2. EJERCICIO
Elige dos variables de la matriz de datos del
cuestionario.
La que queráis pero deberás justificarla.
Recuerda que tienes que hacer la prueba de
normalidad para decidir el estadístico de
correlación que tienes que utilizar.
Comenta los resultados.
Represéntalos gráficamente.
3. Abrimos la matriz de datos propuesta.
He elegido las variables altura y las horas de
práctica de deporte, puesto que deben ser dos
variables cuantitativas y deseo saber la
relación que existe entre ellas.
En primer lugar, debo realizar la prueba de la
normalidad para decidir el estadístico que
utilizaré posteriormente para averiguar la
correlación que hay entre ambos. Estas
pruebas de normalidad son la de Kolmogorov
y Shapiro.
Una vez realizadas, si siguen una distribución
normal utilizaremos la prueba de R de Pearson
y si, por el contrario, no sigue una distribución
normal utilizaremos la Rho de Sperman.
4. PRUEBAS DE LA NORMALIDAD
Una vez abierta la matriz de datos realizamos los
siguientes pasos:
o Pinchamos en:
Analizar.
Estadísticos descriptivos.
Explorar.
o Introducimos las variables en la lista de
dependiente.
o Pulsamos en gráficos y añadimos la opción de
gráficos con prueba de normalidad.
7. Para la prueba de la normalidad nos fijaremos en las
segunda tabla. Como la muestra consta de 31
personas, utilizaremos la prueba de Shapiro-Wilks, ya
que hay un criterio que lo establece de esta forma.
A continuación nos centraremos en la variable horas de
dedicación al deporte. Fijándonos en la casilla
significación observamos que es de 0,000, por lo cual
es menor a 0,05 (estamos trabajando con un nivel de
significación de 95%), por lo tanto no sigue una
distribución normal y rechazamos la normalidad y la
hipótesis nula.
Hacemos lo mismo con la variable altura. Su
significación es de 0,710, por lo tanto es mayor que
0,05 y, debido a este hecho, se acepta la hipótesis nula
y la normalidad.
Ahora pasaremos al estudio de los estadísticos, R de
Pearson y Rho de Sperman, para conocer la
correlación.
8. CORRELACIÓN
Pichamos en:
Analizar.
Correlaciones.
Bivariadas.
Introducimos las variables.
Añadimos las casillas de coeficientes de
correlación de Pearson y Sperman.
11. Debemos mirar los dos estadísticos ya que una
sigue una distribución normal y la otra no.
El valor de la Rho de Sperman es de 0,298, lo que
nos dice que nos encontramos antes una
correlación no significativa y que nos dice que no
hay prácticamente correlación entre las variables.
En valor de la R de Pearson es de 0,442, lo que
nos indica que hay una correlación positiva
moderada, pero se encuentra al límite de los
significativo por lo tanto no es muy relevante.
Podemos concluir que no hay relación significativa
entre la altura y las horas de dedicación del
deporte.
12. GRÁFICO DE DISPERSIÓN
Realizaremos un gráfico de dispersión
llevando a cabo los siguientes pasos:
Pinchamos en gráficos.
Cuadros de diálogos antiguos.
Dispersión/puntos.
14. Podemos observar claramente que no hay relación
entre la altura y las horas de dedicación del
deporte, ya que los puntos no se encuentran
cercanos a una línea diagonal.
No siguen una distribución normal.
