Este documento describe cómo realizar actividades de correlación y concordancia utilizando el software SPSS. Primero, selecciona dos variables cuantitativas de un cuestionario y analiza si existe una correlación positiva, negativa o ninguna. Luego, realiza pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk para determinar si usar el estadístico de Pearson o Spearman. Finalmente, el documento muestra los pasos en SPSS para calcular la correlación de Spearman entre el año de nacimiento y horas de deporte de una muestra, encontr

1. ACTIVIDADES DE CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN
1. Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario. Comenta los
resultados y represéntalo gráficamente.
La correlación mide la relación entre dos variables continuas
(cuantitativas) para valorar si hay influencia de una sobre la otra. Estas
correlaciones pueden ser:
- Correlación positiva: Si el cambio es en la misma dirección.
- Correlación negativa: Si el cambio se produce en distinta dirección.
La correlación puede medirse con los estadísticos R de Pearson
(si ambas variables se distribuyen normalmente) o Rho de Sperman (si
al menos una de las dos no se distribuye normalmente).
Por tanto, para saber si las variables siguen una distribución normal
tenemos que realizar previamente en el SPSS el test de Kolmogorov-
Smirnov (tamaño muestral mayor de 50) y en el test de Shapiro- Wiks (si
el tamaño muestral es inferior a 50).
Realizando la actividad que se nos propone, yo voy a comprobar si
existe relación entre el año de nacimiento y las horas en las que practica
deporte. Para ello, formulamos la hipótesis nula:
“H0: no existe relación entre el año de nacimiento y las horas que emplea
en practicar deporte”.
Para realizar las pruebas de normalidad en SPSS, le damos a
Analizar  Estadísticos descriptivos  Explorar. Seleccionamos la
variable que queremos, en este caso el año de nacimiento.
H0: la nota de acceso no sigue una distribución normal.

2. Pulsamos en Gráficos  Gráficos con prueba de normalidad  Continuar
 Aceptar.
Se nos genera un cuadro con los estadísticos. Como el grado de
libertad es 50, nos podemos fijar en cualquier estadístico.
El nivel de significación es de 0,000<0,05, por lo que aceptamos
la hipótesis nula: la nota de acceso no sigue una distribución normal.
Por tanto, ya que una de las dos variables no sigue una
distribución normal, tenemos que usar la Rho de Sperman.

3. Ahora vamos a comprobar la correlación entre el año de
nacimiento y las horas dedicadas a practicar deporte con la prueba de
Sperman.
Para ello, le damos a Analizar  Correlaciones  Bivariadas.
Seleccionamos las dos variables (en este caso el año de nacimiento y las
horas dedicadas a practicar deporte)  Coeficiente de correlación de
Sperman  Aceptar.

4. La significación bilateral que nos ofrece es de 0,854>0,005 por lo
que no existe correlación entre las variables, aceptamos la hipótesis nula
formulada anteriormente.
Para obtener el gráfico, seguimos los siguientes pasos: Gráficos 
Cuadro de diálogo  Dispersión de puntos.
Una vez en dispersión de puntos, le damos a dispersión simple (el
primero que tenemos). Recordamos poner en el eje X la variable
independiente (año de nacimiento) y en el eje Y la dependiente (horas
dedicadas a practicar deporte).

5. Por tanto, podemos ver que no existe relación entre las variables.