p-value = 0.02719oneway.test(Dias~Niv_Es) # p-value = 0.4661##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Dias and Niv_Es
## F = 0.77337, num df = 2.000, denom df = 59.219, p-value = 0.4661oneway.test(Dias~Suen_Cal) # p-value = 0.1824##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: Dias and Suen_Cal
## F = 1.7726, num df = 2.000, denom df = 41.877, p-value = 0.1824kruskal.test(Sis~Facu) # p-value = 0.1736##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: Sis by Facu
## Kruskal-Wallis chi-squared = 3.5017, df = 2, p-value = 0.1736kruskal.test(Sis~Niv_Es) # p-value = 0.9895##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: Sis by Niv_Es
## Kruskal-Wallis chi-squared = 0.021039, df = 2, p-value = 0.9895kruskal.test(Sis~Suen_Cal) # p-value = 0.8207##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: Sis by Suen_Cal
## Kruskal-Wallis chi-squared = 0.39529, df = 2, p-value = 0.8207Sin embargo, ninguna de estas variables presentaron una varianza estadísticamente significativa al evaluarlas por medio de la prueba LSD (elegida considerando que ninguna categoría está balanceada), como sí ocurrió en el caso del género respecto a la presión arterial sistólica promedio.
pairwise.t.test(Dias, Facu, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Dias and Facu
##
## CIDEA FCEN
## FCEN 0.84 -
## FCS 0.67 0.53
##
## P value adjustment method: nonepairwise.t.test(Dias, Gen, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Dias and Gen
##
## Hombre Mujer
## Mujer 0.11 -
## Otro 0.48 0.89
##
## P value adjustment method: nonepairwise.t.test(Sis, Gen, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Sis and Gen
##
## Hombre Mujer
## Mujer 4.2e-05 -
## Otro 0.85 0.18
##
## P value adjustment method: nonepairwise.t.test(Dias, Niv_Es, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Dias and Niv_Es
##
## Alto Bajo
## Bajo 0.22 -
## Moderado 0.62 0.43
##
## P value adjustment method: nonepairwise.t.test(Dias, Suen_Cal, p.adjust.method = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: Dias and Suen_Cal
##
## Buena Mala
## Mala 0.12 -
## Regular 0.79 0.11
##
## P value adjustment method: nonepairwise.wilcox.test(Sis, Facu, p.adj = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: Sis and Facu
##
## CIDEA FCEN
## FCEN 0.424 -
## FCS 0.057 0.328
##
## P value adjustment method: nonepairwise.wilcox.test(Sis, Niv_Es, p.adj = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: Sis and Niv_Es
##
## Alto Bajo
## Bajo 0.97 -
## Moderado 0.95 0.88
##
## P value adjustment method: nonepairwise.wilcox.test(Sis, Suen_Cal, p.adj = "none", exact=F)##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: Sis and Suen_Cal
##
## Buena Mala
## Mala 0.56 -
## Regular 0.71 0.71
##
## P value adjustment method: none#Analisis Descriptivo Segun el Genero
Se realizó un análisis descriptivo de la edad, la presión arterial
sistólica y la presión arterial diastólica de las personas participantes
según su género. Para esto, se calcularon los valores mínimos, máximos y
promedios de cada variable mediante la función
tapply().
#Edad Segun el Genero
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min) # Edades mínimas## Hombre Mujer Otro
## 17 17 22tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean) # Edades promedio## Hombre Mujer Otro
## 20.91892 20.70370 23.00000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max) # Edades máximas## Hombre Mujer Otro
## 25 28 24Respecto a la edad, los hombres presentaron una edad mínima de 17 años, una máxima de 25 años y un promedio de 20.9 años. Por su parte, las mujeres presentaron una edad mínima de 17 años, una máxima de 28 años y un promedio de 20.7 años. En el grupo “Otro”, la edad mínima fue de 22 años, la máxima de 24 años y el promedio de 23.0 años.
#Diastolica Promedio y Genero
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min) # Diastólicas mínimas## Hombre Mujer Otro
## 49 56 67tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean) # Diastólicas promedio## Hombre Mujer Otro
## 68.55135 71.34074 72.00000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max) # Diastólicas máximas## Hombre Mujer Otro
## 87.0 87.5 81.0Al analizar la presión arterial diastólica, los hombres presentaron un valor mínimo de 49 mmHg, un máximo de 87 mmHg y un promedio de 68.6 mmHg. En las mujeres, el valor mínimo fue de 56 mmHg, el máximo de 87.5 mmHg y el promedio de 71.3 mmHg. En el grupo “Otro”, el valor mínimo fue de 67 mmHg, el máximo de 81 mmHg y el promedio de 72.0 mmHg.
#Sistolica Promedio Segun Genero
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min) # Sistólicas mínimas## Hombre Mujer Otro
## 96.5 90.5 107.7tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean) # Sistólicas promedio## Hombre Mujer Otro
## 122.3892 109.9611 120.9000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max) # Sistólicas máximas## Hombre Mujer Otro
## 168.5 135.0 138.5En cuanto a la presión arterial sistólica, los hombres presentaron un valor mínimo de 96.5 mmHg, un máximo de 168.5 mmHg y un promedio de 122.4 mmHg. Por su parte, las mujeres registraron un valor mínimo de 90.5 mmHg, un máximo de 135.0 mmHg y un promedio de 110.0 mmHg. Finalmente, en el grupo “Otro”, el valor mínimo fue de 107.7 mmHg, el máximo de 138.5 mmHg y el promedio de 120.9 mmHg.
#Analisis Descriptivo Segun la Facultad
Se realizó un análisis descriptivo de la edad, la presión arterial
sistólica y la presión arterial diastólica según la facultad a la que
pertenecían las personas participantes. Para esto, se calcularon los
valores mínimos, máximos y promedios de cada variable mediante la
función tapply().
#Edad Segun la Facultad
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min) # Edades mínimas## CIDEA FCEN FCS
## 17 19 17tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean) # Edades promedio## CIDEA FCEN FCS
## 20.65625 21.46875 20.43333tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max) # Edades máximas## CIDEA FCEN FCS
## 25 28 23Respecto a la edad de los participantes según la facultad, en el CIDEA se registró una edad mínima de 17 años, una máxima de 25 años y un promedio de 20.7 años. En la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN), la edad mínima fue de 19 años, la máxima de 28 años y el promedio de 21.5 años. Por último, en la Facultad de Ciencias Sociales (FCS), la edad mínima fue de 17 años, la máxima de 23 años y el promedio de 20.4 años.
Presión arterial diastólica según la facultad
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min) # Diastólicas mínimas## CIDEA FCEN FCS
## 60 49 53tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean) # Diastólicas promedio## CIDEA FCEN FCS
## 70.12188 69.69688 71.02000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max) # Diastólicas máximas## CIDEA FCEN FCS
## 87.5 87.0 84.5En cuanto a la presión arterial diastólica, los participantes del CIDEA presentaron un valor mínimo de 60 mmHg, un máximo de 87.5 mmHg y un promedio de 70.1 mmHg. En la FCEN, el valor mínimo fue de 49 mmHg, el máximo de 87 mmHg y el promedio de 69.7 mmHg. Por su parte, en la FCS se registró un valor mínimo de 53 mmHg, un máximo de 84.5 mmHg y un promedio de 71.0 mmHg.
Presión arterial sistólica según la facultad
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min) # Sistólicas mínimas## CIDEA FCEN FCS
## 90.5 92.5 99.5tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean) # Sistólicas promedio## CIDEA FCEN FCS
## 111.5875 115.0531 119.2167tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max) # Sistólicas máximas## CIDEA FCEN FCS
## 138.5 147.0 168.5Al analizar la presión arterial sistólica, los participantes del CIDEA presentaron un valor mínimo de 90.5 mmHg, un máximo de 138.5 mmHg y un promedio de 111.6 mmHg. En la FCEN, el valor mínimo fue de 92.5 mmHg, el máximo de 147.0 mmHg y el promedio de 115.1 mmHg. Finalmente, en la FCS se registró un valor mínimo de 99.5 mmHg, un máximo de 168.5 mmHg y un promedio de 119.2 mmHg.
#Estadistica Descriptiva Segun Genero
# Edad
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min)## Hombre Mujer Otro
## 17 17 22tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean)## Hombre Mujer Otro
## 20.91892 20.70370 23.00000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max)## Hombre Mujer Otro
## 25 28 24# Presión sistólica
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min)## Hombre Mujer Otro
## 96.5 90.5 107.7tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean)## Hombre Mujer Otro
## 122.3892 109.9611 120.9000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max)## Hombre Mujer Otro
## 168.5 135.0 138.5# Presión diastólica
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, min)## Hombre Mujer Otro
## 49 56 67tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, mean)## Hombre Mujer Otro
## 68.55135 71.34074 72.00000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero, max)## Hombre Mujer Otro
## 87.0 87.5 81.0#Estdistica Descriptiva Segun Facultad
# Edad
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min)## CIDEA FCEN FCS
## 17 19 17tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean)## CIDEA FCEN FCS
## 20.65625 21.46875 20.43333tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Edad, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max)## CIDEA FCEN FCS
## 25 28 23# Presión sistólica
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min)## CIDEA FCEN FCS
## 90.5 92.5 99.5tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean)## CIDEA FCEN FCS
## 111.5875 115.0531 119.2167tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max)## CIDEA FCEN FCS
## 138.5 147.0 168.5# Presión diastólica
tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, min)## CIDEA FCEN FCS
## 60 49 53tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, mean)## CIDEA FCEN FCS
## 70.12188 69.69688 71.02000tapply(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, max)## CIDEA FCEN FCS
## 87.5 87.0 84.5#Boxplots por Facultad
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Edad ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Edad (años)",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Horas de sueño por día",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Estudio_Dia ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Horas de estudio por día",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$SpO2 ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Saturación de oxígeno (%)",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Presión sistólica (mmHg)",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Presión diastólica (mmHg)",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$FC_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Facultad, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Facultad", ylab = "Frecuencia cardíaca (lpm)",
col = "lightblue")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Edad ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Edad (años)")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Horas de sueño por día")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Estudio_Dia ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Horas de estudio por día")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$SpO2 ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Saturación de oxígeno (%)")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Presión sistólica (mmHg)")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Presión diastólica (mmHg)")
boxplot(Presion_Base_Datos_limpia$FC_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero, data.frame(Presion_Base_Datos_limpia),
xlab = "Género", ylab = "Frecuencia cardíaca (lpm)")
#Categorias de Presion Arterial
categoria_sist <- cut(
Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom,
breaks = c(-Inf, 130, Inf),
labels = c("Menor o igual a 130", "Mayor a 130")
)
categoria_dias <- cut(
Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom,
breaks = c(-Inf, 80, Inf),
labels = c("Menor o igual a 80", "Mayor a 80")
)#Tablas de Contigencia
# Facultad
tabla1 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad)
tabla2 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Facultad)
# Género
tabla3 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero)
tabla4 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Genero)
# Nivel de estrés
tabla5 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Nivel_Estres)
tabla6 <- table(Presion_Base_Datos_limpia$Diastolica_Prom, Presion_Base_Datos_limpia$Nivel_Estres)
# Frecuencias observadas
tabla1##
## CIDEA FCEN FCS
## 90.5 1 0 0
## 92.5 0 1 0
## 94.5 1 0 0
## 95.5 1 0 0
## 96.5 0 2 0
## 97 1 1 0
## 97.5 1 0 0
## 98 1 1 0
## 98.5 0 1 0
## 99.5 0 0 1
## 99.7 0 0 1
## 100.5 1 0 0
## 101.5 2 0 0
## 101.7 0 1 1
## 102 0 1 0
## 102.3 0 0 1
## 102.5 1 0 0
## 103 0 3 0
## 103.5 1 0 1
## 105 0 1 0
## 105.5 1 0 1
## 105.7 1 0 0
## 106 1 0 0
## 107 0 0 1
## 107.5 1 1 0
## 107.7 1 0 0
## 108 1 1 1
## 109.5 0 0 1
## 110 0 1 0
## 110.7 1 0 0
## 112 0 0 1
## 112.5 0 0 2
## 113 1 0 0
## 113.5 0 1 0
## 114.5 0 0 1
## 115.5 0 1 0
## 115.7 0 0 1
## 116 0 0 1
## 116.5 1 0 0
## 117 0 0 1
## 117.5 0 1 0
## 118 1 0 0
## 118.7 1 0 0
## 119 1 0 1
## 119.5 0 0 2
## 119.7 0 1 0
## 120.5 1 0 0
## 121.5 0 1 1
## 122 0 2 0
## 123 1 0 0
## 123.3 0 0 1
## 123.5 2 1 0
## 124.5 1 0 1
## 127.3 0 1 0
## 127.5 0 1 1
## 128 0 1 0
## 128.3 0 0 1
## 129 0 1 0
## 129.5 1 0 0
## 131 0 1 0
## 131.5 0 0 2
## 133 0 1 0
## 134.5 2 1 0
## 135 0 0 2
## 138.5 1 0 0
## 147 0 2 0
## 155 0 0 1
## 168.5 0 0 1tabla2##
## CIDEA FCEN FCS
## 49 0 1 0
## 53 0 0 1
## 56 0 1 1
## 57 0 2 0
## 60 1 0 0
## 61 1 0 1
## 61.3 0 0 1
## 61.5 2 0 0
## 62 1 0 0
## 62.3 0 0 1
## 62.5 1 0 0
## 63 0 0 2
## 63.5 1 2 0
## 64 0 1 0
## 64.3 0 0 1
## 64.5 1 1 0
## 65 1 4 2
## 65.7 1 0 0
## 66 0 1 0
## 66.5 0 1 0
## 67 2 1 1
## 67.3 0 1 0
## 67.5 1 0 0
## 68 2 0 1
## 68.5 2 1 2
## 69 1 0 0
## 69.5 0 1 0
## 70 0 0 1
## 70.5 1 0 0
## 71 1 0 0
## 71.5 1 0 0
## 71.7 0 0 1
## 72.5 1 1 1
## 73 1 2 0
## 73.5 0 1 0
## 73.7 0 1 0
## 74 1 0 0
## 74.5 0 0 1
## 75 1 0 0
## 76 0 0 1
## 76.5 1 0 0
## 77 1 1 1
## 77.3 0 0 1
## 77.5 1 2 1
## 77.7 0 0 1
## 78.5 0 1 1
## 79 0 0 1
## 79.3 0 1 0
## 79.5 1 1 0
## 80.5 0 0 1
## 81 1 0 0
## 81.5 0 0 1
## 83 0 1 1
## 83.5 0 0 1
## 84.5 0 0 1
## 86 0 1 0
## 86.7 1 0 0
## 87 0 1 0
## 87.5 1 0 0tabla3##
## Hombre Mujer Otro
## 90.5 0 1 0
## 92.5 0 1 0
## 94.5 0 1 0
## 95.5 0 1 0
## 96.5 2 0 0
## 97 0 2 0
## 97.5 0 1 0
## 98 0 2 0
## 98.5 0 1 0
## 99.5 0 1 0
## 99.7 0 1 0
## 100.5 0 1 0
## 101.5 0 2 0
## 101.7 1 1 0
## 102 1 0 0
## 102.3 0 1 0
## 102.5 0 1 0
## 103 0 3 0
## 103.5 1 1 0
## 105 0 1 0
## 105.5 0 2 0
## 105.7 1 0 0
## 106 0 1 0
## 107 1 0 0
## 107.5 1 1 0
## 107.7 0 0 1
## 108 2 1 0
## 109.5 1 0 0
## 110 0 1 0
## 110.7 0 1 0
## 112 0 1 0
## 112.5 1 1 0
## 113 0 1 0
## 113.5 0 1 0
## 114.5 0 1 0
## 115.5 1 0 0
## 115.7 1 0 0
## 116 0 1 0
## 116.5 0 0 1
## 117 1 0 0
## 117.5 0 1 0
## 118 0 1 0
## 118.7 0 1 0
## 119 0 2 0
## 119.5 1 1 0
## 119.7 1 0 0
## 120.5 0 1 0
## 121.5 1 1 0
## 122 0 2 0
## 123 0 1 0
## 123.3 0 1 0
## 123.5 1 2 0
## 124.5 2 0 0
## 127.3 1 0 0
## 127.5 1 1 0
## 128 1 0 0
## 128.3 1 0 0
## 129 1 0 0
## 129.5 0 1 0
## 131 1 0 0
## 131.5 2 0 0
## 133 1 0 0
## 134.5 2 1 0
## 135 1 1 0
## 138.5 0 0 1
## 147 2 0 0
## 155 1 0 0
## 168.5 1 0 0tabla4##
## Hombre Mujer Otro
## 49 1 0 0
## 53 1 0 0
## 56 1 1 0
## 57 2 0 0
## 60 0 1 0
## 61 1 1 0
## 61.3 1 0 0
## 61.5 0 2 0
## 62 1 0 0
## 62.3 1 0 0
## 62.5 0 1 0
## 63 1 1 0
## 63.5 1 2 0
## 64 1 0 0
## 64.3 0 1 0
## 64.5 1 1 0
## 65 4 3 0
## 65.7 0 1 0
## 66 0 1 0
## 66.5 1 0 0
## 67 2 1 1
## 67.3 0 1 0
## 67.5 0 1 0
## 68 1 1 1
## 68.5 2 3 0
## 69 0 1 0
## 69.5 0 1 0
## 70 0 1 0
## 70.5 0 1 0
## 71 0 1 0
## 71.5 1 0 0
## 71.7 1 0 0
## 72.5 0 3 0
## 73 0 3 0
## 73.5 1 0 0
## 73.7 0 1 0
## 74 1 0 0
## 74.5 0 1 0
## 75 0 1 0
## 76 0 1 0
## 76.5 0 1 0
## 77 1 2 0
## 77.3 1 0 0
## 77.5 1 3 0
## 77.7 0 1 0
## 78.5 0 2 0
## 79 1 0 0
## 79.3 1 0 0
## 79.5 1 1 0
## 80.5 1 0 0
## 81 0 0 1
## 81.5 0 1 0
## 83 0 2 0
## 83.5 1 0 0
## 84.5 0 1 0
## 86 1 0 0
## 86.7 0 1 0
## 87 1 0 0
## 87.5 0 1 0tabla5##
## Alto Bajo Moderado
## 90.5 1 0 0
## 92.5 0 0 1
## 94.5 0 0 1
## 95.5 1 0 0
## 96.5 0 2 0
## 97 1 0 1
## 97.5 0 1 0
## 98 0 1 1
## 98.5 0 1 0
## 99.5 0 1 0
## 99.7 0 1 0
## 100.5 0 1 0
## 101.5 0 0 2
## 101.7 1 1 0
## 102 0 1 0
## 102.3 0 0 1
## 102.5 0 0 1
## 103 2 0 1
## 103.5 0 0 2
## 105 1 0 0
## 105.5 2 0 0
## 105.7 0 1 0
## 106 1 0 0
## 107 0 0 1
## 107.5 1 1 0
## 107.7 0 0 1
## 108 0 2 1
## 109.5 0 1 0
## 110 1 0 0
## 110.7 1 0 0
## 112 1 0 0
## 112.5 0 1 1
## 113 0 0 1
## 113.5 1 0 0
## 114.5 0 0 1
## 115.5 0 1 0
## 115.7 0 1 0
## 116 0 0 1
## 116.5 0 0 1
## 117 0 1 0
## 117.5 0 0 1
## 118 0 0 1
## 118.7 0 1 0
## 119 1 1 0
## 119.5 1 0 1
## 119.7 0 1 0
## 120.5 0 1 0
## 121.5 1 0 1
## 122 0 0 2
## 123 0 1 0
## 123.3 1 0 0
## 123.5 1 1 1
## 124.5 0 1 1
## 127.3 0 1 0
## 127.5 1 0 1
## 128 0 1 0
## 128.3 0 1 0
## 129 1 0 0
## 129.5 0 1 0
## 131 0 0 1
## 131.5 0 1 1
## 133 0 1 0
## 134.5 2 0 1
## 135 0 2 0
## 138.5 1 0 0
## 147 0 0 2
## 155 1 0 0
## 168.5 0 0 1tabla6##
## Alto Bajo Moderado
## 49 0 0 1
## 53 0 1 0
## 56 0 1 1
## 57 0 2 0
## 60 1 0 0
## 61 1 0 1
## 61.3 0 1 0
## 61.5 1 1 0
## 62 0 1 0
## 62.3 0 1 0
## 62.5 0 1 0
## 63 0 2 0
## 63.5 0 2 1
## 64 0 1 0
## 64.3 1 0 0
## 64.5 0 1 1
## 65 4 1 2
## 65.7 1 0 0
## 66 0 0 1
## 66.5 0 1 0
## 67 0 0 4
## 67.3 0 0 1
## 67.5 1 0 0
## 68 0 1 2
## 68.5 2 1 2
## 69 0 1 0
## 69.5 0 0 1
## 70 0 0 1
## 70.5 0 0 1
## 71 0 1 0
## 71.5 0 0 1
## 71.7 0 1 0
## 72.5 2 0 1
## 73 3 0 0
## 73.5 0 0 1
## 73.7 0 0 1
## 74 0 1 0
## 74.5 0 0 1
## 75 0 1 0
## 76 1 0 0
## 76.5 0 0 1
## 77 0 3 0
## 77.3 0 1 0
## 77.5 3 0 1
## 77.7 1 0 0
## 78.5 0 1 1
## 79 0 0 1
## 79.3 0 1 0
## 79.5 0 1 1
## 80.5 0 0 1
## 81 1 0 0
## 81.5 1 0 0
## 83 0 0 2
## 83.5 0 1 0
## 84.5 1 0 0
## 86 0 1 0
## 86.7 0 1 0
## 87 0 0 1
## 87.5 1 0 0round(prop.table(tabla1, 2) * 100, 2)##
## CIDEA FCEN FCS
## 90.5 3.12 0.00 0.00
## 92.5 0.00 3.12 0.00
## 94.5 3.12 0.00 0.00
## 95.5 3.12 0.00 0.00
## 96.5 0.00 6.25 0.00
## 97 3.12 3.12 0.00
## 97.5 3.12 0.00 0.00
## 98 3.12 3.12 0.00
## 98.5 0.00 3.12 0.00
## 99.5 0.00 0.00 3.33
## 99.7 0.00 0.00 3.33
## 100.5 3.12 0.00 0.00
## 101.5 6.25 0.00 0.00
## 101.7 0.00 3.12 3.33
## 102 0.00 3.12 0.00
## 102.3 0.00 0.00 3.33
## 102.5 3.12 0.00 0.00
## 103 0.00 9.38 0.00
## 103.5 3.12 0.00 3.33
## 105 0.00 3.12 0.00
## 105.5 3.12 0.00 3.33
## 105.7 3.12 0.00 0.00
## 106 3.12 0.00 0.00
## 107 0.00 0.00 3.33
## 107.5 3.12 3.12 0.00
## 107.7 3.12 0.00 0.00
## 108 3.12 