tarea seminario 9 estadística

1. TAREA SEMINARIO 9
Belén Núñez Claudel

2. Queremos asociar dos variables en escala.
Para saber si podemos usar el coeficiente de
correlaciación de Pearson, usamos Kolmogorov-
Smirnov para comprobar si estas variables son
paramétricas, es decir, siguen una distribución
normal.
Al ser una muestra mayor de 50, usaremos
Kolmogorov-Smirnov; pero SPSS también lo
calcula con Shapiro-wilk (para muestras menores
de 50)

5. Cuando la significación es menor a 0,05 se rechaza
la hipótesis nula, es decir, los datos relacionados no
siguen la distribución normal, y por tanto, no
podremos usar Pearson, pero si Spearman

6. Usamos Spearman porque sirve para variables
que no siguen distribución normal. También
usaremos Pearson para ver cual sería el
resultado.

8. La correlación Pearson nos informa sobre la
intensidad de la relación

9. Correlacionamos sexo y hábito tabáquico

11. La significación es menor que 0,05, por lo que se
rechaza la hipótesis nula, es decir, existe relación
entre el sexo y el hábito tabáquico.
El valor es 0,223 y según la escala de disquerra la
intensidad es baja.
Como es positivo, se cumple la relación y se
aproxima más a las mujeres.

12. Correlacionamos sexo e IMC

14. Sexo e IMC no están relacionados, es decir, se
acepta la hipótesis nula

15. Correlacionamos sexo y glucemia en ayuna

16. No existe relación entre sexo y glucemia; pero si
la hubiese se inclinaría hacia los hombres,
porque la correlación de Pearson es negativa
(1=hombres, 2=mujeres)

17. Correlacionamos sexo y altura

18. Hay relación entre sexo y altura y esa relación es
alta y tiene una orientación hacia los hombres,
porque es un número negativo

19. Correlacionamos sexo y satisfacción con el peso
(Relación entre dos variables cualitativas
dicotómicas)

21. Aceptamos la hipótesis nula, es decir, no está
relacionada la satisfacción del peso con el sexo.

22. Correlacionamos sexo y tipo de tratamiento.

23. Existe relación entre sexo y tipo de tratamiento ,
por lo que se rechaza la hipótesis nula.
La relación es muy alta. Para ver la tendencia
nos fijamos en la variable independiente (en
este caso el tipo de tratamiento) la tendencia
es mujeres y tratamiento b porque es positivo.