ÚLTIMO TRABAJO DE ESTADÍSTICA

1. ANÁLISIS BIVARIADO DE
DOS VARIABLES
CUANTITATIVAS
CLARA MONTES ZAFRA
SUBGRUPO 18
1º ENFERMERÍA
2017/2018

2. PASO
1
Vamos a cargar nuestra base de datos en
RCommander como hemos hecho en anteriores
trabajos.

3. PASO 2
Vamos a estudiar la correlación existente entre dos variables
cuantitativas, para lo cual llevamos a cabo una serie de pasos:
Seleccionaremos dos variables cuantitativas, mediante un resumen
del conjunto de datos activos. Escogemos en este caso “peso” y
“horapracticadeportiva”.
Realizamos el Diagrama de Dispersión para conocer el tipo de
relación y estudiamos con gráficas la normalidad para saber que
Coeficiente de correlación debo hacer, en función de eso y de si es o
no paramétrica. También queremos conocer la fuerza de esta
relación.
Si es normal y paramétrica utilizaré Pearson.
Si no es normal, no es paramétrica o ambas dos utilizaré Spearman.

4. PASO
3
” En “Gráficas”-”Diagrama de
dispersión”-”peso” y
“horapracticadeportiva”-”opciones”-
”línea de mínimos cuadros”

5. PASO 4
0 5 10 15
406080100120
horapracticadeportiva
peso
ES PROPORCIONAL
PORQUE COMO VEMO
STIENE UNA RELACIÓN
LINEAL POSITIVA.

6. PASO 5. TEST GRÁFICOS
CONFIRMAR NORMALIDAD - PESO
Vamos a realizar un histograma, un diagrama de caja y un gráfico Q-
Q para confirmarlo, y podemos ver que la distribución no es normal.
peso
frequency
40 60 80 100 120
020406080100
406080100120
peso
103152
158
183193
199
259
266
-3 -2 -1 0 1 2 3
406080100120
norm quantiles
peso
158
259

7. PASO 6. TEST GRÁFICOS
CONFIRMAR NORMALIDAD –
HORAPRACTICADEPORTIVA
Siguiendo las mismas directrices del paso anterior, comprobamos
que en esta variable tampoco hay normalidad.
horapracticadeportiva
frequency
0 5 10 15
050100150
-3 -2 -1 0 1 2 3
051015
norm quantiles
horapracticadeportiva
273
176
051015
horapracticadeportiva
112
115
155
176
236
273
276

8. PASO 7- SHAPIRO WILK
También podemos estudiar la normalidad por el test de Shapiro-Wilk
observando el valor de P. “Estadísticos”-”resúmenes”-”test de
normalidad”, ahí elegimos la variable y observamos el valor de P.
El valor de P es menor
que 0’05 en ambos
casos por lo que
afirmamos que no tiene
una distribución normal,
es decir que no hay
igualdad (rechazamos la
hipótesis nula) y
podemos decir que no

9. PASO 8- ESTABLECEMOS LAS
HIPÓTESIS
1.HIPÓTESIS NULA (H0): NO HAY
CORRELACIÓN ENTRE “PESO” Y
“HORAPRACTICADEPORTIVA”
2.HIPÓTESIS ALTERNATIVA (H1): HAY
CORRELACIÓN ENTRE “PESO” Y
“HORAPRACTICADEPORTIVA”

10. PASO 9- SPEARMAN
Como tenemos dos variables de
distribución que no sigue una
normalidad, usaremos el coeficiente
de correlación de Spearman, en
resúmenes de los estadísticos, el
apartado llamado matriz de
correlación, seleccionamos las
variables, el tipo de correlación
Spearman y “p-valores pareados”.

11. PASO 10- SPEARMAN
LA CORRELACIÓN ES
MUY DÉBIL (0,2814).
Y EL P-VALOR ES
MENOR DE 0,001
POR LO QUE
ACEPTAMOS LA
HIPÓTESIS NULA Y
DECIMOS QUE NO
HAY SIGNIFCACIÓN
ESTADÍSTICA.