3.12 3.33
## 109.5 0.00 0.00 3.33
## 110 0.00 3.12 0.00
## 110.7 3.12 0.00 0.00
## 112 0.00 0.00 3.33
## 112.5 0.00 0.00 6.67
## 113 3.12 0.00 0.00
## 113.5 0.00 3.12 0.00
## 114.5 0.00 0.00 3.33
## 115.5 0.00 3.12 0.00
## 115.7 0.00 0.00 3.33
## 116 0.00 0.00 3.33
## 116.5 3.12 0.00 0.00
## 117 0.00 0.00 3.33
## 117.5 0.00 3.12 0.00
## 118 3.12 0.00 0.00
## 118.7 3.12 0.00 0.00
## 119 3.12 0.00 3.33
## 119.5 0.00 0.00 6.67
## 119.7 0.00 3.12 0.00
## 120.5 3.12 0.00 0.00
## 121.5 0.00 3.12 3.33
## 122 0.00 6.25 0.00
## 123 3.12 0.00 0.00
## 123.3 0.00 0.00 3.33
## 123.5 6.25 3.12 0.00
## 124.5 3.12 0.00 3.33
## 127.3 0.00 3.12 0.00
## 127.5 0.00 3.12 3.33
## 128 0.00 3.12 0.00
## 128.3 0.00 0.00 3.33
## 129 0.00 3.12 0.00
## 129.5 3.12 0.00 0.00
## 131 0.00 3.12 0.00
## 131.5 0.00 0.00 6.67
## 133 0.00 3.12 0.00
## 134.5 6.25 3.12 0.00
## 135 0.00 0.00 6.67
## 138.5 3.12 0.00 0.00
## 147 0.00 6.25 0.00
## 155 0.00 0.00 3.33
## 168.5 0.00 0.00 3.33round(prop.table(tabla2, 2) * 100, 2)##
## CIDEA FCEN FCS
## 49 0.00 3.12 0.00
## 53 0.00 0.00 3.33
## 56 0.00 3.12 3.33
## 57 0.00 6.25 0.00
## 60 3.12 0.00 0.00
## 61 3.12 0.00 3.33
## 61.3 0.00 0.00 3.33
## 61.5 6.25 0.00 0.00
## 62 3.12 0.00 0.00
## 62.3 0.00 0.00 3.33
## 62.5 3.12 0.00 0.00
## 63 0.00 0.00 6.67
## 63.5 3.12 6.25 0.00
## 64 0.00 3.12 0.00
## 64.3 0.00 0.00 3.33
## 64.5 3.12 3.12 0.00
## 65 3.12 12.50 6.67
## 65.7 3.12 0.00 0.00
## 66 0.00 3.12 0.00
## 66.5 0.00 3.12 0.00
## 67 6.25 3.12 3.33
## 67.3 0.00 3.12 0.00
## 67.5 3.12 0.00 0.00
## 68 6.25 0.00 3.33
## 68.5 6.25 3.12 6.67
## 69 3.12 0.00 0.00
## 69.5 0.00 3.12 0.00
## 70 0.00 0.00 3.33
## 70.5 3.12 0.00 0.00
## 71 3.12 0.00 0.00
## 71.5 3.12 0.00 0.00
## 71.7 0.00 0.00 3.33
## 72.5 3.12 3.12 3.33
## 73 3.12 6.25 0.00
## 73.5 0.00 3.12 0.00
## 73.7 0.00 3.12 0.00
## 74 3.12 0.00 0.00
## 74.5 0.00 0.00 3.33
## 75 3.12 0.00 0.00
## 76 0.00 0.00 3.33
## 76.5 3.12 0.00 0.00
## 77 3.12 3.12 3.33
## 77.3 0.00 0.00 3.33
## 77.5 3.12 6.25 3.33
## 77.7 0.00 0.00 3.33
## 78.5 0.00 3.12 3.33
## 79 0.00 0.00 3.33
## 79.3 0.00 3.12 0.00
## 79.5 3.12 3.12 0.00
## 80.5 0.00 0.00 3.33
## 81 3.12 0.00 0.00
## 81.5 0.00 0.00 3.33
## 83 0.00 3.12 3.33
## 83.5 0.00 0.00 3.33
## 84.5 0.00 0.00 3.33
## 86 0.00 3.12 0.00
## 86.7 3.12 0.00 0.00
## 87 0.00 3.12 0.00
## 87.5 3.12 0.00 0.00round(prop.table(tabla3, 2) * 100, 2)##
## Hombre Mujer Otro
## 90.5 0.00 1.85 0.00
## 92.5 0.00 1.85 0.00
## 94.5 0.00 1.85 0.00
## 95.5 0.00 1.85 0.00
## 96.5 5.41 0.00 0.00
## 97 0.00 3.70 0.00
## 97.5 0.00 1.85 0.00
## 98 0.00 3.70 0.00
## 98.5 0.00 1.85 0.00
## 99.5 0.00 1.85 0.00
## 99.7 0.00 1.85 0.00
## 100.5 0.00 1.85 0.00
## 101.5 0.00 3.70 0.00
## 101.7 2.70 1.85 0.00
## 102 2.70 0.00 0.00
## 102.3 0.00 1.85 0.00
## 102.5 0.00 1.85 0.00
## 103 0.00 5.56 0.00
## 103.5 2.70 1.85 0.00
## 105 0.00 1.85 0.00
## 105.5 0.00 3.70 0.00
## 105.7 2.70 0.00 0.00
## 106 0.00 1.85 0.00
## 107 2.70 0.00 0.00
## 107.5 2.70 1.85 0.00
## 107.7 0.00 0.00 33.33
## 108 5.41 1.85 0.00
## 109.5 2.70 0.00 0.00
## 110 0.00 1.85 0.00
## 110.7 0.00 1.85 0.00
## 112 0.00 1.85 0.00
## 112.5 2.70 1.85 0.00
## 113 0.00 1.85 0.00
## 113.5 0.00 1.85 0.00
## 114.5 0.00 1.85 0.00
## 115.5 2.70 0.00 0.00
## 115.7 2.70 0.00 0.00
## 116 0.00 1.85 0.00
## 116.5 0.00 0.00 33.33
## 117 2.70 0.00 0.00
## 117.5 0.00 1.85 0.00
## 118 0.00 1.85 0.00
## 118.7 0.00 1.85 0.00
## 119 0.00 3.70 0.00
## 119.5 2.70 1.85 0.00
## 119.7 2.70 0.00 0.00
## 120.5 0.00 1.85 0.00
## 121.5 2.70 1.85 0.00
## 122 0.00 3.70 0.00
## 123 0.00 1.85 0.00
## 123.3 0.00 1.85 0.00
## 123.5 2.70 3.70 0.00
## 124.5 5.41 0.00 0.00
## 127.3 2.70 0.00 0.00
## 127.5 2.70 1.85 0.00
## 128 2.70 0.00 0.00
## 128.3 2.70 0.00 0.00
## 129 2.70 0.00 0.00
## 129.5 0.00 1.85 0.00
## 131 2.70 0.00 0.00
## 131.5 5.41 0.00 0.00
## 133 2.70 0.00 0.00
## 134.5 5.41 1.85 0.00
## 135 2.70 1.85 0.00
## 138.5 0.00 0.00 33.33
## 147 5.41 0.00 0.00
## 155 2.70 0.00 0.00
## 168.5 2.70 0.00 0.00round(prop.table(tabla4, 2) * 100, 2)##
## Hombre Mujer Otro
## 49 2.70 0.00 0.00
## 53 2.70 0.00 0.00
## 56 2.70 1.85 0.00
## 57 5.41 0.00 0.00
## 60 0.00 1.85 0.00
## 61 2.70 1.85 0.00
## 61.3 2.70 0.00 0.00
## 61.5 0.00 3.70 0.00
## 62 2.70 0.00 0.00
## 62.3 2.70 0.00 0.00
## 62.5 0.00 1.85 0.00
## 63 2.70 1.85 0.00
## 63.5 2.70 3.70 0.00
## 64 2.70 0.00 0.00
## 64.3 0.00 1.85 0.00
## 64.5 2.70 1.85 0.00
## 65 10.81 5.56 0.00
## 65.7 0.00 1.85 0.00
## 66 0.00 1.85 0.00
## 66.5 2.70 0.00 0.00
## 67 5.41 1.85 33.33
## 67.3 0.00 1.85 0.00
## 67.5 0.00 1.85 0.00
## 68 2.70 1.85 33.33
## 68.5 5.41 5.56 0.00
## 69 0.00 1.85 0.00
## 69.5 0.00 1.85 0.00
## 70 0.00 1.85 0.00
## 70.5 0.00 1.85 0.00
## 71 0.00 1.85 0.00
## 71.5 2.70 0.00 0.00
## 71.7 2.70 0.00 0.00
## 72.5 0.00 5.56 0.00
## 73 0.00 5.56 0.00
## 73.5 2.70 0.00 0.00
## 73.7 0.00 1.85 0.00
## 74 2.70 0.00 0.00
## 74.5 0.00 1.85 0.00
## 75 0.00 1.85 0.00
## 76 0.00 1.85 0.00
## 76.5 0.00 1.85 0.00
## 77 2.70 3.70 0.00
## 77.3 2.70 0.00 0.00
## 77.5 2.70 5.56 0.00
## 77.7 0.00 1.85 0.00
## 78.5 0.00 3.70 0.00
## 79 2.70 0.00 0.00
## 79.3 2.70 0.00 0.00
## 79.5 2.70 1.85 0.00
## 80.5 2.70 0.00 0.00
## 81 0.00 0.00 33.33
## 81.5 0.00 1.85 0.00
## 83 0.00 3.70 0.00
## 83.5 2.70 0.00 0.00
## 84.5 0.00 1.85 0.00
## 86 2.70 0.00 0.00
## 86.7 0.00 1.85 0.00
## 87 2.70 0.00 0.00
## 87.5 0.00 1.85 0.00round(prop.table(tabla5, 2) * 100, 2)##
## Alto Bajo Moderado
## 90.5 3.85 0.00 0.00
## 92.5 0.00 0.00 2.94
## 94.5 0.00 0.00 2.94
## 95.5 3.85 0.00 0.00
## 96.5 0.00 5.88 0.00
## 97 3.85 0.00 2.94
## 97.5 0.00 2.94 0.00
## 98 0.00 2.94 2.94
## 98.5 0.00 2.94 0.00
## 99.5 0.00 2.94 0.00
## 99.7 0.00 2.94 0.00
## 100.5 0.00 2.94 0.00
## 101.5 0.00 0.00 5.88
## 101.7 3.85 2.94 0.00
## 102 0.00 2.94 0.00
## 102.3 0.00 0.00 2.94
## 102.5 0.00 0.00 2.94
## 103 7.69 0.00 2.94
## 103.5 0.00 0.00 5.88
## 105 3.85 0.00 0.00
## 105.5 7.69 0.00 0.00
## 105.7 0.00 2.94 0.00
## 106 3.85 0.00 0.00
## 107 0.00 0.00 2.94
## 107.5 3.85 2.94 0.00
## 107.7 0.00 0.00 2.94
## 108 0.00 5.88 2.94
## 109.5 0.00 2.94 0.00
## 110 3.85 0.00 0.00
## 110.7 3.85 0.00 0.00
## 112 3.85 0.00 0.00
## 112.5 0.00 2.94 2.94
## 113 0.00 0.00 2.94
## 113.5 3.85 0.00 0.00
## 114.5 0.00 0.00 2.94
## 115.5 0.00 2.94 0.00
## 115.7 0.00 2.94 0.00
## 116 0.00 0.00 2.94
## 116.5 0.00 0.00 2.94
## 117 0.00 2.94 0.00
## 117.5 0.00 0.00 2.94
## 118 0.00 0.00 2.94
## 118.7 0.00 2.94 0.00
## 119 3.85 2.94 0.00
## 119.5 3.85 0.00 2.94
## 119.7 0.00 2.94 0.00
## 120.5 0.00 2.94 0.00
## 121.5 3.85 0.00 2.94
## 122 0.00 0.00 5.88
## 123 0.00 2.94 0.00
## 123.3 3.85 0.00 0.00
## 123.5 3.85 2.94 2.94
## 124.5 0.00 2.94 2.94
## 127.3 0.00 2.94 0.00
## 127.5 3.85 0.00 2.94
## 128 0.00 2.94 0.00
## 128.3 0.00 2.94 0.00
## 129 3.85 0.00 0.00
## 129.5 0.00 2.94 0.00
## 131 0.00 0.00 2.94
## 131.5 0.00 2.94 2.94
## 133 0.00 2.94 0.00
## 134.5 7.69 0.00 2.94
## 135 0.00 5.88 0.00
## 138.5 3.85 0.00 0.00
## 147 0.00 0.00 5.88
## 155 3.85 0.00 0.00
## 168.5 0.00 0.00 2.94round(prop.table(tabla6, 2) * 100, 2)##
## Alto Bajo Moderado
## 49 0.00 0.00 2.94
## 53 0.00 2.94 0.00
## 56 0.00 2.94 2.94
## 57 0.00 5.88 0.00
## 60 3.85 0.00 0.00
## 61 3.85 0.00 2.94
## 61.3 0.00 2.94 0.00
## 61.5 3.85 2.94 0.00
## 62 0.00 2.94 0.00
## 62.3 0.00 2.94 0.00
## 62.5 0.00 2.94 0.00
## 63 0.00 5.88 0.00
## 63.5 0.00 5.88 2.94
## 64 0.00 2.94 0.00
## 64.3 3.85 0.00 0.00
## 64.5 0.00 2.94 2.94
## 65 15.38 2.94 5.88
## 65.7 3.85 0.00 0.00
## 66 0.00 0.00 2.94
## 66.5 0.00 2.94 0.00
## 67 0.00 0.00 11.76
## 67.3 0.00 0.00 2.94
## 67.5 3.85 0.00 0.00
## 68 0.00 2.94 5.88
## 68.5 7.69 2.94 5.88
## 69 0.00 2.94 0.00
## 69.5 0.00 0.00 2.94
## 70 0.00 0.00 2.94
## 70.5 0.00 0.00 2.94
## 71 0.00 2.94 0.00
## 71.5 0.00 0.00 2.94
## 71.7 0.00 2.94 0.00
## 72.5 7.69 0.00 2.94
## 73 11.54 0.00 0.00
## 73.5 0.00 0.00 2.94
## 73.7 0.00 0.00 2.94
## 74 0.00 2.94 0.00
## 74.5 0.00 0.00 2.94
## 75 0.00 2.94 0.00
## 76 3.85 0.00 0.00
## 76.5 0.00 0.00 2.94
## 77 0.00 8.82 0.00
## 77.3 0.00 2.94 0.00
## 77.5 11.54 0.00 2.94
## 77.7 3.85 0.00 0.00
## 78.5 0.00 2.94 2.94
## 79 0.00 0.00 2.94
## 79.3 0.00 2.94 0.00
## 79.5 0.00 2.94 2.94
## 80.5 0.00 0.00 2.94
## 81 3.85 0.00 0.00
## 81.5 3.85 0.00 0.00
## 83 0.00 0.00 5.88
## 83.5 0.00 2.94 0.00
## 84.5 3.85 0.00 0.00
## 86 0.00 2.94 0.00
## 86.7 0.00 2.94 0.00
## 87 0.00 0.00 2.94
## 87.5 3.85 0.00 0.00chi1 <- chisq.test(tabla1)## Warning in chisq.test(tabla1): Chi-squared approximation may be incorrectchi2 <- chisq.test(tabla2)## Warning in chisq.test(tabla2): Chi-squared approximation may be incorrectchi3 <- chisq.test(tabla3)## Warning in chisq.test(tabla3): Chi-squared approximation may be incorrectchi4 <- chisq.test(tabla4)## Warning in chisq.test(tabla4): Chi-squared approximation may be incorrectchi5 <- chisq.test(tabla5)## Warning in chisq.test(tabla5): Chi-squared approximation may be incorrectchi6 <- chisq.test(tabla6)## Warning in chisq.test(tabla6): Chi-squared approximation may be incorrectchi1##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla1
## X-squared = 144.1, df = 134, p-value = 0.2602chi2##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla2
## X-squared = 109.45, df = 116, p-value = 0.6535chi3##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla3
## X-squared = 162.31, df = 134, p-value = 0.04837chi4##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla4
## X-squared = 104.81, df = 116, p-value = 0.7628chi5##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla5
## X-squared = 136.32, df = 134, p-value = 0.4279chi6##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla6
## X-squared = 131.77, df = 116, p-value = 0.1504# Comprobación de frecuencias esperadas
chi1$expected##
