MANUAL PARA MANEJO DE SPSS.docx
•Descargar como DOCX, PDF•
0 recomendaciones•5 vistas
El documento explica cómo sacar la media y probar la normalidad de variables en SPSS. Para sacar la media, se seleccionan estadísticas descriptivas y frecuencias. Para probar la normalidad, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para muestras menores a 30 y Kolmogorov-Smirnov para muestras mayores, y un valor p menor a 0.05 indica no normalidad. También provee pasos para realizar estas pruebas en SPSS.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Ejercicio de correlación seminario 10
Este documento describe un ejercicio de correlación entre dos variables de un cuestionario. Se eligen las variables "Nota de acceso al Grado de Enfermería" y "Valoración social de la enfermería". Se comprueba la normalidad de ambas variables usando las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilks y se determina que no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa el coeficiente de correlación Rho de Spearman que muestra que las variables no presentan correlación, resultado que también se ilustra gráficamente.
Tarea seminario 10
Este documento describe los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas - año de nacimiento y nota de acceso - tomadas de un cuestionario. Primero se realizó la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk que mostró que ninguna de las dos variables sigue una distribución normal, por lo que se utilizó el estadístico de correlación de Spearman. Los resultados mostraron que no hay correlación entre las dos variables, lo que también se refleja en el gráfico disperso de puntos.
Hola que tal soy yo
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de normalidad y correlación de variables cuantitativas en SPSS. Primero, se comprueba la normalidad de dos variables (tensión arterial y edad) mediante histogramas y la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Luego, se calcula el coeficiente de correlación de Spearman para variables no normales y se obtiene una tabla de correlaciones. Finalmente, se genera un gráfico de dispersión para representar visualmente la correlación encontrada. El proceso se repite con otras dos variables (peso y anchura de c
Seminario 10
Este documento describe los pasos realizados por un estudiante para analizar la relación entre la nota de acceso a la universidad y el consumo de cigarrillos de los participantes en un estudio. El estudiante seleccionó estas dos variables, realizó pruebas de normalidad, y encontró una correlación positiva moderada de 0.232 entre ellas usando el coeficiente de Pearson. El estudiante también incluyó un gráfico de dispersión para representar visualmente los resultados.
Tarea del seminario 10, Ana María Pavón
Este documento resume los pasos realizados para analizar la correlación bivariada entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y las horas dedicadas al deporte, en un conjunto de datos. Se comprueba primero la normalidad de ambas variables y, al no seguir una distribución normal, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados no muestran una correlación significativa entre las variables.
Tarea seminario 10, estadística
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: el peso y el número de cigarrillos fumados diarios. Primero se realizan pruebas de Shapiro-Kolmogorov para determinar si siguen una distribución normal, encontrando que solo el peso la sigue. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, obteniendo un valor negativo moderado y no significativo, lo que indica que no hay relación entre las variables.
Seminario x
Este documento describe los pasos para realizar pruebas de normalidad y correlaciones entre variables cuantitativas en SPSS. Primero se abre la matriz de datos y se seleccionan variables cuantitativas. Luego se realizan pruebas de Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk para comprobar la normalidad de las variables dependiendo del tamaño muestral. Finalmente, se calculan las correlaciones bivariadas de Pearson o Spearman y se grafican los resultados.
Tarea seminario 10
Este documento describe los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y la nota de acceso, tomadas de un cuestionario. Se comprobó que ninguna de las variables sigue una distribución normal, por lo que se utilizó el estadístico de Spearman. Los resultados mostraron que no existe correlación entre las dos variables.
Recomendados
Ejercicio de correlación seminario 10
Este documento describe un ejercicio de correlación entre dos variables de un cuestionario. Se eligen las variables "Nota de acceso al Grado de Enfermería" y "Valoración social de la enfermería". Se comprueba la normalidad de ambas variables usando las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilks y se determina que no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa el coeficiente de correlación Rho de Spearman que muestra que las variables no presentan correlación, resultado que también se ilustra gráficamente.
Tarea seminario 10
Este documento describe los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas - año de nacimiento y nota de acceso - tomadas de un cuestionario. Primero se realizó la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk que mostró que ninguna de las dos variables sigue una distribución normal, por lo que se utilizó el estadístico de correlación de Spearman. Los resultados mostraron que no hay correlación entre las dos variables, lo que también se refleja en el gráfico disperso de puntos.
Hola que tal soy yo
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de normalidad y correlación de variables cuantitativas en SPSS. Primero, se comprueba la normalidad de dos variables (tensión arterial y edad) mediante histogramas y la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Luego, se calcula el coeficiente de correlación de Spearman para variables no normales y se obtiene una tabla de correlaciones. Finalmente, se genera un gráfico de dispersión para representar visualmente la correlación encontrada. El proceso se repite con otras dos variables (peso y anchura de c
Seminario 10
Este documento describe los pasos realizados por un estudiante para analizar la relación entre la nota de acceso a la universidad y el consumo de cigarrillos de los participantes en un estudio. El estudiante seleccionó estas dos variables, realizó pruebas de normalidad, y encontró una correlación positiva moderada de 0.232 entre ellas usando el coeficiente de Pearson. El estudiante también incluyó un gráfico de dispersión para representar visualmente los resultados.
Tarea del seminario 10, Ana María Pavón
Este documento resume los pasos realizados para analizar la correlación bivariada entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y las horas dedicadas al deporte, en un conjunto de datos. Se comprueba primero la normalidad de ambas variables y, al no seguir una distribución normal, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados no muestran una correlación significativa entre las variables.
Tarea seminario 10, estadística
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: el peso y el número de cigarrillos fumados diarios. Primero se realizan pruebas de Shapiro-Kolmogorov para determinar si siguen una distribución normal, encontrando que solo el peso la sigue. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, obteniendo un valor negativo moderado y no significativo, lo que indica que no hay relación entre las variables.
Seminario x
Este documento describe los pasos para realizar pruebas de normalidad y correlaciones entre variables cuantitativas en SPSS. Primero se abre la matriz de datos y se seleccionan variables cuantitativas. Luego se realizan pruebas de Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk para comprobar la normalidad de las variables dependiendo del tamaño muestral. Finalmente, se calculan las correlaciones bivariadas de Pearson o Spearman y se grafican los resultados.
Tarea seminario 10
Este documento describe los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y la nota de acceso, tomadas de un cuestionario. Se comprobó que ninguna de las variables sigue una distribución normal, por lo que se utilizó el estadístico de Spearman. Los resultados mostraron que no existe correlación entre las dos variables.
Seminario x
Este documento describe los pasos para realizar correlaciones entre variables cuantitativas en SPSS. Primero se abre la matriz de datos y se eligen dos variables cuantitativas, luego se comprueba la normalidad de las variables utilizando las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Después se calculan las correlaciones de Pearson y Spearman y se representan los resultados gráficamente.
Tarea seminario 10, estadística
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre el peso y el número de cigarrillos fumados al día utilizando datos de un cuestionario. Primero, se realizan pruebas de Shapiro-Kolmogorov para determinar si las variables siguen una distribución normal. Luego, se utiliza el test de Spearman para medir la correlación debido a que una de las variables no es normal. Los resultados muestran una correlación negativa moderada y no significativa, indicando que el peso no influye en el número de cigarrillos fumados. Finalmente, se represent
Seminario 10
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario. El autor selecciona las variables "horas de dedicación al deporte" y "número de cigarrillos fumados al día", realiza las pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk, y determina utilizar la prueba de correlación de Spearman dado que ninguna variable sigue una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de -0.526, indicando una correlación negativa entre las variables.
Bioestadistica..universidad wiener peru
Este documento resume conceptos básicos sobre muestreo, estadísticos paramétricos e inferencia estadística. Explica la diferencia entre inferencia paramétrica y no paramétrica, tipos de muestras, estimación de parámetros a través de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, y proporciona ejemplos de su aplicación. También define conceptos como región crítica, nivel de significancia, pruebas paramétricas y no paramétricas, y métodos para comparar grupos usando variables cual
Clase10 analisisdedatos
El documento describe diferentes métodos para analizar datos cuantitativos, incluyendo estadística descriptiva, análisis paramétricos, no paramétricos y multivariables. Explica cómo calcular distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y variabilidad, gráficas, puntuaciones Z, coeficientes de correlación, pruebas t, análisis de varianza, pruebas no paramétricas y más. El objetivo es seleccionar los análisis apropiados dependiendo de las variables y hipótesis planteadas.
