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Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Ejercicio para el Blog Seminario 10
En la actividad que teniamos que realizar se nos pedía lo siguiente:
Teníamos que coger dos variables de la matriz de datos del Proyecto de Innovación Docente que
anteriormente hemos dicho, se requiere que las dos variables sean cuantitativas ya que sino no
podríamos realizar la correlación entre ambas. En este caso, he elegido como variables las horas de
practicar deporte y el peso y queremos valorar si existe algún tipo de relación entre ambas.
Posteriormente de haber elegido las dos variables, definimos cual de ellas es la variable dependiente
y cual es la variable independiente, en este caso la variable independiente seria la horas de practicar
deporte y la dependiente sería el peso y formulamos la Hipótesis Nula y la Hipótesis Alternativa:
Hipotesis nula: no hay relación entre las horas de prácticar deporte y el peso o lo que es lo mismo,
las horas de dedicación al deporte no influye en el peso
Hipótesis alternativa: hay relación entre las horas de dedicación al deporte y el peso o lo que es lo
mismo las horas de dedicación al deporte influye sobre el peso.
Después de haber formulado ambas hipótesis, vamos a comprobar que siguen una curva de
normalidad y para ello en el SPSS debemos de irnos a la zona de Analizar- Estadisticos descriptivos
y Explorar
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Y nos saldrá lo siguiente:
Una vez llegado a este punto, debemos de colocar ambas variables en el lugar correspondiente, en
este caso que hemos elegido, el peso al ser la variable dependiente iría colocado en el primer
recuadro "Lista de dependientes" mientras que las horas de dedicación al deporte al ser la variable
independiente iria colocada en el segundo recuadro "Lista de Factores"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Una vez que hemos colocado cada una de las variables en el recuadro correspondiente, nos vamos a
la zona de la derecha y le cliqueamos en la opción de "Gráficos" y le damos a la opción de
"Graficos con prueba de normalidad"
Y le damos a Continuar y Aceptar. Nos saldrá lo siguiente:
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Para comprobar la normalidad tenemos que fijarnos en el tamaño de la muestra y si ésta es inferior a
50 usamos Shapiro y si es superior usamos Kolmogorow. En este caso vemos que el número N total
es igual a 30 ya que sumamos todos los valores y nos sale que el tamaño de la muestra es 30.
Al ser el tamaño de la muestra inferior a 30 tenemos que usar Shapiro por lo que miramos la tabla
en la zona de Shapiro
Y miramos en la columna de "Sig"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Para calcular el valor total de "Sig" sumamos todos los valores y nos sale como resultado 2,278.
Recordemos que si el valor es superior a 0,05 aceptamos la normalidad por lo que en este caso al ser
el valor (2,278) superior a 0,05 aceptamos la normalidad, por lo que ya sabemos que debemos de
usar R de Pearson.
A continuación, nos vamos al SPSS y le damos a Analizar- Correlación- Bivariadas
Y nos saldrá lo siguiente:
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
En el recuadro de "variables" colocamos las variables que hemos elegido es decir "Peso" y "Horas
de dedicación del deporte"
Y elegimos como coeficiente de correlación Pearson y le damos a "Aceptar"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Y nos saldrá lo siguiente:
Y nos fijamos en el coeficiente de Pearson:
Y vemos que el valor es de 0,379 por lo que el valor de Pearson es positivo y moderado y además
nos muestra cual es el valor de "p" que observamos en el recuadro de "Sig"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Por lo que podemos decir que p=0,039 y al ser inferior de 0,05 debemos rechazar la hipótesis nula y
aceptamos la hipótesis alternativa por lo que podemos decir que si existe relación entre la hora de
dedicación al deporte y el peso o lo que es lo mismo, las horas de dedicación al deporte influye en
el peso.
Para terminar, vamos a representarlo gráficamente. Para ello nos vamos al SPSS y cliqueamos en
"Gráficos"-"Cuadros de diálogo antiguos" y "Dispersión/Puntos"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Y nos saldrá lo siguiente:
Cliqueamos en "Dispersión Simple" y "Definir" y nos saldrá el siguiente recuadro:
En el Eje Y colocamos la variable dependiente que este caso es el "Peso" y en el Eje X colocamos la
variable independiente que sería "Horas de dedicación de deporte" y le damos a "Aceptar"
Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10
Y nos saldrá lo siguiente:
Al igual que concluimos anteriormente, si existe relación entre las horas de dedicación a practicar
deporte y el peso y además observamos que el valor de Pearson es positivo y moderado.

