1. Décimo seminario de Estadística yTICS
1. Utilizando nuestra base datos comprueba la correlación entre variable
peso y la variable horas de dedicación al deporte. Comenta los
resultados.
2. Utilizando nuestra base datos comprueba la correlación entre variable
número de cigarrillos al día y notas de acceso. Comenta los resultados.
3. Utilizando nuestra base datos comprueba la correlación entre variable
peso y altura. Comentar resultados.
4. Gráficas.
Sara Pérez Parras
1º B grupo 7

2. Lo primero que hay que hacer, es que dentro
de toda la tabla de variables que tenemos
que seleccionar o quedarnos solo con las que
sean cuantitativas (de escala) ya que la
prueba que vamos a establecer va a ser el
parámetro de correlación de Pearson y que
solo sirve para problemas con este tipo de
variables.

4. En el primer ejercicio nos pide ver la correlación entre la
variable peso y horas de dedicación al deporte, siempre es
mejor ver primero gráficamente si visualmente percibimos
algún tipo de correlación.
Así que en la opción de gráficos utilizamos la opción de
“Diagrama de dispersión de puntos simple” y a simple vista con
el gráfico podemos observar que si que parece que existe una
cierta correlación entre las variables.
El siguiente paso es comprobarlo analíticamente

11. COMENTARIO
Se trataría de un contraste de hipótesis para ver si existe
correlación entre las variables de peso que se distribuye con una
media de 62.0483 +-12.8497 y las horas de dedicación al
deporte que se distribuye con una media de 4,26 +- 3,052 , y
una correlación de Pearson cuyo valor es 0.410 y la significación
bilateral es 0.091 que en este caso es mayor que 0,05 y por lo
tanto se acepta la hipótesis nula que es que no existe
correlación entre las variables. Hay que recordar que al utilizar
el programa IBM SPSS el mecanismo para la aceptación o
rechazo de hipótesis es diferente a laT de student cuando se
hace a mano.

12. SEGUNDO EJERCICIO
Comprobar si existe correlación entre la variable número de
cigarrillos al día y las notas de acceso de los sujetos.
Para ello volvemos a pedir primero un gráfico simple de
dispersión de puntos para ver si es que existe algún tipo de
correlación que podamos apreciar de forma visual.Y a simple
vista se aprecia que no existe mucha correlación entre las
variables debido a la colocación de los puntos en el gráfico pero
aún así hay que analizarlo analíticamente para comprobarlo.

18. COMENTARIO
Se trata de una salida de IBM SPSS donde se ve si existe
correlación entre notas de acceso que se distribuye con
una media de 10.64307 +- 0.982116 y numero de
cigarrillos al día que se distribuye con una media de 5.50
+- 7. 232. Índice de correlación cuyo resultado es 0.976 y
la significación bilateral es de 0.001 que en este caso es
menor que 0.05 y por lo tanto se acepta la hipótesis
alternativa que expresa que si existe correlación entre
ambas variables

19. TERCER EJERCICIO
Calcular utilizando la base de datos si existe
correlación entre la variable peso y la variable altura.
Llevamos a cabo todos los pasos de antes, es decir
primero intentaremos hacer una gráfica para
comprobar si a primera vista podemos ver la existencia
de algún tipo de correlación entre los puntos y luego
pasaremos a que el programa lo analiza
analíticamente.

27. COMENTARIO
Se trata de una salida de IBM SPSS donde se verá si
existe correlación entre la variable peso que se
distribuye con una media de 62.0483 +- 12.84917 y la
variable altura que se distribuye con una media de
1.6593 +- 0.08477 . Índice de correlación cuyo resultado
es 0.668 y una significación bilateral 0.000 que en este
caso es menor que 0.05 por lo que si existe correlación
entre las variables.