Este documento resume los resultados de cuatro ejercicios estadísticos realizados utilizando SPSS sobre una base de datos. El primer ejercicio encontró una correlación moderada entre el peso y las horas de deporte. El segundo halló una fuerte correlación negativa entre el número de cigarrillos y las notas de acceso. El tercero reveló una buena correlación positiva entre el peso y la altura.

1. SEMINARIO 10
• 1º de EnfermerÍa. Virgen del Rocío. Sevilla
• Realizado por : Sara Guisado Sánchez.

2. SEMINARIO 10
• EJERCICIOS PROPUESTOS:
• Utilizando nuesta base de datos comprueba la
correlación entre las variables :
1. Variable peso y la variable horas de dedicación al
deporte. Comenta los resultados.
2. Variable cigarrillos y variable notas de acceso.
3. Entre la variable peso y la variable altura.
4. Muestra los graficos de una de las correlaciones.

3. • 1. Peso /horas de dedicacion al deporte.
Utilizamos la base de SPSS, y obtenemos :
- Una grafica en la que aparentemente no existe
correlacion.

5. • Posteriormente realizamos un contraste de hipotesis para
ver si hay correlación entre las variables , y obtenemos una
tabla de estadísticos descriptivos: cada uno con una media
de 62,0483 (peso) y 4,26 (horas) Y una desviación típica (+-
) de 12,84 (peso) y 3,052 (horas).
• Al ser dos variables cuantitativas que están distribuidas
normalmente se realiza un índice de correlación de
Pearson.
• La correlación es de 0,410, por lo tanto tiene una
correlación moderada o baja.
• La significación bilateral es de 0,091 como es mayor de 0.05
las diferencias no son estadísticamente significativas, por lo
tanto acepto la Hipótesis nula .NO HAY CORRELACIÓN.

8. 2. Variable cigarrillos/ variable notas
de acceso:
• Siguiendo el mismo proceso que en el primer
problema, obtenemos una grafica con estas
dos variables en la cual aparentemente no hay
correlación.

9. 2. Variable cigarrillos/ variable notas
de acceso:

11. Grafica:

12. • Obtenemos una tabla de estadísticos descriptivos: cada uno
con una media de 5,50 (nºcigarrillos) y 10,643 (notas de
acceso) Y una desviación típica (+-) de 7,232(nºcigarrillos) y
0,98 (notas de acceso).
• En la tabla donde obtenemos las correlaciones entre estas
dos variables cuantitativas, distribuidas normalmente
observamos que el coeficiente de Pearson es -0,976 en
ambas variables. Por lo cual podemos decir que la
correlación existente entre ambas es muy intensa.
• La significacion bilateral es de 0,001 , al ser un valor menor
a 0,05 significa que las diferencias estadísticas son
significativas, por tanto rechazo la hipotesis nula. Y acepto
la hipotesis alternativa. HAY CORRELACIÓN.

14. 3. Variable peso / variable altura
• Siguiendo el procedimiento, que hemos
llevado hasta ahora utilizando SPSS ,
obtenemos:
- Una grafica en la que aparentemente puede
que haya correlación.

15. Grafica:

16. • Obtenemos una tabla de estadísticos descriptivos: cada uno
con una media de 62,04 (peso) y 1,65 (altura) Y una
desviación típica (+-) de 12,84(peso) y 0,084 (altura).
• En la tabla donde obtenemos las correlaciones entre estas
dos variables cuantitativas, distribuidas normalmente
observamos que el coeficiente de Pearson es 0,668 en
ambas variables. Por lo cual podemos decir que la
correlación existente entre ambas es buena.
• La significacion bilateral es de 0,000 , al ser un valor menor
a 0,05 significa que las diferencias estadísticas son
significativas, por tanto rechazo la hipotesis nula. Y acepto
la hipotesis alternativa. HAY CORRELACIÓN