Este documento resume los pasos para realizar una correlación de Pearson entre el peso y la altura de 48 personas. Primero, se realizaron pruebas de normalidad usando Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk, determinando que ambas variables se distribuyen normalmente. Luego, se calculó la correlación de Pearson entre peso y altura, obteniendo un valor de 0.62, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre las variables. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de que no hay correlación entre peso y altura.
2.
1.- NORMALIDAD DEL PESO Y LA
ALTURA.
Hipótesis nula: La variable se distribuye de manera normal.
Hipótesis alternativa: La variable no se distribuye de manera
normal.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Peso ,089 48 ,200
*
,965 48 ,154
Altura ,105 48 ,200
*
,979 48 ,532
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors
3.
2.- Decidir qué test escojo: Kolmogorov-
Smirnov o Shapiro-Wilk. Plantear hipótesis
sobre la relación entre variables.
Escojo Shapiro-Wilk, pues mi muestra es menor de
50 personas. Obtengo además una significación
estadística de 0,154 para la altura y 0,532 para el
peso. Al ser esta significancia mayor de 0,05, se
acepta la hipótesis nula: ambas variables se
distribuyen normalmente.
4.
4.-Realizar paso por paso con spss la
correlacion bivariada.
Al ser el peso y la altura dos variables que se
distribuyen normalmente, la correlación deberá
establecerse por Pearson.
Correlaciones
Peso Altura
Peso Correlación de
Pearson
1 ,619**
Sig. (bilateral) ,000
N 48 48
Altura Correlación de
Pearson
,619** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 48 50
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
5.
Obtenemos una correlación de Pearson tanto
para el peso como para la altura de 0,62. Esta
cifra corresponde con una correlación buena
entre ambas variables (Fuerte) y además
positiva, pues ambas experimentan cambios
en la misma dirección.
6.
Por otro lado, el grado de significación es cero, lo
que nos hace pensar que se rechaza la hipótesis nula
y se acepta la alternativa.
Hipótesis nula: No hay correlación entre altura y
peso.
Hipótesis alternativa: Existe relación entre altura y
peso.
