Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre las variables altura y peso. Se utilizan gráficas de dispersión, histogramas, pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Los resultados muestran que altura y peso no siguen una distribución normal, tienen una relación lineal positiva débil y una correlación positiva muy débil.

1. Tarea Seminario 8
Patricia Olmedo

2. Normalidad y linealidad. Diagramada
de dispersión Coeficientes de
correlación de Pearson y Rho de
Spearman

3. ¿En qué consiste el ejercicio?
Determina que si existe relación y como de fuerte es entre
las variables altura y peso.
Para ello utilizaremos varias gráficas:

4. 1. La gráfica QQ

5. Variable altura
Gráficas< Gráfica de comparación de cuartiles<Altura<
Aceptar

6. No representan normalidad
puesto que hay muchos
puesto que hay muchos
puntos que quedan fuera
del intervalo de confianza

7. Variable peso
Gráficas< Gráfica de comparación de cuartiles<Peso<
Aceptar

8. No representan
normalidad puesto que
hay muchos puesto que
hay muchos puntos que
quedan fuera del
intervalo de confianza

9. 2 Histograma

10. Variable altura
Gráficas< Histograma < Altura< Aceptar

11. Histograma
Altura

12. Variable Peso
Gráficas< Histograma < Peso< Aceptar

13. Histograma
Peso

14. Posteriormente utilizamos Shapiro-Wilk
- Ho: hay normalidad (p<0.05)
- H1: no hay normalidad (p>0.05)
Variable Altura
En este caso pretendemos que tenga normalidad por lo que queremos aceptar Ho

15. Posteriormente utilizamos Shapiro-Wilk
- Ho: hay normalidad (p<0.05)
- H1: no hay normalidad (p>0.05)
Variable Altura
En este caso pretendemos que tenga normalidad por lo que queremos aceptar
Ho
P<0.05 por lo aceptamos Ho

16. A continuación estudiaremos el tipo de relación que
existen entre las variables. Para ello utilizaremos un
diagrama de dispersión con nuestras 2 variables
Clickeamos en opciones y
posteriormente en linea
de minimos cuadraticos
para que dibuje la recta
de regresión

17. Este es el resultado:
En un principio las
variables muestran una
relación lineal positiva; ya
que a mediada que
aumenta la altura,
aumenta el peso.

18. Por último, mediremos cómo de fuerte es la
relación; es decir, la correlación:
Seleccionamos el coeficiente de Spearman porque las variables no
siguen una distribución normal

19. Otra forma de correlación:

20. Resultado:
Dado que 0,6224114 <
0.8 consideramos que la
variable no están
relacionadas. Guardan
una correlación positiva
muy débil.