Download - Tarea Seminario 9 Corregido
![Page 1: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/1.jpg)
Isabel Lemos Álvarez
Hospital Virgen del Rocío, Grupo 18.
![Page 2: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/2.jpg)
La tarea de este seminario consiste en establecer una correlación entre las variables “horas de práctica de deporte” e “IMC” (ambas son cuantitativas).
En primer lugar, hemos de realizar la prueba de normalidad.
Si ambas variables siguen una distribución normal utilizaremos la prueba de Pearson. En caso contrario, utilizaremos la prueba de Spearman.
![Page 3: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/3.jpg)
Comenzamos realizando la prueba de normalidad a las dos variables. Para ello pinchamos en: Analizar > Estadísticos descriptivos > Explorar
![Page 4: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/4.jpg)
Se nos abre una nueva ventana y añadimos nuestras dos
variables a la lista de dependientes. Pinchamos en
“Gráficos…” y se nos abre otra ventana. Seleccionamos la
opción de “Gráficos de normalidad con pruebas”.
![Page 5: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/5.jpg)
Ya tenemos nuestra prueba de normalidad.
Analicemos los resultados…
![Page 6: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/6.jpg)
Hemos de mirar el resultado de la prueba de
Shapiro-Wilk, puesto que nuestra muestra es de 50.
La significación en “Horas de deporte” es 0’000…,
que es menor de 0’05. Con lo cual, rechazamos
H0 y aceptamos H1 “No sigue distribución
normal”.
La significación de “IMC” es de 0’015, luego sí
sigue distribución normal.
Como una de las dos variables no sigue
distribución normal, debemos usar la prueba de
Spearman. Vamos a ello.
![Page 7: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/7.jpg)
En primer lugar, volvemos a SPSS y pinchamos en
Analizar > Correlaciones > Bivariadas
![Page 8: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/8.jpg)
Se nos abre una ventana en la que seleccionaremos
ambas variables y marcaremos la prueba de
Spearman.
![Page 9: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/9.jpg)
Se nos abre en una nueva ventana la prueba. Miramos
en el cuadro de la prueba de Spearman y obtenemos
que el coeficiente de correlación es 0’263.
![Page 10: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/10.jpg)
Como el coeficiente nos ha dado 0’263,
podemos decir que no existe una correlación
significativa entre ambas variables, o al menos
en nuestra muestra.
También nos aparece la significación bilateral,
que es 0’161.
0’161>0’05, por tanto, aceptamos la hipótesis
nula (H0) “No existe relación entre ambas
variables”
![Page 11: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/11.jpg)
Pinchamos en Gráficos > Generador de gráficos.
![Page 12: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/12.jpg)
A continuación se nos abre una ventana. En la
pestaña de Galería seleccionamos “Dispersión/
Puntos” y arrastramos las variables al Eje X e Y.
![Page 13: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/13.jpg)
Como podemos observar, el gráfico es muy
disperso, nos muestra el poco grado de relación
entre ambas variables.
![Page 14: Tarea Seminario 9 Corregido](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051507/587e13d91a28abbc2e8b4cf7/html5/thumbnails/14.jpg)
- Fin -