2. La correlación mide la concordancia entre
dos variables CUANTITATIVAS.
Existe correlación entre dos variables sí
éstas varían conjuntamente.
Correlación positiva: sí el cambio es en la
misma dirección.
Correlación negativa: sí el cambio se
produce en distinta dirección.
La correlación se representa mediante
diagramas de dispersión.
3. Los estadísticos que miden la correlación son:
-R de Pearson las variables se distribuyen
normalmente.
-Rho de Spearman las variables no se distribuyen
normalmente.
-Para decidir cual escogemos, antes realizamos la
prueba de normalidad. En SPSS hay dos:
· Test de Kolmogorov- Smirnov Si el tamaño
muestral es superior a 50
·Test de Shapiro – Wilks Si el tamaño muestral es
inferior a 50
4. Elige dos variables de la matriz de datos
del cuestionario. La que queráis pero
deberás justificarla.
Recuerda que tienes que hacer la
prueba de normalidad para decidir el
estadístico de correlación que tienes
que utilizar.
Comenta los resultados.
Represéntalos gráficamente.
5. Para elegir las variables abrimos la matriz
de datos del Seminario 5, sobre la que
vamos a trabajar.
De ahí escojo 2 variables cuantitativas:
- Frecuencia de estudio
- Hora de regreso a casa después de la
fiesta
Con esto quiero averiguar si existe
alguna relación entre las horas
dedicadas al estudio y la hora a la que
regresan a casa después de una fiesta.
6. Antes de todo, nombraremos las hipótesis:
- Hipótesis nula (H₀): sigue una distribución
normal, por lo que usaríamos el estadístico
de Pearson.
-Hipótesis alternativa (H₁): no sigue una
distribución normal, por lo que usaríamos el
estadístico de Spearman.
Por lo tanto puede ocurrir que:
-Significación menor de 0,05 (p<0,05):
Rechazamos la H₀ por lo que no seguiría
una distribución normal.
-Significación mayor de 0,05 (p>0,05):
Aceptamos la H₀ por lo que seguiría una
distribución normal.
7. Para realizar la prueba de la normalidad, en el SPSS, pinchamos
en la opción Analizar-estadísticos descriptivos-explorar.
8. 1º) Elegimos las
variables a
relacionar
2º) En gráficos, marcamos la
opción ``gráficos con
pruebas de normalidad´´
y aceptamos.
9. Al ser el tamaño de la muestra menor que 50 (n=49) nos fijaremos en la
prueba de Shapiro Wilks.
En ella vemos que la significación es menor de 0,05 (p<0,05), por
lo que rechazamos la H₀ por lo que no sigue una distribución
normal.
Al no seguir una distribución normal, nos fijaremos en el estadístico
de Spearman.
10. 1º) Para ver la
tabla de
correlación
pinchamos en
analizar-
correlaciones-
bivariadas
2º) A continuación
introducimos las
variables a relacionar
y marcamos la casilla
Spearman y
aceptamos.
11. En la tabla observamos que la correlación entre las
variables es de 0,117.
Por lo tanto es una significación positiva y bastante
baja.
Con esto llegamos a la conclusión de que existe una
mínima relación entre las horas que le dedicamos al
estudio y la hora de regreso a casa después de una
fiesta.
12. 1º) Para hacer
una
representación
gráfica por
diagrama de
dispersión,
seleccionamos
gráficos-
cuadros de
diálogo
antigüos-
dispersión
puntos.
2º) En la siguiente ventana
escogemos dispersión
simple y le damos a definir.
