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1. Seminario 8Marta Villanueva Gómez
Grupo 16
Estadística y Tics

2. La actividad a realizar en R Commander es la siguiente:
Ø Determinar si existe relación y cómo es de fuerte entre la variable altura y
peso del archivo “activossalud.Rdata”



3. 1º Paso: cambiamos el directorio de trabajo en R commander

4. 2º Paso: cargamos la base de datos “activossalud.Rdata”
donde están nuestras variables

5. 3º Paso: lo primero que hay que hacer para ver si hay relación
entre dos variables es comprobar si siguen una distribución normal
o no.
Primero comprobaremos la normalidad de la variable altura

6. Al pulsar aceptar, nos sale la gráfica, donde
observamos:
 Podemos observar que hay
puntuaciones que se salen
de las líneas discontinuas
(que representan los
intervalos de confianza),
por lo que consideramos
que la variable altura no
posee una distribución
normal

7. Ahora comprobamos la distribución de la variable peso

8. Observamos en la gráfica, que:
 Observamos que hay
puntuaciones de la
variable que
sobresalen de los
intervalos de
confianza (líneas
discontinuas) por lo
que la variable peso
no sigue una
distribución normal

9. 4º Paso: Al no presentar ninguna una distribución normal
utilizaremos el Test de Rho Spearman (test no paramétrico)
 Una vez que hemos decidido que Test vamos a realizar, procedemos a:
1º Qué tipo de relación (regresión) hay entre ellas
2º Cómo de fuerte es la relación en el caso de que la hubiera (correlación).
1º Estudiamos la linealidad

10.  Podemos observar que muchas de las puntuaciones se acercan a la línea de mínimos
cuadrados, pero conforme va aumentando los valores, las puntuaciones se alejan.
Podemos decir entonces, que no existe relación entre ambas variables, y además podemos
decir que a medida que aumenta la altura, aumenta el peso, ya que hay una relación positiva,
porque la pendiente es ascendente.

11. 4º Paso: ¿Cómo de fuerte es la variable? (correlación)
Seleccionamos ambas
variables: Peso y Altura
Seleccionamos el
test de Spearman, ya
que no siguen una
distribución normal

12. Obtenemos el siguiente resultado:

 Vemos que hay una correlación de 0.62. Esto significa que hay una
correlación moderada (a partir de 0.5 ya se considera así).

 En conclusión, ambas variables guardan una cierta relación.

