Cartel facor de proporcionalidad
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Este documento habla sobre la reducción y ampliación de elementos proporcionales. Explica que si el factor de proporcionalidad es una fracción propia, es una reducción, mientras que si es una fracción impropia, es una ampliación. También define la proporcionalidad como una relación entre magnitudes medibles y el factor de proporcionalidad indica la proporción de cambio entre ellas.
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Seminario 10
Este documento describe un ejercicio para analizar la correlación entre dos variables, la altura y el peso, tomadas de un cuestionario. Explica que primero se debe realizar una prueba de normalidad para determinar si se usa el coeficiente de Pearson o de Spearman. Luego describe cómo realizar la prueba de normalidad en SPSS y analizar los resultados. Finalmente, calcula el coeficiente de Pearson y encuentra una correlación significativa entre la altura y el peso, lo que indica que estas variables están relacionadas.
T de student
El documento describe el análisis estadístico realizado sobre los datos de una intervención. Se importó una matriz de datos a R y se calculó una nueva variable. Las pruebas de Shapiro-Wilk y T de Student mostraron que hubo una diferencia estadísticamente significativa en los resultados antes y después de la intervención.
Spearman
Este documento describe cómo calcular y reportar el coeficiente de correlación de Spearman utilizando el paquete estadístico SPSS. El coeficiente de Spearman determina si existe una relación monótona entre dos variables ordinales y no debida al azar. Se presenta un ejemplo de correlacionar las variables "actitud hacia el psicólogo" y "actitud hacia la psicoterapia" en padres de familia.
Usos de sperman y perarson . carlos marcano.
Este documento describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la asociación monótona pero no necesariamente lineal entre dos variables. El documento explica las fórmulas y propiedades de ambos coeficientes, incluido el rango de valores posibles, y concluye resaltando la importancia de considerar la significancia estadística y relevancia clínica de los resultados.
ANÁLISIS BIVARIADO
Este documento describe los pasos realizados para analizar si existe una asociación entre tener trabajo y la existencia de malestares activos utilizando el conjunto de datos "activossalud" en R-commander. Se seleccionaron las variables cualitativas "trabajo" y cuantitativa "malestaresactivos", y se realizaron pruebas de normalidad, homocedasticidad y la prueba no paramétrica de Wilcoxon, cuyo resultado no mostró una relación significativa entre las variables.
Seminario viii
Este documento presenta un análisis estadístico que examina si existe una relación entre el sexo y el nivel de cansancio reportado por cuidadores informales de pacientes dependientes. Se establece la hipótesis nula de que el sexo no está asociado con el cansancio frente a la hipótesis alternativa de que sí existe una asociación. Se utilizará la prueba chi cuadrado a un nivel de confianza del 95% y se cuantificará el valor de p para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula.
Tarea seminario 9
Este documento presenta los pasos para establecer la correlación entre las variables cuantitativas "Horas de práctica de deporte" e "IMC" utilizando una muestra de menos de 50 individuos. Realiza pruebas de normalidad que muestran que las variables no siguen una distribución normal, por lo que utiliza la prueba de correlación no paramétrica de Spearman. Los resultados muestran que no existe una correlación significativa entre las dos variables, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0,263 y un nivel de significación de 0,161.
Coeficiente de pearson y spearman
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, que miden la relación entre dos variables. El coeficiente de Pearson se usa para variables cuantitativas con distribución normal, mientras que el coeficiente de Spearman se usa para variables ordinales o de rango. Ambos coeficientes varían de -1 a 1, donde valores cercanos a 1 o -1 indican una fuerte relación positiva o negativa entre las variables.
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el uso de los coeficientes de correlación de Pearson y de Sperman
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la correlación entre dos variables al menos ordinales después de convertir los valores a rangos. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1, donde valores cercanos a cero indican poca correlación y valores cercanos a 1 o -1 indican alta correlación positiva o negativa.
Coeficiente de pearson
El coeficiente de Pearson (r) proporciona una medida numérica de la correlación lineal entre dos variables, indicando si la relación es positiva o negativa y qué tan fuerte es. Los valores de r van de -1 a 1, donde -1 es una correlación negativa perfecta, 0 es ninguna correlación, y 1 es una correlación positiva perfecta. En las ciencias sociales, una correlación de alrededor de 0.7 o -0.7 se considera muy fuerte.
Grupo N°11 - Revelo Blanca
SPSS es un programa estadístico ampliamente utilizado que permite realizar análisis estadísticos complejos en grandes bases de datos de manera sencilla. Permite realizar agrupaciones de datos, calcular medias y desviaciones estándar, y realizar pruebas estadísticas como la prueba t, pruebas no paramétricas y análisis de correlación.
Correlacion entre el numero de horas de practica
Este documento analiza la correlación entre el número de horas dedicadas a la práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Para realizar la correlación, ambas variables deben ser cuantitativas. Se realizan pruebas de normalidad que muestran que ambas variables siguen una distribución normal, por lo que se utilizará el coeficiente de Pearson. El resultado de la correlación de Pearson es cercano a 0, lo que indica una correlación positiva débil entre las horas de deporte y el IMC.
Seminario 8
Este documento resume un seminario sobre el análisis bivariado de variables cuantitativas utilizando R Commander. Se analizan las variables "altura" y "peso" para determinar si existe una relación entre ellas y qué tan fuerte es. Las variables no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman en lugar de Pearson. El resultado del test de Spearman es de 0,28, lo que indica una correlación débil entre la altura y el peso.
coeficientes de correlación de Pearson y spearman
coeficientes de correlación de Pearson y spearman instituto universitario politécnico santiago mariño
El documento describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la asociación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la asociación entre variables al menos ordinales después de convertir los valores a rangos. Ambos coeficientes varían de -1 a 1, donde valores cercanos a 1 indican una fuerte correlación positiva y valores cercanos a -1 indican una fuerte correlación negativa.Sin título
Este documento discute la correlación entre dos variables cuantitativas: el número de cigarrillos fumados por día y la altura. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva o negativa. Luego describe analizar estas dos variables específicas de los datos de un cuestionario, realizar una prueba de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, y encontrar que existe una correlación mínima entre el número de cigarrillos y la altura basado en un coeficiente de correlación de Spearman de 0.089.
Concordancia y correlación
Este documento resume una tarea de análisis de correlación y concordancia entre dos variables cuantitativas tomadas de un cuestionario. El autor elige el año de nacimiento y la nota de acceso y realiza pruebas de normalidad para determinar si usar el coeficiente de correlación de Pearson o de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva débil entre las variables que no es estadísticamente significativa.
Seminario 9
En esta presentación se muestra la tarea del Seminario 9 de Estadística. Uso de SPSS. Pruebas de correlación.
República bolivariana de venezuela(1)
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman mide la correlación entre variables al menos ordinales. Ambos coeficientes oscilan entre -1 y 1, indicando correlación negativa o positiva respectivamente.
Investigación - Design Addicts
Este documento describe la investigación correlacional y comparativa. La investigación correlacional busca determinar el grado en que las variaciones de un factor están asociadas con las variaciones de otro factor mediante la medición de variables múltiples de forma simultánea en situaciones naturales de observación. La investigación comparativa establece similitudes y diferencias entre sujetos de estudio a través de procesos como experimentos y análisis. El documento también presenta ejemplos de cada tipo de investigación y sus usos comunes.
Correlacion
Este documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Define la correlación como el grado de relación entre dos variables y explica que el coeficiente de Pearson mide la correlación entre variables cuantitativas con una distribución normal conjunta. Luego describe cómo calcular el coeficiente de Spearman para datos al menos ordinales y sus ventajas sobre Pearson, como no requerir una distribución normal. Finalmente, resume los usos de ambos coeficientes para problemas estadísticos.
Estudios correlacionales
Este documento describe los coeficientes de correlación y cómo se utilizan para expresar la fuerza y dirección de la relación entre dos variables. Los coeficientes de correlación pueden variar de +1 a -1, donde +1 indica una correlación positiva perfecta, -1 una correlación negativa perfecta, y valores cercanos a cero una débil correlación. Aunque los estudios correlacionales pueden descubrir relaciones, no demuestran causalidad entre las variables. Siempre se deben registrar datos de ambas variables para determinar el coeficiente de correlación y resumir la relación
Concordancia y correlación
Este documento explica la correlación entre dos variables cuantitativas y cómo determinar si existe una correlación positiva, negativa o inexistente. Detalla los pasos para analizar la correlación entre dos variables: revisar la normalidad de las variables usando pruebas estadísticas, y luego utilizar el coeficiente de correlación apropiado (Pearson o Spearman) dependiendo de si siguen una distribución normal. Como ejemplo, analiza la posible correlación entre el año de nacimiento y las horas dedicadas al deporte de una muestra.
Tarea seminario 9
El documento trata sobre la correlación entre dos variables. Explica que la correlación puede ser positiva, negativa o nula, y que indica la relación pero no implica causalidad. También describe cómo calcular la correlación usando el coeficiente de Pearson para datos normales o el de Spearman para datos no normales. Luego, presenta un ejemplo analizando la correlación entre horas de deporte y IMC en una muestra, encontrando una correlación positiva pero muy baja usando el coeficiente de Spearman.
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coeficientes de correlación de Pearson y spearman
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