Correlación

15
CORRELACIÓN ENTRE EL NUMERO DE HORAS DE PRÁCTICA DE DEPORTE Y EL IMC

Transcript of Correlación

Page 1: Correlación

CORRELACIÓN ENTRE EL NUMERO DE

HORAS DE PRÁCTICA DE DEPORTE Y EL IMC

Page 2: Correlación

Para poder realizar la correlación es necesario que dos variables sean cuantitativas.

La correlación se realiza para saber si hay relación entre dos variables, pero no implica causalidad.

La correlación va desde -1 hasta +1 Cuando la correlación es 1, es que está relacionada

con su misma variable.

Page 3: Correlación

Tipos de correlación

Positiva

• Correlación positiva o directamente proporcional• R = (+)• Nos indica que al modificarse en promedio una variable en un sentido, la otra lo hace en la misma dirección

Negativa

• Correlación negativa o inversamente proporcional• R = (-)• Nos muestra que al cambiar una variable en una determinada dirección, la otra lo hace en sentido contrario u opuesto

Page 4: Correlación

Correlación negativa

Correlación positiva

Page 5: Correlación

1. PRUEBA DE NORMALIDAD

Realizamos la prueba de normalidad para ver si las variables siguen una distribución normal o no. Esta prueba nos ayudará a la hora de hacer la correlación para saber si optamos por el coeficiente de Pearson o el de Spearman.

Page 6: Correlación
Page 7: Correlación

Como el tamaño de la muestra es menor de 50 utilizamos el test de Shapiro. Hipótesis nula: sigue distribución normal Hipótesis alternativa: no sigue distribución normal

Page 8: Correlación

La significación del número de horas que dedican a practicar deporte es 0,000. Dicho dato es < 0,05 por lo que se acepta la hipótesis nula, no sigue distribución normal.

La significación del IMC es 0,015. este dato es < 0,05 por lo que se acepta la hipótesis nula, sigue distribución normal.

Tanto la variable de IMC como la del número de horas de practicar deporte no siguen una distribución normal

por lo que tendremos que realizar pruebas no paramétricas basándonos en Spearmen, ya que Pearson

la utilizaríamos si siguieran una distribución normal y fueran paramétricas.

Page 9: Correlación

2. CORRELACIÓN CON EL COEFICIENTE DE SPEARMAN

Page 10: Correlación
Page 11: Correlación
Page 12: Correlación

A través del siguiente cuadro basado en Spearman nos fijamos en el 0,263, un dato muy cercano a 0, por lo que podemos deducir que tendrá una correlación positiva y directamente proporcional aunque un poco baja.

Page 13: Correlación

3. GRÁFICO

Page 14: Correlación
Page 15: Correlación