TAREA SEMINARIO 9

MIRIAM ROMÁN MORENO

SUBGRUPO 16

EJERCICIO 1

Se quiere conocer si el sexo influye sobre la altura.

Para ello planteamos la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

• H0= el sexo no influye sobre la altura.

• H1= el sexo influye sobre la altura.

• Primero hay que conocer si las variables se distribuyen normalmente.

• Clicamos en analizar, estadísticos descriptivos y explorar, y a continuación:

• Seleccionamos los gráficos con pruebas de la normalidad.

• Seleccionamos la variable de la que queremos conocer su normalidad.

• Comprobamos que sigue una distribución normal.

Pruebas de normalidad

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig.Estadístic

o gl Sig.Altura ,095 50 ,200* ,980 50 ,565*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.

a. Corrección de significación de Lilliefors

Nos fijamos en Kolmogorov-Smirnov ya que la muestra es de 50, y comprobamos que la altura sigue una distribución normal, ya que p>0’05.Procedemos a aplicar la T-student.

Estadísticas de muestra única

  N MediaDesviación estándar

Media de error estándar

Sexo 50 1,90 ,303 ,043Altura 50 1,6588 ,07636 ,01080

Prueba de muestra única

 

Valor de prueba = 0

t glSig.

(bilateral)

Diferencia de medias

95% de intervalo de confianza de

la diferencia

InferiorSuperio

rSexo 44,33

3 49 ,000 1,900 1,81 1,99Altura 153,6

03 49 ,000 1,65880 1,6371 1,6805Rechazamos la hipótesis nula ya que la

significación es 0’000 p<0’05. aceptamos la hipótesis alternativa que decía que sí hay relación

entre el sexo y la altura.Los hombres son más altos que las mujeres.

EJERCICIO 2

Escoger dos variables cuantitativas diferentes al peso y a la altura y comprobar si existe o no

relación entre ellas.

• Nota de acceso al grado.

• Hora de regreso a casa.

H0= No existe relación entre la nota de acceso al grado y la hora de regreso a casa.

H1= Existe relación entre la nota de acceso al grado y las horas de regreso a casa.

En este caso comprobamos que la distribución no es normal, y por ellos usamos Spearman.

Pruebas de normalidad

 Kolmogorov-Smirnova Shapiro-WilkEstadís

tico gl Sig.Estadís

tico gl Sig.Nota de acceso al Grado de Enfermería ,175 48 ,001 ,886 48 ,000

Hora de regreso a casa después de la fiesta

,333 48 ,000 ,757 48 ,000

a. Corrección de significación de Lilliefors

Como p>0’05 (0’’095), la diferencia no es significativa y no hay correlación entre ambas

variables.

Correlaciones

 

Nota de acceso al Grado de

Enfermería

Hora de regreso a

casa después

de la fiestaRho de Spearman

Nota de acceso al Grado de Enfermería

Coeficiente de correlación 1,000 -,244Sig. (bilateral) . ,095N 49 48

Hora de regreso a casa después de la fiesta

Coeficiente de correlación -,244 1,000Sig. (bilateral) ,095 .N 48 49

• Realizamos una nube de puntos:

La nube de puntos demuestra gráficamente que no existe correlación.