El documento presenta una descripción detallada sobre diferentes coeficientes de correlación, incluyendo el coeficiente de correlación lineal de Pearson, el coeficiente phi y el coeficiente tau de Kendall, así como su cálculo e interpretación. Se enfatiza la importancia de las condiciones necesarias para aplicar estos coeficientes y las relaciones que pueden existir entre variables. Además, se mencionan referencias de diversas fuentes sobre estos conceptos estadísticos.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA
A.C E. SUPERIORES GERENCIALES CORPORATIVOS
VALLES DEL TUY
FACULTAD CIENCIAS SOCIALES
ESCUELA DE PSICOLOGÍA
PSICOESTADÍSTICA
Facilitador:
Jaime Garrido
Elaborado por:
Karla Guzmán
Charallave, Diciembre de 2019
COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

2. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
LINEAL R DE PEARSON
Es útil para hacer posible la medición
de la relación estadística existente entre
dos (2) variables constantes. Si la
relación entre los datos no es lineal
significa que el coeficiente no se
encuentra representado de la forma
correcta. Este tipo de coeficiente toma
como referencia aquellos valores de +1
a -1, ya que el valor 0 demuestra que no
existe relación entre los valores.
Para poder utilizar el coeficiente de
correlación de Pearson es fundamental:
• Una escala de medida de relación o
intervalo.
• Distribución apropiada de los valores.
• Asociación lineal.
• Ausencia de valores atípicos.

3. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
LINEAL R DE PEARSON
CÁLCULO
X: Variable 1.
Y: Variable 2.
ZX: Desviación estándar de X.
ZY: Desviación estándar de Y.
N: Número de datos.
INTERPRETACIÓN
Menor a 0: La relación de la
variables de manera inversa, lo que
significa que es negativa. Al ser -1
es negativa perfecta.
Mayor a 0: La relación de las
variables es de forma directa, lo
que significa que es positiva. Si es
+1 es positiva perfecta.
Igual a 0: En este tipo de
escenarios, es imposible
determinar el tipo de correlación.

4. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PHI
También conocido como
«Coeficiente de correlación de
Mathews» es una forma de
medida de relación entre dos (2)
variables binarias. Posee
similitudes con el coeficiente de
Pearson debido a su
interpretación.
CÁLCULO
INTERPRETACIÓN
Resultado 0: No existe relación
entre las variables dependientes e
independientes.
Resultado 1: Relación perfecta
entre las variables.
Resultado 0.6: Correlación
intensa entre las variables.
Resultado mayor 0.3: Se
considera una correlación
significativa.

5. COEFICIENTE TAU DE KENDALL
Es una medida dependiente no
paramétrica que permite
determinar los pares
concordantes y discordantes
existentes entre dos variables.
Una vez teniendo en cuenta esta
información, se realiza el cálculo
de los totales y el cociente.
La importancia de esta medida
radica en brindar un plan para
poder organizar las entidades por
medio de un consenso cuando no
existe un orden objetivo en las
mismas.
CÁLCULO
CN: Número total de los
pares discordantes.
NCN: Número total de
pared discordantes.

6. COEFICIENTE C
O DE CONTINGENCIA
Es una medición estadística
que busca expresar la intensidad
de asociación entre dos (2) o más
variables de carácter cualitativo.
Consiste en comparar las
frecuencias calculadas de dos
elementos característicos de los
cuales se espera algún tipo de
independencia.
CÁLCULO
COEFICIENTE CHI CUADRADO:
Mide la intensidad entre las
características observadas.
CONTINGENCIA CUADRÁTICA
MEDIA: Funciona para determinar
la intensidad de dependencia de
las características en una tabla de
contingencia.

7. REFERENCIAS
Bracamonte, E (2014). El Coeficiente de Contingencia. SlidePlayer. Disponible en
https://slideplayer.es/slide/1836244/ consultado en 2019, Diciembre, 05
Cochachi, N (2016). Coeficiente phi. SlideShare. Disponible en
https://es.slideshare.net/janyunsu/coeficiente-phi consultado en 2019, Diciembre, 05
EcuRed (s.f). Coeficiente de Kendall. EcuRed. Disponible en
https://www.ecured.cu/Coeficiente_de_Kendall consultado en 2019, Diciembre, 05
Mejía, D (2014). Coeficiente phi. Prezi. Disponible en
https://prezi.com/4uisn1yssbvg/coeficiente-phi/ consultado en 2019, Diciembre, 05
QuestionPro (s.f). ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson? QuestionPro.
Disponible en https://www.questionpro.com/blog/es/coeficiente-de-correlacion-de-pearson/
consultado en 2019, Diciembre, 05
Riquelme, M (2019). ¿Qué Es Y Cómo Se Interpreta El Coeficiente De Correlación De
Pearson? Web y Empresas. Disponible en https://www.webyempresas.com/coeficiente-de-
correlacion-de-pearson/ consultado en 2019, Diciembre, 05
Rodó, P (s.f). Tau de Kendall (I). Economipedia. Disponible en
https://economipedia.com/definiciones/tau-de-kendall-i.html consultado en 2019, Diciembre,
05

8. REFERENCIAS
Wikipedia (2019). Coeficiente de contingencia. Wikipedia la enciclopedia libre. Disponible
en https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_contingencia consultado en 2019,
Diciembre, 05
Wikipedia (2019). Coeficiente phi. Wikipedia la enciclopedia libre. Disponible en
https://es.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_phi consultado en 2019, Diciembre, 05