## CIDEA FCEN FCS
## 90.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 92.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 94.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 95.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 96.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 97 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 97.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 98 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 98.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 99.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 99.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 100.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 101.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 101.7 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 102 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 102.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 102.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 103 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 103.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 105 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 105.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 105.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 106 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 107 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 107.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 107.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 108 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 109.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 110 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 110.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 112 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 112.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 113 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 113.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 114.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 115.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 115.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 116 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 116.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 117 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 117.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 118 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 118.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 119 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 119.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 119.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 120.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 121.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 122 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 123 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 123.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 123.5 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 124.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 127.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 127.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 128 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 128.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 129 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 129.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 131 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 131.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 133 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 134.5 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 135 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 138.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 147 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 155 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 168.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489chi2$expected##
## CIDEA FCEN FCS
## 49 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 53 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 56 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 57 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 60 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 61 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 61.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 61.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 62 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 62.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 62.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 63 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 63.5 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 64 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 64.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 64.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 65 2.3829787 2.3829787 2.2340426
## 65.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 66 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 66.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 67 1.3617021 1.3617021 1.2765957
## 67.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 67.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 68 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 68.5 1.7021277 1.7021277 1.5957447
## 69 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 69.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 70 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 70.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 71 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 71.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 71.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 72.5 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 73 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 73.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 73.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 74 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 74.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 75 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 76 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 76.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 77 1.0212766 1.0212766 0.9574468
## 77.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 77.5 1.3617021 1.3617021 1.2765957
## 77.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 78.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 79 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 79.3 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 79.5 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 80.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 81 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 81.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 83 0.6808511 0.6808511 0.6382979
## 83.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 84.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 86 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 86.7 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 87 0.3404255 0.3404255 0.3191489
## 87.5 0.3404255 0.3404255 0.3191489chi3$expected##
## Hombre Mujer Otro
## 90.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 92.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 94.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 95.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 96.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 97 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 97.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 98 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 98.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 99.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 99.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 100.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 101.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 101.7 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 102 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 102.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 102.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 103 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 103.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 105 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 105.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 105.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 106 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 107 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 107.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 107.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 108 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 109.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 110 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 110.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 112 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 112.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 113 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 113.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 114.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 115.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 115.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 116 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 116.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 117 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 117.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 118 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 118.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 119 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 119.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 119.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 120.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 121.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 122 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 123 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 123.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 123.5 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 124.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 127.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 127.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 128 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 128.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 129 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 129.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 131 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 131.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 133 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 134.5 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 135 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 138.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 147 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 155 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 168.5 0.393617 0.5744681 0.03191489chi4$expected##
## Hombre Mujer Otro
## 49 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 53 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 56 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 57 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 60 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 61 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 61.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 61.