Seminario 10. correlación bivariada
Este documento resume los conceptos clave de la correlación bivariada, incluyendo los
coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, cómo determinar cuál usar basado en la
normalidad de las variables, y cómo calcular e interpretar la correlación de Spearman en SPSS.
Describe el proceso de comprobar la normalidad de dos variables - número de cigarrillos y horas
de deporte - usando las pruebas de Shapiro-Wilk, y luego calcular e interpretar su correlación de
Spearman en SPSS.
Bioestadistica faseii
Este documento resume conceptos básicos de inferencia estadística como muestreo, estimación de parámetros, intervalos de confianza, prueba de hipótesis, pruebas paramétricas y no paramétricas. Explica la diferencia entre muestras independientes y pareadas y cómo aplicar pruebas estadísticas como chi cuadrado y Q de Cochran para comparar grupos en función del tipo y número de variables y muestras. El documento provee información fundamental sobre conceptos y métodos estadísticos comúnmente usados en investigación
Seminari10
Este documento describe los pasos para analizar la concordancia y correlación entre dos variables continuas cuantitativas, la edad y la nota de examen de una muestra de 31 personas. Se realizan pruebas de normalidad de Shapiro-Wilks que muestran que la distribución de notas no es normal pero la de edades sí lo es. Finalmente, se calculan los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman entre las variables.
Mio
Este documento describe cómo medir la correlación entre dos variables, la nota de acceso al grado de enfermería y la valoración social de la enfermería. Explica que se utilizará el coeficiente de correlación de Spearman dado que las variables no siguen una distribución normal y que la correlación encontrada es negativa, lo que significa que cuando una variable aumenta, la otra disminuye.
Seminario 8
Este documento resume el uso de la prueba t de Student para comparar medias entre dos grupos. Explica que la prueba t se puede usar para comparar una variable cuantitativa entre dos categorías de una variable cualitativa, ya sea para muestras independientes o emparejadas. Proporciona un ejemplo sobre cómo usar la prueba t para evaluar si fumar afecta los niveles de agregación plaquetaria antes y después de fumar.
Seminario x
Este documento presenta los pasos para realizar un ejercicio sobre la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: la edad y la talla. Primero se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk para determinar cuál estadístico de correlación usar. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, ya que solo la edad sigue una distribución normal. Finalmente, se representan gráficamente los resultados mediante un diagrama de dispersión.
Seminario x
Este documento presenta los pasos para realizar un ejercicio sobre la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: la edad y la talla. Primero se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk para determinar cuál estadístico de correlación usar. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, ya que solo la edad sigue una distribución normal. Finalmente, se representan gráficamente los resultados mediante un diagrama de dispersión.
Estadistica y tic seminario 10
El documento explica los conceptos de correlación y normalidad estadística. La correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva o negativa. Para medir la correlación se utilizan los estadísticos de Pearson o Spearman, dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no, lo que se comprueba con pruebas como Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk. El documento propone analizar la correlación entre horas de estudio y hora de regreso de fiestas usando datos reales.
Metodos No Parametricos Parte I. Est ind clase11
Este documento introduce los métodos estadísticos no paramétricos y discute la prueba de signos. Explica que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población y pueden usarse con muestras pequeñas o datos cualitativos. Luego, describe la prueba de signos, la cual se basa en el signo de la diferencia entre observaciones y la mediana, y puede usarse para probar hipótesis sobre la mediana de una población. Finalmente, ofrece ejemplos y cálculos
Estadistica
El resumen analiza la correlación entre las variables de notas de acceso al grado de enfermería y frecuencia de estudio en un cuestionario. Se determina que estas variables no siguen una distribución normal a través de las pruebas de Kolmogorov y Shapiro. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual muestra que no existe una correlación significativa entre las dos variables.
