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  • 1. Isabel Béjar Díaz1º Enfermería Grupo B. Subgrupo 52012/2013SEMINARIO XConcordancia y correlación
  • 2. CorrelaciónMide la relación entre 2 variables cuantitativasExiste correlación entre 2 variables, si estas varían conjuntamentePodemos clasificarlas en:- Correlación positiva: Si el cambio es en la misma dirección- Correlación negativa: Si el cambio es en sentido opuestoSe representa mediante diagramas de dispersión
  • 3. CorrelaciónInterpretación del coeficiente de correlaciónLos valores de los coeficientes de correlación varían entre +1 y -1Ambos extremos representan relaciones perfectas entre lasvariables, y 0 representa ausencia de relaciónEl valor numérico indica la magnitud de la correlación
  • 4. Estadísticos que miden la Correlación- Coeficientes de correlación- R de Pearson- Estadístico de elección (el más usado)- Se usa si las variables se distribuyen normalmente- Rho de Sperman- Se usa si las variables no se distribuyen normalmente
  • 5. ¿Cuál es el coeficiente indicado?Para conocer cuál coeficiente de correlación es másindicado, realizaremos 2 pruebas de normalidad enSPSS 20:- Test de Kolmogorov – Smirnov- Si el tamaño de la muestra es superior a 50 (n > 50)- Test de Shapiro – Wilks- Si el tamaño de la muestra es inferior a 50 (n < 50)
  • 6. Resolución del Ejercicio planteado...Elección de variablesLa elección de variables se realizará a partir de la matriz dedatos del ejercicio en SPSS del seminario VLas variables elegidas para el estudio son:- Año de Nacimiento- Nota de Acceso al Grado de EnfermeríaCon ello intentaremos ver si existe relación entre ambasvariables, para observar si el año de nacimiento guardarelación con la nota de acceso lograda para el grado deenfermería
  • 7. Prueba de NormalidadPlanteamiento de Hipótesis1. Hipótesis nula (H0). Sigue una distribución normal,p > 0,05 (no significativa). Aceptaríamos la hipótesisnula, y usaríamos el coeficiente de correlaciónPearson2. Hipótesis alternativa (H1). No sigue una distribuciónnormal, p < 0,05 (significativa). Se rechazaría lahipótesis nula y usaríamos el coeficiente Rho deSpearman
  • 8. Prueba de NormalidadClicamos en Analizar, enel desplegable hacemosclic en Estadísticosdescriptivos yfinalmente hacemos clicen Explorar.Se nos abrirá unaventana dondeseleccionaremos lasvariables a estudio
  • 9. Una vez seleccionadas las dos variables, hacemos clic en “Gráficos” y seleccionamos“Gráficos con pruebas de normalidad”Hacemos clic en continuar, se nos cerrará la ventana “Explorar: Gráficos” y tras estohacemos clic en “Aceptar”El programa trabajará y nos dará los resultados
  • 10. Resultados de la Prueba de NormalidadComo podemos ver en la tabla, los grados de libertad coinciden con elnúmero de muestras (n = 49).Por lo que utilizaremos el coeficiente de Shapiro – Wilk,ya que n < 50.Trabajamos al 95% de confianza (margen de error del 5%). Como lasignificación obtenida es de 0,000 (p < 0,05), concluimos que essignificativo y por lo tanto no sigue una distribución normal, por lo querechazamos la hipótesis nula, y debemos utilizar el Coeficiente deCorrelación Rho de Spearman
  • 11. Cálculo del Coeficiente deCorrelación: Rho de SpearmanHacemos clic en“Analizar”,“Correlaciones”“Bivariadas”Se nos abrirá unaventana dondeseleccionaremos lasvariables y la pruebaRho de Spearman
  • 12. Como podemos observar en la tabla generadapor SPSS hemos obtenido una correlaciónpositiva con valor de 0,232, que secorrespondería con una correlación bajaAl ser una correlación positiva nos dice que alaumentar la fecha de nacimiento (x) aumentatambién la nota de acceso (y) y al disminuiruna de ellas, la otra también disminuye.Se podría deducir que a mayor edad,mejor nota de acceso al grado, pero estolo comprobaremos más adelante
  • 13. Para comprobar si los resultados obtenidos son fruto de la casualidad o no,planteamos un contraste de hipótesis:Hipótesis Nula (H0). No están relacionadasHipótesis Alternativa (H1). Están relacionadasObservamos el valor de p, que en nuestro caso tiene un valor de 0,109Como p > 0,05 no podemos rechazar la hipótesis nula, por lo tanto, podemosconcluir que no existe relación entre ambas variables, y la deducción anterior seríafruto de la casualidad.
  • 14. Gráficos de Correlación
  • 15. Elegimos las variables arepresentar gráficamenteEn el Eje X colocamos lavariable “año de nacimiento”En el Eje Y colocamos lavariable “nota de acceso algrado”Hacemos clic en Aceptar y elprograma lanza el gráfico

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