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 62 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 62.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 62.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 63 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 63.5 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 64 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 64.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 64.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 65 2.755319 4.0212766 0.22340426
## 65.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 66 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 66.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 67 1.574468 2.2978723 0.12765957
## 67.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 67.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 68 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 68.5 1.968085 2.8723404 0.15957447
## 69 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 69.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 70 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 70.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 71 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 71.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 71.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 72.5 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 73 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 73.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 73.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 74 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 74.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 75 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 76 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 76.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 77 1.180851 1.7234043 0.09574468
## 77.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 77.5 1.574468 2.2978723 0.12765957
## 77.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 78.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 79 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 79.3 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 79.5 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 80.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 81 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 81.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 83 0.787234 1.1489362 0.06382979
## 83.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 84.5 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 86 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 86.7 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 87 0.393617 0.5744681 0.03191489
## 87.5 0.393617 0.5744681 0.03191489chi5$expected##
## Alto Bajo Moderado
## 90.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 92.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 94.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 95.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 96.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 97 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 97.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 98 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 98.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 99.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 99.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 100.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 101.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 101.7 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 102 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 102.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 102.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 103 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 103.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 105 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 105.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 105.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 106 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 107 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 107.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 107.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 108 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 109.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 110 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 110.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 112 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 112.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 113 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 113.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 114.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 115.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 115.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 116 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 116.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 117 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 117.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 118 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 118.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 119 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 119.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 119.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 120.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 121.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 122 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 123 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 123.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 123.5 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 124.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 127.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 127.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 128 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 128.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 129 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 129.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 131 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 131.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 133 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 134.5 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 135 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 138.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 147 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 155 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 168.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021chi6$expected##
## Alto Bajo Moderado
## 49 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 53 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 56 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 57 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 60 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 61 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 61.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 61.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 62 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 62.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 62.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 63 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 63.5 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 64 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 64.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 64.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 65 1.9361702 2.5319149 2.5319149
## 65.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 66 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 66.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 67 1.1063830 1.4468085 1.4468085
## 67.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 67.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 68 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 68.5 1.3829787 1.8085106 1.8085106
## 69 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 69.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 70 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 70.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 71 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 71.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 71.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 72.5 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 73 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 73.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 73.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 74 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 74.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 75 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 76 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 76.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 77 0.8297872 1.0851064 1.0851064
## 77.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 77.5 1.1063830 1.4468085 1.4468085
## 77.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 78.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 79 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 79.3 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 79.5 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 80.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 81 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 81.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 83 0.5531915 0.7234043 0.7234043
## 83.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 84.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 86 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 86.7 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 87 0.2765957 0.3617021 0.3617021
## 87.5 0.2765957 0.3617021 0.3617021resultados <- data.frame(
Comparacion = c(
"Sistólica - Facultad",
"Diastólica - Facultad",
"Sistólica - Género",
"Diastólica - Género",
"Sistólica - Estrés",
"Diastólica - Estrés"
),
Chi_cuadrado = c(
unname(chi1$statistic),
unname(chi2$statistic),
unname(chi3$statistic),
unname(chi4$statistic),
unname(chi5$statistic),
unname(chi6$statistic)
),
gl = c(
unname(chi1$parameter),
unname(chi2$parameter),
unname(chi3$parameter),
unname(chi4$parameter),
unname(chi5$parameter),
unname(chi6$parameter)
),
p_Pearson <- c(
chi1$p.value, chi2$p.value, chi3$p.value,
chi4$p.value, chi5$p.value, chi6$p.value
))
