SEMINARIO Nº9

1. J O S É L U I S P A R R A R I V E R A
G R U P O 4
S U B G R U P O 1 8
SEMINARIO 9:
Análisis bivariado con variables cuantitativas:
Normalidad y linealidad. Diagrama de dispersión.
Coeficientes de correlación de Pearson y Rho de
Spearman.

2. Primero cargamos el conjunto de datos
“activosensalud”

3. Comprobamos si el “horasdepracticasdeportiva” y
“peso” se asocian en la muestra.
 Vemos la linealidad de las variables. Marcamos
gráficas y diagrama de dispersión.

4. Observamos el resultado

5. Para ver la normalidad realizamos diagrma de cajas,
histograma y gráfica de comparación de cuartiles.

6. Calculamos la normalidad de la variable “peso” con
el test de shapiro

7. Observamos los resultados
VEMOS QUE EL VALOR
DE p ES MENOR A 0.05
PORR LO TANTO
RECHAZAMOS LA
HIPOTESIS NULA Y POR
LO TANTO NO HAY
NORMALIDAD, Y
TENDREMOS QUE USAR
SPEARMAN

8. CALCULAMOS SPEARMAN
Marcamos estadísticos, Matriz de correlaciones , seleccionamos la variable a
calcular, en este caso “peso”y “horadepracticadeportiva”, seleccionamos
coeficiente de Spearman y la casilla de “ p-valores pareados”

9. OBERVAMOS LOS RESULTADOS
 Tenemos dos hipótesis:
 - H₀: El peso no influye en la práctica deportiva
 - H₁: El peso sí influye en la práctica deportiva
 Si “p” es menor que 0.05 rechazamos la hipótesis nula.
 Si ”p” es mayor que 0.05 aceptamos la hipótesis nula.

10. OBSERVAMOS LOS RESULTADOS
 Mirando los resultados vemos
que “horaoracticadeportiva”y
“peso” tienen una correlación del
23%
 “P” nos sale con un valor
menor a 0,05 , por lo
tanto, rechazamos la
hipótesis nula, ergo el
peso sí influye en la
práctica deportiva.