entrega de presentacion

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO SANTIAGO MARIÑO
ING. EN MANTENIMIENTO MECÁNICO
Bachiller:
Luis Ernesto Rodríguez
S
CI: 26257178
Comodeterminarel uso de los coeficientesde
correlaciónde Pearsony de Sperman

2. los coeficientes de
correlaciónde Pearsony de Sperman
Coeficiente de correlación de Pearson:
Paramétrico:
Permite medir la correlación o asociación entre dos variables cuando se trabaja con
variables numéricas con distribución normal. Es calculado en función de las
varianzas y la covarianza entre ambas variables
Coeficiente de correlación de Sperman:
No Paramétrico.
Es un coeficiente que permite medir la correlación o asociación entre dos variables
cuando las mediciones se realizan en una escala ordinal, o cuando no existe
distribución normal. Se calcula en base a una serie de rangos asignados.

3. Ventajas y desventajas del coeficientede pearsony sperman
VENTAJAS
* El valor 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 sido medidas hasta un
nivel cuestionario continuo y que
la distribución sea semejante a la
de la curva normal.

4. Usos de enfoquede Pearsony sperman
• Permite el valor de una variable dado un valor determinado de la otra variable.
• Se trata de valorar la asociación entre 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 muestra y así poder
determinar su error típico de estimación.
• Reporta un valor de correlación cercano a 0 como un indicador de que no hay
relación lineal entre 2 variables.
• Reporta un valor de correlación cercano a 1 como un indicador de que existe una
relación lineal positiva entre las 2 variables. Un valor mayor a 0 que se acerque a 1
da como resultado una mayor correlación positiva entre la información.

5. GRACIAS POR SU
ATENCIÓN