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Definición
 Una correlación es una relación de
variables.
Correlación
Pearson
Kendall
Sperarman
Correlación de Pearson.
 Cambio sistemático en las
puntuaciones de dos variables de
intervalo o razón.
 Para esta prueba necesario formular las
variables en modo de Independiente y
Dependiente, sin embargo la correlación no
determina que una variable sea causa y la
otra efecto, por ejemplo existe correlación
entre altura y peso pero jamás podremos
asegurar que la altura es la causa del peso.
Correlación de
Pearson
Positiva
El coeficiente
de correlación
será mayor a 0
y menor a 1
Negativa
El coeficiente
de correlación
será menor a 0
y mayor a -1
Positiva
perfecta
El coeficiente
de correlación
será igual a 1
Negativa
perfecta
El coeficiente
de correlación
será igual a -1
Correlación positiva
 Es cuando los valores altos coinciden
con los valores altos, los valores bajos
con los bajos y los medianos con los
medianos.
 Dicho de otra forma cuando la variable A
incrementa la variable B incrementa en la
misma proporción, la variable A es
directamente proporcional a la variable B
Hipótesis
 A mayor número de horas de estudio
mayor será la calificación del examen.
Menor número de horas de estudio menor
será la calificación del examen.
Diagrama de dispersión
 La gráfica para representar a la
correlación es el diagrama de
dispersión.
Correlación positiva
 Nótese cómo la línea va subiendo de
izquierda a derecha.
Correlación negativa
 Es aquella en donde los valores altos
coinciden con los valores bajos y
cuando los valores bajos coinciden con
los altos.
 La variable A es inversamente
proporcional a la variable B. Es
decir, cuando la variable A incrementa
la variable B decrementa en la misma
proporción.
Hipótesis
 A mayor asertividad menor será el
porcentaje de relaciones fallidas. A
menor asertividad mayor será el
porcentaje de relaciones fallidas.
La asertividad medida por medio un inventario
Correlación nula
 En ella no existe relación entre las dos
variables.
Correlación positiva
perfecta
 Es aquella en la que
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están ubicados
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la línea recta. Y el
coeficiente de
correlación es igual
a 1
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perfecta
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Correlación de Kendall
 Correlación no paramétrica entre
variables de tipo ordinal y nominal
Correlación de Sperarman
 Correlación no paramétrica entre
variables de tipo ordinal y cualquier otra
variable que no se distribuya
normalmente. Siendo la relación ordinal
con nominal, ordinal con ordinal y
ordinal intervalar.
Coeficiente de correlación
 Indica en qué medida existe un patrón claro de
alguna relación en particular entre dos
variables. Por ejemplo en el caso de la
correlación positiva particularmente en aquella
en la cual los valores altos coinciden con los
valores altos, el grado de correlación indicará
cuantos valores altos coinciden con otros
valores altos.
 Existen coeficientes bajos, medios y
altos.
Ejemplo
 Planteamiento del problema
Un profesor desea saber si existe relación
entre el número de horas que sus
alumnos ven televisión y el promedio
general de su materia.
 Variables
 VI: Número de horas que ven televisión los
alumnos
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Planteamiento de la
hipótesis
 A mayor número de horas de ver televisión
menor será el promedio general de los
alumnos.
 A menor número de horas de ver televisión
mayor será el promedio general de los
alumnos.
Ingreso de datos en el
SPSS
SPSS
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Bivariada
A continuación se despliega el sig. cuadro de diálogo:
 Únicamente deben ingresar las
variables que van a correlacionar, elegir
el tipo de correlación (Pearson, Kendall
o Spearman) y dar aceptar.
Los resultados se presentan en una tabla como la
siguiente:
Correlación
Edad Número de
hijos
Horas de ver
televisión
Pearson Correlation 1 ,104
Sig. (2-tailed) ,450
N 55 55
Promedio general
Pearson Correlation ,104 1
Sig. (2-tailed) ,450
N 55 55
Toma de decisión
 Para la significancia se postulan 2 hipótesis:
 Ho: No existe correlación entre las variables
 HA: Existe correlación entre las variables
 El nivel de significancia es 0.05
 Menor a 0.05 se rechaza Ho.
 Mayor a 0.05 se acepta Ho.
Lectura de datos
 El coeficiente de correlación es de 0.104, es
un coeficiente bajo. El nivel de significancia es
de 0.450, al ser mayor a 0.05 se acepta la
hipótesis nula, por lo tanto no existe
correlación entre las variables edad y número
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Correlación

  • 1.
  • 2. Definición  Una correlación es una relación de variables.
  • 4. Correlación de Pearson.  Cambio sistemático en las puntuaciones de dos variables de intervalo o razón.
