Seleccionamos las dos variables: peso y horas de dedicación, seleccionamos coeficiente de correlación de Pearson, prueba de significación bilateral y marcar la correlación significativa; Posteriormente en los resultados nos aparecerá la correlación.

Vemos que la correlación de 0,41.Como el p valor es 0,91 y el nivel de significación 0,05 aceptamos la hipótesis nula, por lo que no hay una correlación entre estas dos variables.

Calcula el Coeficiente de Correlación de Pearson para las variables no de cigarrillos fumados al día y nota de acceso. Comenta los resultados.

Tras seguir el mismo procedimiento anterior Vemos que el coeficiente de correlación de Pearson es -0,976 por lo que es alto.

p valor es 0,001 por lo que es menor del nivel de significación lo que quiere decir que si hay correlación entre la nota de acceso al grado y el número de cigarrillos fumados al día

Calcula el Coeficiente de Correlación de Pearson para las variables peso y altura (limitando la muestra a 10 casos). Comenta los resultados………………Primero calculamos el diagrama de dispersión de variables de peso y altura.

Como observamos en la imagen no se ve apenas correlación entre ambas variables pero para estar seguro calculamos el coeficiente de correlación de Pearson mediante SPSS

Con los datos obtenidos por este programa, vemos que el coeficiente de correlación de Pearson es positivo,, o,668, siendo elevado, por lo que existe correlación entre la variable altura y peso; Para saber cuál de las hipótesis es la verdadera nos fijamos en el valor p que en este caso es0,000, al ser menor este valor que el nivel de significación 0,05 podemos decir que aceptamos la hipótesis alternativa y por tanto si existe correlación entre la altura y el peso en la población.