Tarea seminario VIII: Normalidad y linealidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación de Pearson y Rho de Spearman

Alfonso Encinas CarvajalEstadística y TIC

Grupo 13 V.R.

Una vez importada la base de datos vamos a realizar un análisis bivariado de variables cuantitativas.

Pearson

EJERCICIO Determina si existe relación y como de fuerte es entre las

variables altura y peso

- Si o no (+/-) Diagrama de dispersión

Relación - Fuerte o débil Coeficiente de correlación

- Pearson (datos normales)

- Spearman (no normal)

Para saber si las variables cuantitativas son normales o no utilizamos: Gráficos:Histograma

Comparación de cuantiles (QQ)

Test de Shapiro-Wilk

Diagrama de dispersión: variable altura y peso.

Gráficas >> diagrama de dispersión >> elegimos las variables

Si existe relación entre la variables peso y altura porque existe pendiente (positiva) y en cuanto a la intensidad podríamos decir que es fuerte porque los puntos se acercan a la línea.

Estudio de la normalidad Histograma: gráficas >> histograma >> elegir variable

Al no hacer simetría en ninguna de las dos gráficas podemos decir que no son variables normales (Rho de Spearman)

Gráfica de comparación de cuantiles (QQ)

En esta gráfica observamos que muchos de los datos de la muestra están fuera de las líneas que marcan el límite, por tanto las variables no son

normales.

Test de Shapiro-Wilk: estadísticos >> resúmenes >> test de normalidad de Shapiro-Wilk

- Ho = normalidad- Hi = no normal

Con el test de Shapiro-Wilk podemos saber si las variables son normales o no. Si la p-value < o igual que 0.05 rechazamos la Ho y por tanto no son normales.

Como se tratan de variables cuantitativas no normales utilizamos el Rho de Spearman para saber si tienen relación y conocer la intensidad.

Se utiliza Spearman porque no son normales

Conclusión final Existe una relación entre la altura y el peso y podríamos decir que es intensa

ya que se acerca a 1.