Este documento describe los pasos realizados para comprobar la correlación entre variables de peso y glucemia, y tensión arterial y colesterol utilizando la base de datos obesidad.sav. Se grafican las variables, se realizan pruebas de normalidad y pruebas de correlación de Spearman o Pearson dependiendo de los resultados de normalidad. Los resultados muestran que el peso influye en la glucemia y el colesterol influye en la tensión arterial.

1. Estadística y TIC.
María de Novales Atienza
TAREA SEMINARIO 9

2. Mediante la base de datos obesidad.sav debemos
comprobar la correlación entre las variables peso y
glucemia
EJERCICIO 1

3. PRIMERO, DEBEMOS DE COPIAR LAS VARIABLES
PESO Y GLUCEMIA EN UNA NUEVA HOJA DE
DATOS, PARA REALIZAR MEJOR LOS PASOS A
SEGUIR.

4. A CONTINUACIÓN, DEBEMOS DE REALIZAR
UNA GRÁFICA DE DISPERSIÓN PARA VER LA
PROXIMIDAD DE LOS DATOS, SIGUIENDO
LOS SIGUIENTES PASOS.

5. COMO RESULTADO, OBTENEMOS
LA SIGUIENTE GRÁFICA

6. EL SIGUIENTE PASO CONSISTE EN REALIZAR LAS
PRUEBAS DE NORMALIDAD A AMBAS VARIABLES
PARA VER QUE PRUEBA REALIZO, SI R DE PEARSON
(PARAMETRICA) O RHO DE SPEARMAN (NO
PARAMETRICA) . ESTE ES EL CASO DE LA GLUCEMIA.
En el cuadro obtenido nos fijamos en la prueba de
Kolmogorov-Smirnov ya que nuestra muestra es mayor de 50.
La significación es 0. Nuestro margen de erros es 0,05, por lo
que rechazamos la hipótesis nula (hay distribución normal) y
aceptamos la hipótesis alternativa (no hay distribución
normal).

7. AHORA PASAREMOS A ANALIZAR LA
VARIABLE PESO REALIZANDO LOS
MISMOS PASOS.

8. PRUEBA DE NORMALIDAD.
Al analizar la prueba de Kolmogorof-Smirnov podemos observar
que la significación es 0,003. El riesgo que asumimos es de 0,05,
por lo que aceptamos la hipótesis alternativa de nuevo (no hay
distribución normal)

9. COMO AMBAS VARIABLES NO SIGUEN
UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL,
REALIZAREMOS RHO DE SPEARMAN
(PRUEBA NO PARAMÉTRICA).
Al realizar Rho de Spearman, obtenemos una significación de 0. Nuestro margen de
error sigue siendo 0,5, por lo que aceptamos la hipótesis alternativa (si hay
correlación), de manera que rechazamos la hipótesis nula (no hay correlación). Por lo
que el peso si influye en la glucemia.

10. Mediante la base de datos obesidad.sav debemos
comprobar la correlación entre las variables tensión
arterial sistólica y colesterol.
EJERCICIO 2

11. EN ESTE EJERCICIO 2 REALIZAREMOS
LOS MISMOS PASOS QUE EN EL
EJERCICIO 1

12. GRÁFICA DE DISPERSIÓN

13. RESULTADO DE LA GRÁFICA DE
DISPERSIÓN.

14. REALIZAREMOS LAS PRUEBAS DE
NORMALIDAD CON CADA VARIABLE.

15. TENSIÓN ARTERIAL SISTÓLICA
Nos fijamos en la prueba de
Kolmogorof-Smirnov, vemos que la
significación es 0, por lo que de nuevo
aceptamos la hipótesis alternativa (no
hay una distribución normal)

16. COLESTEROL
En este caso la significación es mayor que
nuestro margen de error (0,200>0,05), por lo
rechazaremos la hipótesis alternativa y
aceptaremos la nula: si hay una distribución
normal.

17. COMO UNA DE LAS VARIABLES SIGUE UNA
DISTRIBUCIÓN NORMAL POR LO QUE EN VEZ
DE RHO DE SPEARMAN UTILIZAREMOS R DE
PEARSON (PRUEBA PARAMÉTRICA)

18. RESULTADO DE R PEARSON
Como vemos la significación es menor que nuestro margen de error
(0,005<0,05), por lo que aceptamos la hipótesis alternativa: si hay correlación.
Por lo que el colesterol influye en la tensión arterial sistólica.