El documento explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, que miden la asociación lineal entre dos variables cuantitativas. El coeficiente de Pearson se define como la covarianza de las variables normalizadas por su desviación estándar, tomando valores entre -1 y 1, mientras que el coeficiente de Spearman se basa en los rangos de las variables y puede usarse con datos no normales o ordinales. Ambos proporcionan una medida de la intensidad y dirección de la relación lineal entre las variables.

1. Alumna:
• Bragado Cándida
C.I:21362252
Profesor:
Pedro Beltrán
Republica Bolivariana de Venezuela
ministerio del poder popular para la educación superior
Instituto Universitario Politécnico
“Santiago Mariño”
Bna:07/07/15

2. El coeficiente de correlación de Pearson es la principal medida de asociación
lineal entre dos variables cuantitativas
y se define como:
Este coeficiente, cuyo valor no depende de las unidades de medida de las
variables, está acotado entre -1 y +1; su signo indica la dirección, positiva o
negativa, de la asociación lineal y su valor absoluto la intensidad de la misma.
En caso de asociación lineal perfecta toma el valor |1| ; si no hay asociación
lineal toma el valor 0, lo cual no implica que no pueda haber asociación de otro
tipo.

3. Al igual que el coeficiente de Pearson, también podemos utilizarlo para medir el
grado de asociación entre dos variables cuantitativas, sin embargo no es
necesario que ambas variables sean normales, e incluso lo podemos utilizar en
variables ordinales. Como todas las pruebas no paramétricas, este coeficiente se
construye sustituyendo los valores de las variables por sus rangos o posiciones, si
los valores de las variables fuesen ordenados de menor a mayor. Al contrario de
otras pruebas no paramétricas, si permite construir intervalos de confianza1.
La interpretación de este coeficiente es muy similar al de Pearson, pudiendo
alcanzar valores de entre -1 y +1 indicando asociación negativa o positiva
respectivamente. Tanto el coeficiente "r" de Pearson como el coeficiente rho de
Spearman, son medidas a dimensionales por lo que no poseen unidades.

4. •Reporta un valor d correlación cercano a -1 como un indicador de que existe
una relación lineal negativa entre las dos variables
•Interpreta el coeficiente de correlación de acuerdo con el contexto de los datos
particulares. El valor de correlación es esencialmente un valor arbitrario que
debe aplicarse de acuerdo con las variables que se comparan
•Determina la importancia de los resultados . Esto se logra con el uso del
coeficiente de correlación

5. •A partir de un conjunto de n puntuaciones , la formula que permite el calculo de
la correlacion entre dos variables X e Y, medidas al menos en escala ordinal, es la
siguiente:
=0 no hay correlacion
=1 hay correlacion
•Donde d es la distancia que existen entre los puestos que ocupan las
puntuaciones correspondientes a un sujeto y cuando estas puntuaciones han sido
ordenadas para X y para Y

6. Ventajas
•Requiere de datos en cantidad solo para periodos
•Se apropia para examinar entre datos cauntiables
Desventajas
•Puede ser mayor que 1 lo cual afecta sus propiedades como
medida de asociación entre variables
•No refleja cambios de patrones de compras

7. Ventajas
•Se calcula bajo series de rango asignados
•Es mas robusto
Desventajas
•Perdidas de informaciones
•Poca eficiencia

8. Para calcular el coeficiente de correlación por rangos de Spearman de se llena la siguiente
tabla:
Se aplica la fórmula: