Tarea seminario viii
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Tarea seminario VIII: Normalidad y linealidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación de Pearson y Rho de Spearman
Alfonso Encinas CarvajalEstadística y TIC
Grupo 13 V.R.
Una vez importada la base de datos vamos a realizar un análisis bivariado de variables cuantitativas.
Pearson
EJERCICIO Determina si existe relación y como de fuerte es entre las
variables altura y peso
- Si o no (+/-) Diagrama de dispersión
Relación - Fuerte o débil Coeficiente de correlación
- Pearson (datos normales)
- Spearman (no normal)
Para saber si las variables cuantitativas son normales o no utilizamos: Gráficos:Histograma
Comparación de cuantiles (QQ)
Test de Shapiro-Wilk
Diagrama de dispersión: variable altura y peso.
Gráficas >> diagrama de dispersión >> elegimos las variables
Si existe relación entre la variables peso y altura porque existe pendiente (positiva) y en cuanto a la intensidad podríamos decir que es fuerte porque los puntos se acercan a la línea.
Estudio de la normalidad Histograma: gráficas >> histograma >> elegir variable
Al no hacer simetría en ninguna de las dos gráficas podemos decir que no son variables normales (Rho de Spearman)
Gráfica de comparación de cuantiles (QQ)
En esta gráfica observamos que muchos de los datos de la muestra están fuera de las líneas que marcan el límite, por tanto las variables no son
normales.
Test de Shapiro-Wilk: estadísticos >> resúmenes >> test de normalidad de Shapiro-Wilk
- Ho = normalidad- Hi = no normal
Con el test de Shapiro-Wilk podemos saber si las variables son normales o no. Si la p-value < o igual que 0.05 rechazamos la Ho y por tanto no son normales.
Como se tratan de variables cuantitativas no normales utilizamos el Rho de Spearman para saber si tienen relación y conocer la intensidad.
Se utiliza Spearman porque no son normales
Conclusión final Existe una relación entre la altura y el peso y podríamos decir que es intensa
ya que se acerca a 1.