Seminario 8Análisis bivariado con variables

cuantitativas.«normalidad y linealidad. Diagrama de dispersión. Coeficientes de correlación

de Pearson y Rho de Spearman»

Determina si existe relación entre las variables altura y peso del fichero de datos “activos en

salud” y si existe determina cómo de fuerte es

Bien pues para ello lo primero vemos que tenemos dos variables y que ambas son cuantitativas, luego descartamos todas las pruebas para cualitativas. Como ambas son cuantitativas y podríamos utilizar T-Student, vamos a comprobar si siguen los requisitos para hacer esta prueba

- Homocedasticidad- Distribución normal

2 variables, independientes: Altura y pesoLa normalidad la estudiaremos primero con gráficos para cada variable :Por ejemplo Box plot, histograma, QQ

VAMOS A ELLO

EJERCICIO

Aparentemente no podemos decir que sigan una distribución normal, pero vamos a ver más gráficos

Veamos nuestras variables con el gráfico de diagrama de cajas

Veamos con el gráfico de comparación de cuartiles (QQ)

Igualmente no podemos decir que estas variables, a vista de estos gráficos sigan una distribución normal, pero de todas formas HAGAMOS EL TEST DE SHAPIRO-WILKS

Vemos que el p-valor es menor de 0.05---- luego podemos aceptar la hipótesis alternativa, que nos dice que no sigue una distribución normal nuestra muestra para esta variable.Así que no tenemos que seguir con la otra variable por que han de cumplir las dos los requisitos para el T-Student. ASI QUE VAMOS CON CORRELACIÓN.

Como son dos muestra cuantitativas y no siguen una distribución normal realizaremos Rho de Sperman .Con ella conoceremos si existe relación entre ambas y como de fuerte es esta relación.

Pero antes vamos a hacer un diagrama de dispersión para observar la posible correlación entre variables

Podemos decir que existe cierta relación entre ambas variables

Bien pues estudiamos ya como de fuerte es esta relación.Lo podemos hacer con una matriz de correlación O bien con un test de correlación

RESULTADOS

Al tener un valor final en el test de 0.6224… y que por tanto esta próximo a 1 podemos decir…..Que ambas variables poseen entre sí una relación bastante fuerte y buena puesto que se acerca mucho al valor de 1 donde la correlación sería total, o la máxima posible (mismo valores).

Y si analizamos el p valor, suponiendo las variables posean homocedasticidadpodemos decir que es menor que 0.05 y por tanto aceptaríamos la hipótesis alternativaque implicaría aceptar que: LA ALTURAINFLUYE EN EL PESO DE LOS INDIVIDUOSDE LA MUESTRA