Correlacion def
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables, la edad y la presión arterial sistólica, utilizando una muestra de datos. Inicialmente, se realiza una prueba de normalidad para determinar si se debe utilizar la prueba de correlación de Pearson o Spearman. Los resultados no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza la prueba de Spearman, la cual muestra una correlación positiva moderada entre las dos variables. Finalmente, se representa gráficamente la relación mediante un diagrama de dispersión.
Minimos cuadrados , prueba de hipotesis y t de studen
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
Seminario 10 estadística
Este documento presenta los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el programa SPSS. Se seleccionan las variables de horas dedicadas al deporte y número de cigarrillos por día. Primero se comprueba la normalidad de ambas variables para determinar el coeficiente de correlación apropiado. Luego se calcula la correlación entre las variables utilizando el coeficiente de Rho de Spearman, dado que una de las variables no sigue una distribución normal. Finalmente, se concluye que no existe correlación entre las horas de deporte y el
Seminario x
Este documento proporciona instrucciones para analizar la correlación entre dos variables seleccionadas de un cuestionario. Indica que se debe realizar una prueba de normalidad para determinar qué estadístico de correlación usar (R de Pearson o Rho de Spearman), y explica cómo interpretar los resultados y representarlos gráficamente.
ANÁLISIS BIVARIADO
Este documento describe los pasos realizados para analizar si existe una asociación entre tener trabajo y la existencia de malestares activos utilizando el conjunto de datos "activossalud" en R-commander. Se seleccionaron las variables cualitativas "trabajo" y cuantitativa "malestaresactivos", y se realizaron pruebas de normalidad, homocedasticidad y la prueba no paramétrica de Wilcoxon, cuyo resultado no mostró una relación significativa entre las variables.
mi hermoso sector victor raul ,calle san jose
mi sector es muy tranquilo
los vecinos siempre colaboran , lo que mas me gusta de mi sector es el parque salazar, la iglesia el huerto de Dios donde congrego y el complejo deportivo de manco capac
Más contenido relacionado
Similar a MANUAL PARA MANEJO DE SPSS.docx
Seminario x
Este documento describe los pasos para realizar correlaciones entre variables cuantitativas en SPSS. Primero se abre la matriz de datos y se eligen dos variables cuantitativas, luego se comprueba la normalidad de las variables utilizando las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Después se calculan las correlaciones de Pearson y Spearman y se representan los resultados gráficamente.
Tarea seminario 10, estadística
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre el peso y el número de cigarrillos fumados al día utilizando datos de un cuestionario. Primero, se realizan pruebas de Shapiro-Kolmogorov para determinar si las variables siguen una distribución normal. Luego, se utiliza el test de Spearman para medir la correlación debido a que una de las variables no es normal. Los resultados muestran una correlación negativa moderada y no significativa, indicando que el peso no influye en el número de cigarrillos fumados. Finalmente, se represent
Seminario 10
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario. El autor selecciona las variables "horas de dedicación al deporte" y "número de cigarrillos fumados al día", realiza las pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk, y determina utilizar la prueba de correlación de Spearman dado que ninguna variable sigue una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de -0.526, indicando una correlación negativa entre las variables.
Bioestadistica..universidad wiener peru
Este documento resume conceptos básicos sobre muestreo, estadísticos paramétricos e inferencia estadística. Explica la diferencia entre inferencia paramétrica y no paramétrica, tipos de muestras, estimación de parámetros a través de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, y proporciona ejemplos de su aplicación. También define conceptos como región crítica, nivel de significancia, pruebas paramétricas y no paramétricas, y métodos para comparar grupos usando variables cual
Clase10 analisisdedatos
El documento describe diferentes métodos para analizar datos cuantitativos, incluyendo estadística descriptiva, análisis paramétricos, no paramétricos y multivariables. Explica cómo calcular distribuciones de frecuencias, medidas de tendencia central y variabilidad, gráficas, puntuaciones Z, coeficientes de correlación, pruebas t, análisis de varianza, pruebas no paramétricas y más. El objetivo es seleccionar los análisis apropiados dependiendo de las variables y hipótesis planteadas.
Seminario 10. correlación bivariada
Este documento resume los conceptos clave de la correlación bivariada, incluyendo los
coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, cómo determinar cuál usar basado en la
normalidad de las variables, y cómo calcular e interpretar la correlación de Spearman en SPSS.
