Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe una relación entre las variables altura y peso y cuán fuerte es dicha relación. Se comprobó primero la normalidad de las variables mediante gráficos de cuartiles, encontrando que no siguen una distribución normal. Luego, un diagrama de dispersión mostró una linealidad positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.622, indicando una buena relación positiva entre altura y peso.

1. SEMINARIO 8
(correlación)
Mª Ángeles Martínez Ríos
1º Enfermería. Grupo 15
Hospital Virgen del Rocío

2. ENUNCIADO EJERCICIO:
• Determina que si existe relación y como de
fuerte es entre las variables altura y peso.
Para comprobar si existes relación entre ambas
variables, debemos comprobar si existe:
Normalidad
Linealidad en la distribución

3. PRIMERO, COMPROBAMOS LA
NORMALIDAD
• Lo primero que debemos hacer es comprobar la normalidad,
utilizando el Rcommander. Una vez cargado el conjunto de datos
activos, clicamos “gráficas” y “gráfica de comparación de cuartiles”

4. Primero lo hacemos por ejemplo, con
la variable altura
• En datos clicamos la variable “altura”, y en opciones escogemos que
la distribución sea normal

5. Obtenemos el siguiente gráfico:

6. Hacemos lo mismo con la variable peso

7. Obtenemos la siguiente gráfica:

8. • Como podemos observar en ambas gráficas de
las variables altura y peso, existe varios puntos
fuera del intervalo de la normalidad. Por tanto,
estas variables cuantitativas no siguen una
distribución normal.

9. COMPROBAMOS LA LINEALIDAD
• La linealidad se comprueba mediante el diagrama de dispersión.
Clicamos “gráficas”, y “diagrama de dispersión”

10. En cuanto a la linealidad, como podemos comprobar la mayoría de los puntos
se ajustan a la recta, por lo que podemos decir que las variables tienen
linealidad. Además, también observamos con esa gráfica que la pendiente
de la línea es positiva, por lo que a mayor altura, mayor peso

11. Además, tenemos que completar con la información
numérica que aportan los coeficientes de relación

12. Seleccionamos las variables (peso y altura), y posteriormente clicamos el tipo
de correlación “Coeficiente de Spearman”, puesto que como hemos
comprobado antes no existía normalidad en las variables. Finalmente
dejamos “observaciones completas” y clicamos “aceptar”.

13. Conclusión,
• Como podemos observar, la correlación es de 0.622, por lo que
podemos decir que tiene una buena relación, ya que la correlación
va entre el -1 y 1 y los extremos son las relación perfecta.

14. Otra forma sería con el test de
correlación:

15. En el test de correlación, además de observar que la correlación es de
0.622 (es una correlación fuerte pues se acerca bastante al 1),
podemos ver que la p-value (2.2e-16), es mucho menor que 0.05,
por lo que aceptamos la H1 y llegamos a la conclusión, de que hay
correlación entre las variables.