Tic9
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Relación entre peso y altura
Correlación de Pearson
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1.- NORMALIDAD DEL PESO Y LA
ALTURA. Hipótesis nula: La variable se distribuye de manera
normal. Hipótesis alternativa: La variable no se distribuye de
manera normal.
Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Peso ,089 48 ,200* ,965 48 ,154
Altura ,105 48 ,200* ,979 48 ,532
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors
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2.- Decidir qué test escojo:
Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk. Plantear hipótesis sobre la relación entre variables.
Escojo Shapiro-Wilk, pues mi muestra es menor de 50 personas. Obtengo además una significación estadística de 0,154 para la altura y 0,532 para el peso. Al ser esta significancia mayor de 0,05, se acepta la hipótesis nula: ambas variables se distribuyen normalmente.
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4.-Realizar paso por paso con spss
la correlacion bivariada. Al ser el peso y la altura dos variables que se
distribuyen normalmente, la correlación deberá establecerse por Pearson.
Correlaciones
Peso Altura
Peso Correlación de
Pearson1 ,619**
Sig. (bilateral) ,000
N 48 48
Altura Correlación de
Pearson,619** 1
Sig. (bilateral) ,000
N 48 50
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2
colas).
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Obtenemos una correlación de Pearson
tanto para el peso como para la altura de 0,62. Esta cifra corresponde con una correlación buena entre ambas variables (Fuerte) y además positiva, pues ambas experimentan cambios en la misma dirección.
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Por otro lado, el grado de significación es cero,
lo que nos hace pensar que se rechaza la hipótesis nula y se acepta la alternativa.
Hipótesis nula: No hay correlación entre altura y peso.
Hipótesis alternativa: Existe relación entre altura y peso.
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Relación entre altura y peso
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Relación entre altura y peso
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