Estadística y TICs, Grado en Enfermería.

1. CONCORDANCIA Y
CORRELACIÓN
Virginia Roldán Antúnez
Estadística y TICs
Grado en Enfermería
Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología
Universidad de Sevilla

2. ACTIVIDADES A REALIZAR
• Elegir dos variables de la matriz que sean cuantitativas.
• Justificarlo, es decir:
• Hacer pruebas de normalidad.
• Mirar tamaño de la población para decidir el estadístico de correlación que debemos
utilizar.
• Comentar resultados.
• Representar gráficamente con nubes de dispersión.

3. PRIMERA PAREJA DE VARIABLES
• En primer lugar, elegimos la primera pareja de variables, que serán
ANCHURA DE CINTURA y ANCHURA DE CADERAS.
• Cliquear en el menú en: ANALIZARESTADÍSTICOS
DESCRIPTIVOSEXPLORAR.
• Metemos las variables citadas anteriormente.

5. • La muestra, al ser >50, se coge para comparar la prueba de Kolmogorov-
Smirnov.
• Para que sigan la normal, los valores deberían estar por encima de 0,05.
Como no lo están, no siguen la normal, por lo que se coge la prueba de
Spearman. Si fuesen los valores mayores a 0,05, se cogería la prueba de
Pearson.

6. • Aunque en la curva de la
normal, los valores se acerquen
a la línea, lo importante es el
test, aunque en la gráfica salga
como normal.

7. MIRAR CORRELACIONES
• ANALIZAR CORRELACIONES
BIVARIADAS: relación cadera-cintura.
• Cliqueamos en Spearman, como hemos
dicho anteriormente.

8. • Hay correlación entre anchura de caderas y de cintura. El grado de
correlación es del 57%, por lo que cuando una aumenta, la otra también al
ser positivo. Se niega la hipótesis nula, porque el grado de significación es
menor de 0,05.

9. GRÁFICOS
• GRÁFICOS CUADROS DE DIÁLOGO ANTIGUOS
DISPERSIÓN/PUNTOS DISPERSIÓN SIMPLE.

10. • En el eje de las X, va el término
independiente, que es la ANCHURA
DE CINTURA, ya que a más anchura
de cintura, mayor anchura de cadera
habrá.
• En el eje de las Y, va el término
dependiente, que es el que depende
del otro, que en este caso sería
ANCHURA DE CADERAS.

11. • Hay una correlación moderada
positiva, entre la anchura de
cadera y de cintura.

12. SEGUNDA PAREJA DE VARIABLES
• En segundo lugar, he elegido la pareja de variables: TENSIÓN ARTERIAL
SISTÓLICA-PESO.
• Empezamos siguiendo los mismos pasos que anteriormente para mirar la
normalidad: ANALIZARESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
EXPLORAR.
• Metemos las variables citadas anteriormente.

14. • Como la muestra es mayor de 50 (236), nos fijamos en la prueba de
Kolmogorov-Smirnov.
• No sigue una normalidad porque no es mayor de 0,05 el grado de
significación (p<0,05). Por lo que hay que coger Spearman.

15. MIRAR CORRELACIONES
• ANALIZAR
CORRELACIONES
BIVARIADAS: peso- tensión
arterial sistólica.
• Cliqueamos en Spearman, como
hemos dicho anteriormente.

16. • Hay correlación entre tensión arterial sistólica y peso. El grado de correlación
es del 37%, por lo que cuando una aumenta, la otra también al ser positivo.
Se niega la hipótesis nula, porque el grado de significación es menor de 0,05.

17. GRÁFICOS

18. • En el eje de las X, va el término
independiente, que es el PESO, ya
que a más peso, mayor tensión
arterial sistólica habrá.
• En el eje de las Y, va el término
dependiente, que es el que depende
del otro, que en este caso sería
TENSIÓN ARTERIAL
SISTÓLICA.

19. • Como hay una correlación
menor, sale más dispersa la
gráfica, por lo que hay algo de
correlación entre el peso y la
tensión arterial sistólica.

20. ¡GRACIAS!
Virginia Roldán Antúnez
Estadística y TICs
Hospital Universitario Virgen Macarena
Macarena Grupo B
Grado en Enfermería
Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología
Universidad de Sevilla