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Correlación negativa
 De acuerdo al valor obtenido, del coeficiente de correlación (-0.746634974) nos indica que la relación entre los variabl...
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Análisis de regresión y correlación lineal

  1. 1.  Cuando tenemos parejas de datos que nos representan los valores respectivos de dos variables (x= variable independiente y y= variable dependiente); por ejemplo: entrenamiento vs desempeño, calidad vs quejas, publicidad vs ventas, etc. La forma de representar estas variables, se efectúan mediante un diagrama de dispersión, en el que se observa la relación de los datos.
  2. 2.  Para identificar algebraicamente si la relación entre las variables es alta o baja, se determina el coeficiente de correlación “r” por el método de Pearson, y los valores obtenidos, se comparan con la tabla siguiente para identificar el grado de relación Coeficiente de correlación Relación “r” 0.8 ≤ r ≤ 1 Fuerte, positiva 0.3 ≤ r ≤ 0.8 Débil, positiva -0.3 ≤ r ≤ 0.3 No existe relación -0.8 ≤ r ≤ -0.3 Débil, negativa -1.0 ≤ r ≤ -0.8 Fuerte, negativa
  3. 3. 58271.3293 544.27733 1145.71133 0.203440597r2 0.041388077
  4. 4. 0.019661665 419.9375999 6.333519Y = a0 +a1x
  5. 5.  De acuerdo al valor obtenido, del coeficiente de correlación (0.203440597) nos indica que la relación entre los variables dependientes e independientes no existe.
  6. 6. 284256.85 213.586 -5817.678 -0.746634974r2 0.557463784
  7. 7. -0.02046627 78.30508204 2.291522044Y = a0 +a1x
  8. 8. Correlación negativa
  9. 9.  De acuerdo al valor obtenido, del coeficiente de correlación (-0.746634974) nos indica que la relación entre los variables dependientes e independientes es una relación de tipo débil con resultado negativo.

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