Este documento presenta los pasos para establecer la correlación entre las variables cuantitativas "Horas de práctica de deporte" e "IMC" utilizando una muestra de menos de 50 individuos. Realiza pruebas de normalidad que muestran que las variables no siguen una distribución normal, por lo que utiliza la prueba de correlación no paramétrica de Spearman. Los resultados muestran que no existe una correlación significativa entre las dos variables, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0,263 y un nivel de significación de 0,161.

1. TAREA SEMINARIO 9
Nombre: Ramón Jesús
Apellidos: León Cintado
Curso: 1ºEnfermeria
Grupo: 5
Subgrupo: 18

2. INTRODUCCIÓN
 En este seminario vamos a establecer una
correlación entre dos variables cuantitativas, es
decir, vamos a averiguar a través de una serie de
pruebas estadísticas si existe asociación o relación
una variable respecto a la otra.
 Para ello, deben de ser variables cuantitativas, y
dependiendo de si respetan distribución normal o
no, se utilizará su correspondiente prueba:
 Respetan distribución normal: Prueba Pearson
 No respetan distribución normal: Prueba
Spearman.

3. INTRODUCCIÓN
 Para comprobar la efectividad de dicha prueba,
vamos a establecer la relación entre “Horas de
práctica de deporte” e “IMC”.
 Entonces, debemos llevar a cabo la prueba de
normalidad, que puede ser Shapiro (N>50) y
Kolmogorov (N<50).

4. PRUEBA NORMALIDAD: HACEMOS CLICK EN
ANALIZAR ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS
EXPLORAR

5. PRUEBA DE NORMALIDAD
Después de eso, debemos introducir en lista de dependientes las dos variables
cuantitativas, con su respectivo gráfico de normalidad con pruebas.

6. PRUEBA DE NORMALIDAD
Al ser la muestra de menos de 50, tenemos en cuenta la prueba de Shapiro-wilk,
que para las horas de práctica de deporte es 0,000 y para el IMC es 0,015 Por lo
tanto no sigue distribución normal, al ser menor de 0,05 ya que se rechaza la
hipótesis nula (distribución normal).

7. CORRELACIÓN
 Al apoyar que cada una de las variables
cuantitativas no siguen distribución normal
necesitamos de una prueba no paramétrica, que en
este caso la ideal sería la prueba de Spearman, ya
que para llevar a cabo la prueba de correlación de
Pearson es necesario de que cada uno de sus
variables sigan distribución normal, por ello es más
“robusta”.

8. CORRELACIÓN: ANALIZAR
CORRELACIONES BIVARIADAS

9. CORRELACIÓN
Introducimos cada una de las variables, y posteriormente señalamos la prueba
de Spearman.

10. CORRELACIONES

11. CONCLUSIÓN
 Al darnos el coeficiente de correlación de
Spearman 0,263 significa que no hay una buena
correlación entre ambas variables.
 Ya que consideramos como valor de referencia de
significación de una correlación es de 0,7 o mayor
que éste.
 Por otro lado, el nivel de significación obtenido es
de 0,161. Por lo tanto, podemos concluir que se
apoya la hipótesis nula, es decir, que se afirma que
no existe correlación entre dichas variables.

12. REALIZACIÓN GRÁFICO: GRÁFICOS
GENERADOR DE GRÁFICOS.

13. GRÁFICO
Introducimos cada una de las variables en el eje X y el eje Y, asimismo señalamos
gráfico de dispersión/puntos.

14. OBSERVACIÓN DEL GRÁFICO

15. FIN