Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.

1. Seminario 8 Estadistica
y Tics

2. Ejercicio
Determina si existe relación entre
las variables altura y peso del
fichero de datos “activos en salud”
y si existe determina cómo de
fuerte es

3. -Compararemos si existe relación entre el “peso” y la
“altura”
-Variables cuantitativas
-Para saber si usamos test paramétricos (correlación de
Pearson) o test no paramétricos (rho de Spearman)
deberemos testar la normalidad de variables (test grafico o
s-w/shapiro wilk)

4. El análisis lo realizaremos con R
commander paso a paso

5. Primero testaremos la normalidad mediante
gráfica y test de s-w
Gráficas>Gráfica de comparación de cuantiles(Q-Q) o Histograma o Diagrama de caja>Datos(
seleccionamos altura o peso)>Opciones (seleccionamos distribución normal)
Después de comprobar la normalidad de altura comprobamos la de peso

6. Gráficos
En las gráficas se puede observar que pueda haber ausencia de normalidad, pero para
asegurarlo usamos S-W

7. Shapiro-Wilk
Los resultados de las dos variables cuantitativas realizando S-W nos indica que ninguna sigue una
distribución normal ya que el p-value de ambas(altura:4.686e-06 y peso:8.406e-13 está por
debajo de 0,05 , es decir se rechaza la H0 que representa la normalidad y se acepta H1.
Por lo que para el análisis de correlación usaremos rho de Spearman debido a que las variables no
son normales. Prueba no paramétrica.

8. Rho de Spearman
-Gráficas>Diagrama de dispersión(seleccionamos las dos variables)>
Opciones(activamos línea de mínimos cuadros)
-En la gráfica observamos que se trata de una correlación positiva

9. Realizamos el test no paramétrico
Rho de Spearman
Estadisticos>Resumenes>Matriz de correlaciones…(seleccionamos las dos
variables y en tipo de correlación en este caso marcamos Spearman)

10. Realizamos el test no paramétrico
Rho de Spearman
Estadisticos>resúmenes>test de correlación(seleccionamos las dos variables y en este
caso en el tipo de correlación seleccionamos Spearman

11. Realizamos el test no paramétrico
Rho de Spearman
altura peso
altura 1.0000000 0.6224114
peso 0.6224114 1.0000000
Spearman's rank correlation rho
data: altura and peso
S = 1308800, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.6224114

12. Realizamos el test no paramétrico Rho
de Spearman
Nos da un resultado de o,6224114 por lo que se
encuentra en el rango de -1,1 por lo que podemos
decir que existe correlaciónn y seria una correlación
buena porque se encuentra entre 0,6 y 0,8, además
se trata de una correlación positiva
P-value nos sale menor que 0,05 por lo que rechazamos H0 y aceptamos H1, es decir, la diferencia entre
ambas variables es significativa