

























Study with the several resources on Docsity
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Prepare for your exams
Study with the several resources on Docsity
Earn points to download
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Community
Ask the community for help and clear up your study doubts
Discover the best universities in your country according to Docsity users
Free resources
Download our free guides on studying techniques, anxiety management strategies, and thesis advice from Docsity tutors
Una introducción a los conceptos de correlación y regresión lineal, explorando la relación entre variables cuantitativas. Se explica el coeficiente de correlación de pearson, su rango de valores y las circunstancias que pueden afectar su interpretación. También se abordan los coeficientes de correlación por rango de spearman y biserial puntual, así como la correlación parcial y múltiple. Se incluyen ejemplos prácticos y ejercicios para comprender mejor estos conceptos.
Typology: Schemes and Mind Maps
1 / 33
This page cannot be seen from the preview
Don't miss anything!
Por otro lado, el coeficiente de regresión se utiliza para establecer una ecuación que describe cómo una variable dependiente se relaciona con una o más variables independientes. A través de la regresión lineal, se puede formular una ecuación del tipo y=ax+b, donde a representa la pendiente de la línea de regresión y b es la intersección con el eje y. Este coeficiente no solo permite predecir valores futuros basados en la relación observada, sino que también ayuda a entender la magnitud del cambio en la variable dependiente ante cambios en la variable independiente. La correlación y el coeficiente de regresión son conceptos estadísticos fundamentales que permiten analizar y comprender la relación entre dos variables. La correlación mide la fuerza y dirección de una relación lineal entre variables, proporcionando un valor que oscila entre -1 y +1. Un coeficiente de correlación cercano a +1 indica una fuerte correlación positiva, mientras que uno cercano a -1 señala una fuerte correlación negativa. Este análisis es crucial en diversas disciplinas, ya que permite identificar patrones y tendencias en los datos. En conjunto, la correlación y el coeficiente de regresión son herramientas poderosas para el análisis de datos, facilitando la toma de decisiones informadas en campos como la economía, las ciencias sociales y la investigación científica. Estas medidas no solo cuantifican relaciones, sino que también proporcionan un marco para realizar inferencias sobre el comportamiento de las variables en estudio.
Un diagrama de dispersión es una representación gráfica que muestra la relación entre dos variables continuas, utilizando un plano cartesiano. Cada punto en el gráfico representa un par de valores correspondientes a las variables analizadas, permitiendo identificar patrones, tendencias y correlaciones. A su vez las correlaciones pueden ser positivas (ambas variables aumentan juntas), negativas (una aumenta mientras la otra disminuye) o nulas (sin relación aparente). Este tipo de gráfico es fundamental en análisis estadísticos, ya que facilita la visualización de relaciones lineales y no lineales entre variables y ayuda en la identificación de valores atípicos. Ejemplo 1- Situación: Una empresa quiere analizar la relación entre las horas trabajadas y el número de productos defectuosos.
Dado que el cálculo involucra un valor negativo en la raíz cuadrada, esto indica que hay un error en los datos o en el planteamiento del ejercicio, ya que el coeficiente no puede ser calculado con números negativos en el denominador. Sin embargo, si los datos fueran consistentes, el resultado daría un valor entre - y +1. Interpretación Si se obtuviera un valor positivo, indicaría que a mayor número de horas estudiadas, mayor sería la calificación obtenida, reflejando una correlación positiva. Si fuera negativo, significaría que a más horas estudiadas, menor sería la calificación, indicando una correlación negativa.
PRODUCTO - MOMENTO El coeficiente de correlación de momento del producto (también conocido como coeficiente de correlación de Pearson) mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables cuantitativas. Su valor oscila entre -1 y 1, donde:
RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS
RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS
CAUSALIDAD Y CORRELACIÓN
CIRCUNSTANCIAS QUE AFECTAN EL VALOR DE LOS COEFICIENTES Las circunstancias que afectan el valor del coeficiente de correlación de Pearson son fundamentales para garantizar la validez de los resultados obtenidos. Estas incluyen:
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN POR RANGO DE SPEARMAN
COEFICIENTE BISERIAL PUNTUAL El coeficiente biserial puntual es una medida de correlación que se utiliza para evaluar la relación entre una variable dicotómica (que toma dos valores, como “sí” o “no”) y una variable continua. Es un caso específico del coeficiente de correlación de Pearson adaptado para situaciones donde una de las variables es categórica. Ejemplo Práctico Supongamos que se desea analizar si hay una relación entre haber realizado trabajos voluntarios (sí/no) y las calificaciones finales en un examen. Los datos son los siguientes:
RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS
RESOLUCIÓN DE EJERCICIOS