Describe el proceso de comprobar la normalidad de dos variables - número de cigarrillos y horas
de deporte - usando las pruebas de Shapiro-Wilk, y luego calcular e interpretar su correlación de
Spearman en SPSS.
Bioestadistica faseii
Este documento resume conceptos básicos de inferencia estadística como muestreo, estimación de parámetros, intervalos de confianza, prueba de hipótesis, pruebas paramétricas y no paramétricas. Explica la diferencia entre muestras independientes y pareadas y cómo aplicar pruebas estadísticas como chi cuadrado y Q de Cochran para comparar grupos en función del tipo y número de variables y muestras. El documento provee información fundamental sobre conceptos y métodos estadísticos comúnmente usados en investigación
Seminari10
Este documento describe los pasos para analizar la concordancia y correlación entre dos variables continuas cuantitativas, la edad y la nota de examen de una muestra de 31 personas. Se realizan pruebas de normalidad de Shapiro-Wilks que muestran que la distribución de notas no es normal pero la de edades sí lo es. Finalmente, se calculan los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman entre las variables.
Mio
Este documento describe cómo medir la correlación entre dos variables, la nota de acceso al grado de enfermería y la valoración social de la enfermería. Explica que se utilizará el coeficiente de correlación de Spearman dado que las variables no siguen una distribución normal y que la correlación encontrada es negativa, lo que significa que cuando una variable aumenta, la otra disminuye.
Seminario 8
Este documento resume el uso de la prueba t de Student para comparar medias entre dos grupos. Explica que la prueba t se puede usar para comparar una variable cuantitativa entre dos categorías de una variable cualitativa, ya sea para muestras independientes o emparejadas. Proporciona un ejemplo sobre cómo usar la prueba t para evaluar si fumar afecta los niveles de agregación plaquetaria antes y después de fumar.
Seminario x
Este documento presenta los pasos para realizar un ejercicio sobre la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: la edad y la talla. Primero se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk para determinar cuál estadístico de correlación usar. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, ya que solo la edad sigue una distribución normal. Finalmente, se representan gráficamente los resultados mediante un diagrama de dispersión.
Seminario x
Este documento presenta los pasos para realizar un ejercicio sobre la correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario: la edad y la talla. Primero se realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk para determinar cuál estadístico de correlación usar. Luego se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, ya que solo la edad sigue una distribución normal. Finalmente, se representan gráficamente los resultados mediante un diagrama de dispersión.
Estadistica y tic seminario 10
El documento explica los conceptos de correlación y normalidad estadística. La correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva o negativa. Para medir la correlación se utilizan los estadísticos de Pearson o Spearman, dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no, lo que se comprueba con pruebas como Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk. El documento propone analizar la correlación entre horas de estudio y hora de regreso de fiestas usando datos reales.
Metodos No Parametricos Parte I. Est ind clase11
Este documento introduce los métodos estadísticos no paramétricos y discute la prueba de signos. Explica que las pruebas no paramétricas no hacen suposiciones sobre la distribución de la población y pueden usarse con muestras pequeñas o datos cualitativos. Luego, describe la prueba de signos, la cual se basa en el signo de la diferencia entre observaciones y la mediana, y puede usarse para probar hipótesis sobre la mediana de una población. Finalmente, ofrece ejemplos y cálculos
Estadistica
El resumen analiza la correlación entre las variables de notas de acceso al grado de enfermería y frecuencia de estudio en un cuestionario. Se determina que estas variables no siguen una distribución normal a través de las pruebas de Kolmogorov y Shapiro. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual muestra que no existe una correlación significativa entre las dos variables.
Correlacion def
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables, la edad y la presión arterial sistólica, utilizando una muestra de datos. Inicialmente, se realiza una prueba de normalidad para determinar si se debe utilizar la prueba de correlación de Pearson o Spearman. Los resultados no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza la prueba de Spearman, la cual muestra una correlación positiva moderada entre las dos variables. Finalmente, se representa gráficamente la relación mediante un diagrama de dispersión.
