ANÁLISIS BIVARIADO CON VARIABLES CUANTITATIVASJESÚS SABORIDO RAMÍREZSUBGRUPO 14ESTADÍSTICA Y TICS

ACTIVIDAD • Estudiar dos variables cuantitativas (el peso y la

altura) y analizar la relación que hay entre ambas y como de fuerte la relación en caso de que exista.

• Hay que utilizar: Normalidad y linealidad Diagrama de dispersión Coeficientes de correlación de Pearson y Rho

Spearman.

A)Diagrama de dispersión• Elegimos

las dos variables cuantitativas

Click en opciones y elegimos la opción de línea de los mínimos cuadrados. Finalmente click en aceptar

• En esta gráfica de dispersión se observa una relación entre las variables, ya que es una gráfica positiva (a mayor altura, mayor peso). Los puntos se encuentran muy juntos de la recta, con lo que la relación además es fuerte entre las variables peso y altura.

B)Estudio de la Normalidad.• HISTOGRAMAS• GRÁFICO DE CUARTILES

1. Histogramas

• Variable altura

Variable peso

• Como se puede observar a simple vista, no sigue una distribución normal como en la campana de gauss.

2. Gráfico de cuartiles

ALTURA

PESO

• No existe normalidad en las variables; todos los puntos no se encuentran dentro del margen de las rectas rojas que son las que marcan la normalidad

C) Shapiro-Wilk• Es una forma más para saber si siguen la normalidad las dos

variables descritas; pero esta vez su deducción es numéricamente:

-si p<0,05 rechazamos H1 y apoyamos la hipótesis nula (H0). Además existe normalidad.-si p> 0,05 rechazamos la hipótesis nula. No hay normalidad.

• En ambos casos apreciamos como p-value> 0,05; podemos concluir que no siguen una distribución normal.

ALTURA

PESO

D) Rho Spearman• Se utiliza solo cuando las variables no siguen una

distribución normal, sirve para ver el grado de relación que existe entre ambas (coeficiente de Spearman).

Para elegir las dos variables hay que pulsar en la tecla «Ctrl» y click en las dos variables (altura y peso). Después click en aceptar

• Al comparar ambas variables vemos como tienen una relación de 0,6311292 (siendo la correlación perfecta 1). Por tanto, determinamos que existe una relación muy fuerte entre ambas variables.