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SEMINARIO VIII Análisis bivariado con variables cuantitativas. 1 º ENFERMERÍA HUVR

Seminario viii

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SEMINARIO VIII Análisis bivariado con variables cuantitativas.

1 º ENFERMERÍA HUVR

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DESCRIPCIÓN DE LA TAREA

Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las variables altura y peso

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En primer lugar abrimos R commander para comenzar nuestra tarea

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Para averiguar la relación entre las dos variables y como de fuerte es necesitamos averiguar la correlación. Para ello utilizaremos:

- Pearson: para usarlo es necesario comprobar la normalidad y la linealidad de la distribución.

-Rho Spearman: no presenta condiciones.

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Para determinar la correlación, como he mencionado anteriormente, es necesario conocer la forma de la distribución, y para ello hay que hacer distintos gráficos:

- histograma - Q-Q - box-plotY el test de Shapiro Wilk. Una vez que conozcamos si sigue o no la distribución normal, podemos

elegir que tipo de correlación usamos: - Pearson si es normal y lineal. - Spearman si no lo es

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Se carga la base de datos

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HISTOGRAMA

altura

peso

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BOX-PLOT

altura

peso

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Q-Qaltura

peso

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Test de normalidad Shapiro Wilk

Altura

P valor= 4.68 e-6PesoP valor=8.406e-13

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En el test de Shapiro Wilk de ambas variables el p valor es menor que 0.05 por lo que las variables no siguen una distribución normal. Se acepta la H1 (hay dependencia entre las variables)

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Diagrama de dispersiónVemos como hay relación entre ambas variables, pues a medida que aumenta la altura, aumenta el peso

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En los tres gráficos y en el Shapiro Wilk se aprecia claramente como ninguna de las dos variables sigue una distribución normal. Esto quiere decir que no se puede utilizar la correlación de Pearson, sino que se debe usar la Rho Spearman.

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Matriz de correlación

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Con Spearman se conoce la fuerza de correlación entre ambas variables

La correlación entre la altura y la altura y el peso y peso es de 1 (máxima)Mientras que la correlación entre la altura y el peso, y viceversa es de 0.622

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Se puede decir que la correlación entre ambas variables es alta.

Las hipótesisH0: (p>0.05) Es igual a la normalH1: (p<0.05) No es igual a la normal

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El p valor es menor que 0.05 por lo que se puede aceptar la H1

El p valor es 0.001