  • 5.  Para esta prueba necesario formular las variables en modo de Independiente y Dependiente, sin embargo la correlación no determina que una variable sea causa y la otra efecto, por ejemplo existe correlación entre altura y peso pero jamás podremos asegurar que la altura es la causa del peso.
  • 6. Correlación de Pearson Positiva El coeficiente de correlación será mayor a 0 y menor a 1 Negativa El coeficiente de correlación será menor a 0 y mayor a -1 Positiva perfecta El coeficiente de correlación será igual a 1 Negativa perfecta El coeficiente de correlación será igual a -1
  • 7. Correlación positiva  Es cuando los valores altos coinciden con los valores altos, los valores bajos con los bajos y los medianos con los medianos.
  • 8.  Dicho de otra forma cuando la variable A incrementa la variable B incrementa en la misma proporción, la variable A es directamente proporcional a la variable B
  • 9.
  • 10. Hipótesis  A mayor número de horas de estudio mayor será la calificación del examen. Menor número de horas de estudio menor será la calificación del examen.
  • 11. Diagrama de dispersión  La gráfica para representar a la correlación es el diagrama de dispersión.
  • 12. Correlación positiva  Nótese cómo la línea va subiendo de izquierda a derecha.
  • 13. Correlación negativa  Es aquella en donde los valores altos coinciden con los valores bajos y cuando los valores bajos coinciden con los altos.
  • 14.  La variable A es inversamente proporcional a la variable B. Es decir, cuando la variable A incrementa la variable B decrementa en la misma proporción.
  • 15.
  • 16. Hipótesis  A mayor asertividad menor será el porcentaje de relaciones fallidas. A menor asertividad mayor será el porcentaje de relaciones fallidas. La asertividad medida por medio un inventario
  • 17. Correlación nula  En ella no existe relación entre las dos variables.
  • 18. Correlación positiva perfecta  Es aquella en la que todos los puntos están ubicados exactamente sobre la línea recta. Y el coeficiente de correlación es igual a 1 0 2 4 6 8 10 12 14 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
  • 19. Correlación negativa perfecta  Es aquella en la que todos los puntos están ubicados exactamente sobre la línea recta. Y el coeficiente de correlación es igual a -1 0 2 4 6 8 10 12 14 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
  • 20. Correlación de Kendall  Correlación no paramétrica entre variables de tipo ordinal y nominal
  • 21. Correlación de Sperarman  Correlación no paramétrica entre variables de tipo ordinal y cualquier otra variable que no se distribuya normalmente. Siendo la relación ordinal con nominal, ordinal con ordinal y ordinal intervalar.
  • 22. Coeficiente de correlación  Indica en qué medida existe un patrón claro de alguna relación en particular entre dos variables. Por ejemplo en el caso de la correlación positiva particularmente en aquella en la cual los valores altos coinciden con los valores altos, el grado de correlación indicará cuantos valores altos coinciden con otros valores altos.
  • 23.  Existen coeficientes bajos, medios y altos.
  • 24. Ejemplo  Planteamiento del problema Un profesor desea saber si existe relación entre el número de horas que sus alumnos ven televisión y el promedio general de su materia.  Variables  VI: Número de horas que ven televisión los alumnos  VD: Promedio general
  • 25. Planteamiento de la hipótesis  A mayor número de horas de ver televisión menor será el promedio general de los alumnos.  A menor número de horas de ver televisión mayor será el promedio general de los alumnos.
  • 26. Ingreso de datos en el SPSS
  • 27.
  • 29. A continuación se despliega el sig. cuadro de diálogo:
  • 30.  Únicamente deben ingresar las variables que van a correlacionar, elegir el tipo de correlación (Pearson, Kendall o Spearman) y dar aceptar.
  • 31. Los resultados se presentan en una tabla como la siguiente: Correlación Edad Número de hijos Horas de ver televisión Pearson Correlation 1 ,104 Sig. (2-tailed) ,450 N 55 55 Promedio general Pearson Correlation ,104 1 Sig. (2-tailed) ,450 N 55 55
  • 32. Toma de decisión  Para la significancia se postulan 2 hipótesis:  Ho: No existe correlación entre las variables  HA: Existe correlación entre las variables  El nivel de significancia es 0.05  Menor a 0.05 se rechaza Ho.  Mayor a 0.05 se acepta Ho.
  • 33. Lectura de datos  El coeficiente de correlación es de 0.104, es un coeficiente bajo. El nivel de significancia es de 0.450, al ser mayor a 0.05 se acepta la hipótesis nula, por lo tanto no existe correlación entre las variables edad y número de hijos.