medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
cualitativa vs cualitativa
buscando un grado de relacion
las varibles se designa como A y B
frecuencia absoluta
nji= número de individuos que presentan el par de modalidades
frecuencia relativa
Fij=nij/N proporción de individuos que presentan el par de modalidades.
Tabla de doble entrada
Distribucion margina A
Distribucion marginal de B
Dsitribución conjunta
en terminos relativo
en terminos absolutos
Distribucion condicionada
Coeficiente
Mide el grado de dependencia
En la medida en que se acerque a cero, la dependencia o asociación será débil, en la medida en que se
aleje, la dependencia o asociación será más fuerte.
A partir de este se calculan
C. Phi
Coeficiente de Cramer
C de Contingencia
cualitativa vs cuantitativa
comparacion de medias, medianas, varianzas, ...
Tablas de contingencia
Representacions graficas
Diagrama de barras
Diagrama de cajas
Resumenes estadisticos
Cualitativa vs Cualitativa
Analisis de regresion
btener la función matemática que mejor explica una variable cuantitativa Y (variable dependiente o a
explicar) a partir de otra variable cuantitativa X (variable independiente o explicativa)
permitirá predecir valores de la variable dependiente para distintos valores de la independiente.
Modelos
Regresion lineal
Simple
Busca generar una funcion lineal de X
se tiene una variable X (independiente,
explicativa), Y (dependiente)
b0 (ordenada en el origen)
b1 (pendiente de la recta)
Coeficiente lineal de pearson
Indican una tendencia de los puntos a
alinearse linealmente
Regresion lineal simple
´redice una medida en funcion de otra
Y variable dependiente, predicha,
medida, es una variable aleatoria
X Variable independiente predictora, controlada, no es aleatoria
Modelo de analisis
permite la incorpracion de un componente alatorioen la relacion
Las predicciones obtinidas tendran asociado un erro de prediccion
Analisis de correlacion
Consiste en obtener una serie de estadísticos que miden el grado de correlación lineal entre las
variables
Coeficientes de correlacion
coeficiente de correlacion Pearson
El coeficiente está comprendido entre –1 y 1
Valores próximos a 1 revelan relaciones más o menos lineales y crecientes; valores próximos a –1,
relaciones más o menos lineales y decrecientes; por último, valores próximos a 0, ausencia de relación
lineal (r = 0, X e Y están incorrelacionadas)
Coeficiente de correlación de rangos de Spearman
a medida está comprendida entre –1 y 1: si está próximo a 1 las dos clasificaciones son más o menos
concordantes; si está próximo a –1, son más o menos discordantes; por último, si está próximo a 0, las
dos clasificaciones no guardan relación.
Coeficiente de concordancia de Kendall
La medida se interpreta en el mismo sentido que el coeficiente de Pearson, pero en este caso en
términos de rangos
El coeficiente de correlación lineal es el cociente
entre la covarianza y el producto de las
desviaciones típicas de ambas variables
El coeficiente de correlación lineal se expresa mediante la letra r
Tipos de correlacion
correlacion directa
La correlación directa se da cuando al aumentar una de las variables la otra aumenta.
Correlacion Inversa
La correlación inversa se da cuando al aumentar una de las variables la otra disminuye.
Correlacion Nula
La correlación nula se da cuando no hay dependencia de ningún tipo entre las variables.
Grado de Correlacion
fuerte
cuanto más cerca estén los puntos de la recta
debil
cuanto más separados estén los puntos de la recta
Nula
NO existe algun tipo de patron o relacion entre ella