COEFICIENTE DE CORRELACION DE PEARSON Y SPERMAN
- 1. Profesor: Pedro Beltrán Sección: YV Bachiller: Jean D. Signorelli CI: 26256415 Julio , 2015
- 2. En estadística, 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 escala 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.
- 3. Puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas. Su magnitud indica el grado de asociación entre las variables. Desventajas de Pearson. • Error que se comete para la medida , cuanto mayor numero de pares o de personas es mas fiable. • No refleja cambios en los patrones de compra conforme pasa el tiempo.
- 4. En estadística, el coeficiente de correlación de Spearman, ρ (rho) es una medida de la correlación (la asociación o interdependencia) entre dos variables aleatorias continuas. Para calcular ρ, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden. Donde D es la diferencia entre los correspondientes estadísticos de orden de x - y. N es el número de parejas. Se tiene que considerar la existencia de datos idénticos a la hora de ordenarlos, aunque si éstos son pocos, se puede ignorar tal circunstancia
- 5. Se tiene que considerar la existencia de datos idénticos a la hora de ordenarlos , aunque si estos son pocos se puede ignorar tal circunstancia. Para calcular p, los datos son ordenados y reemplazados por sus respectivo orden.
- 6. Canal Horas de tv en la semana 106 7 86 0 100 28 100 50 99 28 109 28 97 20 113 12 113 7 110 17
- 8. Este artículo trata acerca de los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman los cuales son ampliamente utilizados en las ciencias agropecuarias con el fin de establecer relaciones entre variables generalmente de índole cuantitativo. Además contiene los supuestos fundamentales en los que se basa el método de Pearson: normalidad bivariada, linealidad en la interacción de las variables y la forma de programación en el paquete estadístico SAS; adicionalmente, la manera de interpretar las salidas derivadas del paquete estadístico las cuales oscilan entre -1 ≤ ρ ≤ 1.