Seminario 9Correlaciones bivariadas en SPSS.

Sirven para contrastar hipótesis en la que las dos variables son variables numéricas.

Estas variables varían conjuntamente, así pueden ser positivas y negativas.

Se representan mediante un diagrama de dispersión.

Correlaciones bivariadas.

Hay dos coeficientes de relación:

R de Pearson: Si las variables se distribuyen normalmente.

Rho de Sperman: Si no se distribuyen normalmente.

Por ello tendremos que ver si las variables son normales o no antes de ver si hay correlación o no.

Correlaciones bivariadas.

Primero elegimos las variables que nos interesa, en este caso ‘Altura’ y ‘Anchuras de cadera’

Tenemos que ver si se distribuyen de forma normal o no. Par ello pulsamos en:

Analizar A. Descriptivo Explorar.

Ejemplo 1.

Nos aparece el siguiente cuadro:

Elegimos nuestras variables y pulsamos en aceptar.

Ejemplo 1.

Obtenemos la siguiente tabla:

Dado que N>50 elegimos ‘Kolmogorov’.

Se puede ver que el nivel de insignificancia (Sig.) es distinto a 0 y por tanto tienen una distribución normal.

Ejemplo 1.

A continuación vemos si hay correlación.

Pulsamos en:Analizar Correlaciones Bivariadas.

Ejemplo 1.

Y obtenemos la siguiente tabla:

Añadimos nuestrasvariables y elegimos ‘Pearson’ ya que lasVariables son Normales

Pulsamos en ‘Aceptar’

Ejemplo 1.

Y obtenemos el siguiente cuadro.

Tenemos que mirar el nivel de insignificación. Vemos que p>0.05, por ello podemos decir

que no hay correlación dado que estaríamos cometiendo un error del 89’2% si acatamos.

Ejemplo 1.

Ahora vamos a realizar el gráfico de dispersión.

Para ello, pulsamos en: Analizar Dispersión/Puntos.

Y obtenemos el siguiente cuadro: Pulsamos en ‘Dispersión Simple’ y en

‘Definir’

Ejemplo 1.

Y obtenemos la siguiente gráfica:

Ponemos en el eje xla variable independiente‘Altura’En el eje y ponemos ladependiente ‘Anchura decaderas’.

Pulsamos en ‘Aceptar’

Ejemplo 1.

Obtenemos nuestro diagrama de dispersión.

Nos hace verque efectivamenteno hay correlación

Ejemplo 1.

Elegimos nuestras variables numéricas. Yo he escogido como variable independiente ‘Edad’ y como variable dependiente ‘Tensión arterial sistólica’.

Tenemos que ver si se distribuyen de forma normal:

Analizar A. Descriptivo Explorar.

Ejemplo 2.

Y obtenemos la siguiente tabla:

Insertamos nuestrasvariables y pulsamosen ‘Aceptar’.

Ejemplo 2.

Así obtenemos la tabla de normalidad.

Dado que el tamaño de la muestra es >50 elegimos ‘Kolmorov’.

Vemos que el nivel de insignificancia es igual a 0, estas variables no tienen una distribución normal.

Ejemplo 2.

A continuación vemos si hay correlación.

Pulsamos en:Analizar Correlaciones Bivariadas.

Ejemplo 2.

Nos aparecerá el siguiente cuadro:

Donde añadimosnuestras variables yelegimos la opción ‘Spearman’debido aque las variables no sedistribuyen de formanormal.

Ejemplo 2

Obtenemos la tabla de correlación:

Miramos el nivel de insignificancia, podemos ver que <0,05 y por tanto podemos afirmar que hay correlación.

Ejemplo 2

Ahora vamos a realizar el gráfico de dispersión.

Para ello, pulsamos en: Analizar Dispersión/Puntos.

Y obtenemos el siguiente cuadro: Pulsamos en ‘Dispersión Simple’ y en

‘Definir’

Ejemplo 2.

Y Obtenemos el siguiente cuadro:

Insertamos en el ejey la variable ‘Tensión arterial sistólica’insertamos en el eje xla variable ‘Edad’.

Pulsamos en ‘Aceptar’.

Ejemplo 2.

Así obtenemos nuestro diagrama de dispersión:

En este diagramapodemos ver quehay una correlaciónpositiva moderada.

Ejemplo 2.