SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 6
EJERCICIO Nº2
Ejercicio 2: De una muestra de niños conocemos su edad (X) medida en días y
su peso (Y) en kg., según los resultados de la tabla. Si ambas variables se
distribuyen normalmente, averiguar si existe correlación entre ambas variables
en la población de donde proviene la muestra?
Tenemos dos variables cuantitativas “edad” y “peso” que se
distribuyen normalmente, por lo que tenemos que:
1. Calcular el coeficiente de correlación de Pearson.
2. Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo.
Se puede comprobar si existe una tendencia lineal en la relación
recurriendo a procedimientos gráficos.
Aunque se observa la existencia de una cierta tendencia lineal en la
relación, hay que recurrir a procedimientos analíticos que permitan
verificar con exactitud la Hipótesis de linealidad.
1. Calcular el coeficiente de correlación
de Pearson.
1. Cálculo del rxy:
Organizar los datos de la siguiente manera:
 Variable “EDAD”= X
 Variable “PESO” = Y
Edad
en días
(X)
Peso
Corporal
(Y)
0 3.65 0 13.32 0
0 3.4 0 11.56 0
0 3.175 0 10.08 0
30 3.9 900 15.21 117
30 4.2 900 17.64 126
30 5.19 900 26.94 155.7
60 5.82 3600 33.87 349.2
60 5.115 3600 26.16 306.9
60 4.5 3600 20.25 270
90 5.97 8100 35.64 537.3
90 5.2 8100 27.04 468
90 6.8 8100 46.24 612
120 6.2 14400 38.44 744
120 7.07 14400 49.98 848.4
120 7.85 14400 61.62 942
150 7.235 22500 52.34 1085.25
150 6.12 22500 37.45 918
150 8.1 22500 65.61 1215
180 8.67 32400 75.17 1560.6
180 7.75 32400 60.06 1395
180 6.9 32400 47.61 1242
2. Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo.



Mais conteúdo relacionado

Mais procurados (14)

Tarea 7
Tarea 7Tarea 7
Tarea 7
 
Presentación 7
Presentación 7Presentación 7
Presentación 7
 
SEMINARIO 5 "CÁLCULO DE NUEVAS VARIABLES"
SEMINARIO 5 "CÁLCULO DE NUEVAS VARIABLES"SEMINARIO 5 "CÁLCULO DE NUEVAS VARIABLES"
SEMINARIO 5 "CÁLCULO DE NUEVAS VARIABLES"
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Power seminario 7
Power seminario 7Power seminario 7
Power seminario 7
 
Tarea 7
Tarea 7Tarea 7
Tarea 7
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Tarea 7
Tarea 7 Tarea 7
Tarea 7
 
Tarea 7
Tarea 7Tarea 7
Tarea 7
 
Informe estadístico de estadística bivariada
Informe estadístico de estadística bivariadaInforme estadístico de estadística bivariada
Informe estadístico de estadística bivariada
 
Seminario 8
Seminario 8Seminario 8
Seminario 8
 
Seminario 7 tic
Seminario 7 ticSeminario 7 tic
Seminario 7 tic
 
Seminario estadistica 10
Seminario estadistica 10 Seminario estadistica 10
Seminario estadistica 10
 

Destaque (17)

Seminario 8 b
Seminario 8 bSeminario 8 b
Seminario 8 b
 
Seminario 7
Seminario 7Seminario 7
Seminario 7
 
Seminario 5
Seminario 5Seminario 5
Seminario 5
 
Seminario 8 a
Seminario 8 aSeminario 8 a
Seminario 8 a
 
Seminario 10 ejercicio1
Seminario 10 ejercicio1Seminario 10 ejercicio1
Seminario 10 ejercicio1
 
Seminario 10 ejercicio3
Seminario 10 ejercicio3Seminario 10 ejercicio3
Seminario 10 ejercicio3
 
Seminario 10 ejercicio1
Seminario 10 ejercicio1Seminario 10 ejercicio1
Seminario 10 ejercicio1
 
Seminario 4
Seminario 4Seminario 4
Seminario 4
 
Seminario 7 ayudas tecnicas
Seminario 7 ayudas tecnicasSeminario 7 ayudas tecnicas
Seminario 7 ayudas tecnicas
 
Seminario 5
Seminario 5Seminario 5
Seminario 5
 
Ayudas técnicas específicas
Ayudas técnicas específicasAyudas técnicas específicas
Ayudas técnicas específicas
 
Ayudas técnicas generales agarre
Ayudas técnicas generales  agarreAyudas técnicas generales  agarre
Ayudas técnicas generales agarre
 
Ayudas técnicas generales comunicación
Ayudas técnicas generales  comunicaciónAyudas técnicas generales  comunicación
Ayudas técnicas generales comunicación
 
Ayudas técnicas específicas aivd
Ayudas técnicas específicas  aivdAyudas técnicas específicas  aivd
Ayudas técnicas específicas aivd
 
Seminario 9
Seminario 9Seminario 9
Seminario 9
 
Ayudas técnicas específicas abvd
Ayudas técnicas específicas  abvdAyudas técnicas específicas  abvd
Ayudas técnicas específicas abvd
 
