María Ángel RodríguezGrupo 5Estadística y TICs

TAREA SEMIANARIO 9

Correlación

*Vamos a estudiar la correlación de las variables peso y talla, ambas cuantitativas.

*Antes de elegir el coeficiente de correlación con el que vamos a trabajar, tenemos que estudiar la normalidad de la distribución de las variables.

*Primero lo vemos con el peso.

*Como N<50, usamos la prueba de Shapiro.

Pruebas de normalidad

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.Peso del alumno ,101 30 ,200* ,973 30 ,615*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.a. Corrección de significación de Lilliefors

Vemos que la significancia es mayor de 0’05, por lo que podemos afirmar que la distribución de la variable peso es normal, aceptando la hipótesis nula, que en este caso afirma que la distribución de la variable es normal.

*Repetimos el proceso con la talla.

Vemos que la distribución de esta variable también es normal.

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.Talla del alumno ,118 30 ,200* ,963 30 ,364*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.a. Corrección de significación de Lilliefors

*Dado que ambas variables siguen una distribución normal, elegimos el coeficiente de correlación R de Pearson.

*Obtenemos lo siguiente:

Correlaciones

 Peso del alumno

Talla del alumno

Peso del alumno Correlación de Pearson

1 ,475**

Sig. (bilateral)   ,008N 30 30

Talla del alumno Correlación de Pearson

,475** 1

Sig. (bilateral) ,008  N 30 30

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).

Como la correlación se encuentra entre 0’4 y 0’6, afirmamos que es una correlación positiva moderada.

FIN