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SEMINARIO 9
CORRELACIONES
MARTA MONTES MORENO
GRUPO 18, VIRGEN DEL ROCÍO
TAREA
 Establecer una correlación entre las
variables cuantitativas: “IMC” y “horas
de deporte”.
 Para ello, primeramente debemos
realizar la prueba de normalidad.
 Si ambas variables siguen una
distribución normal llevaremos a cabo
la prueba de Pearson, mientras que si
hay alguna que no tenga distribución
normal se realizará la de Spearman.
Primeramente nos meteremos en nuestra base de datos;
picaremos en “analizar”, “estadísticos descriptivos” y por
último en “explorar”.
Añadimos las variables “IMC” y “horas de deportes”,
posteriormente picaremos en “gráficos” y por último
seleccionaremos “Gráficos de normalidad con
pruebas”.
 Como nuestra muestra es de 50
podemos utilizar tanto Saphiro-Wilk
como Kolmogorov, en nuestro caso
utilizaremos Saphiro-Wilks.
 El grado de significación de “horas de
práctica deportivas” es de 0.00 por
tanto, es menor de 0.05, aceptaremos
la H1 que afirma que no sigue
distribución normal.
 Deberemos usar por tanto, la prueba
de Spearman.
Nos metemos de nuevo en nuestra bases de datos y
picamos en “analizar”, “correlaciones” y “bivariadas”.
Introducimos las variables anteriormente nombradas
y picamos en la prueba de Spearman.
Posteriormente miramos en la nueva pestaña que se no abre y
vemos que el coeficiente de correlación de la prueba de
Spearman es de 0.263; por lo que aceptaremos la H0, no hay
correlación significativa entre nuestras variables.
Para realizar el gráfico
picaremos en “gráficos” y
“generador de gráficos”
Posteriormente se nos abre una pestaña, en el
apartado de galerías picaremos “Dispersión/ Puntos”
y arrastramos las variables correspondientes al eje X
e Y.
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Seminario 9

  • 1. SEMINARIO 9 CORRELACIONES MARTA MONTES MORENO GRUPO 18, VIRGEN DEL ROCÍO
  • 2. TAREA  Establecer una correlación entre las variables cuantitativas: “IMC” y “horas de deporte”.  Para ello, primeramente debemos realizar la prueba de normalidad.  Si ambas variables siguen una distribución normal llevaremos a cabo la prueba de Pearson, mientras que si hay alguna que no tenga distribución normal se realizará la de Spearman.
  • 3. Primeramente nos meteremos en nuestra base de datos; picaremos en “analizar”, “estadísticos descriptivos” y por último en “explorar”.
  • 4. Añadimos las variables “IMC” y “horas de deportes”, posteriormente picaremos en “gráficos” y por último seleccionaremos “Gráficos de normalidad con pruebas”.
  • 5.
  • 6.  Como nuestra muestra es de 50 podemos utilizar tanto Saphiro-Wilk como Kolmogorov, en nuestro caso utilizaremos Saphiro-Wilks.  El grado de significación de “horas de práctica deportivas” es de 0.00 por tanto, es menor de 0.05, aceptaremos la H1 que afirma que no sigue distribución normal.  Deberemos usar por tanto, la prueba de Spearman.
  • 7. Nos metemos de nuevo en nuestra bases de datos y picamos en “analizar”, “correlaciones” y “bivariadas”.
  • 8. Introducimos las variables anteriormente nombradas y picamos en la prueba de Spearman.
  • 9. Posteriormente miramos en la nueva pestaña que se no abre y vemos que el coeficiente de correlación de la prueba de Spearman es de 0.263; por lo que aceptaremos la H0, no hay correlación significativa entre nuestras variables.
  • 10. Para realizar el gráfico picaremos en “gráficos” y “generador de gráficos”
  • 11. Posteriormente se nos abre una pestaña, en el apartado de galerías picaremos “Dispersión/ Puntos” y arrastramos las variables correspondientes al eje X e Y.