Ayudas técnicas generales presión
Ayudas técnicas generales  presiónAyudas técnicas generales  presión
Ayudas técnicas generales presión
 

Semelhante a Seminario 10 ejercicio2

Semi 10 para el blog en pp
Semi 10 para el blog en ppSemi 10 para el blog en pp
Semi 10 para el blog en ppMAngelesVicario
 
Actividades del seminario 10
Actividades del seminario 10Actividades del seminario 10
Actividades del seminario 10Andreea Galleta
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10sangarram
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10sangarram
 
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4Virginia Valiente Rosa
 
Tareas 10º seminario
Tareas 10º seminarioTareas 10º seminario
Tareas 10º seminarioinmafj
 
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”Patricia
 
Informe estadístico bivariado
Informe estadístico bivariadoInforme estadístico bivariado
Informe estadístico bivariadonoeliasanchezleal
 
Seminario
SeminarioSeminario
SeminarioInnaRM
 
Seminario
SeminarioSeminario
SeminarioInnaRM
 
Ejercicio seminario 9 pearson
Ejercicio seminario 9   pearsonEjercicio seminario 9   pearson
Ejercicio seminario 9 pearsonFran Narváez
 
Estadística bivariada.2
Estadística bivariada.2Estadística bivariada.2
Estadística bivariada.2aanacarmona
 

Semelhante a Seminario 10 ejercicio2 (20)

Semi 10 para el blog en pp
Semi 10 para el blog en ppSemi 10 para el blog en pp
Semi 10 para el blog en pp
 
Actividades del seminario 10
Actividades del seminario 10Actividades del seminario 10
Actividades del seminario 10
 
Seminario10
Seminario10Seminario10
Seminario10
 
Informe estadística bivariada
Informe estadística bivariadaInforme estadística bivariada
Informe estadística bivariada
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10
 
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4
Seminario 10 por Virginia Valiente Rosa Subgrupo 4
 
Seminario 10 de estadísticas
Seminario 10 de estadísticas Seminario 10 de estadísticas
Seminario 10 de estadísticas
 
Tareas 10º seminario
Tareas 10º seminarioTareas 10º seminario
Tareas 10º seminario
 
10.2
10.210.2
10.2
 
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”
Ejercicios de correlación lineal de Pearson con “IBM SPSS Statistics 20”
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10
 
Informe estadístico bivariado
Informe estadístico bivariadoInforme estadístico bivariado
Informe estadístico bivariado
 
Seminario
SeminarioSeminario
Seminario
 
Seminario
SeminarioSeminario
Seminario
 
Ejercicio seminario 9 pearson
Ejercicio seminario 9   pearsonEjercicio seminario 9   pearson
Ejercicio seminario 9 pearson
 
Correlaciones
CorrelacionesCorrelaciones
Correlaciones
 
Estadística bivariada.2
Estadística bivariada.2Estadística bivariada.2
Estadística bivariada.2
 
Informe estadistica bivariada
Informe estadistica bivariadaInforme estadistica bivariada
Informe estadistica bivariada
 
Seminario 10
Seminario 10Seminario 10
Seminario 10
 

Seminario 10 ejercicio2

  • 2. Ejercicio 2: De una muestra de niños conocemos su edad (X) medida en días y su peso (Y) en kg., según los resultados de la tabla. Si ambas variables se distribuyen normalmente, averiguar si existe correlación entre ambas variables en la población de donde proviene la muestra? Tenemos dos variables cuantitativas “edad” y “peso” que se distribuyen normalmente, por lo que tenemos que: 1. Calcular el coeficiente de correlación de Pearson. 2. Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo. Se puede comprobar si existe una tendencia lineal en la relación recurriendo a procedimientos gráficos. Aunque se observa la existencia de una cierta tendencia lineal en la relación, hay que recurrir a procedimientos analíticos que permitan verificar con exactitud la Hipótesis de linealidad.
  • 3. 1. Calcular el coeficiente de correlación de Pearson. 1. Cálculo del rxy: Organizar los datos de la siguiente manera:  Variable “EDAD”= X  Variable “PESO” = Y Edad en días (X) Peso Corporal (Y) 0 3.65 0 13.32 0 0 3.4 0 11.56 0 0 3.175 0 10.08 0 30 3.9 900 15.21 117 30 4.2 900 17.64 126 30 5.19 900 26.94 155.7 60 5.82 3600 33.87 349.2 60 5.115 3600 26.16 306.9 60 4.5 3600 20.25 270 90 5.97 8100 35.64 537.3 90 5.2 8100 27.04 468 90 6.8 8100 46.24 612 120 6.2 14400 38.44 744 120 7.07 14400 49.98 848.4 120 7.85 14400 61.62 942 150 7.235 22500 52.34 1085.25 150 6.12 22500 37.45 918 150 8.1 22500 65.61 1215 180 8.67 32400 75.17 1560.6 180 7.75 32400 60.06 1395 180 6.9 32400 47.61 1242
  • 4.
  • 5. 2. Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo. 
  • 6.