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1. Seminario 9. Estadística y TIC´s
Victoria E. Fuentes Palacios

2. El objetivo del presente ejercicio es realizar un estudio de normalidad de 2
variables cuantitativas, a los que se les realizará estudio de correlación.
Seguiremos los pasos indicados en las imágenes. Comenzamos por marcar
la pestaña “analizar”estadísticos descriptivosexplorar

3. He elegido las variables cuantitativas
de ano de nacimiento y horas de
dedicación al deporte. Posteriormente
seleccionamos la opción de gráficos.
En ella quedarán marcadas las
opciones que se muestran en la
imagen sita bajo este cuadro de texto:

7. CORRELACIÓN
En nuestro caso, tenemos un número de datos que es inferior a 50, por lo
que la prueba usada en estos casos, y para la que cumple criterios, es la
de Shapiro Wilk, por lo que es la tabla utilizada.
Establecemos que como hipótesis nula (Ho), es que la variable es normal
mientras que H1 es el caso de que las variables no son normales.
El valor de p es superior a 0,05, por lo que se acepta la hipótesis nula,
siendo ambas variables normales.
En el caso de la correlación, esta mide la relación entre dos variables
cuantitativas. En nuestro ejercicio, hemos tomado la correlación de
Pearson siguiendo sus criterios:
•Coeficientes de correlación
–R de Pearson
•Estadístico de elección, el más utilizado.
–Sí las variables se distribuyen normalmente
•Toma valores de -1 a 1
•Si 0: no hay relación

8. Los pasos a seguir son: Analizar
CorrelacionarBivariadas
Posteriormente incluiremos las
variables tal y com se indica en la
imagen inferior:
Dejamos marcada la opción del
coeficiente de correlación de
Pearson, bilateral, y señalar las
correlaciones significativas.
Aceptamos.

9. Estamos ante una correlación positiva, tal y como se
deduce por el valor postivo de la correlación (0,126), por
lo que será una pendiente hacia arriba, estando lejos del
valor 1, por lo que es una correlación débil.

10. GRÁFICAS

11. Nos encontramos ante una gráfica de correlación débil donde no es posible
ver la tendencia positiva del coeficiente de correlación, quizás influido por la
cantidad de datos, que variará en todo caso la gráfica, por ser sensible a
ello.