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Juliana Olmedo 4ºA Análisis Multivarante Aplicado a la Sociología Ejercicio 1 Ejercicio 1.1. Para este ejercicio, en primer lugar, he seleccionado sólo a los hombres de la base de datos dada, mediante la función de subset, creando una nueva base a la que he llamado "hommes". Seguidamente, he creado una nueva variable dentro de la base de datos llamada "Edad2", dividiendo la muestra entre menores y mayores o igual que 47 años. Por último, he creado una matriz ("dataframe") con todas las variables incluidas en la base de datos original más la nueva de edad recodificada.
Ejercicio 1.2. Aquí hemos creado una nueva función a la que hemos llamado "Analizar". Dentro de esta función hemos incluido el estudio de la media, la moda, la varianza, la desviación típica y los cuartiles. Llamamos "salida" a la lista de atributos que vamos a solicitar que se estudien. Una vez configurada esta función, analizamos con ella la variable de Edad, dentro de la base de datos dada.
Ejercicio 2 Ejercicio 2.1. Con el fin de contrastar la normalidad de la distribución de la variable de Ingresos, y dado que se trata de una muestra pequeña, utilizamos la prueba de Shapiro Wilks, aplicando la función "shapiro.test". Vemos que al ejecutarlo, el p-valor nos da un valor mayor que 0.05, por lo que podemos decir que esta variable no presenta una distribución normal. Ejercicio 2.2. Para contrastar si las medias de la variable de Ingresos son iguales tanto para hombres como para mujeres, aplicamos un contraste de medias con la función de "t.test". Previamente, hemos realizado una prueba de "leveneTest" con el fin de saber si existe o no homogeneidad de varianzas y así poder indicarlo a la hora de hacer el contaste de medias. Podemos observar que el p-valor para este contraste es mayor que 0.05 por lo que rechazamos la hipótesis nula y asumimos que no se cumple una homogeneidad de varianzas.
