1. Estadística Tarea 10
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Laura Duque Delgado Tarea 10 “Concordancia y correlación”.
Correlación: se usa para saber si dos variables cuantitativas varían conjuntamente.
Puede ser:
Correlación positiva: si el cambio es en la misma dirección. Por ejemplo, talla y peso (A mayor
talla mayor peso).
Correlación negativa: si el cambio se produce en distinta dirección. Por ejemplo, edad y nota (A
mayor edad menor nota en la facultad).
La correlación se representa mediante diagramas de dispersión.
Los estadísticos que miden la correlación son:
Pearson
Sperman
Antes de tomar la decision de cuál de los dos estadísticos escoger, tengo que realizar la normalidad de las
dos variables; ya que:
Pearson: las dos variables son normales.
Sperman: si hay una variable que no es normal.
*Cuando en las pruebas de normalidad de menos 0,05 nos indica que no es normal, por lo que no sigue
una distribución normal.
*Existen en la realidad relaciones curvilíneas pero los test de Pearson y Sperman solo mide la relación
con una línea recta, por lo que solo puedo afirmar que no hay relación en una línea rectilínea.
EJERCICIOS DE CONCORDANCIA
1. Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario.
La que queráis pero deberás justificarla.
Recuerda que tienes que hacer la prueba de normalidad para decidir el estadístico
de correlación que tienes que utilizar.
a) Comenta los resultados.
b) Represéntalos gráficamente.
Las dos variables cuantitativas que voy a elegir son: el peso y las horas dedicadas al deporte, ya que
quiero comprobar la hipótesis de si las horas de dedicación al deporte influyen o no en el peso.
H0: Las horas de dedicación al deporte no influyen en el peso.
H1: las horas de dedicación al deporte si influye en el peso.
Nivel de significación al 0,05.
1º Vamos hacer la prueba de normalidad a las horas de dedicación al deporte.
2. Estadística Tarea 10
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Seleccionamos gráficos con pruebas de normalidad una vez que ya hemos seleccionado la variable que
queremos comprobar si sigue la distribución normal, en esta caso las horas dedicadas al deporte.
3. Estadística Tarea 10
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Cogemos el test de Shapiro-wiks porque N es 32:
0,000 es menor que 0,05 por lo que la variable de horas dedicadas al deporte no sigue una
distribución normal.
2ºComo ya una variable no sigue la distribución normal cogemos directamente el estadístico
Spearman (si hay una variable que no es normal).
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Una vez que seleccionamos las dos variables, en este caso: horas dedicadas al deporte y peso,
seleccionamos el coeficiente de correlación de Spearman, ya que una variable no sigue la distribución
normal y aceptamos.
El nivel de significación del estadístico Spearman es de 0,036.
Como 0,036 es menor que 0,05 aceptamos la hipótesis nula.
Por lo que como resultado final podemos concluir que las horas dedicadas al deporte no influyen en
el peso.
6. Estadística Tarea 10
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Introducimos la variable dependiente en el eje Y que en este caso es el peso y la variable
independiente en el eje X que en este caso es las horas dedicadas al deporte.
Y aceptamos.
Por último, se nos crea el grafico de dispersión donde podemos observar que hay mucha dispersión
ya que los puntos no forman una línea recta, por lo que podemos afirmar que las horas dedicadas al
deporte no influyen en el peso. Existe una ausencia de relación entre ambas variables.
