Estadística y TIC.María de Novales Atienza

TAREA SEMINARIO 9

Mediante la base de datos obesidad.sav debemos comprobar la correlación entre las

variables peso y glucemia

EJERCICIO 1

PRIMERO, DEBEMOS DE COPIAR LAS VARIABLES PESO Y GLUCEMIA EN UNA

NUEVA HOJA DE DATOS, PARA REALIZAR MEJOR LOS PASOS A SEGUIR.

A CONTINUACIÓN, DEBEMOS DE REALIZAR UNA GRÁFICA DE DISPERSIÓN

PARA VER LA PROXIMIDAD DE LOS DATOS, SIGUIENDO LOS SIGUIENTES PASOS.

COMO RESULTADO, OBTENEMOS LA SIGUIENTE

GRÁFICA

EL SIGUIENTE PASO CONSISTE EN REALIZAR LAS PRUEBAS DE NORMALIDAD A AMBAS VARIABLES

PARA VER QUE PRUEBA REALIZO, SI R DE PEARSON (PARAMETRICA) O RHO DE SPEARMAN

(NO PARAMETRICA) . ESTE ES EL CASO DE LA GLUCEMIA.

En el cuadro obtenido nos fijamos en la prueba de Kolmogorov-Smirnov ya que nuestra muestra es mayor de 50. La significación es 0. Nuestro margen de erros es 0,05, por lo que rechazamos la hipótesis nula (hay distribución normal) y aceptamos la hipótesis alternativa (no hay distribución normal).

AHORA PASAREMOS A ANALIZAR LA VARIABLE PESO REALIZANDO LOS

MISMOS PASOS.

PRUEBA DE NORMALIDAD.

Al analizar la prueba de Kolmogorof-Smirnov podemos observar que la significación es 0,003. El riesgo que asumimos es de 0,05, por lo que aceptamos la hipótesis alternativa de nuevo (no hay distribución normal)

COMO AMBAS VARIABLES NO SIGUEN UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL,

REALIZAREMOS RHO DE SPEARMAN (PRUEBA NO PARAMÉTRICA).

Al realizar Rho de Spearman, obtenemos una significación de 0. Nuestro margen de error sigue siendo 0,5, por lo que aceptamos la hipótesis alternativa (si hay correlación), de manera que rechazamos la hipótesis nula (no hay correlación). Por lo que el peso si influye en la glucemia.

Mediante la base de datos obesidad.sav debemos comprobar la correlación entre las

variables tensión arterial sistólica y colesterol.

EJERCICIO 2

EN ESTE EJERCICIO 2 REALIZAREMOS LOS MISMOS PASOS QUE EN EL

EJERCICIO 1

GRÁFICA DE DISPERSIÓN

RESULTADO DE LA GRÁFICA DE DISPERSIÓN.

REALIZAREMOS LAS PRUEBAS DE NORMALIDAD CON CADA VARIABLE.

TENSIÓN ARTERIAL SISTÓLICA

Nos fijamos en la prueba de Kolmogorof-Smirnov, vemos que la significación es 0, por lo que de nuevo aceptamos la hipótesis alternativa (no hay una distribución normal)

COLESTEROL

En este caso la significación es mayor que nuestro margen de error (0,200>0,05), por lo rechazaremos la hipótesis alternativa y aceptaremos la nula: si hay una distribución normal.

COMO UNA DE LAS VARIABLES SIGUE UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL POR LO QUE EN

VEZ DE RHO DE SPEARMAN UTILIZAREMOS R DE PEARSON (PRUEBA PARAMÉTRICA)

RESULTADO DE R PEARSON

Como vemos la significación es menor que nuestro margen de error (0,005<0,05), por lo que aceptamos la hipótesis alternativa: si hay correlación. Por lo que el colesterol influye en la tensión arterial sistólica.