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J U L I A L E D E S M A G A R C Í A
1 º E N F E R M E R Í A – V I R G E N M A C A R E N A
G R U P O A . S U B G R U P O 3
CORRELACIÓN
 Para poder hacer este estudio de correlaciones,
debemos elegir 2 variables cuantitativas pero antes
tenemos que comprobar que siguen la distribución
normal. En este caso hemos elegido “Año de
nacimiento” y “Número de cigarrillos al día”.
 Para hacer dicha comprobación, tenemos que seguir
los siguientes pasos:
 Como resultado obtenemos la siguiente tabla, la
cual nos muestra que el nivel de significación (sig.)
es menor de 0,05, por lo que no se podría utilizar
para el estudio.
 En la otra variable que hemos elegido (número de
cigarrillos) hacemos el mismo proceso y obtenemos la
siguiente tabla.
 Como podemos ver, el tamaño muestral (gl) es inferior a 50,
por lo que nos fijaríamos en la parte de “Shapiro-Wilk”.
Observamos esa parte de la tabla y comprendemos que el
nivel de significación es menor de 0,05 por lo que tampoco
podría utilizarse esta variable.
 Elegimos otras 2 variables. Esta vez “Peso” y
“Altura” y obtenemos las siguientes tablas.
Observamos que las dos siguen una distribución
normal, por lo que podemos utilizarlas.
PESO
ALTURA
 PESO: al ser el tamaño muestral (gl) inferior a 50,
observamos el nivel de significación de “Shapiro-
Wilk” y vemos que es mayor de 0,05 por lo que se
podría utilizar.
 ALTURA: Al ser el tamaño muestral (gl) igual que
50, observamos que los niveles de significación son
mayores de 0,05 por lo que es posible utilizar esta
variable.
 A continuación, comprobamos la correlación entre
estas 2 variables siguiendo los siguientes pasos:
Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Elegimos
las dos variables  Seleccionamos Pearson 
Aceptar.
 Como resultado, obtenemos la siguiente tabla y
observamos los dos asteriscos que nos informan de la
existencia de una correlación fuerte entre ambas
variables.
 Finalmente vamos a representarla gráficamente.
 Seguimos los siguientes pasos:
Gráficos  Cuadros de diálogo antiguos 
dispersión/puntos  Dispersión simple  Definir 
Elegimos variables  Aceptar
 Como podemos observar, existe una relación
positiva moderada entre estas variables,
pues cuando cambia de valor una variable,
también lo hace la otra y es positiva porque
el cambio se produce en las dos en la misma
dirección.

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  • 1. J U L I A L E D E S M A G A R C Í A 1 º E N F E R M E R Í A – V I R G E N M A C A R E N A G R U P O A . S U B G R U P O 3 CORRELACIÓN
  • 2.  Para poder hacer este estudio de correlaciones, debemos elegir 2 variables cuantitativas pero antes tenemos que comprobar que siguen la distribución normal. En este caso hemos elegido “Año de nacimiento” y “Número de cigarrillos al día”.  Para hacer dicha comprobación, tenemos que seguir los siguientes pasos:
  • 3.
  • 4.
  • 5.  Como resultado obtenemos la siguiente tabla, la cual nos muestra que el nivel de significación (sig.) es menor de 0,05, por lo que no se podría utilizar para el estudio.
  • 6.  En la otra variable que hemos elegido (número de cigarrillos) hacemos el mismo proceso y obtenemos la siguiente tabla.  Como podemos ver, el tamaño muestral (gl) es inferior a 50, por lo que nos fijaríamos en la parte de “Shapiro-Wilk”. Observamos esa parte de la tabla y comprendemos que el nivel de significación es menor de 0,05 por lo que tampoco podría utilizarse esta variable.
  • 7.  Elegimos otras 2 variables. Esta vez “Peso” y “Altura” y obtenemos las siguientes tablas. Observamos que las dos siguen una distribución normal, por lo que podemos utilizarlas. PESO ALTURA
  • 8.  PESO: al ser el tamaño muestral (gl) inferior a 50, observamos el nivel de significación de “Shapiro- Wilk” y vemos que es mayor de 0,05 por lo que se podría utilizar.
  • 9.  ALTURA: Al ser el tamaño muestral (gl) igual que 50, observamos que los niveles de significación son mayores de 0,05 por lo que es posible utilizar esta variable.
  • 10.  A continuación, comprobamos la correlación entre estas 2 variables siguiendo los siguientes pasos: Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Elegimos las dos variables  Seleccionamos Pearson  Aceptar.
  • 11.
  • 12.
  • 13.  Como resultado, obtenemos la siguiente tabla y observamos los dos asteriscos que nos informan de la existencia de una correlación fuerte entre ambas variables.
  • 14.  Finalmente vamos a representarla gráficamente.  Seguimos los siguientes pasos: Gráficos  Cuadros de diálogo antiguos  dispersión/puntos  Dispersión simple  Definir  Elegimos variables  Aceptar
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.  Como podemos observar, existe una relación positiva moderada entre estas variables, pues cuando cambia de valor una variable, también lo hace la otra y es positiva porque el cambio se produce en las dos en la misma dirección.