Este documento resume los pasos para realizar una prueba de normalidad y una prueba t-student en un conjunto de datos. Primero, se seleccionan dos variables - peso y práctica de deporte - y se realiza la prueba de Shapiro-Wilk para determinar si el peso sigue una distribución normal. Luego, se lleva a cabo la prueba t de Student independiente para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte. Los resultados muestran que el peso tiene una distribución normal y que existe una relación significativa entre

1. TAREA SEMINARIO 7
Curso: 1ºEnfermería Virgen del Rocío
Nombre:Ramón Jesús León Cintado
Asignatura: Estadística y TIC

2. INTRODUCCIÓN
 Este seminario consiste en primer lugar hacer la
prueba de normalidad de dos variables.
 Peso: Variable cuantitativa continua
 Practicar deporte: Variable cualitativa dicotómica.
 Posteriormente realizaríamos la prueba
paramétrica T-Student puesto que existe una
variable cuantitativa con una cualitativa dicotómica,
además de exigir distribución normal. Dicho
resultado lo obtendremos a continuación tras
realizar la prueba de normalidad.

3. PASO 1: ABRIMOS LA MATRIZ DE DATOS
 Aquí vamos a seleccionar las dos variables que vamos a analizar y comprobar si existe
relación entre ellas.

4. PASO 2: REALIZACIÓN PRUEBA DE NORMALIDAD
Tal y como vemos aquí, deberíamos hacer click en analizar, estadísticos
descriptivos y por último explorar

5. PASO 2: REALIZACIÓN PRUEBA DE
NORMALIDAD
Para ello, ponemos en lista de dependientes la variable paso, y a continuación
hacemos click en gráficos, sin olvidar de darle a “gráficos de normalidad con pruebas”
para saber si dicha variable cuantitativa se distribuye o no normalmente.

6. PASO 2:REALIZACIÓN PRUEBA DE NORMALIDAD

7. PASO 2: REALIZACIÓN PRUEBA NORMALIDAD
 Al poseer la muestra un número menor de 50
individuos (debido a los valores perdidos), la
prueba más conveniente para comprobar la
normalidad es Shapiro-Wilk. Observamos el nivel
de significación o error estándar y comprobamos
que es 0,154.
 Por lo tanto es mayor de 0,05 y se apoya la
hipótesis nula, que consiste en aceptar que tiene
distribución normal (La Hipótesis alternativa sería
que no seguiría esta distribución). Así que ahora
aseguramos que podemos utilizar la prueba
paramétrica T-Student.

8. PASO 3: REALIZACIÓN DE LA PRUEBA T-
STUDENT

9. PASO 3: REALIZACIÓN PRUEBA T-STUDENT
 Para realizar la prueba t-student, en primer lugar
debemos hacer lo siguiente:
 Analizar Comparar medias Prueba T para
muestras independientes (ya que no son
apareados)
 Posteriormente introducimos como variable de
agrupación el “practicar deporte”, definiendo sus
grupos, y variable de prueba el “peso”.

10. PASO3: REALIZACIÓN PRUEBA T-STUDENT

11. PASO 3: REALIZACIÓN DE PRUEBA DE T-
STUDENT.
 En primer lugar debemos de aclarar que al tratarse de
muestras independientes, tenemos que realizar la
prueba de Levene para comprobar la heterogeneidad u
homogeneidad de las varianzas. La hipótesis nula sería
la un reconocimiento de varianzas iguales, mientras que
la alternativa apoya una heterogeneidad. Al comprobar
que el nivel de significación es 0,096 aceptamos
igualdad de varianzas, al aceptar la hipótesis nula.
 Posteriormente prestamos atención al nivel de
significación de la fila de “Asumen varianzas iguales”
para ser capaces de deducir si apoyamos la hipótesis
alternativa o nula inicial (relación entre peso y práctica
de deporte).
 A continuación comprobamos que el error estándar es
0,036, por lo tanto se reconoce la hipótesis alternativa
como verdadera.

12. CONCLUSIÓN
 Al ser el nivel de significación menor de 0,05, es
decir 0,036, se apoya que existe relación entre el
peso y la práctica de deporte  Aquellos que
practican deporte está íntimamente asociado a un
peso menor.

13. Fin