Cargo el data set

summary(df)

                                       Nombre        G..nero        Edad     
 Alexis Leon Bastias Barria               : 1   Femenino :17   Min.   :13.0  
 Alvaro Alonso Corales Loyola             : 1   Masculino:13   1st Qu.:14.0  
 Ambar Anabela Benavides Silva            : 1                  Median :15.0  
 Bel<c3><a9>n Esperanza Silva <c3><81>vila: 1                  Mean   :15.2  
 Benjamin Alonso Concha Jara              : 1                  3rd Qu.:16.0  
 Camila Antonia Villanueva Raniqueo       : 1                  Max.   :18.0  
 (Other)                                  :24                                
                      Colegio         Ciudad        COPD       Cepillo Pasta   Enjuague.Fluor
 Liceo Alberto Blest Gana :10   Futrono  :10   Min.   : 0.00   si:30   si:30     :26         
 Liceo Bicentenario       :10   Los Lagos:10   1st Qu.: 4.25                   si: 4         
 Liceo Rural Llif\303\251n:10   Valdivia :10   Median : 6.50                                 
                                               Mean   : 6.43                                 
                                               3rd Qu.: 9.00                                 
                                               Max.   :11.00                                 
                                                                                             
 Enjuague.S.F Seda    Cep..Inerprox Raspador.L    
   :29          :28     :29         Mode:logical  
 si: 1        si: 2   si: 1         NA's:30

Ahora grafico boxplot para genero y COPD

Existen diferencias significativas de COPD según genero ???

t.test(df$COPD~df$G..nero)


    Welch Two Sample t-test

data:  df$COPD by df$G..nero
t = -0.3, df = 20, p-value = 0.8
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -2.74  2.10
sample estimates:
 mean in group Femenino mean in group Masculino 
                   6.29                    6.62
LS0tCnRpdGxlOiAiQ09QRF9ib3hwbG90X3NhbmRvIgpvdXRwdXQ6IGh0bWxfbm90ZWJvb2sKLS0tCkNhcmdvIGVsIGRhdGEgc2V0CmBgYHtyfQpkZiA8LSByZWFkLmNzdigiY29wZF9zYW5kby5jc3YiLCBoZWFkZXIgPSBUUlVFLCBzZXA9IiwiKQpzdHIoZGYpCnN1bW1hcnkoZGYpCmBgYApBaG9yYSBncmFmaWNvIGJveHBsb3QgcGFyYSBnZW5lcm8geSBDT1BECmBgYHtyfQpib3hwbG90KGRmJENPUER+ZGYkRy4ubmVybywgeGxhYj0iR2VuZXJvIiwgeWxhYj0iQ09QRCIsIG1haW49IkNPUEQgc2VndW4gZ2VuZXJvIikKYGBgCkV4aXN0ZW4gZGlmZXJlbmNpYXMgc2lnbmlmaWNhdGl2YXMgZGUgQ09QRCBzZWfDum4gZ2VuZXJvID8/PwpgYGB7cn0KdC50ZXN0KGRmJENPUER+ZGYkRy4ubmVybykKYGBg