MG. EMILIO VEGA GONZALES ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
MG. EMILIO VEGA GONZALES
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES El análisis de correlación es un grupo de
técnicas estadísticas que permiten medir la intensidad de la relación que puede existir entre dos variables de tipo cuantitativa.
Ejemplos:• Relación entre los datos de peso y talla de
estudiantes de educación secundaria.• Relación entre el tiempo de estudio y
calidad de profesional.
CORRELACIÓN ENTRE VARIABLESLa correlación puede ser:
• De al menos dos variables (dependiente-independiente).
• o de una variable dependiente y dos o más variables independientes
( correlación múltiple).
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN• El coeficiente de correlación es un valor
cuantitativo de la relación entre dos o más variables.
• El coeficiente de correlación puede variar desde -1 hasta 1. El cero (0) indica que no hay correlación entre las variables.
• La correlación de proporcionalidad directa o positiva se establece con los valores +1 y de proporcionalidad inversa o negativa con -1.
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
PRUEBAS PARAMÉTRICAS
COEFICIENTE DE PEARSON
PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS
COEFICIENTE DE SPEARMAN
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON
¿Existe correlación entre las dos variables? ¿De qué tipo?
Solución
Solución:
COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN (r2)
Es el valor del coeficiente de correlación elevado al cuadrado.
Representa el porcentaje de Y cuya variación es explicada con la relación entre X e Y.
FÓRMULA DE LA REGRESIÓN LINEAL
FÓRMULA DE LA REGRESIÓN LINEAL
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN