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LOS COEFICIENTES DE CORRELACION
SON LA EXPRESION NUMERICA QUE
NOS INDICA EL GRADO DE RELACION
ENTRE DOS VARIABLES
COEFICIENTES DE CORRELACION
COEFICIENTES DE CORRELACION
Karl Pearson
1857- 1936
Charles Spearman
1863 - 1945
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 escala de
medida de las variables.
De Pearson
VIENE DADO POR:
PARA INTERPRETAR EL COEFICIENTE DE CORRELACION UTLIZAMOS LA SIGUIENTE TABLA:
De Pearson
De Pearson
Los valores de la correlación de Pearson van desde ,
1 hasta -1, siendo los valores extremos los que
indican mayor correlación entre variables y siendo el 0
el punto que indica la no existencia de correlación.
El signo positivo o negativo del coeficiente indica si la
relación es directa (positivo) o inversa (negativo).
VENTAJAS
 El valor del coeficientes de correlación es
independiente de cualquier unidad usada para
medir variables
 Mientras mas grande sea la muestra mas exacta se
la estimación
 Interpreta el coeficiente de correlación de acuerdo
con el contexto de los datos particulares.
 Determina la importancia de los resultados, con el
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 El valor del coeficiente de correlación es
independiente de cualquier unidad usada para
medir variables.
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 Requiere que las dos variables hayan ido medidas
hasta un nivel cuantitativo continuo
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formas de poblaciones afectadas.
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tablas de contingencias varia según sea el objetivo
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puede ser tedioso.
de Spearman
A diferencia del anterior, permite obtener un
coeficiente de asociación ente variables que no se
comportan normalmente, entre variables ordinales. Se
calcula en base a una serie de rangos asignados.
de Spearman
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de Spearman
Tal como en Pearson, los valores van de - 1 a 1,
siendo 0 el valor que indica no correlación, y los
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 No es afectadas por los cambios en las unidades de
medida.
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• http://www.fisterra.com/mbe/investiga/var_cuantitativas/var
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  • 2. LOS COEFICIENTES DE CORRELACION SON LA EXPRESION NUMERICA QUE NOS INDICA EL GRADO DE RELACION ENTRE DOS VARIABLES COEFICIENTES DE CORRELACION
  • 3. COEFICIENTES DE CORRELACION Karl Pearson 1857- 1936 Charles Spearman 1863 - 1945
  • 4. 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 escala de medida de las variables.
  • 6. PARA INTERPRETAR EL COEFICIENTE DE CORRELACION UTLIZAMOS LA SIGUIENTE TABLA: De Pearson
  • 7. De Pearson Los valores de la correlación de Pearson van desde , 1 hasta -1, siendo los valores extremos los que indican mayor correlación entre variables y siendo el 0 el punto que indica la no existencia de correlación. El signo positivo o negativo del coeficiente indica si la relación es directa (positivo) o inversa (negativo).
  • 8. VENTAJAS  El valor del coeficientes de correlación es independiente de cualquier unidad usada para medir variables  Mientras mas grande sea la muestra mas exacta se la estimación  Interpreta el coeficiente de correlación de acuerdo con el contexto de los datos particulares.  Determina la importancia de los resultados, con el uso del coeficiente de correlación  El valor del coeficiente de correlación es independiente de cualquier unidad usada para medir variables.
  • 9. DESVENTAJAS  Requiere que las dos variables hayan ido medidas hasta un nivel cuantitativo continuo  Requiere supuestos acerca de la naturaleza o formas de poblaciones afectadas.  La determinación del tamaño de muestra en las de tablas de contingencias varia según sea el objetivo  Para cantidades grandes de información, el calculo puede ser tedioso.
  • 10. de Spearman A diferencia del anterior, permite obtener un coeficiente de asociación ente variables que no se comportan normalmente, entre variables ordinales. Se calcula en base a una serie de rangos asignados.
  • 12. de Spearman Tal como en Pearson, los valores van de - 1 a 1, siendo 0 el valor que indica no correlación, y los signos indican correlación directa e inversa.
  • 13. VENTAJAS  No es afectadas por los cambios en las unidades de medida.  Al ser una técnica que no tiene parámetros , es libre de distribución probabilística  El coeficiente rs es un caso particular de rxy, puesto que se calcula a partir de éste, por aplicación del coeficiente de Pearson a valores ordinales considerados como puntuaciones.  El coeficiente de correlación de Spearman es exactamente el mismo que el coeficiente de correlación de Pearson, calculado sobre el rango de observaciones.  La correlación estimada entre X e Y se halla calculando el coeficiente de correlación de Pearson para el conjunto de rangos apareados.
  • 14. DESVENTAJAS  Es recomendable usarlo cuando los datos presentan valores extremos o ante distribuciones no normales.  R no debe ser utilizado para decir algo sobre la relación causa y efecto  Para aplicar el coeficiente de correlación de Spearman se requiere que las variables estén medidas al menos en escala ordinal  Al ser Spearman una técnica no paramétrica es libre de distribución probabilística (2, 5, 9).  Los supuestos son menos estrictos.
  • 15. DETERMINACION DE USO La de Pearson se usa cuando los datos se miden en escalas de razón o proporción, por ejemplo: estaturas, edades, dinero La de Spearman se usa cuando los datos son rangos que miden el orden en que los datos quedan, por ejemplo: calificación de un servicio de 1 a 10
  • 16. EJEMPLO USANDO PEARSON Ej. 1: Con los datos sobre las temperaturas en dos días diferentes en una ciudad, determinar el tipo de correlación que existe entre ellas mediante el coeficiente de PEARSON.
  • 17. EJEMPLO USANDO PEARSON SOLUCION : ** EXISTE UNA CORRELACION POSITiVA MODERADA
  • 18. EJEMPLO USANDO SPEARMAN Ej. 2 La siguiente tabla muestra el rango u orden obtenido en la primera evaluación (X) y el rango o puesto obtenido en la segunda evaluación (Y) de 8 estudiantes universitarios en la asignatura de Estadística. Calcular el coeficiente de correlación por rangos de Spearman.
  • 19. EJEMPLO USANDO SPEARMAN Solución: ** Existe una correlación positiva moderada entre las dos evaluaciones