SEMINARIO 8(correlación)

Mª Ángeles Martínez Ríos1º Enfermería. Grupo 15

Hospital Virgen del Rocío

ENUNCIADO EJERCICIO:•Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las variables altura y peso.

Para comprobar si existes relación entre ambas variables, debemos comprobar si existe:NormalidadLinealidad en la distribución

PRIMERO, COMPROBAMOS LA NORMALIDAD• Lo primero que debemos hacer es comprobar la

normalidad, utilizando el Rcommander. Una vez cargado el conjunto de datos activos, clicamos “gráficas” y “gráfica de comparación de cuartiles”

Primero lo hacemos por ejemplo, con la variable altura• En datos clicamos la variable “altura”, y en opciones

escogemos que la distribución sea normal

Obtenemos el siguiente gráfico:

Hacemos lo mismo con la variable peso

Obtenemos la siguiente gráfica:

•Como podemos observar en ambas gráficas de las variables altura y peso, existe varios puntos fuera del intervalo de la normalidad. Por tanto, estas variables cuantitativas no siguen una distribución normal.

COMPROBAMOS LA LINEALIDAD• La linealidad se comprueba mediante el diagrama de

dispersión. Clicamos “gráficas”, y “diagrama de dispersión”

En cuanto a la linealidad, como podemos comprobar la mayoría de los puntos se ajustan a la recta, por lo que podemos decir que las variables tienen linealidad. Además, también observamos con esa gráfica que la pendiente de la línea es positiva, por lo que a mayor altura, mayor peso

Además, tenemos que completar con la información numérica que aportan los coeficientes de relación

Seleccionamos las variables (peso y altura), y posteriormente clicamos el tipo de correlación “Coeficiente de Spearman”, puesto que como hemos comprobado antes no existía normalidad en las variables. Finalmente dejamos “observaciones completas” y clicamos “aceptar”.

Conclusión,• Como podemos observar, la correlación es de 0.622, por lo

que podemos decir que tiene una buena relación, ya que la correlación va entre el -1 y 1 y los extremos son las relación perfecta.

Otra forma sería con el test de correlación:

En el test de correlación, además de observar que la correlación es de 0.622 (es una correlación fuerte pues se acerca bastante al 1), podemos ver que la p-value (2.2e-16), es mucho menor que 0.05, por lo que aceptamos la H1 y llegamos a la conclusión, de que hay correlación entre las variables.