Introducción a las correlaciones bivariables, índices y el cálculo del coeficiente de correlación en Excel

1. Sesión 32
Correlaciones

2. Comentarios anónimos dados en la
evaluación docente (parcial)
Lo que necesita mejorar el maestro:
•Ser un poco más estricto
•Ser más estricto en materia de puntualidad
•Aunque mis compañeros digan que no, a veces se le va de
las manos el orden especialmente por que emieizan a
platicar
•Exigir puntualidad
•Ser un poco mas estricto con la hora de entrada.
Gracias por sus sugerencias!!! 

3. Correlaciones
estadísticas

4. Hipótesis:
A mayor nivel de exposición a
programas de la WWE, hay un mayor
consumo de artículos promocionales de
esta franquicia en jóvenes saltillenses
de entre 18 y 30 años que consumen
dicho programa.

5. Hipótesis:
A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay
un mayor consumo de artículos promocionales de esta
franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que
consumen dicho programa.
Operacionalización de la variable independiente:
Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE
¿Qué tipo de variable es?

6. Hipótesis:
A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay
un mayor consumo de artículos promocionales de esta
franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que
consumen dicho programa.
Operacionalización de la variable independiente:
Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE
Tipo de variable: de razón

7. Hipótesis:
A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay
un mayor consumo de artículos promocionales de esta
franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que
consumen dicho programa.
Operacionalización de la variable independiente (X):
Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE
Tipo de variable: de razón
Operacionalización de la variable dependiente (Y):
Cantidad de dinero (pesos) que se gastan en la compra de artículos
promocionales de la WWE, al mes
¿Qué tipo de variable es?

8. Hipótesis:
A mayor nivel de exposición a programas de la WWE, hay
un mayor consumo de artículos promocionales de esta
franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que
consumen dicho programa.
Operacionalización de la variable independiente (X):
Horas a la semana que se dedican al consumo de programas de la WWE
Tipo de variable: de razón
Operacionalización de la variable dependiente (Y):
Cantidad de dinero (pesos) que se gastan en la compra de artículos
promocionales de la WWE, al mes
Tipo de variable: de razón

9. Trabajo de campo:
Luego de un cuidadoso
diseño del instrumento, se
obtienen los siguientes
resultados:
(X): Horas a la semana que se dedican al
consumo de programas de la WWE
Tipo de variable: de razón
(Y): Cantidad de dinero (pesos) que se
gastan en la compra de artículos
promocionales de la WWE, al mes
X
10
11
9
11
10
11
8
10
5
11
10
8
3
2
11
16
6
11
12
11
9
11
10
9
11
Y
200
220
150
150
200
250
125
190
50
185
180
90
50
0
250
500
75
215
240
250
120
225
195
130
215

10. ¿Cómo hacemos la
comprobación
estadística que verifique
que efectivamente hay
una relación entre estas
variables?

11. Correlaciones

12. Correlaciones:
•Uno de los objetivos del método
científico consiste en ver cómo se
relacionan dos variables.
•Eso permite comprobar o refutar
hipótesis
•Las correlaciones tienen que ver con la
medida en que dos variables están
relacionadas entre sí

30. Los coeficientes de correlación expresan
de manera numérica tanto la magnitud
como la dirección de la correlación lineal:
Valor
Tipo de correlación
-1.00
Correlación negativa perfecta
-0.95
Correlación negativa fuerte
-0.50
Correlación negativa moderada
-0.10
Correlación negativa débil
0.00
No hay correlación
0.10
Correlación positiva débil
0.50
Correlación positiva moderada
0.95
Correlación positiva fuerte
1.00
Correlación positiva perfecta

31. Volviendo al problema con el que iniciamos la
sesión…

32. Volviendo al problema con el que iniciamos la
sesión…

33. Ejercicio
Un cibercafé busca relacionar las ganancias que
obtiene cada computadora con el numero de
usuarios que ingresan a dicha cabina diariamente.
Ganancias
100
98
99
102
102
111
97
104
102
96
Número de
usuarios
116
96
110
105
99
106
100
109
98
108
150
100
50
50
100
150

34. Coeficientes de
correlación

39. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Sí
9
8
No
13
14

40. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Q=
(9)
(9)
A
Sí
9
8
No
13
14

41. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Sí
9
8
No
13
14
D
Q=
(9)(14)
(9)(14)

42. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Sí
9
8
B
Q=
(9)(14) - (13)
(9)(14) +(13)
No
13
14

43. ¿Trabajas?
Ejemplo
Sí
9
8
Hombre
Mujer
C
Q=
(9)(14) - (13)(8)
(9)(14) +(13)(8)
No
13
14

44. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Q=
(126) - (104)
(126) +(104)
Sí
9
8
No
13
14

45. ¿Trabajas?
Ejemplo
Hombre
Mujer
Q=
22
230
Sí
9
8
= 0.0956
No
13
14

46. Tipo de correlación
Valor
-1.00
Correlación negativa perfecta
-0.95
Correlación negativa fuerte
-0.50
Correlación negativa moderada
-0.10
Correlación negativa débil
0.00
No hay correlación
0.10
Correlación positiva débil
0.50
Correlación positiva moderada
0.95
Correlación positiva fuerte
1.00
Correlación positiva perfecta
0.0956
Interpretación:
Hay una correlación positiva débil (muy, muy, muy débil)
entre el sexo y la condición laboral, dentro de la muestra
de estudiantes de comunicación que participaron en la
encuesta.

47. Cálculo del coeficiente de
correlación en Excel
Permite calcular el coeficiente
de correlación entre dos
conjuntos de datos

48. Cálculo del coeficiente de correlación en Excel
P01sexo
P09exp1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
2
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
4
7
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
4
4
4
6
Dado este conjunto de datos:
•Los valores de la variable «sexo» van
de A2 hasta A45
•Los valores de la variable «expectativa
de ingreso al egresar» van de B2 hasta
b45
Se introduce la función:
=coef.de.correl(A2:A45, B2:B45)
=0.0388

49. Tipo de correlación
Valor
-1.00
Correlación negativa perfecta
-0.95
Correlación negativa fuerte
-0.50
Correlación negativa moderada
-0.10
Correlación negativa débil
0.00
No hay correlación
0.10
Correlación positiva débil
0.50
Correlación positiva moderada
0.95
Correlación positiva fuerte
1.00
Correlación positiva perfecta
0.0388
Interpretación:
Hay una correlación positiva débil entre el sexo y la
expectativa de ingreso al egresar, dentro de la muestra de
estudiantes de comunicación que participaron en la
encuesta.

50. Y regresando
nuevamente al
problema inicial…

51. Coeficiente de correlación
(cálculo por Excel): 0.9128

52. Tipo de correlación
Valor
-1.00
Correlación negativa perfecta
-0.95
Correlación negativa fuerte
-0.50
Correlación negativa moderada
-0.10
Correlación negativa débil
0.00
No hay correlación
0.10
Correlación positiva débil
0.50
Correlación positiva moderada
0.95
Correlación positiva fuerte
1.00
Correlación positiva perfecta
0.9128
Interpretación:
Hay una fuerte correlación estadística entre el nivel de exposición a
programas de la WWE y el consumo de artículos promocionales de
esta franquicia en jóvenes saltillenses de entre 18 y 30 años que
consumen dicho programa.