El documento resume dos ejercicios realizados para comprobar la relación entre variables. El primer ejercicio encontró que existe una relación entre el sexo y la altura, con los hombres siendo más altos que las mujeres. El segundo ejercicio no encontró una relación entre la nota de acceso al grado y la hora de regreso a casa después de una fiesta.

1. TAREA
SEMINARIO 9
MIRIAM ROMÁN MORENO
SUBGRUPO 16

2. EJERCICIO 1
Se quiere conocer si el sexo influye sobre la
altura.
Para ello planteamos la hipótesis nula y la hipótesis
alternativa.
• H0= el sexo no influye sobre la altura.
• H1= el sexo influye sobre la altura.

3. • Primero hay que conocer si las variables se
distribuyen normalmente.

4. • Clicamos en analizar, estadísticos
descriptivos y explorar, y a continuación:

5. • Seleccionamos los gráficos con pruebas de
la normalidad.

6. • Seleccionamos la variable de la que queremos conocer
su normalidad.

7. • Comprobamos que sigue una distribución normal.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Altura ,095 50 ,200* ,980 50 ,565
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors
Nos fijamos en Kolmogorov-Smirnov ya que la muestra es
de 50, y comprobamos que la altura sigue una
distribución normal, ya que p>0’05.
Procedemos a aplicar la T-student.

10. Estadísticas de muestra única
N Media
Desviación
estándar
Media de error
estándar
Sexo 50 1,90 ,303 ,043
Altura 50 1,6588 ,07636 ,01080
Prueba de muestra única
Valor de prueba = 0
t gl
Sig.
(bilateral)
Diferencia
de medias
95% de intervalo de
confianza de la
diferencia
Inferior Superior
Sexo 44,333 49 ,000 1,900 1,81 1,99
Altura 153,60
3 49 ,000 1,65880 1,6371 1,6805
Rechazamos la hipótesis nula ya que la significación es
0’000  p<0’05. aceptamos la hipótesis alternativa que
decía que sí hay relación entre el sexo y la altura.
Los hombres son más altos que las mujeres.

11. EJERCICIO 2
Escoger dos variables cuantitativas diferentes al
peso y a la altura y comprobar si existe o no relación
entre ellas.
• Nota de acceso al grado.
• Hora de regreso a casa.
H0= No existe relación entre la nota de acceso al
grado y la hora de regreso a casa.
H1= Existe relación entre la nota de acceso al
grado y las horas de regreso a casa.

13. En este caso comprobamos que la distribución
no es normal, y por ellos usamos Spearman.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Estadís
tico gl Sig.
Estadís
tico gl Sig.
Nota de acceso
al Grado de
Enfermería ,175 48 ,001 ,886 48 ,000
Hora de regreso
a casa después
de la fiesta ,333 48 ,000 ,757 48 ,000
a. Corrección de significación de Lilliefors

15. Como p>0’05 (0’’095), la diferencia no es significativa y
no hay correlación entre ambas variables.
Correlaciones
Nota de
acceso al
Grado de
Enfermería
Hora de
regreso a
casa
después de
la fiesta
Rho de
Spearman
Nota de acceso al
Grado de
Enfermería
Coeficiente de
correlación 1,000 -,244
Sig. (bilateral) . ,095
N 49 48
Hora de regreso a
casa después de la
fiesta
Coeficiente de
correlación -,244 1,000
Sig. (bilateral) ,095 .
N 48 49

16. • Realizamos una nube de puntos:

18. La nube de puntos demuestra gráficamente que no existe
correlación.