Seminario 9.
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El documento resume un seminario sobre correlación. Explica cómo determinar si existe una relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad, representaciones gráficas y el test de Spearman. Los resultados de las pruebas en SPSS muestran que las variables no siguen una distribución normal y que existe una fuerte correlación positiva entre el peso y la altura, con un coeficiente de correlación cercano a 0,7 y un nivel de significación menor a 0,05.
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Seminario 9
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El documento habla sobre la relación entre las variables altura y peso. Explica que existe una relación positiva y fuerte entre ellas según el diagrama de dispersión y el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es apropiado usar con datos cuantitativos no normales como estas variables.
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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.
Presentación seminario 8
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Correlación
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Prueba T de student
Este documento presenta un seminario sobre la prueba T de Student. Se analizan dos variables, escala y altura, en relación al sexo. Para escala, se encuentra que no hay relación con el sexo, por lo que chicos y chicas tienen la misma puntuación media. Para altura, se encuentra que sí hay relación con el sexo, concluyendo que los chicos son más altos que las chicas en promedio. El análisis incluye pruebas de normalidad y elección de la prueba T de Student para comparar las medias entre los grupos.
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Tarea seminario 8
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marta paredes
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Este documento resume los pasos para analizar la relación entre variables cuantitativas y categóricas utilizando correlaciones. Explica cómo utilizar la R de Pearson y pruebas de normalidad para analizar la relación entre peso y altura, y encuentra una alta correlación positiva. Luego, cubre métodos como la correlación puntual biserial, coeficiente phi y v de Cramer para analizar la relación entre variables categóricas como sexo y consumo de tabaco.
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El documento describe dos análisis estadísticos realizados en SPSS para determinar si existen diferencias entre chicos y chicas en cuanto a su puntuación media en escalas y altura media. Se comprueba la normalidad de la distribución de las variables y se elige la prueba T de Student. Los resultados muestran que no existe relación entre el sexo y la puntuación en escalas, pero sí entre el sexo y la altura, siendo los chicos más altos que las chicas.
Correlación
Este documento describe cómo realizar una prueba de correlación entre las variables altura y peso. Explica que primero se debe comprobar la normalidad de los datos para determinar qué prueba estadística usar, ya sea la prueba de Pearson o Spearman. Luego establece las hipótesis nula y alternativa, y finalmente aplica la prueba estadística correspondiente, rechazando la hipótesis nula y concluyendo que existe una buena correlación positiva entre el peso y la altura.
Seminario 9
El documento describe cómo realizar pruebas estadísticas para determinar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Se realizan pruebas gráficas y estadísticas como la R de Pearson y Rho de Spearman. Los resultados muestran que existe una correlación positiva entre el peso y la glucemia, es decir, que el peso influye en los niveles de glucemia. Sin embargo, no se encontró evidencia de correlación entre la presión arterial sistólica y los niveles de colesterol.
Seminario 9
Este documento resume los pasos para analizar la correlación entre dos variables, peso y glucemia. Explica que se debe realizar una prueba gráfica y estadística, usando la prueba de Pearson o Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal. Los resultados mostraron una correlación positiva entre peso y glucemia, pero no entre presión arterial y colesterol.
TAREA SEMINARIO 9
Tarea del seminario 9, donde se realizan distintos contrastes de hipótesis para observar la correlación entre distintas variables, eligiendo un tipo de coeficiente de correlación dependiendo del tipo de estas. Ejercicio realizado paso a paso utilizando el programa estadístico SPSS.
Seminario 8:Análisis bivariado con variables cuantitativas. Normalidad y line...
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre dos variables cuantitativas, altura y peso, a partir de un conjunto de datos. Inicialmente se observa gráficamente la posible relación entre las variables. Luego, se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y gráficas, determinando que no la siguen. Por lo tanto, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Tarea seminario 8 cecilia
PP explicando si existe correlación o no entre dos variables, y de qué tipo es, en el caso de que si exista.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos de salud. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre altura y peso.
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Seminario 9.
- 1. SEMINARIO 9. CORRELACIÓN. Luisa María Sánchez Aragón. Subgrupo 19.
- 2. ● Determinar si existe relación y cómo de fuerte es entre las variables “altura” y “peso” ● Comprobar antes de elegir el test, la normalidad mediante test estadístico y representación gráfica.
- 3. PRUEBA DE NORMALIDAD. HIPÓTESIS. H0. : la variable se distribuye normalmente. H1 : la variable no se distribuye normalmente.
- 4. PRUEBA DE NORMALIDAD EN SPSS.
- 6. El nivel de significación de la variable es < 0,05, se rechaza la Ho , es decir, que las variables no se distribuyen normalmente.
- 7. En la gráfica también podemos observar que no se distribuye normalmente.
- 8. CORRELACIÓN. Las variables no siguen una distribución normal, así que usaremos la “PRUEBA DE SPEARMAN”.
- 9. HIPÓTESIS. H0 : No existe relación entre el peso y la altura. H1 : Existe relación entre el peso y la altura.
- 12. La correlación se acerca mucho a 0,7 y la significación es <0,05, rechazamos H0 y aceptamos H1. Por tanto, podemos decir que existe relación entre el peso y la altura.