Este documento presenta cuatro actividades sobre correlaciones. La primera calcula la correlación de Pearson entre el peso y la tensión diastólica y encuentra una correlación positiva baja a moderada. La segunda calcula la correlación biserial entre el peso y el sexo. La tercera usa la prueba phi para analizar la relación entre el sexo y la satisfacción con el peso y encuentra independencia. La cuarta realiza una tabla de contingencia entre el sexo y el hábito tabáquico, encontrando una correlación baja positiva.

1. María Victoria Pérez Sánchez, subgrupo 7.

2. CORRELACIONES.
 Nos aporta información sobre si existe relación entre
las variables y cuanto están relacionadas.
COEFICIENTES DE CORRELACIÓN.
 Escala – escala: Pearson.
 Escala- nominal dicotómica: Biserial puntual.
 ordinal.- ordinal: Spearman.
 Nominal- nominal: Tabla de contingencia
 Nominal dicotómica- nominal dicotómica: Phi.

3. ACTIVIDAD 1.
 En esta primera actividad, queremos utilizar un
Pearson, para ello vamos a correlaciona el peso medido
en consulta (medición normal y en escala) con la
tensión diástolica (también se encuentra en escala).
En los datos podemos ver que a mayor peso, mayor
tensión diastólica.
Vamos a hacer las pruebas de normalidad, con el fin de
corroborar que podemos hacer Pearson.

5. Los resultados.

10. Establecemos la hipótesis nula y obtenemos la
conclusión, a partir de los datos de SPSS.
H0= La variable peso es normal.
Ha= La variable peso no es normal.
Para muestras mayores de 50 vamos a utilizar el Shapiro-
wilk.
Para muestras menores de 50 el Kolmogorow.

11. Clonclusión.
 Como la significación del peso medido en consulta es
de 0,002 menor que 0,05; tenemos que rechazar la
hipótesis nula, y aceptar la alternativa; de manera que
la variable peso medido en consulta no es normal.
 Como la significación de la tensión diastólica es 0.00
menor que 0.05, también debemos de rechazar la
hipótesis nula y por lo tanto, tampoco es normal.
 No podemos de utilizar Pearson, sino que vamos a
tener que utilizar Spearman.

12. PEARSON.

13. Peso medido en
consulta
Tensión Arterial
Diastólica
Peso medido en consulta Correlación de Pearson
1 ,382**
Sig. (bilateral)
,000
N
240 238
Tensión Arterial Diastólica Correlación de Pearson
,382** 1
Sig. (bilateral)
,000
N
238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
Correlaciones
Peso medido en
consulta
Tensión Arterial
Diastólica
Rho de Spearman Peso medido en consulta Coeficiente de correlación 1,000 ,398**
Sig. (bilateral) . ,000
N
240 238
Tensión Arterial Diastólica Coeficiente de correlación ,398** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

14. Establecemos hipótesis.
 H0= las variables son independientes.
 Ha=las variables son dependientes.
A partir de la significación obtenida debemos de anular
la hipótesis nula por ser menor a 0,05 y por lo tanto las
variables están relacionadas.
El grado de relación entre ambas es 0,382 y directamente
proporcional, lo que nos quiere decir que están
relacionadas en un grado bajo a moderado y que
cuando el peso aumenta, es cierto que aumenta la
tensión diastólica.

15. ACTIVIDAD 2.
 Vamos a utilizar la biserial puntual entre una variable
en escala y otra nominal dicotómica.
 En este caso utilizaremos el peso medido en consulta y
el sexo.

17. Correlaciones
Peso medido en
consulta Sexo
Rho de Spearman Peso medido en consulta Coeficiente de correlación 1,000 -,358**
Sig. (bilateral) . ,000
N 240 240
Sexo Coeficiente de correlación -,358** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 240 240
Establecemos las hipótesis:
H0= las variables son independientes.
Ha=las variables son dependientes.
Por la p que hemos obtenidos debemos de rechazar la hipótesis nula ya que es
menor a 0,05; por lo tanto las variables si están relacionadas. Además sabemos
que se inclina más hacia el hombre tener la tensión alta. Y el grado de
correlación es bajo.

18. ACTIVIDAD 3.
 Vamos a calcular la correlación entre dos variables
nominales dicotómicas utilizando la prueba phi.
 En la columna vamos a poner la variable
independiente y en la fila la dependiente.
 Nuestras dos variables van a ser: sexo y satisfacción con
su peso.

20. Resumen de procesamiento de casos
Casos
Válido Perdidos Total
N Porcentaje N Porcentaje N Porcentaje
Satisfaccion con su peso * Sexo
240 100,0% 0 0,0% 240 100,0%
Satisfaccion con su peso*Sexo tabulación cruzada
Recuento
Sexo
TotalMasculino Femenino
Satisfaccion con su peso No 37 74 111
Si 50 79 129
Total 87 153 240
Medidas simétricas
Valor Aprox. Sig.
Nominal por Nominal Phi
-,056 ,383
V de Cramer
,056 ,383
N de casos válidos
240

21.  Debemos de aceptar la hipótesis nula, y por lo tanto las
variables son independientes, fruto del azar que las
mujeres estén menos satisfechas con su peso. No tiene
sentido que intentemos mirar el grado de satisfacción.

22. ACTIVIDAD 4.
 Por último, vamos a realizar una tabla de contingencia
entre dos variables, una nominal dicotómica y otra
nominal pero no dicotómica.
 Las variables serán sexo y hábito tabáquico.

23. Medidas simétricas
Valor Aprox. Sig.
Nominal por Nominal Phi ,229 ,002
V de Cramer ,229 ,002
Coeficiente de contingencia ,223 ,002
N de casos válidos 240

24.  Resultado: rechazamos la hipótesis nula, por lo que el
sexo y el hábito tabáquico si están relacionadas, y cuya
correlación es baja y más frecuente en las mujeres.

25. CON TODO ESTO , HEMOS
ACABADO LOS SEMINARIOS DE
ESTADISTICA.