1. EJERCICIO SEMINARIO 10
CORRELACIÓN
Isabel Mundt Fernández

2. Utilizando nuestra base de datos comprueba la correlación
que existe entre:
1. La variable peso y la variable horas de dedicación al
deporte. Comenta los resultados.
2. Las variables nº de cigarrillos fumados al día y nota de
acceso. Comenta los resultados.
3. Las variables peso y altura (limitando la muestra a 10
casos). Comenta los resultados.
4. Muestra los gráficos en una de las correlaciones.

3. 1.Variables peso y horas de
dedicación al deporte.
Para obtener la gráfica de dispersión seguiremos los
siguientes pasos:
Gráficos / Cuadro de diálogos antiguos / Dispersión puntos /
Dispersión simple / Definir (elegimos las variables que nos
hagan falta para hacer el ejercicio) / Aceptar.
Obtendremos así una gráfica en la que aparentemente no
existe correlación.

5. Ahora realizaremos un contraste de hipótesis
para comprobar si existe correlación entre las
variables estudiadas. Para obtener la tabla de
estadísticos descriptivos debemos seguir
estos pasos:
Analizar / Correlaciones / Bivariadas /
Pearson / Bilateral / Marcar correlaciones
significativas / Opciones / Medias y
desviaciones típicas / Continuar y aceptar.

9. Obtendremos así la siguiente tabla de estadísticos descriptivos:

10. Las medias serán respectivamente 62,0483
(peso) y 4,26 (horas de dedicación al deporte).
La desviación típica en este caso será de +/-
12,8491 para el peso, y +/- 3,052 para las
horas de dedicación al deporte.
Como estamos tratando dos variables
cuantitativas que están distribuidas
normalmente realizaremos el índice de
correlación de Pearson.

11. En este caso la correlación será de 0,410
por lo que podemos decir que se trata de
una correlación baja o moderada.
La significación será de 0,091, es mayor de
0,05 por lo que las diferencias observadas
no son estadísticamente significativas,
esto quiere decir que se aceptará la
hipótesis nula por lo que podemos afirmar
que NO existe correlación entre las
variables.

12. 2. Variable cigarrillos al día /
variable nota de acceso
Seguiremos los mismos pasos descritos en
el ejercicio anterior, y obtendremos así una
gráfica en la que a simple vista no existe
correlación.

14. Como hemos hecho en el caso anterior,
realizaremos un contraste de hipótesis para
comprobar si existe correlación entre las variables
estudiadas. Y obtendremos esta tabla:

15. En este caso las medias son de: 5, 50 para el
número de cigarrillos y 10, 6430 para la nota de
acceso. Y la desviación típica tendrá unos valores
de 7,232 en el número de cigarrillos y 0,9821.
Como estamos tratando dos variables
cuantitativas que están distribuidas
normalmente realizaremos el índice de
correlación de Pearson.
En este caso la correlación será de -0,976 por lo
que podemos decir que se trata de una
correlación muy intensa.

16. La significación será de 0,001, por lo
que es menor de 0,05.
Esto quiere decir que no se aceptará
la hipótesis nula por lo que
podemos afirmar que EXISTE
CORRELACIÓN ENTRE LAS
VARIABLES

17. 3. Variables peso / variable
altura
Siguiendo los
mismos pasos que
en los dos casos
anteriores hemos
obtenido esta
gráfica: en la que
aparentemente
existe
correlación

18. Ahora realizaremos un contraste de
hipótesis para comprobar si existe
correlación entre las variables estudiadas.
Esta fue la tabla obtenida:

19. Así obtendremos una tabla de estadísticos
descriptivos en las que las medias serán
respectivamente 62,0483 (peso) y 1,6593 (altura).
La desviación típica en este caso será de +/- 12,8491
para el peso, y +/- 0,08477 para las horas de
dedicación al deporte.
Como estamos tratando dos variables cuantitativas
que están distribuidas normalmente realizaremos el
índice de correlación de Pearson.
En este caso la correlación será de 0,668 por lo que
podemos decir que se trata de una correlación
media.

20. La significación será de 0,000, es
menor de 0,05 por lo que las
diferencias observadas son
estadísticamente significativas, esto
nos llevará a descartar la hipótesis
nula por lo que podemos afirmar
que EXISTE CORRELACIÓN ENTRE
LAS VARIABLES.