Este documento presenta un resumen de un seminario sobre correlaciones y concordancia. Explica qué son las correlaciones y cómo medir la fuerza de la asociación entre variables cuantitativas o cualitativas. Luego, presenta ejemplos de ejercicios de correlación bivariada realizados con diferentes variables como la edad, peso, tensión arterial y glucosa en ayunas. Finalmente, introduce el concepto de contingencia para variables nominales.

1. Seminario 9: concordancia y correlaciones
Claudia Ernst Soler

2. 1.CORRELACIONES
Lo utilizamos para saber si dos variables cualitativa o cuantitativa están
relacionadas, es decir, si están asociado y cuanto de fuerte es la asociación).
Va del -1 al +1.
+1 es directamente proporcional.
-1 inversamente proporcional.
Si es valor (P) es menos de 0,05 es causal. Si es mayor de 0,05 es casual

3. 1 EJERCICIO:
A. Analizar  Estadísticos descriptivos  Explorar

4. B.
C.
Quito descriptivos para
que no me salgan muchas
tablas

5. Quitar tallo y hojas y niveles de
factores juntos.
D.
E.

6. F. Si el tamaño de la muestra es mayor de 50 : Kolmogorov y si es menos:
Shapiro-wilk
Como son menos que 50 utilizamos shapiro-wilk
• La hipótesis nula: cumple criterio de normalidad. No cambia. Si es mayor
0,05 es normal. Debemos mirar la tabla d arriba y se podría aplicar pearson
• Hipótesis alternativa: es lo que cambia. Variable no normal. Aplicar spearman.

7. RESULTADO
Por lo tanto puedo observar que por ejemplo el peso medido en
consulta, anchura de caderas… siguen el criterio de normalidad, es
decir , acepto hipótesis nula. Mientras que en los triglicéridos y
consumo de cigarrillos rechazamos la hipótesis nula.

8. 2 EJERCICIO:
A. Analizar  correlaciones  bivariadas

9. Correlaciones
Ganancia
ponderal deseada
Tensión Arterial
Diastólica
Ganancia ponderal deseada Correlación de Pearson 1 -,249**
Sig. (bilateral) ,000
N 240 238
Tensión Arterial Diastólica Correlación de Pearson -,249** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
Correlaciones
Ganancia
ponderal deseada
Tensión Arterial
Diastólica
Rho de Spearman Ganancia ponderal deseada Coeficiente de correlación 1,000 -,259**
Sig. (bilateral) . ,000
N 240 238
Tensión Arterial Diastólica Coeficiente de correlación -,259** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

10. H0: no hay relación entre ganancia ponderal y la tensión arterial. (no pesa
más uno que la otra
Halt: hay relación
Debo mirar en la tabla de correlacion de Pearson  ganancia ponderal con
tensión arterial.
RESULTADO:
Rechazo la hipótesis nula y acepto la alternativa por lo que son variables no
normales.
Hay una relación baja -0,2 por lo que es inversamente proporcional
comparando con “bisquerra” si una aumenta la otra disminuye.

11. 3 EJERCICIO: debo meterme en el mismo sitio que antes solo
que añado una variable más.

12. Correlaciones
Edad
Peso medido en
consulta
Tension arterial
sistólica
Edad Correlación de Pearson 1 ,212** ,540**
Sig. (bilateral) ,001 ,000
N 240 240 238
Peso medido en consulta Correlación de Pearson ,212** 1 ,342**
Sig. (bilateral) ,001 ,000
N 240 240 238
Tension arterial sistólica Correlación de Pearson ,540** ,342** 1
Sig. (bilateral) ,000 ,000
N 238 238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
Correlaciones
Edad
Peso medido en
consulta
Tension arterial
sistólica
Rho de Spearman Edad Coeficiente de correlación 1,000 ,227** ,545**
Sig. (bilateral) . ,000 ,000
N 240 240 238
Peso medido en consulta Coeficiente de correlación ,227** 1,000 ,377**
Sig. (bilateral) ,000 . ,000
N 240 240 238
Tension arterial sistólica Coeficiente de correlación ,545** ,377** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 ,000 .
N 238 238 238
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

13. Edad- tensión arterial es significativo, porque es menos que 0,05
La edad con la edad es una correlación es perfecta.
Es directamente proporcional y la relación es baja según bisquerra.

14. 4 EJERCICIO :Correlaciones no paramétrica
 Spearman

15. Correlaciones
IMC
CATEGORIZA
DO
Glucemia en
ayunas Edad
Rho de Spearman IMC CATEGORIZADO Coeficiente de correlación 1,000 ,497** ,453**
Sig. (bilateral) . ,000 ,000
N 239 109 239
Glucemia en ayunas Coeficiente de correlación ,497** 1,000 ,448**
Sig. (bilateral) ,000 . ,000
N 109 110 110
Edad Coeficiente de correlación ,453** ,448** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 ,000 .
N 239 110 240
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
Imc con glucemia  es significativo, se coge la hipótesis alternativa:
-No hay relación (HO)
-Hay relación (HALT)
-Intensidad : es moderada
Imc con edad  se coge la alternativa hay relación y es estadísticamente
significativa e intensidad moderada. Mayor edad mayor imc

16. 2. CONTINGENCIA: EXIGE VARIABLE
NOMINAL Y OTRA Q NO SEA DICOTOMICA.

17. Al ser menor que 0.05 aceptamos la hipótesis
alternativa. Intensidad , correlación muy baja y
directamente proporcional.
Es significativo. Hay relación entre sexo y hábito
tabáquico. Los hombres son más fumadores.

18.  PHI

19. No es estadisticamente significativo. Es fruto de la
casualidad. Están más satisfecho los hombres con respecto
a su peso que las mujeres. P>o,o5