El documento describe los pasos para realizar un test de correlación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos. Se realizó primero el Test de Shapiro-Wilk para determinar si las variables siguen una distribución normal (lo que no es el caso). Por lo tanto, se utilizó el Test de Spearman que arrojó un valor de correlación positiva de 0.6224 y un p-value menor a 0.05, indicando una correlación estadísticamente significativa entre altura y peso.

1. CRISTINA ROMERO FERNÁNDEZ

3. Cargar conjunto de datos «activossalud»

4. Como la actividad a realizar es el Test de Correlación tengo que elegir dos
variables cuantitativas (altura y peso). Pero, lo primero de todo es realizar el
Test de Shapiro-Wilk para saber si ambas variables elegidas siguen o no una
distribución normal.

5. ALTURA PESO
Los resultados nos muestran que ni la altura
ni el peso siguen una distribución normal, ya
que p-value es menor de 0’05. Debido a esto,
tenemos que realizar el Test de Spearman
para estudiar la correlación.

6. El resultado es 0’6224114, y
como el Rho de Spearman toma
valores entre -1 y 1, siendo 0 no
existencia de correlación,
podemos decir que existe una
correlación positiva. Además, el
p-value es menor de 0’05, por lo
que la diferencia entre ambas
variables es estadísticamente
significativa, rechazando la H0 y
aceptando la H1.

7. Por último, lo representamos mediante un gráfico de dispersión, y
observamos que existe una correlación positiva, siguiendo la línea.