Este documento describe un análisis bivariado realizado para determinar la relación entre las variables "altura" y "peso" en un conjunto de datos. Se comprueba que las variables no siguen una distribución normal a través de gráficos de cuartiles y pruebas de normalidad de Kolmogorov. Se calcula el coeficiente de correlación de Spearman, el cual indica una correlación positiva y fuerte entre las variables. Finalmente, una prueba de correlación rechaza la hipótesis nula de que no existe correlación entre las variables.

1. Tarea 8. Análisis Bivariado con
variables cuantitativas. Correlación
 Elena Álvarez Angosto
 Curso 2017/2018
 Grupo 1, subgrupo 1

2. Objetivo
• Determina si existe relación y cómo de
fuerte es entre las variables “altura” y
“peso”.
• Primero debemos cargar el archivo
“activossalud.Rdata” en R Commander.

3. • Primero debemos comprobar si las variables tienen una distribución
normal o no.
• Haremos una gráfica de comparación de cuartiles para “altura” y
“peso”.
• Para que tengan una distribución normal los datos se deben situar
entre las líneas discontinuas.
• Clickamos en:
1. Gráficas
2. Comparación de cuartiles
• Lo hacemos con las variables
“altura” y “peso”

4. No parece que sigan una distribución normal
porque hay muchos valores que no están entre las
líneas discontinuas.
Para confirmarlo debemos realizar el test de
normalidad, que en este caso será Kolmogorov
porque es una muestra >50.

5. • Clickamos en:
1. Estadística
2. Resúmenes
3. Test de normalidad

6. • En las dos variables la p-value es menor a 0,05 por lo que no siguen
una distribución normal.
• Debemos utilizar Spearman para comprobar la correlación entre las
dos variables.
• Realizamos un diagrama de dispersión que nos oriente.
• Clickamos en: Gráficas, Diagrama de dispersión y seleccionamos las
dos variables. (marcar la opción de línea de mínimos cuadrados)

7. Observamos como la
nube de puntos es
prácticamente uniforme,
pero muchos de estos
puntos no se encuentran
cerca de la línea verde
que se haya sobre el
diagrama.
Así, procedemos a hacer el coeficiente de Spearman.

8. • Clickamos en:
1. Estadístico
2. Resúmenes
3. Matriz de correlaciones
Debemos seleccionar las dos
variables, marcar Coeficiente de
Spearman y Observaciones
completas.
Así vemos que la correlación
es positiva y fuerte, ya
que se encuentra
cerca de 1.

9. • Para terminar, hacemos un test de correlación para rechazar o
aceptar la Hipótesis nula (𝐻0).
• Clickamos en:
1. Estadístico
2. Resúmenes
3. Test de correlación
Marcamos las dos variables,
seleccionamos Coeficiente
de Spearman y la Hipótesis
bilateral

10. • La p-value es mucho menor que 0,05, por tanto debemos
rechazar la 𝐻0.
• Nos indica que la altura si influye en el peso.
• Son dependientes por lo que cuando la altura aumente,
también lo hará el peso.