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1. SEMINARIO 9:
CORRELACIONES

2. TAREA SEMINARIO
• En este seminario vamos a comprobar si existe correlación
entre dos variables cuantitativas, para ello utilizaremos los
coeficientes de correlación (Pearson y Spearman).
• El coeficiente de correlación de Pearson se utilizará para
pruebas paramétricas y el coeficiente de Spearman para
coeficientes no paramétricas. Esto significa que Pearson se
debe utilizar cuando las variables sigan una distribución
normal en la gráfica y Spearman cuando no siga dicha
distribución.
• Para esta tarea utilizaremos el programa “SPSS”.

3. PASO 1
En primer lugar vamos a realizar la gráfica entre las dos variables
que hemos elegido, en este caso hemos elegido las variables:
NUMERO INFECCIONES INTRAHOSPITALARIAS Y NÚMERO
INSTRUMENTACIONES.
En este caso la variable independiente es “número de
instrumentaciones”.
Ahora debemos de seguir una serie de pasos para realizar la gráfica
y poder ver si tiene una distribución normal o no dichas variables.

4. PASO 2
Le debemos de dar a gráficos, seguidamente a cuadros de diálogo
antiguos y por último eligiremos dispersión/puntos.

5. PASO 3
1) Ahora le debemos de dar a
dispersión simple y nos saldrá una
ventana donde debemos de
introducir nuestras variables en el eje
X & eje Y.
2) Añadiremos al eje Y la
variable independiente (nº
de instrumentaciones) y al
eje X la variable
dependiente (nº de
infecciones). Luego le
damos a aceptar y nos
saldrá la gráfica
correspondiente. (Diagrama

6. PASO 4
• PODEMOS VER QUE CUANDO HAY 0 INFECCIONES HAY 9
INSTRUMENTACIONES Y LUEGO NO SIGUE NINGÚN TIPO DE PARÁMETRO A
MEDIDA QUE VA AUMENTANDO EL NUMERO DE INFECCIONES, POR LO QUE
PODEMOS VER QUE NO SIGUE UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL. POR LO
TANTO, DEBERÍAMOS HACER EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE
SPEARMAN Y NO EL DE PEARSON COMO HAREMOS POSTERIORMENTE.

7. PASO 8
En el siguiente paso vamos a realizar el coeficiente de correlación
de Pearson, para ellos le daremos a: analizar, posteriormente a
correlacionar y finalmente a bivariadas, esto lo podemos ver en
la captura de abajo.

8. PASO 9
1) Ahora saldrá la ventana que
tenemos en la izquierda, donde
añadiremos las variables que
hemos seleccionado antes para la
gráfica y seleccionaremos
coeficiente de correlación de
Pearson y significación bilateral.
2) Posteriormente le daremos a
opciones y seleccionaremos medias
y desviaciones estándar y
desviaciones de productos
vectoriales y covarianzas. Le damos
a continuar y posteriormente a
aceptar y nos saldrá la tabla de
estadísticos descriptivos que

9. PASO 10
Si hacemos el coeficiente
de correlación de Pearson
podremos ver que nos
sale que hay correlación
lineal, pero no es un
resultado correcto, ya que
para hacer el coeficiente
de Pearson necesitamos
que nuestras variables
sigan una distribución
normal en el gráfico, lo
cual no ha ocurrido como
hemos podido ver antes.
Por lo tanto, deberíamos
de hacer el coeficiente de
correlación de Spearman,
ya que es el indicado para

10. CASO 2
• EN ESTE CASO, NUESTRAS VARIABLES SERÁN: NÚMERO INFECCIONES
INTRAHOSPITALARIAS Y NÚMERO DE CATÉTERES INTRAVENOSOS
(VARIABLE INDEPENDIENTE)
• EN ESTE CASO VAMOS A DISCUTIR LOS RESULTADOS DE GRÁFICA Y
COEFICIENTE DE PEARSON, YA QUE LOS PASOS A SEGUIR SON LOS
MISMOS QUE EN CASO 1.

11. CASO 2
1) En esta gráfica se ve aún más
evidente que no hay distribución
normal entre las variables que hemos
elegido, por lo tanto el coeficiente de
Pearson, aunque nos de que haya
correlación, no es un resultado
válido.
2) Podemos ver que nos sale que la
significación bilateral es 0 entre las
variables, por lo tanto hay correlación,
pero como hemos comentado antes,
no es un resultado válido, porque para
este tipo de variables que no siguen
una distribución normal hay que
realizar el coeficiente de correlación
de Spearman.

12. CASO 3
• POR ÚLTIMO TENEMOS ESTE CASO EN EL QUE LAS VARIABLES QUE
HEMOS ELEGIDO SON: VENTILACIÓN MECÁNICA (INDEPENDIENTE)
Y NÚMERO DE INFECCIONES HOSPITALARIAS
En este último caso, estamos estableciendo
una relación que no tiene sentido entre las
variables.