1. EJERCICIO DEL SEMINARIO 10
REALIZADO POR:REALIZADO POR:
CLARA RÍOS BARRERACLARA RÍOS BARRERA
1ºGRADO DE ENFERMERÍA- UD VIRGEN DEL ROCÍO1ºGRADO DE ENFERMERÍA- UD VIRGEN DEL ROCÍO

2. ∗ En este ejercicio vamos a comprobar la relación
existente entre dos variables cuantitativas, que se
distribuyen normalmente, por lo que aplicaremos el
coeficiente de correlación de Pearson.
∗ En este caso, lo vamos a hacer con SPSS. En cada uno
de los tres ejercicios, observaremos el gráfico de
dispersión de puntos, en el cual a simple vista
podemos deducir que haya una relación existente
entre ambas variables, pero lo comprobaremos
cuando el programa SPSS resuelva los cálculos. Esto
nos permitirá verificar nuestra deducción sobre la
relación entre dos variables.
CORRELACIÓN LINEAL DE
PEARSON

3. ∗ Utilizando nuestra base de datos,
comprueba la correlación entre la variable
peso y la variable horas de dedicación al
deporte. Comenta los resultados.
∗ Aparentemente , en la gráfica de dispersión
de puntos, no vemos que exista correlación
entre estas dos variables.
EJERCICIO 1

6. ∗ Tenemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de
correlación.
∗ Estamos ante dos variables cuantitativas: Peso y horas de
dedicación al deporte, cuyas medias son respectivamente:
62’0483 y 4’26, y sus desviaciones típicas, respectivamente
son: 12’84917 y 3’052.
∗ Por otro lado, vemos una salida de SPSS, en la que se estudia
la correlación lineal de Pearson, ya que son variables
cuantitativas y están distribuidas normalmente.
∗ A cada una de ellas le corresponde un coeficiente de
correlación de 0’410, por lo que tienen una correlación
moderada, positiva, directa.
∗ Como el grado de significación bilateral (0’091) es mayor a
0’05, aceptamos la hipótesis nula, por lo tanto no hay
correlación. No hay relación estadísticamente significativa.
COMENTARIO DEL EJERCICIO 1

7. ∗ Calcula el coeficiente de Correlación de
Pearson para las variables nº de cigarrillos
fumados y nota de acceso.
∗ Aparentemente, en el gráfico de dispersión
de puntos, no vemos que exista correlación
entre estas variables.
EJERCICIO 2

10. ∗ Vemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de
correlaciones.
∗ Estamos ante dos variables cuantitativas: nota de acceso al grado
de Enfermería y número de cigarrillos fumados al día, cuyas
medias son, respectivamente, 10’643074 y 5’50, y sus desviaciones
típicas son, respectivamente, 0’982116 y 7’232.
∗ Por otro lado vemos una salida de SPSS, en la que se estudia la
correlación lineal de Pearson, ya que son variables
cuantitativas y están distribuidas normalmente.
∗ A cada una de las variables le corresponde un coeficiente
de correlación de -0’976, por lo que está muy cercano a -1,
por lo que es una relación intensa, y además, inversa
(descendiente).
∗ Como el grado de significación bilateral (0’001) es menor a 0.05,
rechazamos la hipótesis nula, y aceptamos la alternativa, que
afirma que sí hay relación entre ambas variables, por lo que es una
relación estadísticamente significativa.
COMENTARIO DEL EJERCICIO 2

11. ∗ Calcula el coeficiente de correlación de
Pearson para las variables peso y altura.
∗ Aparentemente, en esta gráfica de
dispersión de puntos, no existe correlación
entre estas dos variables.
EJERCICIO 3

14. ∗ Tenemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de
correlación.
∗ Estamos ante dos variables cuantitativas: peso y altura, cuyas
medias son, respectivamente, 62’0483 y 1’6593, y sus
desviaciones típicas son, respectivamente, 12’84917 y 0’08477.
∗ Por otro lado vemos una salida de SPSS, en la que se estudia la
correlación lineal de Pearson, ya que son variables
cuantitativas y están distribuidas normalmente.
∗ A cada una de las variables le corresponde un coeficiente de
correlación de 0’668, por lo que tienen una relación buena.
∗ Como el grado de significación bilateral es menor a 0’01, que
es menor a su vez a 0’05, rechazamos la hipótesis nula y
aceptamos la hipótesis alterna, que afirma que sí hay relación
entre ambas variables.
COMENTARIO DEL EJERCICIO 3