Seminario 9

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Seminario 9 Correlaciones bivariadas en SPSS.

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Seminario 9Correlaciones bivariadas en SPSS.

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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.

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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.

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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.

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Nos aparece el siguiente cuadro:

Elegimos nuestras variables y pulsamos en aceptar.

Ejemplo 1.

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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.

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A continuación vemos si hay correlación.

Pulsamos en:Analizar Correlaciones Bivariadas.

Ejemplo 1.

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Y obtenemos la siguiente tabla:

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

Pulsamos en ‘Aceptar’

Ejemplo 1.

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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.

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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.

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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.

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Obtenemos nuestro diagrama de dispersión.

Nos hace verque efectivamenteno hay correlación

Ejemplo 1.

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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.

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Y obtenemos la siguiente tabla:

Insertamos nuestrasvariables y pulsamosen ‘Aceptar’.

Ejemplo 2.

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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.

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A continuación vemos si hay correlación.

Pulsamos en:Analizar Correlaciones Bivariadas.

Ejemplo 2.

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Nos aparecerá el siguiente cuadro:

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

Ejemplo 2

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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

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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.

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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.

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Así obtenemos nuestro diagrama de dispersión:

En este diagramapodemos ver quehay una correlaciónpositiva moderada.

Ejemplo 2.

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