1. SEMINARIO 10
LAURA PÉREZ RODRÍGUEZ
1º ENFERMERIA
HOSPITAL VIRGEN DEL ROCÍO

2. EJERCICIO PROPUESTO
• Utilizando nuestra base de datos, comprobar la
correlación entre las diferentes variables que se
especifican en cada apartado:
a)Variable peso y variable horas de dedicación al
deporte.
b)Variable nº de cigarrillos y variable notas de
acceso.
c)Variable peso y variable altura.
d)Mostrar los gráficos de las correlaciones

3. A) Correlación entre peso y
horas de dedicación al deporte
• Utilizando el
programa
SPSS
obtenemos una
gráfica en la
que
aparentemente
no existe
correlación
entre ambas
variables.

4. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para
comprobar la existencia de correlación entre ambas variables,
de forma que obtenemos una tabla donde se recogen los
estadísticos descriptivos :
V. Peso con
media=62,0483 y +/- 12,82
de DE
V. Horas de dedicación al
deporte con media=4,26 y
+/- 3,052 de DE

5. • Se ha realizado un índice de correlación de Pearson ya
que se trata una distribución normal de variables
cuantitativas.
• La correlación es de 0,410 (moderada-baja) y la
significación bilateral es de 0,091. Como la
significación es mayor de 0.05 deducimos que las
diferencias observadas no son estadísticamente
significativas ,es decir, NO hay correlación, por lo tanto ,
acepto la Ho (hipótesis nula) y rechazamos la hipótesis
alternativa.

6. B) Correlación entre variable nº
de cigarrillos y v. nota de acceso
• El proceso es el mismo que en el primer
apartado. Obtenemos una gráfica en la que
aparentemente no hay correlación.

7. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para
comprobar la existencia de correlación entre ambas
variables, de forma que obtenemos una tabla donde se
recogen los estadísticos descriptivos :
Se obtiene una tabla de estadísticos descriptivos:
V. nº de cigarrillos con
media 5,50 y +/- 7,232
DE
V. nota de acceso con
media 10,643 y +/- 0,98
DE

8. • Se ha realizado un índice de correlación de
Pearson ya que se trata una distribución normal
de variables cuantitativas.
• La correlación es de – 0,976 (alta e intensa y
negativa) y la significación bilateral es de 0,001.
Como la significación es menor de 0.05
deducimos que las diferencias observadas si son
estadísticamente significativas ,es decir, hay
correlación, por lo tanto , rechazamos la Ho
(hipótesis nula) y aceptamos la hipótesis
alternativa.

9. C) Correlación entre variable
peso y variable altura
• Al igual que en los casos anteriores, seguimos
el mismo procedimiento. Obtenemos una gráfica
en la que sí observamos una clara correlación.

10. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para
comprobar la existencia de correlación entre ambas
variables, de forma que obtenemos una tabla donde se
recogen los estadísticos descriptivos :
Se obtiene una tabla de estadísticos descriptivos:
V. Peso con
media 62,04 y +/- 12,84
DE
V. Altura con
media 1,65y +/- 0,084
DE

11. • Se ha realizado un índice de correlación de
Pearson ya que se trata una distribución normal
de variables cuantitativas.
• La correlación es de 0,668 (medio y positivo) y la
significación bilateral es de 0,000. Como la
significación es menor de 0.05 deducimos que
las diferencias observadas si son
estadísticamente significativas ,es decir, hay
correlación, por lo tanto , rechazamos la Ho
(hipótesis nula) y aceptamos la hipótesis
alternativa.