print(resultados, row.names = FALSE)## Comparacion Chi_cuadrado gl
## Sistólica - Facultad 144.1007 134
## Diastólica - Facultad 109.4457 116
## Sistólica - Género 162.3123 134
## Diastólica - Género 104.8114 116
## Sistólica - Estrés 136.3213 134
## Diastólica - Estrés 131.7651 116
## p_Pearson....c.chi1.p.value..chi2.p.value..chi3.p.value..chi4.p.value..
## 0.26023168
## 0.65346799
## 0.04837464
## 0.76283758
## 0.42792373
## 0.15036962En la Figura 1 se presentan las distribuciones de siete variables según el género. La presión sistólica (Figura 7E) fue la que posee la diferencia más marcada, ya que poseen una mediana de 123,5 en hombres y 107,8 en mujeres, además de que los hombres presentaron una mayor dispersión, con un valor extremo de 168,5. Mientras tanto las mujeres dedican más horas de estudio que los hombres, solo con un caso aislado en los hombres que presentó 13 horas de estudio. Las demás variables no presentaron diferencias entre el género. La edad fue similar en ambos géneros. Tanto hombres como mujeres durmieron en promedio 6 horas, únicamente con 4 mujeres que reportaron un sueño promedio entre 9 y 10 horas. La saturación de oxígeno tuvo una mediana de 96% en ambos géneros.
Figura 1. Distribución
de edad, hábitos y signos vitales según el género. Edad (A), Horas de
sueño (B), Horas de estudio (C), Saturación de oxígeno (D), Presión
sistólica (E), Presión diastólica (F), Frecuencia cardiaca (G).
Para determinar correctamente si la presión arterial sistólica varía según el género, y si éste se relaciona con el sueño. Para esto se realizó una regresión lineal múltiple (n=94) con el género, horas diarias de sueño y calidad de sueño como los predictores. El modelo dio como resultado que sí es significativa la relación (p=0,003) y gracias a esto se explica el 18,5% de la variabilidad (R² ajustado = 13,9 %; error residual = 13,6 mmHg). El género fue el único predictor que se vio directamente relacionado con la presión sistólica, en cambio la calidad y las horas de sueño se vieron relacionadas entre sí. Las mujeres presentaron 13,4 mmHg menos que los hombres (IC 95 %: −19,5 a −7,3; p < 0,001; Tabla 2). Ni las horas de sueño (+0,6 mmHg por hora; p = 0,71) ni la calidad del sueño (prueba global, p = 0,53) se asociaron con la presión sistólica. En la presión diastólica no se detectó diferencia entre géneros en la comparación directa (p = 0,123; Tabla 1).
lm(Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero +
Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia + Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidad
)##
## Call:
## lm(formula = Presion_Base_Datos_limpia$Sistolica_Prom ~ Presion_Base_Datos_limpia$Genero +
## Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia + Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidad)
##
## Coefficients:
## (Intercept)
## 118.5243
## Presion_Base_Datos_limpia$GeneroMujer
## -13.3969
## Presion_Base_Datos_limpia$GeneroOtro
## -1.0263
## Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_Dia
## 0.5745
## Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidadMala
## 3.6238
## Presion_Base_Datos_limpia$Sueno_calidadRegular
## -0.6421#Discusion
Discusión y conclusiones Estadística descriptiva de la edad y la presión arterial según género y facultad
La muestra estuvo conformada por 94 estudiantes, de los cuales 54 fueron mujeres, 37 hombres y 3 personas identificadas dentro del grupo “Otro”. La distribución por facultad fue relativamente equilibrada, con 32 participantes de CIDEA, 32 de FCEN y 30 de FCS. En cuanto al nivel académico, predominó el tercer año, con 39 participantes. Respecto a la edad, los promedios fueron similares entre hombres (20,9 años) y mujeres (20,7 años), mientras que el grupo “Otro” presentó un promedio de 23,0 años. Por facultad, las edades promedio fueron de 20,7 años en CIDEA, 21,5 años en FCEN y 20,4 años en FCS. Los resultados demuestran que la población que se estudió, estuvo conformada por adultos jóvenes, con pequeñas diferencias entre sus edades. En relación con la presión arterial sistólica, los hombres presentaron un promedio mayor (122,4 mmHg) que las mujeres (110,0 mmHg) y el grupo “Otro” (120,9 mmHg). Por otra parte, la presión arterial diastólica mostró un comportamiento diferente, ya que las mujeres registraron un promedio ligeramente mayor (71,3 mmHg) que los hombres (68,6 mmHg), mientras que el grupo “Otro” presentó un promedio de 72,0 mmHg. Estas diferencias podrían estar relacionadas con diversos factores fisiológicos y hormonales que influyen en la regulación de la presión arterial, como se ha descrito en investigaciones anteriores (Drury et al., 2024; Vriend et al., 2024). Sin embargo, estos mecanismos no fueron evaluados de forma directa en este trabajo, por lo que no es posible determinar si explican las diferencias observadas. Al comparar los resultados según la facultad, se observó que la presión arterial sistólica promedio fue menor en CIDEA (111,6 mmHg), seguida de FCEN (115,1 mmHg) y FCS (119,2 mmHg). En cambio, los valores de presión arterial diastólica fueron similares entre las tres facultades, con promedios de 70,1 mmHg en CIDEA, 69,7 mmHg en FCEN y 71,0 mmHg en FCS. Una posible explicación de las diferencias descriptivas en la presión sistólica es la composición por género de cada facultad, ya que CIDEA estuvo conformada mayoritariamente por mujeres (24 de 32 participantes), mientras que FCEN y FCS presentaron una distribución más equilibrada entre hombres y mujeres. Considerando que los hombres registraron una presión sistólica promedio mayor, es posible que la distribución por género haya influido en las diferencias observadas entre facultades. No obstante, esta posibilidad requeriría un análisis estadístico que permitiera evaluar el efecto de ambas variables. Otro aspecto que tomar en cuenta es el estrés el cual Qi et al. (2023) lo describe como asociaciones entre síntomas de estrés, ansiedad y depresión y la presión arterial elevada, mientras que Tailakh y Ammouri (2026) estudiaron la relación entre el estrés, los hábitos de salud y la presión arterial en estudiantes universitarios. Además, investigaciones como Chust-Hernandez et al. (2022), Graves et al. (2021) y Helpmna (2023) han señalado diferencias relacionadas con el género en la percepción y respuestas ante el estrés. Estos antecedentes permiten considerar el estrés percibido como un posible factor relacionado con las variaciones de presión arterial observadas. Sin embargo, el presente apartado se centra en las diferencias descriptivas según género y facultad, por lo que la relación entre el estrés percibido y la presión arterial se aborda en los análisis estadísticos correspondientes. Es de suma importancia también considerar algunas limitaciones que pudieron influir en los resultados. Aunque se hayan realizado dos mediciones, y una tercera en caso de que existiera una diferencia de 10 mmHg o más, las condiciones de medición no fueron iguales para todos los participantes. Según las anotaciones realizadas durante la recolección de los datos, algunos estudiantes venían de caminar, hacer ejercicio o tenían un examen ese día, situaciones que pudieron haber modificado sus valores de presión arterial. Dicho esto, Brady et al (2021) destacan la importancia del periodo de reposo previo a la medición, mientras que Hughes (2005) y Koudela-Hamila et al. (2022) estudiaron la relación entre situaciones académicas estresantes y la presión arterial en estudiantes universitarios. Además el grupo “Otro” al estar conformado únicamente por tres personas, sus resultados deben analizarse con mucho cuidado. En conjunto, el análisis descriptivo permitió identificar diferencias en la presión arterial sistólica según el género y la facultad, mientras que la presión diastólica presentó variaciones menores entre los grupos. La distribución desigual de hombres y mujeres entre facultades, así como las condiciones individuales de los participantes, puede ayudar a entender estas diferencias. Sin