Trabajo Final Maestría UANE Piedras Negras Adán vela Ayala Correlación Simple y Múltiple

1. Piedras Negras, Coah. Al 17 de Septiembre del 2021

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PROCEDIMIENTO
Correlación Simple y Múltiple
Adán Vela Ayala 2040508

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Índice.
Introducción.................................................................................................................................. 4
Página de Inicio. ............................................................................................................................ 5
I. Ejercicio de correlación simple................................................................................................... 6
I.I Interpretación: .......................................................................................................................... 9
II. Ejercicio correlación múltiple:................................................................................................. 10
II.I. Interpretación: ...................................................................................................................... 13
Bibliografía. ................................................................................................................................. 14

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Introducción.
MINITAB es para el uso en computadora su función es ejecutar funciones
estadísticas básicas y avanzadas, este se encuentra como complemento de
muchos libros en la red no es libre, más sin embargo existen paquetes de
estudiantes con licencias semanales y el paquete profesional con un costo de la
licencia de 1195.00 dólares. Combina el uso de Excel con la capacidad de
análisis estadísticos.
El software minitab en muy utilizado con la
implementación de la metodología de mejora de
procesos Seis sigma.
El presente documento es una guía para seguir paso
a paso la solución de uno de los temas estadísticos
más utilizados llamados correlación simple y múltiple;
en el encontraras imágenes secuenciadas para que puedas resolver problemas
cotidianos en este software, esto podrás emplearlo como ejemplo en dos
ejercicios, que te servirán como base para que resuelvas cualquier experimento
que se le presente.

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Página de Inicio.
Antes de iniciar con la secuencia de pasos para la correlación simple y múltiple
debemos saber que esta es la página principal de MINITAB donde podremos
trabajar, en ella interactuamos como si fuera una hoja de cálculo de Excel.
Despues de analizar la página principal de interacción con MINITAB empezamos
a ver el primer ejercicio donde al finalizar las instrucciones encontraras la
interpretación del experimento, recordar que te puedes hacer las preguntas que
quieras de él y pasarlas al software en la barra de herramientas para que te arroje
cualquier análisis que necesite para su experimento.
Barra de funciones
Área de resultados y
gráficas
Zona de Captura de
datos

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I. Ejercicio de correlación simple.
• Se nos pide calcular el coeficiente de correlación del Peso Vs. Estatura
de los estudiantes del cierto grupo en una escuela; Se tiene la siguiente
tabla de datos con 28 muestras aleatorias.
ESTATURA(M) PESO(KG)
1.64 73
1.79 78
1.7 82
1.65 85
1.8 80
1.67 80
1.62 65
1.59 62
1.57 55
1.53 57
1.7 69
1.71 63.5
1.7 72
1.9 83
1.54 48
1.75 70
1.63 53
1.63 61
1.59 78
1.65 80
1.87 98
1.61 50
1.91 80
1.61 60
1.85 80

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Instrucciones Uso de Minitab para Correlación Simple
Paso
1
Se ingresan los datos
en la Hoja de
Trabajo, con los
títulos
correspondientes de
cada una de las
columnas para
identificar la variable
dependiente e
independiente.
Paso
2
Seleccionas
Estadística >
Estadística Básica >
Correlación.

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Paso
3
Aparece una ventana
en la cual te pide el
ingreso de las
Variables que tienes.
Paso
4
Seleccionas variable
Peso y Estatura. Das
click en Aceptar.
Paso
5
Obtienes grafica
Estatura Vs Peso. Así
como también el
coeficiente de
correlación entre
ambas variables.

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Paso
6
En la parte inferior de
la hoja de resultados
se puede observar de
igual forma los
resultados
I.I Interpretación:
En el resultado nuestro experimento que consiste en la correlación que existe entre estaturas y
pesos tomadas nos arroja un coeficiente de correlación de .708 que de acuerdo a la tabla nos
da como resultado una correlación lineal alta a muy alta con un intervalo de confianza que van
desde .434 y .862, donde en el podemos estar confiados que en un 70.8% si tienen correlación
la estatura con el peso, el restante 29.2 podemos intuir que las estaturas no marcan una pauta
en el peso y viceversa.
Tabla de Grado de Correlación

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II. Ejercicio correlación múltiple:
• Una agencia de Viajes desea saber la relación que hay entre las ventas,
el presupuesto destinado a publicidad, y las comisiones de los
vendedores para esto presenta los siguientes datos.
Y X1 X2
AÑO VENTAS
GASTOS DE
PUBLICIDAD
COMISIONES DE VENDEDORES
2000 $264,000 $550 $15,840
2001 $384,000 $590 $19,250
2002 $400,200 $680 $26,013
2003 $422,400 $700 $16,896
2004 $543,000 $750 $16,290
Instrucciones Uso de Minitab para Correlación Múltiple
Paso
1
Se ingresan los datos
en la Hoja de
Trabajo, con los
títulos
correspondientes de
cada una de las
columnas para
identificar las
variables dependiente
e independiente.

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Paso
2
Seleccionas
Estadística >
Estadística Básica >
Correlación.
Paso
3
En primer lugar
ingresaremos la
variable dependiente
y una de las variables
independientes (x1)
“Gastos Publicidad”.
Da click en Aceptar.
Paso
4
Obtenemos grafica
Ventas (y) Vs Gastos
Publicidad (x1). Así
como también el
coeficiente de
correlación entre
ambas variables.

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Paso
5
Nuevamente
seleccionas
Estadística >
Estadística Básica >
Correlación.
Paso
6
En segundo lugar
ingresaremos la
variable dependiente
y la siguiente de las
variables
independientes (x2)
“Comisión de
Vendedores”.
Da click en Aceptar.
Paso
7
Obtenemos grafica
Ventas (y) Vs
Comisiones de
Vendedores (x2). Así
como también el
coeficiente de
correlación entre
ambas variables.

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II.I. Interpretación:
De acuerdo con el estudio realizado para la agencia de Viajes donde deseaba
saber la relación de las ventas con la publicidad y comisiones de los vendedores
nos arrojó resultados donde la publicidad con las ventas tiene una correlación
alta a muy alta con un factor de .916 en un intervalo de confianza muy alto en la
muestra de .176 a .995 que prácticamente las ventas fueron altas debido a los
gastos de publicidad, de tal forma en la planeación o tendencia de las mismas
se puede considerar tomar en cuenta inversión en la publicidad ya que esta se
ve reflejada en un 91.6% en los resultados de ventas en el año.
Por otra parte las comisiones de los vendedores no influyen en las ventas ya que
el factor nos marca un grado negativo en las mismas de un -.003 como grado de
correlación.

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Bibliografía.
Olmo, J. y Frias, D. (2000). «Capítulo 6. Métodos de dependencia. Regresión
Lineal». En Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados, 247-80.
Madrid: Ediciones Pirámide.
Sánchez Vizcaino, G. (2000). «Capítulo 10. Métodos de dependencia. Regresión
Logística». En Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados, 431-
67. Madrid: Ediciones Pirámide.