Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando datos reales. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva no lineal. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una correlación positiva fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, confirmando que la altura influye en el peso.

1. SEMINARIO 8. Análisis
bivariado con variables
cuantitativas.
Normalidad y linealidad. Diagrama de
dispersión. Coeficientes de correlación de
Pearson y Rho de Spearman
Andrea Aparicio Martín
Grupo 1. Subgrupo 1

2. ACTIVIDAD
Determinar que si existe relación
y como de fuerte es entre las
variables altura y peso.

3. PASO 1
• Cargamos el archivo
«activossalud.Rdata» en R
Commander.
• Comprobamos si las
variables «altura» y «peso»
tienen o no una distribución
normal.
• Realizamos un gráfico de
comparación de cuartiles
para las variables
anteriormente nombradas.

4. PASO 2: obtenemos el gráfico para
la variable «altura»

5. PASO 3: obtenemos el gráfico
para la variable «peso»
• En ambas variables hay valores
que no están dentro de las
líneas, por lo que no parece que
sigan una distribución normal.

6. PASO 4: hacemos la prueba de Kolmogorov ya que
la muestra es >50 para ver si siguen una distribución
normal.
• Clicamos en: estadística- resúmenes- test de normalidad

7. • Seleccionamos la variable «altura», para calcular el test de
normalidad.

8. • Seleccionamos la variable «peso» para realizar el test de
normalidad.

9. • Como observamos, el p-value es
menor que 0,05. Esto quiere decir que
no siguen una distribución normal.
• Usaremos el coeficiente de Spearman
para comprobar la correlación entre
las dos variables.

10. PASO 5: realizamos
un diagrama de dispersión.
• Clicamos en gráficas-
diagramas de dispersión y
seleccionamos las dos
variables.

11. • Obtenemos el diagrama de dispersión
La nube de puntos es prácticamente uniforme, pero
observamos que hay puntos que no se encuentran cerca de la
línea. Por lo que procedemos a realizar el coeficiente de
Spearman.

12. PASO 6: realizamos el coeficiente de Spearman
• Clicamos en estadístico- resúmenes- matriz de correlaciones

13. Como podemos
observar, el coeficiente
de Spearman es de
0,622, se encuetra
cerca de 1, por lo tanto
la correlación es
positiva y fuerte.

14. PASO 6: calculamos el test de correlación
para aceptar o rechazar la hipótesis nula.
• Clicamos estadístico- resúmenes-test de correlación

15. El p-value está por
debajo de 0,05, por
lo que rechazamos
la hipótesis nula.
Podemos decir que
la altura sí influye en
el peso.
Se trata de una
correlación positiva,
por lo que a medida
que aumenta la
altura, aumenta el
peso.