embargo, las tendencias observadas en este apartado no permite establecer relaciones causales y su significado, por lo que deberán interpretarse en secciones siguientes del estudio. Diferencias en la presión arterial según el género y otros factores Ahora, respecto a la prueba de análisis de la varianza (ANOVA), los resultados indican que existen diferencias significativas entre la presión arterial sistólica promedio de hombres y mujeres. Sin embargo, esta afirmación resulta problemática por dos razones. En primer lugar, la literatura científica sugiere que, si se considera el estrés como un factor determinante en una presión arterial elevada (Ayada et al., 2015; Gasperin et al., 2009; Qi et al., 2023) y a las mujeres como una población que, en general, son más propensas a experimentar desórdenes relacionados con mayores niveles de estrés (Chust-Hernández et al., 2022; Graves et al., 2021; Helpman, 2023); entonces, esta diferencia significativa en la presión arterial sistólica promedio debería mostrar niveles de presión más altos en mujeres. Sin embargo, nuestro estudio muestra el caso contrario, donde la presión sistólica promedio de los hombres (122.4 mmHg) es más bien mayor al de las mujeres (110.0 mmHg). En segundo lugar, es importante también destacar que, si bien se encontró una diferencia estadísticamente significativa respecto a la presión arterial sistólica, esto no ocurrió al evaluar la presión arterial diastólica. Como se mostró en la sección de resultados, la prueba Fisher aplicada para analizar el nivel de diferencia entre la presión diastólica respecto al género arrojó un valor de p de 0.3945, mostrando que la hipótesis nula no puede ser rechazada. Esta falta de correspondencia entre presión arterial sistólica y diastólica también levanta sospechas respecto a la validez de la afirmación. Por estas dos razones, y considerando además el desbalance entre el tamaño de la muestra de hombres (37) y mujeres (54), resulta problemático afirmar con seguridad que, en efecto, existe una asociación estadísticamente significativa entre la presión arterial y el género. Así, el resultado de las pruebas aplicadas se interpreta como uno que pudo haber sido ocasionado más bien por las condiciones en las que se llevó a cabo el estudio.
Asociación entre la presión arterial, el género, la facultad y el estrés percibido
La asociación estadísticamente significativa entre el género y la categoría de presión arterial sistólica (p = 0,0014) mostró que el 29,73 % de los hombres presentó valores superiores a 130 mmHg, frente al 3,70 % de las mujeres. Este hallazgo concuerda con Drury et al. (2024) y Vriend et al. (2024), quienes describen diferencias en la regulación y los patrones de presión arterial entre hombres y mujeres, relacionadas con mecanismos hormonales, vasculares y renales. Sin embargo, estos factores no fueron evaluados directamente en el estudio. Además, no se encontró una asociación significativa entre el género y la categoría de presión diastólica (p = 0,444). En la categoría «Otro», el 33,33 % presentó valores sistólicos superiores a 130 mmHg, aunque este resultado debe interpretarse con precaución debido a que únicamente participaron tres personas. Respecto a la facultad de procedencia, no se encontraron asociaciones estadísticamente significativas con las categorías de presión sistólica (p = 0,513) ni diastólica (p = 0,665). Sin embargo, factores individuales como los mecanismos de regulación hormonal y vascular descritos por Drury et al. (2024), así como los hábitos de salud y el estrés estudiados por Tailakh y Ammouri (2026), podrían contribuir a las variaciones de presión arterial independientemente de la facultad. Estas posibles explicaciones no pueden confirmarse con los análisis realizados. Asimismo, el nivel de estrés percibido no presentó asociaciones significativas con las categorías de presión sistólica (p = 0,822) ni diastólica (p = 0,672). Este resultado difiere parcialmente de Tailakh y Ammouri (2026), quienes identificaron una asociación entre estrés percibido y presión diastólica en estudiantes universitarios. Las diferencias podrían relacionarse con las características de las muestras y los métodos estadísticos empleados, por lo que la ausencia de significancia no permite descartar una posible relación entre ambas variables. Entre las principales limitaciones se encuentran el tamaño de la muestra de 94 estudiantes, su distribución desigual según género y la categorización de valores de presión arterial originalmente continuos, lo que puede ocasionar pérdida de información. Asimismo, el diseño transversal y el muestreo no probabilístico limitan la generalización de los resultados y no permiten establecer causalidad. En conjunto, únicamente el género presentó una asociación significativa con la categoría de presión sistólica, lo que resalta la importancia de analizar por separado ambos componentes de la presión arterial. Comparación de las variables estudiadas según el género Los boxplots mostraron que hombres y mujeres obtuvieron resultados similares en comparaciones de las variables analizadas. Solo existen 2 excepciones importantes: la presión arterial sistólica y las horas de estudio. Las medianas de la edad en ambos fue de 20 y 21 años, mientras que en las horas de sueño fueron de 6,5 y 6 horas, ambas variables las distribuciones fueron muy similares, lo que indica que las diferencias no están relacionadas ni a las horas de sueño. Lo que si se concluye es que la población estudiantil se priva del sueño, al punto que el promedio de las horas diarias de sueño está por debajo de lo recomendado, 7 horas. Las mujeres dedican más horas al estudio que los hombres, teniendo en promedio 4 horas frente a 3 a la semana, con un valor de p de 0,020, mostrando una mayor dispersión con un solo caso aislado que presentó un promedio de 13 horas. boxplot género - oxigeno, diastólica y FC La mediana de saturación de oxígeno del 96% en ambos géneros, la presión diastólica y la frecuencia cardiaca tampoco variaron según el género. Los valores se ubicaron en rangos esperables para una población adultos jóvenes sanos. Los valores anormales fueron valores aislados y se pueden llegar a explicar a factores como el nerviosismo o actividad previa. La presión diastólica presentó valores más altos que en hombres, aunque sin significancia estadística (p=0,123), aunque esta diferencia se puede explicar al tamaño de la muestra que no fueron la misma cantidad de hombres que de mujeres. boxplot género - sistolica La diferencia más marcada fue en la presión sistólica, la mediana fue de 123,5 mmHg en hombres frente a 107,8 mmHg en mujeres, esta fue la comparación que presentó una mayor dispersión, presentando un valor extremo de 168,5 mmHg. Este resultado coincide con lo descrito por Sandberg y Ji (2012) señalan que las diferencias de presión entre sexos aparecen en la adolescencia, entre los 12 y los 17 años y se mantienen en la adultez joven. Citan además un estudio clásico con más de 75000 estudiantes en el que los hombres tuvieron 122/74,5 mmHg y en mujeres 111/69,67. Las medidas resultantes de nuestro muestreo fueron similares a las del estudio citado: 122,4 en hombres y 110 en mujeres. Esos autores atribuyen esos resultados a las hormonas gonadales y plantean que los cromosomas sexuales podrían actuar de forma diferente. Nuestros datos no pueden llegar a determinar esto ya que no se midieron las hormonas, pero podría llegar a responder en esa diferencia tan grande, además del tamaño de la muestra. Regresión lineal El modelo de regresión lineal mostró que la diferencia de la presión sistólica no se debe a las horas de sueño ni a la calidad del mismo. Las mujeres presentaron 13,4 mmHg menos que los hombres. El resultado se mantuvo con errores estándar robustos y al excluir el valor extremo (−12,2 mmHg), lo que indica que es un hallazgo sólido y no un artefacto de un dato aislado. El género fue además el único predictor asociado con la presión sistólica.
