1. • 10.2. 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 (rxy).
• 2. Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo.

2. • - Cálculo del rxy:
• Organizar los datos de la siguiente manera:
• Variable “EDAD”= X Variable “PESO” = Y

3. • a) Calcular el coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y,
mediante la fórmula:
• Es una correlación lineal fuerte, 0.91, ya que está próximo a 1.

4. • b) Averiguar si el coeficiente de correlación es significativo.
• Para ello, planteamos las hipótesis:
Ho: p = 0  En la realidad, los valores son los mismos, no existe relación
entre las variables.
H1: p ≠ 0  En la realidad, los valores son distintos, si hay relación entre
ambas variables.
- Para comprobar qué hipótesis es la correcta, calculamos es estadístico t:

5. • - Ahora tenemos que localizar el valor del punto crítico, buscándolo en la tabla de
• t-student:
• Grados de libertad (gl) = n – 2  21 – 2 = 19
• Nivel de significación: 0.05
• Valor crítico: 1.729
- Comparamos el valor crítico y el estadístico t:
- T n-2 > valor crítico  se rechaza Ho
- T n-2 < valor crítico  se acepta Ho
- 9.567 > 1.729, por lo que rechazamos Ho y
aceptamos H1, es decir, aceptamos que sí existe relación
en la realidad entre la edad de los niños y su peso.