Este documento resume el análisis de las variables cuantitativas altura y peso en un conjunto de datos de salud. Se determinó que las variables no siguen una distribución normal a través de una prueba de Shapiro-Wilk. Existe una relación lineal positiva entre el peso y la altura, pero la correlación entre las variables es débil, con un coeficiente de Spearman de 0.622.

1. CRISTINA ROMERO FERNÁNDEZ

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Cargamos el conjunto de datos «activossalud»

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A continuación seleccionamos las variables cuantitativas altura y
peso.

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Altura: Peso:
Como hay puntos que no quedan dentro de la línea, no siguen una
distribución normal. Para confirmarlo se realiza el test de Shapiro Wilk.

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Test de Shairo Wilk:

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Como el p-value tanto en la altura como en
el peso es menor de 0’05, no sigue una
distribución normal.

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AHORA PODEMOS EMPEZAR A ESTUDIAR:
1.-QUE TIPO DE RELACIÓN (REGRESIÓN) HAY
ENTRE ELLAS
2.-COMO DE FUERTE ES DICHA RELACIÓN EN CASO
DE QUE LA HUBIERA (CORRELACIÓN)

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Estudio de la linealidad de las variables:
Selección de línea de los
mínimos cuadrados para que
aparezca la línea de regresión.

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Se puede observar
que conforme
aumenta x, aumenta
y. Por lo que, existe
una relación lineal
positiva entre la
variable peso y
altura.

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Para finalizar, estudiamos la correlación, es decir la
fuerza de relación entre las variables:
Elegimos el
coeficiente de
Spearman porque
no seguían las
variables una
distribución
normal.

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Sabiendo que 1 indicaría una correlación positiva perfecta, -1
una correlación negativa perfecta, y 0 no correlación. El
resultado ha sido de 0’622 que tiende a una correlación
positiva pero con poca fuerza.