El documento resume los resultados de cuatro análisis de correlación de Pearson realizados utilizando el programa SPSS. El primer análisis encontró una correlación baja entre el peso y las horas de deporte. El segundo encontró una alta correlación negativa entre cigarrillos fumados y nota de acceso. El tercer análisis, limitado a 10 casos, encontró una alta correlación positiva entre peso y altura. El cuarto muestra un gráfico que ilustra esta última correlación.

1.  1.1.- Utilizando nuestra base de datos, comprueba la correlación entre la
variable peso y la variable horas de dedicación al deporte. Comenta los
resultados.
 Para ello, utilizamos el programa SPSS, que nos ofrece una tabla de contingencia donde
se recogen y organizan todos los datos.

2. La correlación entre el peso consigo mismo y la correlación de las
horas de dedicación a practicar deporte consigo mismo, son de 1,
correlaciones perfectas, ya que son las mismas variables. Al
comparar el peso con las horas dedicadas a practicas deportivas,
obtenemos que la correlación es de 0.410, es decir, una correlación
baja. Además, al ser este valor positivo, podemos afirmar que es una
correlación lineal directa, es decir, que los valores pequeños de la
variable peso se relacionan con los valores pequeños de la variable
horas empleadas en practicar deporte.

3.  1.2.- Calcula el Coeficiente de Correlación de Pearson para las
variables nº de cigarrillos fumados al día y nota de acceso.
Comenta los resultados.

4. Al igual que antes, utilizamos el programa SPSS para obtener la correlación entre el
número de cigarrillos diarios y la nota de acceso al grado de Enfermería.
Como podemos ver, las correlaciones entre el número de cigarrillos diarios y el
número de cigarrillos diarios y entre la nota de acceso y la nota de acceso es 1. Es
lógico que tenga una correlación perfecta, ya que estamos comparando una variable
consigo misma.
En cuanto a la correlación de el número de cigarrillos diarios y la nota de acceso al
grado, es de -0,976. Esto quiere decir que existe una correlación muy alta ente estas
dos variables, ya que está muy cerca del valor máximo, +/- 1. Al ser negativo el valor,
indica que es una correlación lineal inversa, es decir, cuanto más alto sea el número
de cigarrillos fumados al día, menor será la nota de acceso al grado, y viceversa.
La correlación es significativa al nivel 0.01(bilateral) , lo que indica que tenemos un
nivel de confianza del 99%.

5.  1.3.- Calcula el Coeficiente de Correlación de Pearson para las variables
peso y altura (limitando la muestra a 10 casos). Comenta los resultados.

6. Como antes, al comparar una variable consigo misma, la
correlación es de 1, perfecta. Al estudiar la correlación entre el peso y
la altura, vemos que es de 0,757. Es una correlación alta, ya que está
cerca de los valores máximos: +/-1. Al ser positiva, nos indica que la
correlación es lineal directa, es decir, que conforme aumenta la altura,
también aumenta el peso.
La correlación es significativa al nivel 0.05, por lo que tenemos un
nivel de confianza del 95%, es decir, solo hay un 5% de posibilidades de
que nos hayamos equivocado.

7.  1.4.- Muestra los gráficos en una de las correlaciones.
 Esta es la gráfica del último ejercicio resuelto:

8. Como podemos apreciar en el gráfico, al existir una
correlación alta entre ambas variables (0.757), la nube
de puntos se distribuyen alrededor de una recta
imaginaria. Además, al ser creciente dicha recta, nos
indica que el una correlación lineal directa.