Seminario 8
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Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de un conjunto de datos. Muestra gráficos como diagramas de dispersión y histogramas que indican que las variables no siguen una distribución normal. Los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman muestran una relación positiva fuerte entre altura y peso, con un coeficiente de Spearman de 0,6224114.
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
Seminario 8
Este documento resume un seminario sobre el análisis bivariado de variables cuantitativas utilizando R Commander. Se analizan las variables "altura" y "peso" para determinar si existe una relación entre ellas y qué tan fuerte es. Las variables no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman en lugar de Pearson. El resultado del test de Spearman es de 0,28, lo que indica una correlación débil entre la altura y el peso.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Seminario 8
Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas altura y peso utilizando datos de una base de datos de salud. Se determinó que altura y peso no siguen una distribución normal a través de histogramas, gráficos Q-Q y boxplots. Un diagrama de dispersión y pruebas de correlación de Pearson y Spearman mostraron una correlación positiva moderada del 63% entre altura y peso, indicando una relación entre las variables.
Seminario X
Este documento describe los métodos para analizar la correlación entre dos variables, incluyendo la R de Pearson y el coeficiente Rho de Spearman. Explica que la R de Pearson requiere que las variables tengan una distribución normal, mientras que Rho de Spearman puede usarse con cualquier distribución. A continuación, presenta un ejemplo práctico utilizando SPSS para analizar la correlación entre el peso y la talla de una muestra, incluyendo comprobar la normalidad, calcular R de Pearson y generar un gráfico de dispersión.
Seminario X
Este documento describe los métodos para analizar la correlación entre dos variables, incluyendo la R de Pearson y el coeficiente Rho de Spearman. Explica que la R de Pearson requiere que las variables tengan una distribución normal, mientras que el coeficiente Rho de Spearman puede usarse con cualquier tipo de distribución. A continuación, presenta un ejemplo práctico utilizando SPSS donde analiza la correlación entre el peso y la talla de un grupo de personas, encontrando una correlación positiva significativa entre las dos variables.
Tarea 8
Este documento describe un análisis bivariado realizado para determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se comprueba que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva y fuerte entre las variables. Finalmente, una prueba de correlación rechaza la hipótesis nula de que no existe correlación entre las variables.
Semi 10 blog
Este seminario trata sobre la concordancia y correlación entre variables. Explica los conceptos de correlación bivariada, los tipos de coeficientes de correlación como el coeficiente de Pearson y el coeficiente rho de Spearman. También cubre cómo comprobar la normalidad de las variables y elaborar gráficos de dispersión. Como ejemplo, analiza la posible correlación entre las notas de acceso de los estudiantes y su peso usando el coeficiente rho de Spearman.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
Ejercicio tema
Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
ESTADÍSTICA Y TICs - SEMINARIO 10 (I) - Isabel Gómez Megías
Este documento describe cómo analizar la correlación entre variables cuantitativas mediante las pruebas de correlación de Pearson y Spearman. Se explora la relación entre el peso y la talla de una muestra, realizando pruebas para verificar si la relación es lineal y la distribución es normal, y luego se calcula el estadístico r de Pearson para medir la correlación. Los resultados muestran una alta correlación positiva entre el peso y la talla.
Seminario 9
Este documento trata sobre la correlación y el coeficiente de correlación de Pearson. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva, negativa o nula. También describe cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson usando SPSS, el cual incluye realizar pruebas de normalidad primero para determinar qué coeficiente usar.
Estadística bivariada ejercicio 4
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado de las variables "altura" y "peso" en una muestra de 290 estudiantes. Se representan los datos gráficamente y se realizan pruebas de normalidad y correlación. Los resultados muestran que no hay normalidad en las variables y existe una fuerte asociación positiva entre la altura y el peso de los estudiantes.
Seminario 9 estadistica
Este documento describe cómo calcular y analizar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el software SPSS. Primero, explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman y cómo comprobar la normalidad de las variables. Luego, muestra un ejemplo con las variables "peso" y "talla" de 30 estudiantes, donde se comprueba que siguen una distribución normal y se calcula un coeficiente de correlación de Pearson moderado y positivo de 0.475 entre ellas.
Seminario 8
Este documento resume un seminario que analiza la relación entre las variables de altura y peso. Se cargan los datos de altura y peso y se realiza un análisis de correlación que muestra que las variables no siguen una distribución normal. Se grafican las variables en un diagrama de dispersión que muestra una posible relación lineal entre altura y peso. Sin embargo, al aplicar la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la correlación resultante de 0.6224 indica una relación positiva muy débil entre las variables.
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Seminario 8
- 1. Seminario VIII Análisis bigarrado con variables cuantitativas, normalidad y literalidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación de Pearson y Rho de Spearman.
- 2. • Lo primero que tenemos que hacer es cargar los datos en R
- 3. • Tenemos que determinar si existe relación y como de fuerte es entre las variables altura y peso. PASOS: - Determinar la naturaleza de las variables: ambas son cuantitativas. - Estudiar si siguen una normalidad o no, mediante un histograma o la gráfica qq. - Elegimos el test estadístico apropiado - Comprobamos si existe relación entre las variables Estudio de la normalidad
- 4. Esta gráfica corresponde a una gráfica q-q. En la cual se nos permite conocer si una variable sigue una distribución normal o no. Dado que presenta puntos fuera del intervalo de confianza podemos afirmar que no sigue una distribución normal
- 6. Estamos ante una gráfica qq. En ella observamos la distribución de la variable. Dado que hay puntos que se encuentran fuera del intervalo de confianza podemos afirmar que no sigue una distribución normal.
- 7. • Como ninguna de las variables sigue una distribución normal para conocer la si existe relación entre las variables usaremos el test estadístico de Spearman
- 8. Los resultados es de 0,28, es decir, es una correlación débil.