Analise de regressão

O banco de dados “Insure. sav” obtido para realização dos testes são provenientes da pasta “amostras” contida no programa SPSS, Contendo informações sobre o perfil dos clientes de uma seguradora americana.
As seguintes variáveis estão no banco de dados:

Idade (em anos)
Sexo ( 0= Masculino ; 1= Feminino)
Altura (em cm)
Peso (em kg)
Doença cardiovascular na família(0= Não tem histórico na família; 1 = Tem histórico na família)
Uso de nicotina (0 = nunca usou; 1= Já usou)

1º - Teste para o coeficiente de correlação
X: Idade dos indivíduos (em anos)
Y: Peso dos indivíduos (em Kg)
Para verificar se as variáveis X e Y provem de uma distribuição normal foi aplicado o teste de Kolmogorov-Smirnov

1º passo : Suposição de normalidade
H0: A idade dos indivíduos segue uma distribuição Normal (μ_1,σ_1^2 ).
H1: A idade dos indivíduos não segue uma distribuição Normal (μ_2,σ_2^2 ).
Como o P-valor (nível descritivo) = 0,884>α=0,05, logo não há evidencias para rejeitar a hipótese nula, sendo assim, conclui-se que a variável X segue uma distribuição Normal (μ_1,σ_1^2 ).
H0: O peso do indivíduos segue uma distribuição Normal (μ_1,σ_1^2 )
H1: O peso do indivíduos não segue uma distribuição Normal (μ_2,σ_2^2 )
Como o p-valor (nível descritivo) = 0,714>α=0,05, logo não há evidencias para rejeitar a hipótese nula, sendo assim, conclui-se que a variável Y segue uma distribuição Normal (μ_2,σ_2^2 ).
2º passo: Hipóteses
A Normalidade das variáveis X e Y foi comprovada, então é possível utilizar o Coeficiente de Correlação de Pearson como forma de analisar se existe ou não relação entre as duas variáveis
H0: Não existe correlação entre a idade e o peso dos indivíduos
H1: Existe correlação entre a idade e o peso dos indivíduos
3º PASSO: Região Crítica

Nível de significância α=0.05. Desta forma, se o nível de significância (α) proposto para o teste for menor que o p-valor não rejeitamos a hipótese H0.
4º passo: interpretação
Como o p-valor = 0,253 >