1. Seminario 10: Concordancia ySeminario 10: Concordancia y
CorrelaciónCorrelación
– Correlación Bivariada
• Concepto
• Tipos de Coeficientes
– Coeficiente de Pearson
– Coeficiente rho de Sperman
• Recordar la prueba de normalidad
• Elaboración de gráficos de dispersión
• Ejercicio para el blog
– Concordancia
• Concepto
• Índice de Kappa

2. CorrelaciónCorrelación
• Mide la relación entre dos variables cuantitativas
• Existe correlación entre dos variables:
sí estas varían conjuntamente
O lo que es lo mismo…cuando los valores de una variable cambian
cuando lo hacen los valores de la otra variable
Puede tender a ser más altos o a ser más bajos
– Correlación positiva: sí el cambio es en la misma dirección.
– Correlación negativa: sí el cambio se produce en distinta dirección.
• La correlación se representa mediante diagramas de
dispersión

3. Correlación entre dos variables:Correlación entre dos variables:
Diagramas de dispersiónDiagramas de dispersión

4. Estadísticos que miden la correlación
• Coeficientes de correlación
– R de Pearson
• Estadístico de elección, el más utilizado.
– Sí las variables se distribuyen normalmente
• Toma valores de -1 a 1
• Si 0: no hay relación
– Rho de Sperman
• Si las variables no se distribuyen normalmente
• Toma valores de -1 a 1
• Si 0: no hay relación
– Tau-B de Kendall

5. Para decidir … hay que comprobar la
normalidad…
– R de Pearson.R de Pearson. Es el estadístico de elección, el más
utilizado
• Sí las variables se distribuyen normalmente
– Rho de SpermanRho de Sperman
• Si las variables no se distribuyen normalmente
Para la realización del ejercicio utilizaremos la matriz de datos
del Proyecto de Innovación docente.

6. Recordar el Test para comprobar la
normalidad
• Dos pruebas de normalidad en SPSS
– Test de Kolmogorov- Smirnov
• Si el tamaño muestral es superior a 50
– Test de Shapiro-Wilks
• si el tamaño muestral es inferior a 50

7. • Fijarnos que los grados de libertad coincide con N y…
Si N es mayor de 50: Kolmogorov
Si N es menor que 50: Shapiro
• En ambos casos:
Siempre que el valor de la prueba sea mayor que 0,05
aceptamos la normalidad

8. Ejercicio de Correlación para el blog
• Elige dos variables de la matriz de datos del
cuestionario.
– La que queráis pero deberás justificarla.
– Recuerda que tienes que hacer la prueba de
normalidad para decidir el estadístico de
correlación que tienes que utilizar.
• Comenta los resultados.
• Represéntalos gráficamente.

9. Notas de acceso y peso
Tenemos que elegir dos variables cuantitativas:
- Nota de acceso al Grado de Enfermería.
- Peso
Formulamos nuestra hipótesis nula:
Ho: No hay relación entre la nota de acceso y el peso de los alumnos.
Variable independiente: nota de acceso
Variable dependiente: peso.
Comprobaremos si siguen una distribución normal.
(Ho: La nota de acceso sigue una distribución normal).
PROCEDIMIENTO EN SPSS:
Seleccionamos: Analizar→ Estadísticos descriptivos → Explorar
Seleccionamos la variable nota de acceso
Seleccionamos gráficos → marcamos “gráficos con pruebas de normalidad “→
Continuar> → Aceptar

12. • En el recuadro de PRUEBAS DE NORMALIDAD:
nos fijamos en los grados de libertad; como es 49 nos fijaremos
en el nivel de significación de Shapiro-Wilk (0,000).
• 0,000<0,05: rechazamos la hipótesis nula.
• Conclusión: podemos decir que la “Nota de Acceso” no sigue
una distribución normal.
• No será necesario realizar la prueba de normalidad a la otra
variable, ya que con que una de las 2 no siga una distribución
normal tenemos que usar la Rho de Sperman.

15. A continuación comprobamos la correlación:
Ho: No hay relación entre la nota de acceso y el peso de
los alumnos.
PROCEDIMIENTO EN SPSS:
• Analizar> Correlaciones > bivariadas
• Seleccionamos las dos variables > Coeficiente de
correlación de Spearman> Aceptar.

18. En el recuadro aparece:
• El coeficiente de Correlación de Spearman:
es de -0,095 (correlación negativa y prácticamente nula ya
que su valor es prácticamente 0, por lo que la dispersión
será muy grande.
• El valor de p (sig. Bilateral):0,527
• 0,527 > 0,05
• Conclusión: Se acepta la hipótesis nula, es decir, no hay
relación entre la nota de acceso y el peso.

20. REPRESENTACIÓN GRÁFICA
PROCEDIMIENTO EN SPSS:
• Gráfico→ cuadro de diálogos antiguos→ Dispersión/puntos
• Seleccionamos el icono “dispersión simple”→ Definir
• Nos sale un recuadro “Diagrama de distribución simple” →
ponemos:
en el eje x, la nota de acceso
en el eje y, el peso
• Aceptamos y obtenemos el gráfico, en el que podemos ver que
existe bastante dispersión, comprobando así que no hay relación
entre las variables.