modificado

1. Seminario 9
Correlación

2. Introducción
 Correlación va desde -1 pasando por 0 hasta 1
 Ambas variables deben ser cuantitativas
 Si tengo los puntos dispersos es que no hay
correlación, su valor es cero, es decir, las dos
variables no están relacionadas.
 La correlación habla sobre si hay relación entre
ambas variables pero no implica causalidad. Es
decir, no es lo mismo que el tabaco tenga
relación con el cáncer de pulmón, que el tabaco
cause cáncer de pulmón.
 La única forma de que correlación sea 1 es que
se relacione con la misma variable.

3. Introducción
 Si la correlación es
fuertemente positiva
es que las dos
variables están
relacionadas
directamente
proporcional
 Si la correlación es
fuertemente negativa
es que las dos
variables están
relacionadas
inversamente
proporcional.

4. Ejercicio para el blog
CORRELACIÓN ENTRE HORAS DE
PRÁCTICA DE DEPORTE Y IMC

5. Primer paso. Prueba de
normalidad
 En primer lugar, hay
que realizar el test de
normalidad (Shapiro o
Kolmogorov, según el
tamaño de la
muestra) para saber
si sigue una
distribución normal o
no. En función de ello
elegimos el
coeficiente de
Pearson o el de
Spearman para
realizar la correlación.
 El tamaño de nuestra
muestra es de 50 y se
utiliza el test de
Shapiro para hacer el
test de normalidad.
 Elaboramos hipótesis:
1. Hipótesis nula:
Sigue distribución
normal
2. Hipótesis
alternativa: No
sigue distribución
normal

8.  Si la Sig. De horas dedicadas al deporte es de
0,000,siendo menor que 0,05 se acepta h. alternativa.
No sigue distribución normal.
 Si la Sig. De peso es de 0,015,siendo menor 0,05 se
acepta h. alternativa. No sigue distribución normal.

9. Como ambas variables no siguen
distribución normal, se realizan pruebas no
paramétricas y para analizar la correlación
debemos de utilizar el coeficiente de
Sperman.
-Coeficiente de Pearson para paramétricas.
Distribución normal.
-Coeficiente de Spearman para no paramétricas.
No distribución normal.

10. Segundo paso. Correlación
 Se hacen las pruebas de correlación en SPSS
con el coeficiente de Spearman ya que las
variables no siguen una distribución normal.

12. Debemos fijar la atención en el coeficiente de
Spearman que es el que nos interesa. Su valor es de
0,263 por lo que es una correlación baja ya que esta
muy cerca del cero, aunque sigue siendo una
correlación directamente proporcional.

13. Tercer paso. Gráfico