1. CORRELACIÓN BIVARIADACORRELACIÓN BIVARIADA
Nombre: Ana María
Apellidos: Pavón Reyes
Módulo: Estadística y TICs
Unidad Docente: Macarena
Fecha: 20/05/2014
Primer Curso; Grado de Enfermería
Grupo A, subgrupo 3

2. Ejercicio para el blogEjercicio para el blog
- Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario.
§ La que queráis pero deberás justificarla.
§ Recuerda que tienes que hacer la prueba de normalidad para decidir el estadístico
de correlación que tienes que utilizar.
- Comenta los resultados.
- Represéntalos gráficamente.
Las variables que he elegido para la realización de este ejercicio son: “horas de
dedicación para practicar deporte” y “año de nacimiento”. He elegido estas
variables porque son dos variables cuantitativas, ya que para realizar el análisis
bivariado es necesario que las dos variables que vayamos a estudiar sean
cuantitativas.
La finalidad de este ejercicio es averiguar si existe o no relación entre el año de
nacimiento de la persona y las horas que dedica a la práctica del deporte.

3. Para realizar este ejercicio, primero tenemos que averiguar si las variables que hemos elegido
siguen o no una distribución normal, para que una vez que vayamos a averiguar la correlación
utilicemos un coeficiente u otro.
Para ello pulsamos sobre “analizar”  “estadísticos descriptivos”  “explorar”

4. Una vez pulsado sobre explorar, pasamos a “lista de dependientes” una de las variables elegidas,
en este caso se muestra la variable “año de nacimiento” y finalmente, pulsamos sobre “gráficos”

5. A continuación, marcamos la opción “gráficos con pruebas de normalidad” y pulsamos sobre
“aceptar”

6. Tras este proceso, nos aparecerán estos cuadros con un resumen de los datos de la variable y con
los estadísticos descriptivos de la misma. Además, nos aparecerá otro cuadro que representa la
prueba de normalidad. Esto lo veremos en la siguiente imagen.

7. Ahora, vamos a interpretar la prueba de normalidad obtenida. Como la muestra de “año de nacimiento”
es N=50 nos podemos fijar en los dos estadísticos de normalidad, tanto en “Kolmogorov” como en
“Shapiro”. Observamos que el nivel de significación obtenido es 0,000 por lo que es menor a 0,05
entonces se rechaza la hipótesis nula, por lo que no sigue una distribución normal.

8. Ahora, realizamos el mismo proceso con la variable “horas de dedicación a la práctica
de deporte” para ver si sigue o no una distribución normal.
Como en la variable anterior, hemos obtenido el resumen de los datos, los estadísticos
descriptivos, y como veremos a continuación, la prueba de normalidad.

9. Como N= 31 nos fijamos en el estadístico de normalidad de “Shapiro” porque es menor
de 50. Observamos que el nivel de significación obtenido es de 0,000 por lo que al ser
menor de 0,05, esta variable no sigue una distribución normal.

10. A continuación, vamos a obtener la correlación que existe entre las dos variables
cuantitativas. Para ello, seguimos el siguiente proceso: “analizar”  “correlaciones” 
“bivariadas”

11. Como ninguna de mis variables elegidas sigue una distribución normal, para ver si existe
correlación entre ellas vamos a elegir el estadístico de “Spearman”, ya que es el utilizado
para variables que no siguen una distribución normal.
Finalmente, pulsamos sobre “aceptar”

12. No existe correlación entre ambas porque no están marcadas por asterístico.

13. Finalmente, para representar gráficamente lo obtenido, seguimos el siguiente proceso:
“gráficos”  “cuadros de diálogo antiguos”  “dispersión / Puntos”

14. Elegimos “Dispersión simple”

15. El gráfico que obtenemos es disperso y no sigue una correlación significativa ni
moderada porque no existe una relación entre ambas variables como ya hemos
averiguado anteriormete.