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SEMINARIO 9: CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN
Miriam Viola
Subgrupo 16
Virgen del Rocío
CORRELACIÓNMide la relación entre dos variables
cuantitativas. Existirá correlación si cuando los
valores de una variable varían también lo hacen los de la otra.
La correlación puede ser:◦Positiva varían en la misma dirección◦Negativa varían en direcciones distintas
CORRELACIÓNLa correlación la vamos a poder medir
por estadísticos:◦R de Pearson si la variable se distribuye
normalmente◦Rho de Spearman cuando no se distribuye
normalmente o con variables ordinales
Por tanto, para ver cuál de las dos usamos, tendremos que comprobar la normalidad (Kolmogorov o Shapiro-Wilk)
EJERCICIO 1Queremos ver si el sexo influye sobre
la altura. Establecemos nuestras hipótesis:◦H1= El sexo influye en la altura◦H0 = El sexo no influye en la altura
Ahora comprobamos la normalidad para ver si podemos aplicar o no la prueba de T de Student
Prueba de la normalidad
Prueba de la normalidad
Prueba de la normalidadNos fijamos en la prueba de
Kolmogorov porque la muestra es de 50.
Comprobamos que sí que sigue una distribución normal porque el nivel de significación es mayor de 0.05, y por tanto podemos aplicar la T de Student
T de Student
T de Student
T de Student
T de StudentComprobamos que el nivel de
significación es 0.000 de manera que rechazamos la H0 y por tanto sí que influye el sexo sobre la altura.
Para ver quién tiene más altura, nos vamos al análisis de comparación de medias que hemos hecho antes y vemos que los varones (1,8), tienen una altura mayor que las mujeres (1,6431)
EJERCICIO 2: CorrelaciónQueremos ver si existe una relación
entre la nota de acceso al grado de enfermería y la hora de regreso a casa
Para ello, primero hacemos la prueba de normalidad, para ver qué test vamos a tener que aplicar
Prueba normalidad
Prueba normalidad
Comprobamos que no es normal porque el nivel de significación es menor de 0,05, de manera que tenemos que usar Rho de Spearman
Rho de Spearman
Rho de Spearman
Rho de SpearmanNos fijamos en la Rho de Spearman y
da -0,244. El nivel de significación es 0,095 de
manera que no es significativa, por lo que no hay correlación entre las dos variables.
Gráfica dispersión de puntos
Gráfico dispersión de puntos
Gráfica dispersión de puntos