1. 1. Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario.
Comenta los resultados y represéntalos gráficamente.
Para ver la correlación entre dos variables, éstas deben ser
cuantitativas. Voy a elegir el peso y el número de cigarrillos
fumados al día.
Antes de decir el estadístico que voy a utilizar, Person o Spearman,
debo de saber si las variables siguen o no una distribución
normal y para ello realizo el test de Shapiro y Kolmogorov para
pruebas paramétricas.
Para el estadístico Pearson las dos variables deben de seguir una
distribución normal, y para Sperman una de las variables puede
no seguir la distribución normal.

2. 1. TEST DE SHAPIRO Y KOLMOGOROV
Los pasos que se llevan a cabo son:
1. Abrimos la matriz de datos del cuestionario.
2. Picamos en “Analizar”, “estadísticos descriptivos” y
“explorar”.

3. 3. En la venta que nos aparece, seleccionamos una de las
variables que estamos estudiando, por ejemplo el peso. A
continuación, picamos en gráficos y en la ventana posterior
seleccionamos “´Gráficos con pruebas de normalidad”. Le damos
a continuar y posteriormente a aceptar.

4. 4. A continuación nos aparece la tabla de la prueba de
normalidad.

5. 5. En primer lugar nos fijamos en el grado de libertad(gl): si gl
es mayor de 50 elegimos el test de Kolmogorov y se gl es
menor de 50 el de Shapiro. En este caso elegimos el de
Shapiro.
Una vez elegido, nos fijamos ahora en el nivel de
significación(sig): si sig es mayor de 0.05 aceptamos la H0 y si
es menor la rechazamos. En nuestro caso como sig es 0.154,
es decir, mayor de 0.05, aceptamos la hipótesis nula.

6. Aceptar la hipótesis nula, quiere decir que nuestra variable peso sí
sigue una distribución normal.
6. Ahora debemos hacer los mismos pasos con la otra variable.
Creamos la tabla de distribución normal para la variable nº de
cigarrillos fumados al día.

7. gl es menor que 50 por lo que elegimos el test de Shapiro.
Sig(0.006) es menor que 0.05 asique rechazamos la hipótesis
nula, es decir, la variable nº de cigarrillos fumados al día no sigue
una distribución normal.
Como tenemos una variable que sí sigue la distribución normal y
otra que no elegimos el test de Spearman para ver la correlación
entre las variables.
2. TEST DE SPEARMAN
Realizamos con el SPSS la tabla de correlación entre las dos
variables. Los pasos a seguir son:

8. 1. Picamos en “Analizar”, “Correlaciones”, “Bivariadas”.
Posteriormente nos aparece una tabla en la que tenemos que
seleccionar las dos variables que estamos estudiando.
Después picamos en “Coficiente de correlación de Spearman” y
picamos en aceptar.

9. 2. Posteriormente nos aparece una tabla.
Nos fijamos en la parte señalada de rojo, y observamos que nos
da un número negativo(-0.34) por lo que la correlación es
negativa, además como es un número que no se aproxima mucho
a 0.90(que sería un correlación intensa), es una correlación
negativa moderada. Esto quiere decir que no hay relación entre
las variables.

10. Además, si nos fijamos en el nivel de significación(0.917), éste es
mayor de 0.05, por lo que se aceptaría la hipótesis nula.
Esto verifica que no hay relación entre las variables.
En conclusión, el peso no influye sobre el número de cigarrillos
fumados al día.
3. REPRESENTACIÓN GRÁFICA
Los pasos a seguir son:
1. Picamos en “Gráficos”, “Cuadros de diálogos antiguos”,
“Dispersión/puntos” . En la ventana que aparece picamos sobre
“Dispersión simple” y le damos a “Definir”.

11. 2. En la ventana siguiente seleccionamos en el eje Y la variable
dependiente, que sería el peso, y en el eje X la variable
independiente, que sería el número de cigarrillos. Y picamos en
“Aceptar”.

13. 3. A continuación, nos sale el gráfico.