Este documento proporciona instrucciones para completar un ejercicio de estadística que involucra seleccionar dos variables cuantitativas de un cuestionario, analizar su correlación usando diagramas de dispersión y estadísticos como R de Pearson o Rho de Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal, y representar gráficamente los resultados. Explica cómo usar las herramientas en SPSS para comprobar la distribución normal de las variables y medir su correlación, así como cómo formular la hipótesis nula e interpretar los resultados.

1. TAREA SEMINARIO 10
EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA

2. 1. Elige dos variables de la matriz de datos del
cuestionario. Comenta los resultados y
represéntalos gráficamente.
Las variables deben ser cuantitativas si queremos
ver la correlación. Estas pueden ser:
- Correlación positiva: Si el cambio es en la misma
dirección. (Como talla y peso)
- Correlación negativa: Si el cambio se produce en
distinta dirección. (Como la edad y nota)

3. La correlación se representa mediante diagramas de
dispersión. Puede medirse con los estadísticos:
- R de Pearson ( si ambas variables se distribuyen
normalmente).
- Rho de Sperman (si al menos una de las dos no se
distribuye normalmente).
Tenemos que realizar el test de kolmogorov para ver si las
variables siguen una distribución normal (tamaño
muestral mayor de 50) o si el tamaño muestral es menor
de 50 utilizamos el test de Shapiro-Wilks.

4. Vamos a formular la hipótesis nula en el SPSS.
Analizar Estadísticos descriptivos Explorar.
Ho: Si existe relación entre la fecha de nacimiento y las horas que se
practica deporte. La nota de acceso no sigue una distribución
normal.

6. Nos va a generar un cuadro. El cuadro de libertad es 50 así
que nos podemos fijar en los 2 estadísticos.
El nivel de significación es 0,000< 0,05 ; quiere decir que
aceptamos la hipótesis nula,. La nota de acceso no sigue la
distribución normal.
Al no seguir una de las dos variables distribución normal
tenemos que usar la Rho de Spearman.

7. Continuamos comprobando la relación entre el año de
nacimiento y horas dedicadas a practicar deporte;
debemos hacer lo siguiente:
Analizar correlaciones bivariadas.

8. Elaboramos la
siguiente tabla de
correlación:

9. La significación bilateral que nos ofrece es de 0,854>
0,005, así que podemos decir que no existe correlación
entre variables; aceptamos la hipótesis nula.
A continuación hacemos el gráfico de dispersión de
puntos y elegimos el simple; no debemos olvidar que la
variable independiente va en el eje X y la dependiente en
el eje Y.

10. Podemos observar que no existe relación entre
variables.