1. Seminario 10.
Ejercicio para colgar en el blog:
Utilizando nuestra base de datos, comprueba la
correlación entre las siguientes variables:
1. Entre peso y horas de dedicación al deporte.
2. Entre el nº de cigarrillos fumas al día y la nota
de acceso.
3. Entre el peso y la altura.
4. Muestra el gráfico de una de las correlaciones.

2. 1. Entre la variable peso y la
variable horas de dedicación al
deporte. Gracias al programa
SPSS obtenemos esta
gráfica, en la cual, a
primera vista, no se
observa ningún tipo
de correlación. Para
evitar equivocaciones,
recurriremos a
métodos analíticos
para verificar la
hipótesis de
linealidad.

3. Analizamos la correlación
entre las variables, horas
de práctica de deporte
(media= 4’26 y desviación
típica= 3’052) y peso
(media=62’0483 y
desviación típ=12’84917).
Podemos ver que la correlación es 0’410, y la significación es
de 0’91, como es mayor de 0’05, decimos que las diferencias
no son estadísticamente significativas, por lo tanto, no hay
correlación entre las variables.

4. 2. Entre el nº de cigarrillos
fumados al día y la nota de
acceso al grado de Enfermería.

5. Volvemos a analizar la correlación entre dos variables
cuantitativas. Esta vez, entra el nº de cigarrillos fumados
(con media= 5’50 y desviación típica=7’232) y la nota de
acceso al grado de Enfermería (media=10’64307 y d.típica=
+- 0‘982116). Observamos que la correlación de Pearson es
-0’976 y el nivel de significación es 0’001. Al ser este menor
que 0’05, concluimos que hay buena correlación entra las
variables.

6. 3. Entre peso y altura.

7. Observamos el análisis de la correlación entre dos variables
cuantitativas. Esta vez, entra el peso(con media=62’0483 y desviación
típica=12’84917) y la altura(media=1’6593y desviación típica=
0’08477). Observamos que la correlación de Pearson es 0’668y el nivel
de significación es 0’001. Al ser este menor que 0’005, concluimos que
hay buena correlación entra las variables.