Presentación1 1
- 1. SEMINARIO 10 LAURA PÉREZ RODRÍGUEZ 1º ENFERMERIA HOSPITAL VIRGEN DEL ROCÍO
- 2. EJERCICIO PROPUESTO • Utilizando nuestra base de datos, comprobar la correlación entre las diferentes variables que se especifican en cada apartado: a)Variable peso y variable horas de dedicación al deporte. b)Variable nº de cigarrillos y variable notas de acceso. c)Variable peso y variable altura. d)Mostrar los gráficos de las correlaciones
- 3. A) Correlación entre peso y horas de dedicación al deporte • Utilizando el programa SPSS obtenemos una gráfica en la que aparentemente no existe correlación entre ambas variables.
- 4. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para comprobar la existencia de correlación entre ambas variables, de forma que obtenemos una tabla donde se recogen los estadísticos descriptivos : V. Peso con media=62,0483 y +/- 12,82 de DE V. Horas de dedicación al deporte con media=4,26 y +/- 3,052 de DE
- 5. • Se ha realizado un índice de correlación de Pearson ya que se trata una distribución normal de variables cuantitativas. • La correlación es de 0,410 (moderada-baja) y la significación bilateral es de 0,091. Como la significación es mayor de 0.005 deducimos que las diferencias observadas no son estadísticamente significativas ,es decir, NO hay correlación, por lo tanto , acepto la Ho (hipótesis nula) y rechazamos la hipótesis alternativa.
- 6. B) Correlación entre variable nº de cigarrillos y v. nota de acceso • El proceso es el mismo que en el primer apartado. Obtenemos una gráfica en la que aparentemente no hay correlación.
- 7. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para comprobar la existencia de correlación entre ambas variables, de forma que obtenemos una tabla donde se recogen los estadísticos descriptivos : Se obtiene una tabla de estadísticos descriptivos: V. nº de cigarrillos con media 5,50 y +/- 7,232 DE V. nota de acceso con media 10,643 y +/- 0,98 DE
- 8. • Se ha realizado un índice de correlación de Pearson ya que se trata una distribución normal de variables cuantitativas. • La correlación es de – 0,976 (alta e intensa y negativa) y la significación bilateral es de 0,001. Como la significación es menor de 0.005 deducimos que las diferencias observadas si son estadísticamente significativas ,es decir, hay correlación, por lo tanto , rechazamos la Ho (hipótesis nula) y aceptamos la hipótesis alternativa.
- 9. C) Correlación entre variable peso y variable altura • Al igual que en los casos anteriores, seguimos el mismo procedimiento. Obtenemos una gráfica en la que sí observamos una clara correlación.
- 10. A continuación realizamos un contraste de hipótesis para comprobar la existencia de correlación entre ambas variables, de forma que obtenemos una tabla donde se recogen los estadísticos descriptivos : Se obtiene una tabla de estadísticos descriptivos: V. Peso con media 62,04 y +/- 12,84 DE V. Altura con media 1,65y +/- 0,084 DE
- 11. • Se ha realizado un índice de correlación de Pearson ya que se trata una distribución normal de variables cuantitativas. • La correlación es de 0,668 (medio y positivo) y la significación bilateral es de 0,000. Como la significación es menor de 0.005 deducimos que las diferencias observadas si son estadísticamente significativas ,es decir, hay correlación, por lo tanto , rechazamos la Ho (hipótesis nula) y aceptamos la hipótesis alternativa.