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  • 1. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Ejercicio para el Blog Seminario 10 En la actividad que teniamos que realizar se nos pedía lo siguiente: Teníamos que coger dos variables de la matriz de datos del Proyecto de Innovación Docente que anteriormente hemos dicho, se requiere que las dos variables sean cuantitativas ya que sino no podríamos realizar la correlación entre ambas. En este caso, he elegido como variables las horas de practicar deporte y el peso y queremos valorar si existe algún tipo de relación entre ambas. Posteriormente de haber elegido las dos variables, definimos cual de ellas es la variable dependiente y cual es la variable independiente, en este caso la variable independiente seria la horas de practicar deporte y la dependiente sería el peso y formulamos la Hipótesis Nula y la Hipótesis Alternativa: Hipotesis nula: no hay relación entre las horas de prácticar deporte y el peso o lo que es lo mismo, las horas de dedicación al deporte no influye en el peso Hipótesis alternativa: hay relación entre las horas de dedicación al deporte y el peso o lo que es lo mismo las horas de dedicación al deporte influye sobre el peso. Después de haber formulado ambas hipótesis, vamos a comprobar que siguen una curva de normalidad y para ello en el SPSS debemos de irnos a la zona de Analizar- Estadisticos descriptivos y Explorar
  • 2. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Y nos saldrá lo siguiente: Una vez llegado a este punto, debemos de colocar ambas variables en el lugar correspondiente, en este caso que hemos elegido, el peso al ser la variable dependiente iría colocado en el primer recuadro "Lista de dependientes" mientras que las horas de dedicación al deporte al ser la variable independiente iria colocada en el segundo recuadro "Lista de Factores"
  • 3. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Una vez que hemos colocado cada una de las variables en el recuadro correspondiente, nos vamos a la zona de la derecha y le cliqueamos en la opción de "Gráficos" y le damos a la opción de "Graficos con prueba de normalidad" Y le damos a Continuar y Aceptar. Nos saldrá lo siguiente:
  • 4. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Para comprobar la normalidad tenemos que fijarnos en el tamaño de la muestra y si ésta es inferior a 50 usamos Shapiro y si es superior usamos Kolmogorow. En este caso vemos que el número N total es igual a 30 ya que sumamos todos los valores y nos sale que el tamaño de la muestra es 30. Al ser el tamaño de la muestra inferior a 30 tenemos que usar Shapiro por lo que miramos la tabla en la zona de Shapiro Y miramos en la columna de "Sig"
  • 5. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Para calcular el valor total de "Sig" sumamos todos los valores y nos sale como resultado 2,278. Recordemos que si el valor es superior a 0,05 aceptamos la normalidad por lo que en este caso al ser el valor (2,278) superior a 0,05 aceptamos la normalidad, por lo que ya sabemos que debemos de usar R de Pearson. A continuación, nos vamos al SPSS y le damos a Analizar- Correlación- Bivariadas Y nos saldrá lo siguiente:
  • 6. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 En el recuadro de "variables" colocamos las variables que hemos elegido es decir "Peso" y "Horas de dedicación del deporte" Y elegimos como coeficiente de correlación Pearson y le damos a "Aceptar"
  • 7. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Y nos saldrá lo siguiente: Y nos fijamos en el coeficiente de Pearson: Y vemos que el valor es de 0,379 por lo que el valor de Pearson es positivo y moderado y además nos muestra cual es el valor de "p" que observamos en el recuadro de "Sig"
  • 8. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Por lo que podemos decir que p=0,039 y al ser inferior de 0,05 debemos rechazar la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa por lo que podemos decir que si existe relación entre la hora de dedicación al deporte y el peso o lo que es lo mismo, las horas de dedicación al deporte influye en el peso. Para terminar, vamos a representarlo gráficamente. Para ello nos vamos al SPSS y cliqueamos en "Gráficos"-"Cuadros de diálogo antiguos" y "Dispersión/Puntos"
  • 9. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Y nos saldrá lo siguiente: Cliqueamos en "Dispersión Simple" y "Definir" y nos saldrá el siguiente recuadro: En el Eje Y colocamos la variable dependiente que este caso es el "Peso" y en el Eje X colocamos la variable independiente que sería "Horas de dedicación de deporte" y le damos a "Aceptar"
  • 10. Lydia Carrasco Blanco Estadística y Probabilidad Seminario 10 Y nos saldrá lo siguiente: Al igual que concluimos anteriormente, si existe relación entre las horas de dedicación a practicar deporte y el peso y además observamos que el valor de Pearson es positivo y moderado.