Seminario 8 Estadistica y Tics

Ejercicio

Determina si existe relación entre las variables altura y peso del fichero de datos “activos en

salud” y si existe determina cómo de fuerte es

-Compararemos si existe relación entre el “peso” y la “altura”

-Variables cuantitativas

-Para saber si usamos test paramétricos (correlación de Pearson) o test no paramétricos (rho de Spearman) deberemos testar la normalidad de variables (test grafico o s-w/shapiro wilk)

El análisis lo realizaremos con R commander paso a paso

Primero testaremos la normalidad mediante gráfica y test de s-wGráficas>Gráfica de comparación de cuantiles(Q-Q) o Histograma o Diagrama de caja>Datos( seleccionamos altura o peso)>Opciones (seleccionamos distribución normal)Después de comprobar la normalidad de altura comprobamos la de peso

GráficosEn las gráficas se puede observar que pueda haber ausencia de normalidad, pero para asegurarlo usamos S-W

Shapiro-WilkLos resultados de las dos variables cuantitativas realizando S-W nos indica que ninguna sigue una distribución normal ya que el p-value de ambas(altura:4.686e-06 y peso:8.406e-13 está por debajo de 0,05 , es decir se rechaza la H0 que representa la normalidad y se acepta H1.Por lo que para el análisis de correlación usaremos rho de Spearman debido a que las variables no son normales. Prueba no paramétrica.

Rho de Spearman-Gráficas>Diagrama de dispersión(seleccionamos las dos variables)> Opciones(activamos línea de mínimos cuadros)-En la gráfica observamos que se trata de una correlación positiva

Realizamos el test no paramétrico Rho de Spearman

Estadisticos>Resumenes>Matriz de correlaciones…(seleccionamos las dos variables y en tipo de correlación en este caso marcamos Spearman)

Realizamos el test no paramétrico Rho de Spearman

Estadisticos>resúmenes>test de correlación(seleccionamos las dos variables y en este caso en el tipo de correlación seleccionamos Spearman

Realizamos el test no paramétrico Rho de Spearman

altura pesoaltura 1.0000000 0.6224114peso 0.6224114 1.0000000

Spearman's rank correlation rho

data: altura and pesoS = 1308800, p-value < 2.2e-16alternative hypothesis: true rho is not equal to 0sample estimates: rho 0.6224114

Realizamos el test no paramétrico Rho de Spearman

Nos da un resultado de o,6224114 por lo que se encuentra en el rango de -1,1 por lo que podemos decir que existe correlaciónn y seria una correlación buena porque se encuentra entre 0,6 y 0,8, además se trata de una correlación positiva

P-value nos sale menor que 0,05 por lo que rechazamos H0 y aceptamos H1, es decir, la diferencia entre ambas variables es significativa