tarea del seminario 8

1. SEMINARIO 8
(correlación)
Mª Ángeles Martínez Ríos
1º Enfermería. Grupo 15
Hospital Virgen del Rocío

2. ENUNCIADO EJERCICIO:
• Determina que si existe relación y como de
fuerte es entre las variables altura y peso.
Para comprobar si existes relación entre ambas
variables, debemos comprobar si existe:
Normalidad
Linealidad en la distribución

3. PRIMERO, COMPROBAMOS LA
NORMALIDAD
• Lo primero que debemos hacer es comprobar la normalidad,
utilizando el Rcommander. Una vez cargado el conjunto de datos
activos, clicamos “gráficas” y “gráfica de comparación de cuartiles”

4. Primero lo hacemos por ejemplo, con
la variable altura
• En datos clicamos la variable “altura”, y en opciones escogemos que
la distribución sea normal

5. Obtenemos el siguiente gráfico:

6. Hacemos lo mismo con la variable peso

7. Obtenemos la siguiente gráfica:

8. • Como podemos observar en ambas gráficas de
las variables altura y peso, existe varios puntos
fuera del intervalo de la normalidad. Por tanto,
estas variables cuantitativas no siguen una
distribución normal.

9. COMPROBAMOS LA LINEALIDAD
• La linealidad se comprueba mediante el diagrama de dispersión.
Clicamos “gráficas”, y “diagrama de dispersión”

10. En cuanto a la linealidad, como podemos comprobar la mayoría de los puntos
se ajustan a la recta, por lo que podemos decir que las variables tienen
linealidad. Además, también observamos con esa gráfica que la pendiente
de la línea es positiva, por lo que a mayor altura, mayor peso

11. Además, tenemos que completar con la información
numérica que aportan los coeficientes de relación

12. Seleccionamos las variables (peso y altura), y posteriormente clicamos el tipo
de correlación “Coeficiente de Spearman”, puesto que como hemos
comprobado antes no existía normalidad en las variables. Finalmente
dejamos “observaciones completas” y clicamos “aceptar”.

13. Conclusión,
• Como podemos observar, la correlación es de 0.622, por lo que
podemos decir que tiene una buena relación, ya que la correlación
va entre el -1 y 1 y los extremos son las relación perfecta.

14. Otra forma sería con el test de
correlación:

15. En el test de correlación, además de observar que la correlación es de
0.622 (es una correlación fuerte pues se acerca bastante al 1),
podemos ver que la p-value (2.2e-16), es mucho menor que 0.05,
por lo que aceptamos la H1 y llegamos a la conclusión, de que hay
correlación entre las variables.