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.

1. -Normalidad y linealidad
-Diagrama de dispersión
-Coeficientes de correlación:
Pearseon y Rho de spearman
Andrés Alvarez-Ossorio Rueda

2. EJERCICIO:
Determina que si exite relación y como de
fuerte es entre las variables altura y peso

3. Si o no: (+/-) es un diagrama de
dispersión.
Fuerte o débil: coeficiente de relación.
• Pearson (datos normales, paramétrica)
• Spearman(datos no normales, no paramétrica)

4.  Aquí
seleccionamos las
variables altura y peso

6. Como hemos visto en la diapositiva
anterior, existe una relación entres las
variables peso y altura por que la
pendiente es positiva, y la intensidad es
fuerte por que los puntos están muy
cercanos a la línea.

8.  Al no haber simetría en ninguna de las graficas podemos decir que
no son variables normales (Rho de Spearman)

9. Al haber tantos puntos fuera de las líneas
que marcan el límite, podemos decir con
certeza que no son variables normales

10. Con el test de shapiro-wilk podemos saber
si la variables son normales o no, si la p-
value es < o = que 0.05 rechazamos la
normalidad (Ho) y por tanto no son
normales

11.  Por lo tanto al ser
variables cuantitativas
no normales,
utilizaremos el Rho de
Spearman para saber
si tienen relación y
conocer su intensidad.

12. Podemos decir que tienen relación entre
ellas y también es intensa ya que su valor
en ambos casos se acerca a 1.