R COMMANDER: RELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES

1. Relación y fuerza de relación entre las

variables

1. Lo primero que debemos hacer es especificar el directorio de trabajo una vez que hayamos abierto R Commander.

Pulsamos en “Fichero” y seguidamente “Cambiar directorio de trabajo”. La carpeta que yo he seleccionado es “SEMINARIO 8 ESTADÍSTICA”

2. Una vez que hemos seleccionado el directorio de trabajo, cargamos el archivo con el conjunto de variables. Pulsamos sobre “Datos” y posteriormente sobre “Cargar conjunto de datos”

Nos aparece este cuadro con el archivo “activossalud.Rdata”.

3. Tenemos que observar si las variables “Peso” y “Altura” presentan algún tipo de relación entre ellas. Utilizaremos, por tanto, el test paramétrico o el no paramétrico dependiendo de si hay normalidad o no en las variables, cosa que tenemos que comprobar. Vamos a comprobar primeramente la normalidad de la variable “Peso”. Pulsamos

pues en “Gráficas” y luego sobre “gráficas de comparación de cuartiles”

Pulsamos en la variable “Peso” y en la ventana de “Opciones” elegimos “Distribución normal”

Una vez seguidos los pasos anteriores, nos aparecerá la gráfica de comparación de cuartiles de la variable “Peso”

Para que esta variable siga una distribución normal deben de estar en la medida de lo posible todos los puntos dentro del intervalo de confianza. En este caso, podemos ver como muchos puntos se salen de dicho intervalo. Consideramos que esta variable no lleva una distribución normal.

Ahora vamos a comprobar la normalidad de la variable “Altura”. Seguiremos los mismos passo que antes pero eligiendo en este caso la variable “altura”. Pulsamos en “Gráficas” y luego sobre “gráfica de comparación de cuartiles”

Una vez realizado lo anterior, nos aparecerá la gráfica de comparación de cuartiles de la variable “Altura”

Como podemos ver, muchas puntuaciones de la variable “altura” se salen del intervalo de confianza (líneas discontinuas) y por tanto, podemos concluir diciendo que la variable “altura” no tiene una distribución normal.

Como ninguna de las variables presenta una distribución normal, debemos usar un test no paramétricos en nuestro caso el Rho de Spearman.4. Una vez conocida la prueba a utilizar debemos estudiar el tipo de relación entre las variables y la fuerza de relación. TIPO DE RELACIÓN (REGRESIÓN) hay entre ellas pulsamos sobre “Gráficas” y

luego sobre “Diagramas de dispersión”

Realizado todo lo anterior, obtendremos la gráfica de relación entre las variables “peso” y “altura”

Al principio de la gráfica podemos ver una cierta relación entre las variables (los puntos se acercan a la “línea de los mínimos cuadrados”, pero a medida que aumentan los valores no existe relación entre el peso y la altura ya que las puntuaciones están muy alejadas de la línea de los mínimos cuadrados.Por tanto, NO EXISTE relación entre las variables.

COMO DE FUERTE ES DICHA RELACIÓN en caso de que la hubiera (CORRELACIÓN)

Primero, pulsamos sobre “Estadísticos”, luego “resúmenes” y finalmente sobre “Matriz de correlaciones”

Una vez realizado todo lo anterior, nos aparece una ventana en la cual elegiremos ambas variables. Además, debemos elegir el “coeficiente de Spearman” porque son dos variables cuantitativas cuya distribución no sigue la normalidad.

Realizados todos los pasos anteriores, nos aparecerá en la tabla de salida de R Commander los resultados sobre el coeficiente de Spearman de ambas variables.

Conclusión: El coeficiente de Spearman varía entre 0 y 1 siendo 1 la máxima fuerza de correlación y 0 que no existe ninguna correlación. Podemos ver que el coeficiente de Spearman entre la variable “peso” y “altura” es 0,6224114, por lo que la fuerza de correlación positiva es muy débil. Para que las variables estén relacionadas deben tener un valor mayor a 0,8, como no es el caso, las variables no están relacionadas..