Este documento presenta los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables, peso y número de cigarrillos, tomadas de un cuestionario. Se realizaron pruebas de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, el cual resultó ser la Rho de Pearson. Los resultados mostraron una correlación mínima entre las variables, lo que indica que el peso no tiene relación con la cantidad de cigarrillos fumados. Esto se ilustró también en un gráfico de dispersión que mostró una alta dispersión entre los datos.

1. Seminario X
Correlaciones
Mercedes Mayo Becerra
Estadística y TICs. 2012-2013
1º Enfermería. Grupo B. Subgrupo 6

2. Ejercicio para el blog
 Elige dos variables de la matriz de datos del
cuestionario. La que queráis pero deberás
justificarlas.
 Recuerda que tienes que hacer la prueba de
normalidad para decidir el estadístico de
correlación que tienes que utilizar.
 Comenta los resultados.
 Represéntalos gráficamente.

3. Elección de variables
 Para este ejercicio he elegido las variables:
 Peso.
 Número de cigarrillos.
 He escogido estas dos variables porque son cuantitativas y porque
siempre pensé que estaban relacionadas y me gustaría comprobar
cuando se dice que si se fuma se engorda menos.

4. Prueba de normalidad
 Para ver si las dos variables tienen relación entre sí,
primero deberemos hacerle la prueba de la normalidad
para ver con que estadístico mediremos mejor la
correlación dependiendo de que las dos sean normales o
no.
 Hay dos tests para comprobar la normalidad:
 Test de Kolmogorov – Smirnov (si el tamaño muestral es
superior a 50).
 Test de Shapiro – Wilks ( si el tamaño muestral es inferior a
50).

5. Pruebas de normalidad
Aplicaremos el test de Shapiro-Wilk porque la muestra
tiene menos de 50

6. Pruebas de normalidad
 Las variables siguen una distribución normal
porque p> 0’05 (ya que trabajamos con un grado de
confianza del 95% o lo que es igual 0’05). Por tanto
usaremos para ver la correlación entre las dos
variables, la Rho de Pearson.

7. Estadísticos de correlación
Seguiremos los pasos
que se indican:
• Analizar
• Correlaciones
• Bivariadas

8. Estadísticos de correlación
Elegimos el estadístico, en
este caso Pearson
Después pinchamos “aceptar”

9. Estadísticos de correlación
Obtenemos la hoja de resultados:
• La correlación entre estas dos
variables sería mínima porque
el resultado es 0’140 y según la
tabla de interpretación de
correlación está entre 0 y 0’2,
es decir, una correlación
mínima.
• Por lo tanto hay que pensar
que el peso no tiene relación
con el nº de cigarrillos que se
fumen al día.

10. Interpretación en un
gráfico
Seguimos los pasos señalados en la imagen:
• Gráficos
• Cuadros de diálogo antiguos
• Dispersión/puntos

11. Gráfico de dispersión
Elegimos el tipo de
gráfico de dispersión:
dispersión simple.

12. Gráfico de dispersión
Introducimos nuestras variables en
los ejes del gráfico

13. Gráfico de dispersión
El gráfico en sí, ya nos indicaría que la dispersión es alta y por tanto no
hay relación entre las dos variables