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Mar gracial
Anlisis bivariado con variables cuantitativas.
Nieves Domnguez LpezTarea seminario 8Grupo 13 Virgen del Roco
Ejercicio
Se va a realizar un ejercicio en donde se va a estudiar dos variabes cuantitativas, el peso y la altura, se va a ver la relacin que hay entre ambas y como de fuerte es esta relacin.
Para realizar el ejercicio se utilizar:
-Normalidad y linealidad -Diagrama de dispersin -Coeficientes de correlacin de Pearson y Rho de Spearman
1.Importar los archivos desde Excel
2. Diagrama de dispersin
Para determinar si existe relacin entre las dos variables
Se observa como en la grfica, la pendiente de la recta es bastante inclinada positivamente por lo que se deduce que s hay relacin entre las dos variables. Adems los puntos que representan cada dato, estn cerca de la recta por lo que hay una relacin fuerte.
3.Estudio de la normalidad
Para estudiar esta caracterstica es necesario utilizar grficos
como: histogramas y grficos q-q
HISTOGRAMAS
Vemos que la distribucin de datos de cada variable no es normal, por lo que las grficas de las variables no siguen una distribucin normal.Cuando no es normal se utiliza Rho de Spearman
Grfica Q-Q
Con estos grficos volvemos a observar que no existe normalidad en las variables, ya que vemos que los puntos que son los datos no coinciden con la recta. Es decir no hay normalidad en la distribucin de los datos de las variables.Al igual que con los histogramas deducimos que se va a utilizar Rho Spearman
4.Prueba de Shapiro-Wilk
Para ver numricamente que las dos variables no son normales se
comprueba con este tipo de prueba.
Para saber si es normal se siguen las siguientes hiptesis:Se apoya H0 si p> 0,05 existe normalidad
Se apoya H1 si p< o = 0,05 no existe normalidadEn este caso, ninguna de las dos variables como se ha dicho antes sigue una distribucin normal ya que los valores de p son menores de 0,05.
5. Rho Spearman
Una vez que comprobamos que las variables no son normales, vemos el
grado de relacin que puede existir entre ambas con el coeficiente
de Spearman
Viendo los resultados, concluimos que las variables tienen una relacin de 0,6224114, as que como el valor se acerca a 1 significa que tienen una relacin fuerte y estrecha, se acerca en gran medida a la correlacin perfecta.