Este documento describe los pasos para calcular el coeficiente de correlación entre las variables peso y talla utilizando SPSS. Primero, se comprueba que ambas variables siguen una distribución normal mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Luego, se establecen las hipótesis nula y alternativa para determinar si los datos siguen una distribución normal. Finalmente, se calcula el coeficiente de correlación de Pearson en SPSS y se interpreta el resultado.
3. El primer paso es comprobar que ambas variables tengan una distribución
normal, para así decidir si tenemos que utilizar el coeficiente R de Pearson o el
coeficiente Rho de Sperman.
Comprobaremos la normalidad a través del programa de SPSS. Para ella
hacemos lo siguiente:
Primero el peso y después la talla.
4. A continuación tenemos que determinar si usaremos Kolmogorov o Shapiro-Wilk,
para ello nos fijamos en el grado de libertad que nos dirá el tamaño menos uno
de la muestra. Si es <50 escogeremos Shapiro Wilk, si es >50 escogeremos
Kolmogorov.
Como podemos ver, la muestra será menor de 50, por lo que usaremos Shapiro
Wilk.
5. A continuación, pasaremos a establecer las hipótesis:
Ho: los datos siguen una distribución normal.
Hi: los datos no siguen una distribución normal.
Como el valor que nos da en la prueba de Shapiro Wilks es
>0.05 , vamos a poder aceptar la Ho, esto ocurre así en ambas
variables. Por ello podemos decir que los datos siguen una
distribución normal.
Ahora que sabemos que los datos siguen una distribución
normal, utilizaremos el coeficiente de Correlación de Pearson.
6. Nos vamos a SPSS para calcular el coeficiente de correlación, introducimos las
variables que queramos y marcamos Pearson
7. El resultado del coeficiente de correlación es de 0,475 , como el valor
esta entre 0,4 y 0,6 podemos decir que estamos ante una Correlación
moderada positiva.
A continuación vamos a representar el grafico, lo haremos de la
siguiente forma:
