Medidas estadísticas Bivariantes de
regresión y correlación
Regresion
El análisis de regresión se usa para derivar una
ecuación que relaciona la variable de criterio con
una o más variables de predicción. En ello se
considera la distribución de frecuencias de la
variable de criterio cuando se mantienen fijas en
diversos valores una o más de las variables de
predicción
El coeficiente de la regresion lineal
indica la variacion de Y ante un
incremento unitario de X
Regresion lineal es usada para derivar una ecuacion que
relaciona una variable con una o mas variables de
prediccion (Churchill, G.A, 2009). Permite determinar la
relacion entre una o mas variables independientes
Diagrama de dispersion: El diagrama de
dispersion permite representar la
relacion entre las variables estudiadas (Ortegon P.M, 2018)
Un diagrama de dispersion es una
representacion grafica de los valores
dispersos analizados
Es muy comun utilizar el metodo de
minimos cuadrados
Es una tecnica estadistica que nos permite el cambio
en una de las variables llamadas respuesta y que
coresponde a otra conocida como variable explicativa
análisis de regresión o correlación.
Correlación
El análisis estadistico de correlación
se encarga de medir la cercanía de la
relación entre dos o más variables
que se estan estudiando
Correlaion o relacion mutua, mide e indica el
grado y los valores de una variable al
relacionarse con otra variable
La correlacion simple es el analisis
que mide la relacion entre una
variable independiente y una varialbe
dependiente
Existe el coeficiente de correlacion de Pearson que
mide la relacion lineal existente entre las variables
cuantitativas
Si tenemos que 0 es un punto central sin alguna
correlacion, de 0 a 1 existe una correlacion positiva
debil, despues moderada, fuerte y luego perfecta
Exactamente igual en el caso de ser
negativo 0 aplica sin ninguna correlacion,
pero de 0 a -1 se aplican las mismas
correlaciones que son debil, moderada,
fuerte y perfecta, pero claro con los valores
negativos (-)
Los valores del indice varian de acuerdo con el
intervalo realizado, se puede interpretar diciendo si
hay o no correlacio, entonces se genera una
independencia entre las dos variables, por lo que la
variacion de una de las dos variables no influye en el
movimiento que la otra realize
Se puede demostrar
graficamente con un
diagrama de dispersion
Algunas formulas:
Regresion lineal y = a+bx
Logaritmica y = a + bl n (x)
Exponencial y = ac (bx)
Cuadratica y = a + bx + cx 2