seminario 10.1
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Ejercicios.
Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario. La que queráis pero deberás justificarla.
Recuerda que tienes que hacer la prueba.
Recuerda que tienes que hacer la prueba de normalidad para decidir el estadístico de correlación que tienes que utilizar.
Comenta los resultados.
Represéntalos gráficamente.
Elección de variables. He relacionado la variable peso con las horas de
dedicación a la práctica de deportes para comprobar si existe o no relación entre ambas variables.
Ambas variables son cuantitativas, escalas.
Estas variables las hemos sacado de la matriz de datos del seminario 5.
Programa utilizado ha sido el SPSS.
Contraste de hipotesis.
H0: Las horas de dedicación a la práctica de deporte no esta relacionada con el peso.
H1: Las horas de dedicación a la práctica de deporte esta relacionado con el peso.
Correlación. Mide la relación entre dos variables cuantitativas.
Existe correlación entre dos variables… sí estas varían conjuntamente.
Puede tender a ser más altos o a ser más bajos:
Correlación positiva: sí el cambio es en la misma dirección
Correlación negativa: sí el cambio se produce en
distinta dirección.
La correlación se representa mediante diagramas de dispersión.
Estadísticos que miden la correlación.
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.
Rho de Sperman. Si las variables no se distribuyen normalmente.Toma valores de -1 a 1.
Para decidir primero hay que comprobar la normalidad…
R de Pearson. Estadístico de elección, el más utilizado. Sí las variables se distribuyen normalmente.
Rho de Sperman. Si las variables no se distribuyen normalmente.
Test para comprobar la normalidad
Dos pruebas de normalidad en SPSS Test de Kolmogorov- Smirnov. Si el tamaño
muestral es superior a 50.
Test de Shapiro-Wilks. Si el tamaño muestral es inferior a 50.
Esto son los resultados que obtenemos.
Las horas de dedicación a prácticas deporte sigue una distribución normal porque su p es 0,00 que es inferior a
0,05, es significativo.
El peso no sigue una distribución normal porque su nivel de significación es
mayor de 0,05, es no significativo.
Utilizo Rho de Sperman porque una de las variables a estudiar no sigue una distribución
normal.
La correlación es significativa al 95%, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula, y nos quedamos con la hipótesis alternativa que dice
que hay una relación entre el peso y las horas de dedicación a la práctica del deporte.
El coeficiente de correlación es de 0,385, es un coefieciente bajo