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library("tidyverse")
abro el df
df2 <- read.csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSHihhtvh9tx3XbINTO9RYyDNFQhXiW3CAbNFaSu6k2KUyHFauSDaxnXSl3MAInsXPphmwy8CGh7iLo/pub?gid=1428940809&single=true&output=csv")
diferencias sexo y nivel conocimiento ?
chisq.test(df2$Sexo,df2$Nivel.de.conocimiento)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: df2$Sexo and df2$Nivel.de.conocimiento
X-squared = 2.0686e-31, df = 1, p-value = 1
entre grupo de edad y nivel?
chisq.test(df2$Grupo.de.edad,df2$Nivel.de.conocimiento)
Pearson's Chi-squared test
data: df2$Grupo.de.edad and df2$Nivel.de.conocimiento
X-squared = 0.3874, df = 3, p-value = 0.9428
entre tiempo de trabajo y nivel ?
chisq.test(df2$Tiempo.de.trabajo,df2$Nivel.de.conocimiento)
Pearson's Chi-squared test
data: df2$Tiempo.de.trabajo and df2$Nivel.de.conocimiento
X-squared = 3.5126, df = 2, p-value = 0.1727
entre nivel educacional y nivel?
chisq.test(df2$Nivel.educacional,df2$Nivel.de.conocimiento)
Chi-squared approximation may be incorrect
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: df2$Nivel.educacional and df2$Nivel.de.conocimiento
X-squared = 2.7081e-31, df = 1, p-value = 1
entre accidente presenciado y nvel?
chisq.test(df2$Accidente.presenciado,df2$Nivel.de.conocimiento)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: df2$Accidente.presenciado and df2$Nivel.de.conocimiento
X-squared = 1.4023e-05, df = 1, p-value = 0.997
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