Este documento resume los pasos para realizar una correlación de Pearson entre el peso y la altura de 48 personas. Primero, se realizaron pruebas de normalidad usando Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk, determinando que ambas variables se distribuyen normalmente. Luego, se calculó la correlación de Pearson entre peso y altura, obteniendo un valor de 0.62, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre las variables. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de que no hay correlación entre peso y altura.

1. Correlación de Pearson

2. 
1.- NORMALIDAD DEL PESO Y LA
ALTURA.
 Hipótesis nula: La variable se distribuye de manera normal.
 Hipótesis alternativa: La variable no se distribuye de manera
normal.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Peso ,089 48 ,200
*
,965 48 ,154
Altura ,105 48 ,200
*
,979 48 ,532
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors

3. 
2.- Decidir qué test escojo: Kolmogorov-
Smirnov o Shapiro-Wilk. Plantear hipótesis
sobre la relación entre variables.
 Escojo Shapiro-Wilk, pues mi muestra es menor de
50 personas. Obtengo además una significación
estadística de 0,154 para la altura y 0,532 para el
peso. Al ser esta significancia mayor de 0,05, se
acepta la hipótesis nula: ambas variables se
distribuyen normalmente.

4. 
4.-Realizar paso por paso con spss la
correlacion bivariada.
 Al ser el peso y la altura dos variables que se
distribuyen normalmente, la correlación deberá
establecerse por Pearson.
Correlaciones
Peso Altura
Peso Correlación de
Pearson
1 ,619**
Sig. (bilateral) ,000
N 48 48
Altura Correlación de
Pearson
,619** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 48 50
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

5. 
Obtenemos una correlación de Pearson tanto
para el peso como para la altura de 0,62. Esta
cifra corresponde con una correlación buena
entre ambas variables (Fuerte) y además
positiva, pues ambas experimentan cambios
en la misma dirección.

6. 
 Por otro lado, el grado de significación es cero, lo
que nos hace pensar que se rechaza la hipótesis nula
y se acepta la alternativa.
 Hipótesis nula: No hay correlación entre altura y
peso.
 Hipótesis alternativa: Existe relación entre altura y
peso.

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Relación entre altura y
peso

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Relación entre altura y
peso

9. 