SEMINARIO 9CORRELACIÓN

ESTADÍSTICA Y TICSNOELIA BENÍTEZ SANTOS

GRUPO 5U.D.V. MACARENA

Para empezar, correlación es la relación entre una variable y otra, dos variables se relacionan cuando las mediciones de las mismas cambian simultáneamente.Para la correlación podemos utilizar dos coeficientes: • El coeficiente r de Pearson es para variables

cuantitativas que siguen una distribución normal• El coeficiente rho de Spearman no exige que las

variables cuantitativas sigan una distribución normal.

Ahora procedemos al ejercicio: mediante una entrada de SPSS con dos variables (talla y peso) comprobamos la correlación.Queremos ver la correlación de dos variables cuantitativas, peso y talla. Antes de elegir el coeficiente de correlación con el que vamos a trabajar, tenemos que comprobar la normalidad de las variables

Entramos en SPSS Analizar Estadísticos descriptivos Explorar

Primero, añadimos la variable “peso” para comprobar su normalidad.Para ello entramos en graficos “gráficos de normalidad con pruebas”

Ya tenemos nuestra tabla de prueba de normalidad de la variable “peso”

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

peso del alumno ,101 30 ,200* ,973 30 ,615

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

peso del alumno ,101 30 ,200* ,973 30 ,615

Elegimos el test de normalidad Shapiro, porque la muestra es menor de 50. Como la significancia es mayor que 0,05 que es el grado de confianza, vemos que la variable sigue una distribución normal.0,615 > 0,05

Ahora hacemos lo mismo con la variable “talla”.Y seguimos el mismo proceso hasta que nos de SPSS la prueba de normalidad.También elegimos el test de Shapiro y vemos que es mayor que 0,05; por lo que sí sigue una distribución normal la variable “talla”

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

talla del alumno ,118 30 ,200* ,963 30 ,364

Podemos ver también los diagramas que nos salen.

Nuestro ejercicio era comprobar la correlación entre ambas variables (peso y talla), y ya hemos comprobado que nuestras variables siguen una distribución normal. Por lo que ahora mediante SPSS vemos la correlación. Cliqueamos en Analizar Correlaciones Bivariadas

Metemos nuestras dos variables para comprobar la correlación y elegimos el coeficiente de correlación R de PEARSON, ya que las dos variables siguen una distribución normal.

Ya nos ha calculado SPSS la correlación de ambas variables.

Como conclusión, podemos decir que la correlación es positiva moderada, ya que 0,475 esta entre los valores: 0,4 < r< 0,6

Correlaciones

peso del alumno talla del alumno

peso del alumno Correlación de Pearson 1 ,475**

Sig. (bilateral) ,008

N 30 30

talla del alumno Correlación de Pearson ,475** 1

Sig. (bilateral) ,008

N 30 30

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).