CORRELACION CUANTITATIVO CUALTITATIVO

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Sebastián Francisco Javier Macías Naranjo
hace 5 años
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1 CORRELACION CUANTITATIVO CUALTITATIVO

2 Fuerza de r El valor del coeficiente de correlación puede variar de 1 a +1. Mientras mayor sea el valor absoluto del coeficiente, más fuerte será la relación entre las variables. Para la correlación de Pearson, un valor absoluto de 1 indica una relación lineal perfecta. Una correlación cercana a 0 indica que no existe relación lineal entre las variables.

3 Dirección de r El signo del coeficiente indica la dirección de la relación. Si ambas variables tienden a aumentar o disminuir a la vez, el coeficiente es positivo y la línea que representa la correlación forma una pendiente hacia arriba. Si una variable tiende a incrementarse mientras la otra disminuye, el coeficiente es negativo y la línea que representa la correlación forma una pendiente hacia abajo.

4 Análisis Pearson Spearman

5 Ninguna relación: Pearson, r = 0 Los puntos se ubican de forma aleatoria en la gráfica, lo que significa que no existe relación lineal entre las variables (MINITAB, 2018)

6 Relación positiva moderada: Pearson r = Algunos puntos están cerca de la línea, pero otros puntos están lejos de ella, lo que indica que solo existe una relación lineal moderada entre las variables (MINITAB, 2018)

7 Relación positiva grande: Pearson r = 0.93 Los puntos se ubican cerca de la línea, lo que indica que existe una relación lineal fuerte entre las variables. La relación es positiva porque a medida que una variable aumenta, la otra variable también aumenta (MINITAB, 2018)

8 Relación negativa grande: Pearson r = Los puntos se ubican cerca de la línea, lo que indica que existe una relación negativa fuerte entre las variables. La relación es negativa porque a medida que una variable aumenta, la otra variable disminuye (MINITAB, 2018).

9 Consideraciones para interpretar Nunca se debe concluir que los cambios en una variable causan cambios en otra basándose solamente en la correlación. Solo los experimentos controlados adecuadamente permiten determinar si una relación es causal. El coeficiente de correlación de Pearson es muy sensible a valores de datos extremos. Un solo valor que sea muy diferente de los otros valores en un conjunto de datos puede cambiar considerablemente el valor del coeficiente. Usted debe tratar de identificar la causa de cualquier valor extremo. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos que estén asociados con eventos anormales y únicos (causas especiales). Luego, repita el análisis. Un coeficiente de correlación de Pearson bajo no significa que no exista relación entre las variables. Las variables pueden tener una relación no lineal. Para verificar gráficamente relaciones no lineales, cree una Gráfica de dispersión (MINITAB, 2018).

10 Determinar si el coeficiente de correlación es significativo Para determinar si la correlación entre las variables es significativa, compare el valor p con su nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un α de 0.05 indica que el riesgo de concluir que existe una correlación, cuando en realidad no es así, es 5%. El valor p indica si el coeficiente de correlación es significativamente diferente de 0. (Un coeficiente de 0 indica que no existe una relación lineal).

11 Determinar si el coeficiente de correlación es significativo Valor p α: La correlación es estadísticamente significativa Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, entonces usted puede concluir que la correlación es diferente de 0. Valor p > α: La correlación no es estadísticamente significativa Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, entonces usted no puede concluir que la correlación es diferente de 0. (MINITAB, 2018).

12 Determinar si el coeficiente de correlación es significativo

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