Metodo de correlacion
- 1. Republica Bolivariana de Venezuela Ministerio del poder popular para la educación I.U.P. Santiago Mariño Barcelona Edo- Anzoátegui Bachiller: Robles Winkelmans C.I: 24.665. 349 20 de julio del 2016
- 2. Coeficiente de correlación de Pearson El coeficiente de correlación de Pearson es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escalla de medida de las variables. De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas. En el caso de que se este estudiando dos variables aleatorias x e y sobre una población; el coeficiente de correlación de Pearson se simboliza con la letra,
- 3. Siendo la expresión que nos permite calcularlo: Características del coeficiente de correlación de Pearson La r de Pearson es una medida que indica hasta que punto los mismo individuos o sucesos ocupan la misma posición relativa a 2 variables. La r de Pearson refleja únicamente la relación lineal entre 2 variables. Cuando la relación es perfecta positiva, cada individuo obtiene exactamente las mismas calificaciones en ambas variables. Un valor alto positivo alto de r de Pearson indica que cada individuo obtiene, aproximadamente; las mismas calificaciones en ambas variables.
- 4. ¿Como determinar el uso de los coeficientes de correlación de Pearson? Permite predecir el valor de una variable dado un valor determinado de la otra variable. Se trata de valorar la asociación entre dos variables cuantitativas estudiando el método conocido como correlación. Dicho calculo es el primer paso para determinar la relación entre las variables. Consiste en la posibilidad de calcular su distribución muestral y así poder determinar su error típico de estimación. Reportar un valor de correlación cercano a 0 como un indicador de que no hay relación lineal entre 2 variables.
- 5. Reportar un valor de correlación cercano a 1 como un indicador de que existe una relación lineal positiva entre 2 variables. Un valor mayor a cero que se acerque a 1 da como resultado una mayor correlación positiva entre la información. Usos de enfoques de Pearson a problemas estadísticos En la perspectiva de Pearson, para establecer el nivel de significación estadística habría que atender al impacto de cada tipo de error en el objetivo del investigador, y a partir de ahí se decidiría cual de ellos es preferible minimizar.
- 6. Pearson llamaron al error típico 1 y beta al error típico 2; a partir de este ultimo tipo de error, introdujeron el concepto de ¨poder de una prueba estadística¨, el cual se refiere a su capacidad para evitar el error tipo 2, y esta definición por 1_beta, y en estrecha relación con este se ha desarrollado el concepto de ¨tamaño del efecto¨ que algunos han propuesto como sustituto de los valores p en los informes de investigación científica. • Las pruebas paramétricas mas conocidas y usadas son la prueba T de Student, la prueba F, llamada así en honor a Fisher, y el coeficiente de correlación de Pearson, simbolizado por r.
- 7. Ventajas El valor del coeficiente de correlación es independiente de cualquier unidad usada para medir variables. Mientras mas grande sea la muestra mas exacta será la estimación. Desventajas × Requiere supuestos acerca de la naturaleza o formas de las poblaciones afectadas. × Requiere que las dos variables hayan ido medidas hasta un nivel cuantitativo continuo y que la distribución de ambas sea semejante a la de la curva normal.
- 8. Coeficiente de correlación de Spearman El coeficiente de correlación de Spearman, p(rho) es una medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables aleatorias continuas. Para calcular p, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden. El estadístico p viene dado por la expresión:
- 9. Usos del coeficiente de correlación de Spearman A partir de un conjunto de n puntuaciones, la formula que permite el calculo de la correlación entre dos variables X e Y, medidas al menos en escala ordinal, es la siguiente: P=0 no hay correlación P#0 hay correlación Donde d es la distancia existente entre los puestos que ocupan las puntuaciones correspondientes a un sujeto cuando estas puntuaciones han sido ordenadas para X y para Y.
- 10. Para aplicar el coeficiente de correlación de Spearman se requiere que las variables estén medidas al menos en escala ordinal, es decir; de forma que las puntuaciones que la representan puedan ser colocadas en dos series ordenadas. A veces, este coeficiente es denominado por la letra ps(rho), aunque cuando nos situamos en el contexto de la estadística descriptiva se emplea la notación rs.
- 11. Ventajas No esta afectada por los cambios en las unidades de medida. Al ser una técnica no parametra, es libre de distribución probabilística. Desventajas Es recomendable usarlo cuando los datos presentan valores extremos, ya que dichos valores afectan mucho el coeficiente de correlación de Pearson, o ante distribuciones no normales. R no debe ser utilizado para decir algo sobre la relación entre causa y efecto.
- 12. Usos de enfoques de Spearman a problemas estadísticos Una generalización del coeficiente de Spearman es útil en la situación en la cual hay tres o mas condiciones, varios individuos son observados en cada una de ellas, y predecimos que las observaciones tendrán un orden en particular. Por ejemplo, un conjunto de individuos pueden tener tres oportunidades para intentar ciertas tarea, y predecimos que su habilidad mejorara de intento en intento. El coeficiente de correlación de rangos de Spearman debe utilizarse para series de datos en los que existan valores extremos, pues si calculamos la correlación de Pearson, los resultados se verán afectados.
- 13. La interpretación del resultado del coeficiente de correlación de Spearman se encuentran entre los valores de -1 y 1. La significación estadística de un coeficiente debe tenerse en cuenta conjuntamente con la relevancia clínica del fenómeno que se estudia.
- 14. Web grafía Correlación en Wikipedia (español): http://es.wikipedia.org/wiki/correlaci%c3%b2n relación entre variables cuantitativas. http://www.fisterra.com/mbe/investiga/var_cuantita tivas/var_cuantitativas2.pdf.correlation en Wikipedia (ingles). http://personal.us.es/vararey/adatos2/correlacion. pdf. https://es.wikipedia.org/wiki/coeficiente_de_correl aci%c3%b3n_de_pearson.