El documento analiza las variables de altura y peso de individuos para determinar si siguen una distribución normal y la relación entre ellas. Determina que ninguna sigue una distribución normal y que existe una relación lineal positiva entre ellas, como se muestra en el diagrama de dispersión. El coeficiente de correlación de Spearman entre altura y peso es de 0,622, lo que indica una buena correlación entre las variables.

3. El gráfico QQ nos muestra que
esta variable altura NO sigue una
distribución normal porque hay
puntos que se encuentran dentro
de los limites de los cuantiles y
porque el Shapiro Wilk nos da
menor que 0.05

4. Igual que
anteriormente, la
variable peso vemos
que no sigue la
distribución normal
porque hay muchos
puntos fuera de los
limites de los
cuantiles y además el
Shapiro-Wilk nos da
un p valor inferior a
0,05

5. Ahora podemos empezar a estudiar:
a. Qué tipo de relación hay entre ellas.
(regresión)
b. Cómo de fuerte es dicha relación.
(Correlación)

6. Ahora vemos el
diagrama de
dispersión para ver
la relación entre las
dos variables

7. Atendiendo al Diagrama
de dispersión, vemos que
las variables están
relacionadas ya que a
mayor valor de x, mayor
valor de y.
Es una relación lineal
positiva.

8. Para ver la fuerza de
relación, vemos la
correlación. Elegimos el
coeficiente de Spearman
porque no seguían la
distribución normal

9. Este es el resultado del coeficiente de Spearman, que nos indica que
las variables altura y peso tienen una correlación de: 0,622.
Los valores deben encontrarse entre 0-1, donde 0 es que no existe
correlación, y 1 que es la correlación perfecta.
Por lo tanto, podemos decir que estas dos variables tienen una buena
correlación ya que se acerca a 1.