Correlación de variables

1. Seminario 9
Correlación entre variables
Blanca Iglesias

2. Ejercicios de correlación para el blog
▪ Elige dos variables de la matrz de datos del cuestionario:
▪ La que queramos pero deberás justificarla.
▪ Recuerda que tienes que hacer la rueba de normalidad para decidir el estadístico de
correlación que tienes que utilizar.
▪ Comenta los resultados.
▪ Represéntalos gráficamente (con la nube de dispersión).
*Hacerlo dos veces (con cuatro variables)*

3. Ejercicio I
Queremos saber si el colesterol total influye en la tensión arterial
sistólica, porque creemos que hay relación

5. Ejercicio I
Variable independiente
Colesterol total
Variable dependiente
Tensión arterial sistólica
H0. No hay relación entre las variables
H1. El colesterol total sí influye en la TAS

6. Ejercicio I
▪ Al realizar las pruebas de normalidad, utilizamos el nivel de significación aportado
por el test de Kolmogorov-Smirnov ya que el tamaño de la muestra es mayor de 50.
▪ Pero como la variable de la tensión arterial sistólica no sigue la normalidad,
utilizamos Rho de Spearman.

7. Ejercicio I. Gráfico de tallo y hojas

8. Ejercicio I. Histograma

9. Ejercicio I. Gráfico Q-Q

10. Ejercicio I
El 26,3% de la TAS es explicada por el colesterol. Como el
nivel de significancia (0,007) es menor a 0,05, rechazamos
la H0.

11. Ejercicio I. Nube
de dispersión
Al rechazar la hipótesis nula,
confirmamos que sí hay relación entre
las variables y por tanto, podemos
confirmar que el colesterol sí influye en
la tensión arterial sistólica.
Por último, esta relación la podemos
observar en la nube de dispersión que es
moderada positiva.

12. Ejercicio II
Queremos saber si la glucemia en ayunas influye en la diferencia de peso
real y subjetivo, porque creemos que hay relación

14. Ejercicio II
Variable independiente
Glucemia en ayunas
Variable dependiente
Diferencia de peso real y subjetivo
H0. No hay relación entre las variables
H1. La glucemia sí influye en la diferencia
de peso real y subjetivo

15. Ejercicio II
▪ Al realizar las pruebas de normalidad, utilizamos el nivel de significación aportado
por el test de Kolmogorov-Smirnov ya que el tamaño de la muestra es mayor de 50.
▪ Pero como ambas variables no siguen la normalidad, utilizamos Rho de Spearman.

16. Ejercicio II. Gráfico de tallo y hojas

17. Ejercicio II. Histograma

18. Ejercicio II. Gráfico Q-Q

19. Ejercicio II
El 9% de la diferencia de peso real y subjetivo es explicada por
la glucemia en ayunas. Como el nivel de significancia (0,352) es
mayor a 0,05, aceptamos la H0.

20. Ejercicio II. Nube
de dispersión
Al aceptar la hipótesis nula,
confirmamos que no hay relación entre
las variables y por tanto, podemos
confirmar que la glucemia en ayunas no
influye en la diferencia de peso real y
subjetivo.
Por último, esta ausencia de relación la
podemos observar en la nube de
dispersión en la que los datos están de
forma arbitraria.

21. Blanca Iglesias