2. INTRODUCCIÓN
En este seminario vamos a establecer una
correlación entre dos variables cuantitativas, es
decir, vamos a averiguar a través de una serie de
pruebas estadísticas si existe asociación o relación
una variable respecto a la otra.
Para ello, deben de ser variables cuantitativas, y
dependiendo de si respetan distribución normal o
no, se utilizará su correspondiente prueba:
Respetan distribución normal: Prueba Pearson
No respetan distribución normal: Prueba
Spearman.
3. INTRODUCCIÓN
Para comprobar la efectividad de dicha prueba,
vamos a establecer la relación entre “Horas de
práctica de deporte” e “IMC”.
Entonces, debemos llevar a cabo la prueba de
normalidad, que puede ser Shapiro (N>50) y
Kolmogorov (N<50).
5. PRUEBA DE NORMALIDAD
Después de eso, debemos introducir en lista de dependientes las dos variables
cuantitativas, con su respectivo gráfico de normalidad con pruebas.
6. PRUEBA DE NORMALIDAD
Al ser la muestra de menos de 50, tenemos en cuenta la prueba de Shapiro-wilk,
que para las horas de práctica de deporte es 0,000 y para el IMC es 0,015 Por lo
tanto no sigue distribución normal, al ser menor de 0,05 ya que se rechaza la
hipótesis nula (distribución normal).
7. CORRELACIÓN
Al apoyar que cada una de las variables
cuantitativas no siguen distribución normal
necesitamos de una prueba no paramétrica, que en
este caso la ideal sería la prueba de Spearman, ya
que para llevar a cabo la prueba de correlación de
Pearson es necesario de que cada uno de sus
variables sigan distribución normal, por ello es más
“robusta”.
11. CONCLUSIÓN
Al darnos el coeficiente de correlación de
Spearman 0,263 significa que no hay una buena
correlación entre ambas variables.
Ya que consideramos como valor de referencia de
significación de una correlación es de 0,7 o mayor
que éste.
Por otro lado, el nivel de significación obtenido es
de 0,161. Por lo tanto, podemos concluir que se
apoya la hipótesis nula, es decir, que se afirma que
no existe correlación entre dichas variables.
