Correlación entre el número de horas que se practica deporte y el índice de masa corporal

1. CORRELACIÓN ENTRE EL
NUMERO DE HORAS DE
PRÁCTICA DE DEPORTE Y
EL IMC

2.  Para poder realizar la correlación es necesario que dos
variables sean cuantitativas.
 La correlación se realiza para saber si hay relación entre dos
variables, pero no implica causalidad.
 La correlación va desde -1 hasta +1
 Cuando la correlación es 1, es que está relacionada con su
misma variable.

3. Tipos de correlación
Positiva
•Correlación positiva o directamente proporcional
•R = (+)
•Nos indica que al modificarse en promedio una variable en un sentido, la otra lo hace en la
misma dirección
Negativa
•Correlación negativa o inversamente proporcional
•R = (-)
•Nos muestra que al cambiar una variable en una determinada dirección, la otra lo hace en
sentido contrario u opuesto

4. Correlación negativa
Correlación positiva

5. 1. PRUEBA DE NORMALIDAD
Realizamos la prueba de normalidad para ver si las variables siguen
una distribución normal o no. Esta prueba nos ayudará a la hora de
hacer la correlación para saber si optamos por el coeficiente de
Pearson o el de Spearman.

7. Como el tamaño de la muestra es menor de 50 utilizamos el test de
Shapiro.
 Hipótesis nula: sigue distribución normal
 Hipótesis alternativa: no sigue distribución normal

8.  La significación del número de horas que dedican a practicar
deporte es 0,000. Dicho dato es < 0,05 por lo que se acepta la
hipótesis nula, no sigue distribución normal.
 La significación del IMC es 0,015. este dato es < 0,05 por lo que
se acepta la hipótesis nula, sigue distribución normal.
Tanto la variable de IMC como la del número de horas de
practicar deporte no siguen una distribución normal por lo que
tendremos que realizar pruebas no paramétricas basándonos en
Spearmen, ya que Pearson la utilizaríamos si siguieran una
distribución normal y fueran paramétricas.

9. 2. CORRELACIÓN CON EL
COEFICIENTE DE SPEARMAN

12. A través del siguiente cuadro basado en Spearman nos
fijamos en el 0,263, un dato muy cercano a 0, por lo que
podemos deducir que tendrá una correlación positiva y
directamente proporcional aunque un poco baja.

13. 3. GRÁFICO