Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables de altura y peso utilizando datos de salud. Primero, se seleccionan las variables altura y peso del conjunto de datos. Luego, se analiza gráficamente la linealidad de las variables y la normalidad de su distribución, encontrando que no hay linealidad ni distribución normal. Finalmente, se utiliza una prueba no paramétrica que muestra una correlación casi muy fuerte entre altura y peso.
2. PASO 1
• En primer lugar, una vez cargado
nuestro conjunto de datos
“activossalud” tal y como hemos
hecho en el resto de actividades,
seleccionamos dos variables
cuantitativas.
• Para ello, veremos las distintas
posibilidades mediante
resúmenes del conjunto de datos
activos.
• Seleccionamos las variables
altura y peso, de las que
analizaremos su relación.
3. PASO 2
• Procederemos a realizar un estudio de
la linealidad de nuestras variables
mediante métodos gráficos.
• Nos dirigimos a gráficos y
seleccionamos diagrama de dispersión
• Observamos que no sigue ninguna
pendiente y que por tanto no hay
linealidad.
4. PASO 3
• Continuaremos con el estudio de la
normalidad.
• Para ello, utilizaremos el test de
normalidad de R-commander
(aunque también podríamos hacerlo
por métodos gráficos).
• Estudiamos la normalidad de ambas
variables.
• En ambos casos vemos que lo valores
de p son menores de 0.05, por lo que
ninguna de las dos variables tienen
una distribución normal.
5. PASO 4
• Continuamos con el estudio de la
correlación. Como nuestras
variables no presentan
normalidad, tendremos que
utilizar un test no paramétrico
para este estudio, en este caso lo
haremos mediante el test no
paramétrico de Spearman.
• Observamos que Rho es 0,622,
por lo que existe una correlación
casi muy fuerte.
