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Este documento discute la correlación entre dos variables cuantitativas: el número de cigarrillos fumados por día y la altura. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva o negativa. Luego describe analizar estas dos variables específicas de los datos de un cuestionario, realizar una prueba de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, y encontrar que existe una correlación mínima entre el número de cigarrillos y la altura basado en un coeficiente de correlación de Spearman de 0.089.
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coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, cómo determinar cuál usar basado en la
normalidad de las variables, y cómo calcular e interpretar la correlación de Spearman en SPSS.
Describe el proceso de comprobar la normalidad de dos variables - número de cigarrillos y horas
de deporte - usando las pruebas de Shapiro-Wilk, y luego calcular e interpretar su correlación de
Spearman en SPSS.
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RETOS MATEMÁTICOS 6° GRADO <desafÍos>
Aquí están las respuestas a la actividad "Sin pasarse":
Número al que se
aproximará
Cifras permitidas
Número menor que
más se aproxima
500 000 791 683 497 691
1 146 003 615 132 916
426 679 034 121 967 508
10 000 009 9789889
89 099 901769
459 549 459 549
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Este seminario trata sobre la concordancia y correlación entre variables. Explica los conceptos de correlación bivariada, los tipos de coeficientes de correlación como el coeficiente de Pearson y el coeficiente rho de Spearman. También cubre cómo comprobar la normalidad de las variables y elaborar gráficos de dispersión. Como ejemplo, analiza la posible correlación entre las notas de acceso de los estudiantes y su peso usando el coeficiente rho de Spearman.
Correlación entre variables
Este documento describe los pasos para analizar la asociación lineal o correlación entre dos variables cuantitativas: edad y frecuencia cardiaca. Establece las hipótesis nula y alternativa, y realiza una prueba de correlación de Pearson que muestra una correlación débil y no significativa entre las variables, llevando a aceptar la hipótesis nula de que no existe una relación entre la edad y la frecuencia cardiaca.
Tarea del seminario 10, Ana María Pavón
Este documento resume los pasos realizados para analizar la correlación bivariada entre dos variables cuantitativas, el año de nacimiento y las horas dedicadas al deporte, en un conjunto de datos. Se comprueba primero la normalidad de ambas variables y, al no seguir una distribución normal, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados no muestran una correlación significativa entre las variables.
Presentación freddy estadisticas 1
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Define la correlación de Pearson como una medida de la relación lineal entre dos variables continuas. La correlación de Spearman mide la relación monótona entre dos variables ordinales o entre una variable ordinal y otra continua. Incluye ejemplos de cómo calcular e interpretar ambos coeficientes usando el programa SPSS.
Actividades del seminario 10
Este documento presenta tres ejercicios sobre la correlación entre diferentes variables. El primer ejercicio encuentra una correlación débil entre el peso y las horas de deporte. El segundo ejercicio encuentra una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y las notas de acceso. El tercer ejercicio encuentra una fuerte correlación positiva entre el peso y la altura. Dos ejercicios adicionales analizan la correlación entre la edad y el peso y entre las notas de matemáticas y lengua.
Seminario 10
Este documento describe los pasos para realizar un análisis de correlación entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario. El autor selecciona las variables "horas de dedicación al deporte" y "número de cigarrillos fumados al día", realiza las pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk, y determina utilizar la prueba de correlación de Spearman dado que ninguna variable sigue una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de -0.526, indicando una correlación negativa entre las variables.
Seminario 10
Este documento presenta un problema sobre la correlación entre el número de personas que habitan en un hogar y el número de habitaciones del mismo. Se realizó una encuesta en un municipio español y se distribuyeron normalmente ambas variables. Se calculó el coeficiente de correlación de Pearson, el cual fue significativo, indicando una correlación positiva entre las variables. Sin embargo, al aplicar la prueba t de Student, la correlación no fue estadísticamente significativa, por lo que no existe una diferencia real entre las variables.
Tarea seminario 10
Este documento proporciona instrucciones para completar un ejercicio de estadística que involucra seleccionar dos variables cuantitativas de un cuestionario, analizar su correlación usando diagramas de dispersión y estadísticos como R de Pearson o Rho de Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal, y representar gráficamente los resultados. Explica cómo usar las herramientas en SPSS para comprobar la distribución normal de las variables y medir su correlación, así como cómo formular la hipótesis nula e interpretar los resultados.
Tarea seminario 10
Este documento proporciona instrucciones para completar un ejercicio de estadística que involucra seleccionar dos variables cuantitativas de un cuestionario, analizar su correlación usando diagramas de dispersión y estadísticos como R de Pearson o Rho de Spearman, y representar gráficamente los resultados. Explica cómo determinar si las variables siguen una distribución normal usando pruebas como Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk, y cómo formular hipótesis nulas y analizar la correlación usando el software SPSS.
Tarea seminario 10
Este documento proporciona instrucciones para completar un ejercicio de estadística que involucra seleccionar dos variables cuantitativas de un cuestionario, analizar su correlación usando diagramas de dispersión y estadísticos como R de Pearson o Rho de Spearman dependiendo de si siguen una distribución normal, y representar gráficamente los resultados. Explica cómo usar las herramientas en SPSS para comprobar la distribución normal de las variables y medir su correlación, así como cómo formular la hipótesis nula y generar una tabla y
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Tarea seminario 5
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Seminario 4
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Seminario 4 blog.
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- 1. CORRELACIÓN Seminario 10Seminario 10 Manuela Benítez RodríguezManuela Benítez Rodríguez Grupo 1. Subgrupo A.Grupo 1. Subgrupo A.
- 2. Concepto Es importante tener en cuenta: “Las correlaciones son medidas estadísticas que miden la relación entre dos variables cuantitativas. Existe correlación entre dos variables si éstas varían conjuntamente, y hay que diferenciar la correlación positiva (el cambio es en la misma dirección) y la correlación negativa (el cambio se produce en distinta dirección). Se representa mediante diagramas de dispersión.”
- 3. 1. Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario. La que queráis pero deberás justificarla. Las variables que he elegido han sido: Nº de cigarrillos fumados al día y la altura. El motivo de esta elección es que debemos elegir siempre para los estadísticos de correlaciones variables cuantitativas. Por tanto, nuestro objetivo será observar la relación que puede existir entre estos dos factores, es decir, a mayor número de cigarrillos existirá mayor altura o viceversa, o si es no existe relación que el estudiante fume con la altura que tiene.
- 6. Es indispensable realizar la prueba de normalidad para decidir el estadístico de correlación que tenemos que utilizar.
- 10. Para saber si basarnos en el Test de Kolmogorov o en el de ShapiroWilks, tendremos que tener en cuenta el tamaño de la muestra. Los grados de libertad y n (tamaño de la muestra) coinciden y tienen un valor de 12, menor de 50, por lo tanto elegimos el Test de ShapiroWilks con el fin de la comprobación de la normalidad de las variables. La significación que encontramos es de 0.006<0.05, por lo que rechazamos la Ho. En este caso, nuestras variables no siguen una distribución normal, por lo que para hallar su correlación deberemos utilizar el estadístico rho de Spearman.
- 13. Si analizamos los datos obtenidos, comprobamos que el coeficiente de correlación para la altura es de 0’089 por lo que entendemos que la relación entre ambas variables es mínima. A pesar de esto, indica que hay cierta relación entre la altura y los números de cigarrillos al día.