ejercicio del seminario 10

EJERCICIO DEL SEMINARIO 10

REALIZADO POR:REALIZADO POR:CLARA RÍOS BARRERACLARA RÍOS BARRERA1ºGRADO DE ENFERMERÍA- UD VIRGEN DEL ROCÍO1ºGRADO DE ENFERMERÍA- UD VIRGEN DEL ROCÍO

En este ejercicio vamos a comprobar la relación existente entre dos variables cuantitativas, que se distribuyen normalmente, por lo que aplicaremos el coeficiente de correlación de Pearson.

En este caso, lo vamos a hacer con SPSS. En cada uno de los tres ejercicios, observaremos el gráfico de dispersión de puntos, en el cual a simple vista podemos deducir que haya una relación existente entre ambas variables, pero lo comprobaremos cuando el programa SPSS resuelva los cálculos. Esto nos permitirá verificar nuestra deducción sobre la relación entre dos variables.

CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON

Utilizando nuestra base de datos, comprueba la correlación entre la variable peso y la variable horas de dedicación al deporte. Comenta los resultados.

Aparentemente , en la gráfica de dispersión de puntos, no vemos que exista correlación entre estas dos variables.

EJERCICIO 1

Tenemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de correlación.

Estamos ante dos variables cuantitativas: Peso y horas de dedicación al deporte, cuyas medias son respectivamente: 62’0483 y 4’26, y sus desviaciones típicas, respectivamente son: 12’84917 y 3’052.

Por otro lado, vemos una salida de SPSS, en la que se estudia la correlación lineal de Pearson, ya que son variables cuantitativas y están distribuidas normalmente.

A cada una de ellas le corresponde un coeficiente de correlación de 0’410, por lo que tienen una correlación moderada, positiva, directa.

Como el grado de significación bilateral (0’091) es mayor a 0’05, aceptamos la hipótesis nula, por lo tanto no hay correlación. No hay relación estadísticamente significativa.

COMENTARIO DEL EJERCICIO 1

Calcula el coeficiente de Correlación de Pearson para las variables nº de cigarrillos fumados y nota de acceso.

Aparentemente, en el gráfico de dispersión de puntos, no vemos que exista correlación entre estas variables.

EJERCICIO 2

Vemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de correlaciones.

Estamos ante dos variables cuantitativas: nota de acceso al grado de Enfermería y número de cigarrillos fumados al día, cuyas medias son, respectivamente, 10’643074 y 5’50, y sus desviaciones típicas son, respectivamente, 0’982116 y 7’232.

Por otro lado vemos una salida de SPSS, en la que se estudia la correlación lineal de Pearson, ya que son variables cuantitativas y están distribuidas normalmente.

A cada una de las variables le corresponde un coeficiente de correlación de -0’976, por lo que está muy cercano a -1, por lo que es una relación intensa, y además, inversa (descendiente).

Como el grado de significación bilateral (0’001) es menor a 0.05, rechazamos la hipótesis nula, y aceptamos la alternativa, que afirma que sí hay relación entre ambas variables, por lo que es una relación estadísticamente significativa.

COMENTARIO DEL EJERCICIO 2

Calcula el coeficiente de correlación de Pearson para las variables peso y altura.

Aparentemente, en esta gráfica de dispersión de puntos, no existe correlación entre estas dos variables.

EJERCICIO 3

Tenemos una tabla de estadísticos descriptivos y otra de correlación.

Estamos ante dos variables cuantitativas: peso y altura, cuyas medias son, respectivamente, 62’0483 y 1’6593, y sus desviaciones típicas son, respectivamente, 12’84917 y 0’08477.

Por otro lado vemos una salida de SPSS, en la que se estudia la correlación lineal de Pearson, ya que son variables cuantitativas y están distribuidas normalmente.

A cada una de las variables le corresponde un coeficiente de correlación de 0’668, por lo que tienen una relación buena.

Como el grado de significación bilateral es menor a 0’01, que es menor a su vez a 0’05, rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alterna, que afirma que sí hay relación entre ambas variables.

COMENTARIO DEL EJERCICIO 3