Page 102 - Introducción a la Bioestadística con R

Tipos de test de correlación.
Al igual que ocurre con otros tipos de pruebas, las de correlación también son susceptibles a la propia naturaleza de los datos, especialmente atendiendo al nivel de normalidad, podemos usar un tipo de test u otro.
(1) Test de correlación de Pearson.
El test de correlación de Pearson es, quizás, el más común en su uso, pero debemos saber que para usarlo se deben cumplir la condición de normalidad para las variables que se pretenden correlacionar. Aunque como suele pasar, este tipo de test suele ser más o menos robusto frente a ciertas desviaciones de la normalidad. Sin embargo, si que resulta bastante más sensible a la presencia de datos extremos (outliers), y en ocasiones justificadas, es posible que estos, tras ser analizados debidamente, puedan ser eliminados para la realización de la prueba.
¡Pongámoslo en practica!
Ejercicio 21. Cálculo de correlación en R.
Tenemos 100 individuos elegidos en un estudio al azar, en el que se les han medido diferentes parámetros, entre ellos, la altura y el peso. ¿Están estos datos correlacionados? Empecemos por introducir nuestros datos en R.
Peso (kg): 45.31, 84.15, 63.52, 75.32, 37.26, 81.77, 99.57, 61.93, 73.2, 64.59, 68.41, 39.27, 84.52, 61.23, 50.01, 71.02, 61.09, 69.33, 81.31, 66.7, 66.65, 62.94, 83.21, 95.32, 58.25
Altura (cm): 161.78, 193.21, 193.95, 181.11, 158.92, 185.78, 179.63, 203.36, 176.69, 189.15, 169.81, 168.48, 184.05, 192.9, 182.31, 164.43, 179.09, 180.21, 175.13, 179.95, 173, 194.5, 195.18, 182.85, 198.13
A continuación, vamos a ver si estos datos cumplen la condición de normalidad:
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