TAREA SEMINARIO 10

EJERCICIOS DE ESTADÍSTICA

1. Elige dos variables de la matriz de datos del cuestionario. Comenta los resultados y represéntalos gráficamente.

Las variables deben ser cuantitativas si queremos ver la correlación. Estas pueden ser:

- Correlación positiva: Si el cambio es en la misma dirección. (Como talla y peso)

- Correlación negativa: Si el cambio se produce en distinta dirección. (Como la edad y nota)

La correlación se representa mediante diagramas de dispersión. Puede medirse con los estadísticos:

- R de Pearson ( si ambas variables se distribuyen normalmente).- Rho de Sperman (si al menos una de las dos no se distribuye normalmente).

Tenemos que realizar el test de kolmogorov para ver si las variables siguen una distribución normal (tamaño muestral mayor de 50) o si el tamaño muestral es menor de 50 utilizamos el test de Shapiro-Wilks.

Vamos a formular la hipótesis nula en el SPSS.Analizar Estadísticos descriptivos Explorar.

Ho: Si existe relación entre la fecha de nacimiento y las horas que se practica deporte. La nota de acceso no sigue una distribución normal.

Nos va a generar un cuadro. El cuadro de libertad es 50 así que nos podemos fijar en los 2 estadísticos.

El nivel de significación es 0,000< 0,05 ; quiere decir que aceptamos la hipótesis nula,. La nota de acceso no sigue la distribución normal.

Al no seguir una de las dos variables distribución normal tenemos que usar la Rho de Spearman.

Continuamos comprobando la relación entre el año de nacimiento y horas dedicadas a practicar deporte; debemos hacer lo siguiente:Analizar correlaciones bivariadas.

Elaboramos la siguiente tabla de

correlación:

La significación bilateral que nos ofrece es de 0,854> 0,005, así que podemos decir que no existe correlación entre variables; aceptamos la hipótesis nula.

A continuación hacemos el gráfico de dispersión de puntos y elegimos el simple; no debemos olvidar que la variable independiente va en el eje X y la dependiente en el eje Y.

Podemos observar que no existe relación entre variables.