CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN.

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María José Romero Muriel. 1º Enf. U.D. Virgen Macarena. Grupo 8. Seminario 9. Estadística y TIC. Universidad de Sevilla Concordancia y correlación.

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María José Romero Muriel. 1º Enf.U.D. Virgen Macarena. Grupo 8.

Seminario 9. Estadística y TIC.Universidad de Sevilla

Concordancia y

correlación.

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CORRELACIÓN.

Test de hipótesis de dos variables cuantitativas.

Se parte de una hipótesis nula, y se comprueba si los datos observados cumplen con la hipótesis nula.

• Correlación positiva: si el cambio es en la misma dirección. Las dos aumentan.

• Correlación negativa: si el cambio es en distinta dirección. Una aumenta y la otra disminuye.

La correlación se representa en diagramas de dispersión.

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CORRELACIÓN.

Elegir dos variables cuantitativas de la matriz, hacer pruebas de normalidad a las Dos variables, comentar el resultado, y representar gráficamente con nubes de dispersión.

1 EJERCICIO.

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CORRELACIÓN.

Primero, vamos a determinar si nuestras dos variables tiene una distribución normal. Para ello, vamos a seguir los siguientes pasos en SPSS:

Analizar – estadísticos descriptivos – explorar – gráficos – gráficos con pruebas de normalidad.

Una vez aquí, ponemos las dos variables que nos interesa comparar. En nuestro caso, anchura de las caderas con peso medio.

Clicamos en gráficos, y a continuación…

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CORRELACIÓN.

… y a continuación seleccionamos gráficos con pruebas de normalidad.

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

Peso ,089 48 ,200* ,965 48 ,154

Altura ,105 48 ,200* ,979 48 ,532

*. Esto es un l ímite inferior de la significación verdadera.

a . Corrección de significación de Li lliefors

Me decanto por coger a Kolmogorov-Smirnov, ya que los grados de libertad está cercano a los 50. La significación es de 0.2, que es mayor de 0.05, por lo que es normal.

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CORRELACIÓN.

Ahora vamos a comprobar que los resultados que hemos obtenidos son reales. Para ello, vamos a realizar un histograma de estas variables, para ver que tiene distribución normal.

Introducimos nuestras variables, y en opciones seleccionamos histograma.Recordamos que la variable independiente va en las columnas mientras que la variable dependiente va en las filas.Estos son los resultados que hemos obtenidos.

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Se puede comprobar que, aproximadamente, sigue una distribución normal.

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Ahora vamos a calcular las correlaciones:

Analizar - correlaciones –bivariadas.

Introducimos nuestras dos variables, y como hemos escogido Kolmogorov-Smirnov, pues seleccionamos Spearman.

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Correlaciones

Peso Altura

Rho de Spearman Peso Coeficiente de

correlación1,000 ,672**

Sig. (bilateral) . ,000

N 48 48

Altura Coeficiente de

correlación,672** 1,000

Sig. (bilateral) ,000 .

N 48 50

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).

CORRELACIÓN.

Vemos que la gráfica está poco dispersa, por lo que si hay correlación entre las dos variables.

Como la significación es igual a 0, menor de 0,05, se rechaza la hipótesis nula, y se dice que hay correlación entre las dos variables.

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CORRELACIÓN.

Elegir dos variables cuantitativas de la matriz, hacer pruebas de normalidad a las dos variables, comentar el resultado, y representar gráficamente con nubes de dispersión.

2 EJERCICIO.

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CORRELACIÓN.

Volvemos a repetir el proceso comentado anteriormente. En este caso, vamos a mirar si existe correlación entre el nivel de tensión arterial sistólica y el colesterol total.

Pruebas de normalidad

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

Colesterol total ,050 105 ,200* ,989 105 ,552

Tens ion arterial sistólica ,123 105 ,001 ,965 105 ,007

*. Esto es un l ímite inferior de la significación verdadera.

a. Corrección de significación de Li lliefors

Como tiene 105 grados de libertad, se usa el de kolmogorov. El nivel de significación

es de 0.2, que es mayor de 0.05, por lo que representa una distribución normal.

Tenemos que utilizar Pearson.

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CORRELACIÓN.

Ahora, con el histograma, confirmamos que realmente tiene una distribución normal.

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CORRELACIÓN.

Por último, siguiendo los pasos descritos anteriormente, vamos a ver si existe correlación entre las dos variables.

Correlaciones

Tens ion arterial

s istólica Colesterol total

Tens ion arterial sistólica Correlación de Pearson 1 ,271**

Sig. (bilateral) ,005

N 238 105

Colesterol total Correlación de Pearson ,271** 1

Sig. (bilateral) ,005

N 105 106

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).

Como resultado, nos da la siguiente tabla. El número de significación es de 0,005, menor que 0,05, por lo que tenemos que rechazar la hipótesis nula, es decir, podemos afirmar que hay correlación entre ambas.

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Por último, hemos obtenido la gráfica de dispersión, y como se observa, presenta una dispersión positiva moderada.