2. 1.1. Utilizando nuestra base de
datos comprueba la correlación
entre la variable peso y la
variable horas de dedicación al
deporte. Comenta los resultados.
A través del programa estadístico SPSS
obtenemos la siguiente tabla de
contingencia que recoge todos los datos.

4. Analizamos la correlación entre las dos
variables. Horas de práctica de deporte
y peso. Observamos que la correlación
de la variable “Peso” consigo con ella
misma es de 1 al igual que la correlación
de la variable “horas de dedicación…”
con ella misma. Esto de debe a que son
la misma variable.
La correlación existentes entre ambas
variables es de 0,410 (correlación
positiva –lineal directa- y baja).

5. 1.2. Calcula el Coeficiente de Correlación
de Pearson para las variables no de
cigarrillos fumados al día y nota de
acceso. Comenta los resultados.

6. Como podemos ver, la correlación de
Pearson entre las variables con ellas
mismas es perfecta, de valor 1.
La correlación entre ambas varables es
de -0,976 (es alta, fuerte y negativa) y
el nivel de significación, que es
bilateral, de 0,01; esto indica que el
nivel de confianza es de 99%.
El nivel de significación es menor que
0,05. Deducimos que las diferencias
observadas son estadísticamente
significativas, por tanto, hay una
correlación fuerte entre las variables.

7. 1.3. Calcula el Coeficiente de Correlación
de Pearson para las variables peso y
altura (limitando la muestra a 10 casos).
Comenta los resultados.
Obtenemos una gráfica de dispersión de
puntos para comprobar si existe
correlación entre las variables.

8. A priori observamos cierta
correlación entre las variables. No
obstante, aplicaremos métodos
estadísticos para comprobarlo y
evitar equivocaciones.

9. A continuación realizamos un contraste de
hipótesis para comprobar la existencia
de correlación entre ambas variables,
de forma que obtenemos una tabla en
la que se recogen los siguientes datos:

10. Podemos observar que la correlación de
Pearson es de 0,757 (fuerte y positivo) y
el nivel de significación bilateral es de
0,011.
Como la significación es menor de 0,05
deducimos que las diferencias
observadas si son estadísticamente
significativas, es decir, hay correlación
entre ambas variables.
Por tanto, rechazamos la hipótesis nula
(Ho) y aceptamos la hipótesis alternativa
(H1).

11. 1.4. Muestra los gráficos en una de las
correlaciones.
He mostrado el gráfico del apartado 1.3.