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.

1. SEMINARIO 9
ESTADÍSTICA Y TIC
CHI CUADRADO
de Pearson
Cristina Pajares Ruiz
Macarena grupo B
Grupo 7

2. CORRELACIÓN
• Es la relación o dependencia que existe entre
dos variables. Si varía una, varía la otra.
• Dos variables se relacionan cuando las
mediciones de una cambian simultáneamente
con las medidas de otra.
• Mide la relación entre dos variables
cuantitativas.

3. TIPOS DE CORRELACIONES
• Correlación positiva: si el cambio es en la
misma dirección.
• Correlación negativa: si el cambio es en
distinta dirección.

4. GRADOS DE CORRELACIONES
• Correlación fuerte: cuanto más se aproximan
los puntos a la recta. Puede ser tanto positiva
como negativa.
• Correlación débil: los puntos se separan de la
recta.
• Correlación nula: no existe asociación.

5. COEFICIENTE DE CORRELACIONES
Coeficiente de correlación: estadístico que cuantifica la correlación
entre dos variables.
Existen dos tipos:
• Pearson: Pruebas paramétricas. Distribución normal de las
variables.
• Rho Sperman: Pruebas no paramétricas. Cuando no se distribuyen
normalmente las variables.
Ambos toman valores compreendidos entre -1 y +1.
Para saber cuál de los dos tipos de coeficientes usamos, hemos de
realizar una prueba de normalidad.

6. PRUEBAS DE NORMALIDAD
• Test de Kolmogorov-Smirov: cuando la
muestra es superior a 50.
• Test de Shapiro-Wilks: cuando la muestra es
inferior a 50.
• En ambos casos siempre que el valor de la
prueba sea mayor que 0,05 aceptamos la
normalidad.
• Cuando es 50 podemos seleccionar cualquiera
de los dos tests.

7. APLICACIÓN CON SPSS
DE CORRELACIONES
Tenemos que averiguar su existe correlación entre las variables “peso” y talla”.

8. Para comprobar la correlación entre las variables, primero hemos de realizar la prueba de
normalidad y así decidir qué coeficiente vamos a emplear.
Seleccionamos “Analizar” y a continuación le damos a “estadísticos descriptivos”  “explorar”.

9. Nos ha de aparecer a continuación este recuadro, donde vamos a añadir a la “lista
de dependientes” las variables de peso y talla.
Le damos a aceptar y así vamos a obtener las pruebas de normalidad.

10. Vamos a observar la tabla de normalidad que hemos obtenido:
Como la muestra es <50, tomamos Shapiro-Wilk. Nos guiamos por la
significación, que nos va a informar de la normalidad,
Es mayor de 0’05 la significación, por lo que siguen una distribución
normal ambas variables .
Podemos utilizar el coeficiente de correlación de Pearson.

11. Vamos a calcular la correlación con coeficiente
de Pearson

12. Obtenemos una correlación positiva moderada.

13. Para obtener la tabla que nos va a mostrar la dispersión,
seguimos estos pasos: