Es útil para determinar
si hay relación lineal
entre dos variables
Diagramas de
dispersion
Es un tipo de diagrama matemático
que utiliza las coordenadas
cartesianas para mostrar los
valores de dos variables para un
conjunto de datos
Simple: si el diagrama sólo recoge el
comportamiento simultáneo de dos
variables, una definida en el eje X
(abscisas) y la otra en el eje Y
(ordenadas)
Marcas por puede indicarse alguna
variable de control cuyas categorías o
valores se representan con un símbolo o
color distintivo.
Regresión simple
Regresión lineal simple
tratamos de explicar la
relación que existe entre la
variable respuesta Y y una
única variable explicativa X.
Análisis de regresión
Estudia la relación entre dos
variables cuantitativas, técnica
estadística usada para derivar
una ecuación que relaciona una
variable de criterio con una o mas
variables de prediccion
Análisis de correlación múltiple.
Relación entre varias variables, X, y
una variable, Y. ... Aunque otra
aplicación del análisis de
correlación canónica es como un
método para determinar la
asociación entre dos grupos de
variables.
La correlación parcial no involucra la
noción de variables independientes y
dependientes sino que es una medida
de interdependencia.
Coeficiente de determinación.
importante estadístico en la
Regresión.
Medida del grado de relación existente entre la
variable dependiente y las variables independientes
(si es una regresión simple, entonces “la variable
independiente”). Mide cuánto está determinada la
variable dependiente respecto a la variable o
variables independientes.
coeficiente de correlación
El coeficiente de correlación lineal es
el cociente entre la covarianza y el
producto de las desviaciones típicas
de ambas variables.
No varía al hacerlo la escala de medición. Es decir, si
expresamos la altura en metros o en centímetros el
coeficiente de correlación no varía.
Covarianza.
Si la covarianza es positiva, la correlación es
directa. Si la covarianza es negativa, la
correlación es inversa. Si la covarianza es
nula, no existe correlación.