No se encontró una asociación entre las horas de sueño (+0,6 mmHg por hora; p = 0,71) ni su calidad (p = 0,53) y la presión sistólica. Esto contrasta con la evidencia que relaciona el sueño con la hipertensión. El metaanálisis de Wang et al. (2012) encontró que dormir poco se asociaba con hipertensión prevalente (OR = 1,20), con una relación más fuerte en menores de 65 años y en mujeres (OR = 1,35). Por su parte, Han et al. (2020), en una revisión de 54 estudios, hallaron que una peor calidad del sueño se asociaba con hipertensión (OR = 1,38), aunque con alta heterogeneidad. Varias razones pueden explicar la diferencia con nuestros resultados. Aquellos estudios evaluaron hipertensión en poblaciones amplias, mientras que nosotros analizamos la presión como variable continua en estudiantes jóvenes, que han tenido poco tiempo de exposición a un mal sueño. Además, nuestra muestra duerme poco y de forma bastante homogénea (la mitad central entre 6 y 7,5 horas), lo que limita la variabilidad necesaria para detectar un efecto. Por último, las horas y la calidad del sueño están relacionadas entre sí (VIF ≤ 3,0): quienes reportan mala calidad duermen menos, por lo que el modelo no puede separar el aporte de cada una. Cabe notar que la mala calidad de sueño fue más frecuente entre las mujeres (20 de 54) que entre los hombres (4 de 37), un aspecto que estudios con más participantes podrían explorar en relación con la presión. mini conclusión En esta muestra, la presión sistólica fue menor en las mujeres que en los hombres, un hallazgo consistente con la literatura y robusto tanto en la comparación descriptiva como en el modelo ajustado, mientras que no se encontró relación con las horas ni con la calidad del sueño. Se recomienda que estudios futuros incluyan una muestra mayor, mediciones objetivas del sueño (por ejemplo, actigrafía), datos hormonales y variables como la actividad física, y que repitan la medición de la presión en distintos días.
#Conclusiones
Los resultados obtenidos permitieron identificar diferencias en la presión arterial sistólica según el género de los estudiantes universitarios. Los hombres presentaron valores promedio mayores (122,4 mmHg) que las mujeres (110,0 mmHg), diferencia que fue respaldada por los análisis estadísticos realizados. Por otro lado, la presión arterial diastólica no presentó diferencias estadísticamente significativas según el género. Las pruebas de independencia mostraron que únicamente el género presentó una asociación estadísticamente significativa con la categoría de presión arterial sistólica, mientras que no se identificaron asociaciones significativas con la facultad de procedencia ni con el nivel de estrés percibido. Estos resultados deben interpretarse considerando el tamaño y la distribución desigual de la muestra, así como la pérdida de información derivada de la categorización de la presión arterial. En cuanto a la facultad a la que pertenecía cada participante, se observaron diferencias descriptivas en la presión arterial sistólica, siendo FCS la facultad con el promedio más elevado y CIDEA fue la que presentó el menor. Sin embargo, las pruebas estadísticas no identificaron asociaciones significativas entre la facultad y las categorías de presión arterial. Esto indica que las diferencias observadas no permiten establecer una relación estadística significativa con la facultad a la que pertenecen los estudiantes. Respecto al estrés percibido, no se encontraron asociaciones significativas con la presión arterial sistólica y diastólica. De igual forma, el modelo de regresión lineal no identificó una relación significativa entre las horas o la calidad de sueño y la presión arterial sistólica. Estos resultados no descartan la influencia de dichos factores sobre la presión arterial, esto indica que no se encontró evidencia estadística suficiente de estas relaciones en la muestra estudiada. Finalmente, las condiciones en las que se realizaron las mediciones, el tamaño de la muestra y la distribución desigual de los participantes entre los grupos constituyen limitaciones importantes para el estudio. Por esa razón, se recomienda que para futuros estudios se incluya una mayor cantidad de participantes, condiciones de medición más estandarizadas y un mayor control de variables, con el fin de poder comprender de mejor forma los factores que se relacionan con la presión arterial en la población universitaria.
#Referencias
Acosta, C., Sposito, P., Torres Esteche, V., Sacchi, F., Pomies, L., Pereda, M., Viñas, S., & Soto, E. (2021). Variablilidad de la presión arterial, hipertensión arterial nocturna y su asociación con tabaquismo. Revista Uruguaya de Medicina Interna, 6(1), 54–65. https://doi.org/10.26445/06.01.6 Ayada, C., Toru, Ü., & Korkut, Y. (2015). The relationship of stress and blood pressure effectors. Hippokratia, 19(2), 99. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27418756/ Brady, T. M., Charleston, J., Ishigami, J., Miller III, E. R., Matsushita, K., & Appel, L. J. (2021). Effects of different rest period durations prior to blood pressure measurement: The best rest trial. Hypertension, 78(5), 1511–1519. https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.121.17496 Chust-Hernández, P., Fernández-García, D., López-Martínez, L., García-Montañés, C., & Pérez-Ros, P. (2022). Female gender and low physical activity are risk factors for academic stress in incoming nursing students. Perspectives in Psychiatric Care, 58(4), 1281–1290. https://doi.org/10.1111/ppc.12928 Cornelissen, V. A., & Smart, N. A. (2013). Exercise training for blood pressure: A systematic review and meta-analysis. Journal of the American heart association, 2(1), e004473. https://doi.org/10.1161/JAHA.112.004473 Ferreira Campos, L., de Andrade Costa, G., Domingues Feitosa, M., Ferreira Félix, I., Gabrielli, L., C Almeida, M. da C., ML Aquino, E., & Aras Junior, R. (2024). Effect of hormone therapy on blood pressure and hypertension in postmenopausal women: A systematic review and meta-analysis. Menopause, 31(6), 556–562. https://doi.org/10.1097/GME.0000000000002359 Gasperin, D., Netuveli, G., Dias-da-Costa, J. S., & Pattussi, M. P. (2009). Effect of psychological stress on blood pressure increase: A meta-analysis of cohort studies. Cadernos de saude publica, 25(4), 715–726. https://doi.org/10.1590/s0102-311x2009000400002 Graves, B. S., Hall, M. E., Dias-Karch, C., Haischer, M. H., & Apter, C. (2021). Gender differences in perceived stress and coping among college students. PLOS ONE, 16(8), e0255634. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255634 Helpman, L. (2023). On the stress of being a woman: The synergistic contribution of sex as a biological variable and gender as a psychosocial one to risk of stress-related disorders. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 150, 105211. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105211 Hughes, B. M. (2005). Study, examinations, and stress: Blood pressure assessments in college students1. Educational Review, 57(1), 21–36. https://doi.org/10.1080/0013191042000274169 Koudela-Hamila, S., Smyth, J., Santangelo, P., & Ebner-Priemer, U. (2022). Examination stress in academic students: A multimodal, real-time, real-life investigation of reported stress, social contact, blood pressure, and cortisol. Journal of American College Health, 70(4), 1047–1058. https://doi.org/10.1080/07448481.2020.1784906 Lo, K., Woo, B., Wong, M., & Tam, W. (2018). Subjective sleep quality, blood pressure, and hypertension: A meta-analysis. The Journal of Clinical Hypertension, 20(3), 592–605. Martinez, A. (2026, junio 5). UNA declara emergencia institucional por crisis de salud mental en comunidad universitaria. Delfino. https://delfino.cr/2026/06/una-declara-emergencia-institucional-por-crisis-de-salud-mental-en-comunidad-universitaria Moreyra, C., Castellanos, V., Tibaldi, M. Á., Arias, V., & Moreyra, E. (2018). Efecto de la cafeína sobre la presión arterial y parámetros de la rigidez vascular. Insuficiencia cardíaca, 13(2), 67–71. https://www.scielo.org.ar/pdf/ic/v13n2/v13n2a04.pdf Ortiz-Barboza, A. (2022). Requerimientos bioéticos, regulatorios y metodológicos para realizar investigación biomédica en Costa Rica. Acta Académica, 70(Mayo), 59–70. Otero Guerra, M. P., Rodriguez Contreras, K. B., & Orjuela Pinzón, N. (2025). Cambios en los fenómenos fisiológicos cardiovasculares generados por el vapeo comparados con el cigarrillo convencional. https://hdl.handle.net/20.500.12495/18052 Qi, H., Wen, F.-Y., Xie, Y.-Y., Liu, X.-H., Li, B.-X., Peng, W.-J., Cao, H., & Zhang, L. (2023). Associations between depressive, anxiety, stress symptoms and elevated blood pressure: Findings from the CHCN-BTH cohort study and a two-sample Mendelian randomization analysis. Journal of affective disorders, 341, 176–184. https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.08.086 Ribeiro, C. C. M., Shimo, A. K. K., Lopes, M. H. B. de M., & Lamas, J. L. T. (2018). Efectos de los distintos anticonceptivos hormonales en los valores de presión arterial de la mujer. Revista Brasileira de Enfermagem, 71, 1453–1459. https://doi.org/10.1590/0034-7167-2017-0317 Tailakh, A., & Ammouri, A. A. (2026). Stress, Health Behaviors, and Blood Pressure in College Students. Health Science Reports, 9(4), e72243. https://doi.org/10.1002/hsr2.72243 Townsend, S., & Medvedev, O. N. (2022). Perceived stress scale (PSS). En Handbook of assessment in mindfulness research (pp. 1–13). Springer. Williamson, J. D. (2025). 2025 AHA/ACC/AANP/AAPA/ABC/ACCP/ACPM/AGS/AMA/ASPC/NMA/PCNA/SGIM guideline for the prevention, detection, evaluation and management of high blood pressure in adults: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. Hypertension, 82(10), e212–e316. https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.08.086