Minimos cuadrados , prueba de hipotesis y t de studen
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
Seminario 10 estadística
Este documento presenta los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el programa SPSS. Se seleccionan las variables de horas dedicadas al deporte y número de cigarrillos por día. Primero se comprueba la normalidad de ambas variables para determinar el coeficiente de correlación apropiado. Luego se calcula la correlación entre las variables utilizando el coeficiente de Rho de Spearman, dado que una de las variables no sigue una distribución normal. Finalmente, se concluye que no existe correlación entre las horas de deporte y el
Seminario x
Este documento proporciona instrucciones para analizar la correlación entre dos variables seleccionadas de un cuestionario. Indica que se debe realizar una prueba de normalidad para determinar qué estadístico de correlación usar (R de Pearson o Rho de Spearman), y explica cómo interpretar los resultados y representarlos gráficamente.
ANÁLISIS BIVARIADO
Este documento describe los pasos realizados para analizar si existe una asociación entre tener trabajo y la existencia de malestares activos utilizando el conjunto de datos "activossalud" en R-commander. Se seleccionaron las variables cualitativas "trabajo" y cuantitativa "malestaresactivos", y se realizaron pruebas de normalidad, homocedasticidad y la prueba no paramétrica de Wilcoxon, cuyo resultado no mostró una relación significativa entre las variables.
Similar a MANUAL PARA MANEJO DE SPSS.docx (20)
Minimos cuadrados , prueba de hipotesis y t de studen
Minimos cuadrados , prueba de hipotesis y t de studen
Último
mi hermoso sector victor raul ,calle san jose
mi sector es muy tranquilo
los vecinos siempre colaboran , lo que mas me gusta de mi sector es el parque salazar, la iglesia el huerto de Dios donde congrego y el complejo deportivo de manco capac
Partes de una Computadora.documento.word.drive
Este formato esta diseñado para conocer las partes de una computadora.
Espero que te sea de ayuda.
Manual Soporte y mantenimiento de computo.pdf
Con este manual aprenderan a solucionar problemas basicos de su PC
Último (6)
MANUAL PARA MANEJO DE SPSS.docx
- 1. MANUAL PARA MANEJO DE SPSS COMO SACAR LA MEDIA: entrar a analizar, posterior buscar apartado estadísticas descriptivas, después frecuencias y porcentajes, aparecen 2 cuadros, entonces pasar cada una de las variables al Siguiente cuadro, entrar a estadísticos, presionar media y desviación típica, según sea lo que pide el ejercicio,aplicar en continuar y , aceptar y aparecen los cuadros …frecuencia y tabla de frecuencia Para buscar la normalidad: Se escoge shapiro-wilk cuando las muestras son menor a 30… Se escoge Kolmogorov –Smirnov cuando la muestra es mayor a 30 ** Un p valor inferior a 0.05 significa en la prueba de Shapiro-Wilk que es anormal. Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, la decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que sus datos no siguen una distribución normal. ** A LAS VARIABLES CUALITATIVAS ..NO SE LES SACA NORMALIDAD. ** A LAS VARIABLES CUANTITATIVAS ..SE LES SACA NORMALIDAD..PRUEBA DE SHAPIRO , COLMOGOROV-SMIRNOF Hay varias formas diferentes de probar este requisito, pero nosotros nos centraremos en las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Pasos rápidos para buscar normalidad 1. Haz clic en Analizar -> Estadísticas descriptivas -> Explorar … 2. Mueve la variable de interés del cuadro de la izquierda al cuadro de Lista de dependientes a la derecha. 3. Haz clic en el botón Gráficos y marca la opción Gráficos de normalidad con pruebas. 4. Haz clic en Continuar y luego en Aceptar. 5. Aparecerá el resultado: consulta la sección Pruebas de normalidad. 6. ¿Cuál es el valor de p en SPSS?
- 2. 7. Los p-valores, que frecuentemente aparecen en SPSS bajo el rótulo de "sig", nos indican la probabilidad de obtener un resultado en la prueba de significación (prueba t, chi cuadrado, F, etc.) con valores tan o más extremos como los que se obtuvieron si la hipótesis nula fuera cierta.15 feb 2016