SEMINARIO VIII

Pilar Gordillo González

EJERCICIO Determina si existe relación y cómo de

fuerte es entre las variables altura y peso. Para realizar la asociación entre las

variables altura y peso, comprobamos la normalidad de cada una de las variables con métodos gráficos (QQ, Histograma y diagrama de cajas) y Shapiro Wilk.

Empezamos con la variable peso y la gráfica QQ. Seleccionando en Gráficas< Graficas de comparación de cuartiles< aceptar

La gráfica resultante muestra que la variable peso no sigue una distribución normal, ya que los puntos no se acercan mucho a línea roja que corresponde con la normalidad.

Después realizamos lo mismo con la variable altura.

En esta gráfica vemos que la variable altura tampoco sigue la línea de la normalidad, por lo tanto su distribución no es normal.

En segundo lugar, comprobamos la normalidad con el método gráfico histograma.

Las gráficas de las dos variables corroboran lo mencionado antes, no siguen una distribución normal. Están sesgadas hacia un lado.

El ultimo método gráfico para comprobar la normalidad es el diagrama de cajas. Seleccionamos en graficas< diagrama de cajas< peso/altura. Nuevamente, volvemos a observar que no siguen ninguna de las dos una distribución normal.

SHAPIRO WILK El test se hace para ambas variables: Estadísticos< Resumenes< Test de

normalidad de Shapiro Wilk.

Nuestras hipótesis son: Ho: la variable altura sigue una

distribución normal. H1: la variable altura no sigue una

distribución normal.Al ser el p valor menor de 0,05, decimos que es test es significativo, rechazando Ho y aceptando H1, por lo tanto la variable peso no sigue una distribución normal.

Nuestras hipótesis son: Ho: la variable peso sigue una distribución

normal. H1: la variable peso no sigue una

distribución normal.Al ser el p valor menor de 0,05, decimos que es test es significativo, rechazando Ho y aceptando H1, por lo tanto la variable peso no sigue una distribución normal.

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN Comprobamos la relación entre las

variables: regresión. Usamos un diagrama de dispersión.

Comprobamos la fortaleza de la relación: correlación. Utilizamos matrices de correlación.

A) Regresión En la gráfica se puede

observar que la recta tienen pendiente y que generalmente a mayor altura mayor peso. Por lo tanto podemos decir que hay relación entre las variables peso y altura.

B) Correlación Seleccionamos las dos

variables y el coeficiente de Spearman ya que anteriormente hemos comprobado que las distribuciones no son normales , ni tienen linealidad. La relación es de 0,6224 y es fuerte ya que va de 0 a 1.

Para comprobar la correlación usamos el test de correlación: Estadísticos < Resúmenes < Test de correlación.

Sale el mismo resultado, rechazamos la Ho ya que la p valor es menor que 0,05, con lo que aclaramos que hay una gran asociación entre las variables peso y altura.