clase de correlación ciso 3155

7

Click here to load reader

Upload: carlos-andujar

Post on 11-Jul-2015

224 views

Category:

Documents


3 download

TRANSCRIPT

Page 1: Clase de correlación ciso 3155

Correlación• Grado de relación lineal entre dos o más

conjuntos de puntuaciones.• Dicha relación no implica causa y efecto,

sino asociación entre variables• Su dirección puede ser positiva,

negativa, cero, perfecta o espuria• Se expresa gráfica y numéricamente.• En el coeficiente evaluamos dirección,

magnitud y significatividad.

Page 2: Clase de correlación ciso 3155

Características de la correlación

Dirección• positiva - Cuando un grupo de puntuaciones aumenta, el

otro conjunto de puntuaciones aumenta• negativa - Cuando un grupo de puntuaciones aumenta, el

otro conjunto de puntuaciones disminuye• curvilínea - cuando las relación entre las variables no

sigue una línea recta• no correlación - no existe ningún grado de relación entre

las puntuaciones

Page 3: Clase de correlación ciso 3155

Características de la correlación (continuación)Magnitudfluctúa entre cero y 1.00

� es cero cuando no existe una relación lineal entre las puntuaciones

� es 1.00 cuando existe una relación lineal perfecta entre las puntuaciones

� se recomienda usar puntuaciones z para analizar el grado de correlación con mayor precisión

Page 4: Clase de correlación ciso 3155

Desarrollo histórico de la correlación• Francis Galton - desarrolló el concepto de

correlación• Karl Pearson - desarrolló las fórmulas

matemáticas de correlación• William Gosset - desarrolló a partir de la

correlación el concepto y las fórmulas de la prueba t para comparar grupos

Page 5: Clase de correlación ciso 3155

Tipos de correlación

x

y

0

1.00

1.00

Positiva y1.00

0 1.00

x

Negativa

1.00y

0 1.00

x

y1.00

0x

1.00

No correlaciónCurvilínea

Page 6: Clase de correlación ciso 3155

Fórmulas de correlación

Fórmula conceptual

r= Σ Zx Zy N-1

Page 7: Clase de correlación ciso 3155

Fórmulas de correlación (Cont.)

Fórmula computacional ΣXY – (ΣX) (ΣY)

R = N (ΣX) ² (ΣY) ²

Σ X² - N Σ Y² - N