República Bolivariana de VenezuelaInstituto universitario politecnico

“Santiago marino” Barcelona Edo Anzoátegui

Coeficiente de correlación DE

Pearson y spearman

Bachiller:Yelixa chuscanoCI:84.386.825

Barcelona julio 2016

Profesor:Pedro Beltrán

Coeficiente de correlación de pearson

Es una medida de la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.

Usos del coeficiente de correlación de pearson

• Identifica el dependiente variable que se probara entre dos observaciones derivadas independientemente.

• Para cantidades grandes de información el calculo puede ser tedioso

• Reportar un valor de correlación cercano a un indicador de que no hay relación lineal entre las dos variables.

Usos del coeficiente de correlación de pearson

• Reportar un valor de correlación cercano al 1 como indicador de que existe una relación lineal positiva entre las dos variables.

• Reportar un valor de correlación cercano a 1 como indicador de que hay una relación linear negativas entre dos variables.

• Interpretar el coeficiente de correlación de acuerdo con el contexto de los datos particulares.

Ventajas y desventajas Ventajas

• Cuando en el fenómeno estudiado las dos variables son cuantitativas se usa el coeficiente de correlación de pearson.

• Dada dos variables, permite hacer estimaciones del valor de una de ellas conociendo el valor de la otra variable.

• El coeficiente de pearson es paramétrico, permite medir la correlación entre dos variables

Desventajas

• El valor o representa falta de correlación.

• En cambio una correlación nula no indica la independencia de los variables.

• Conforme el coeficiente de correlación se acerque al 0, los valores se vuelen menos correlacionados, lo que identifica las variables que no pueden ser relacionadas entre si.

Usos de enfoques pearson a problemas estadísticos

• Identifica el dependiente variable que se probara entre dos observaciones derivadas independientemente

• Uno de los requisitos es que las dos variables que se comparan deben observarse o medirse de manera independiente para eliminar cualquier resultado sesgado.

• Para cantidades grandes de información el calculo debe ser tedioso

• Reportar un valor de correlación cercano a o como un indicador de que no hay relación linear entre las dos variables

• Reportar un valor de correlación cercano al 1 como indicador que existe una alineación linear positiva entre las dos variables

• Un valor mayor a cero que se acerque a 1 da como resultado una mayor correlación positiva entre la información.

• Interpreta el coeficiente de correlación de acuerdo con el contexto de los datos particulares

Coeficiente de correlación de spearman

• Es una medida de la correlacion entre dos variable aletorias continuas. Para calcular los p, los datos son ordenados y reemplazados por su respectivo orden, El estadistico p viene dado por la expresión.

Usos del coeficiente de correlación de spearman

• Se requiere que al menos las variables estén medidas en al menos escala ordinal es decir de forma que las puntaciones que la representan puedan ser colocadas en dos series ordenadas.

• Una generalización del coeficiente de spearman es útil en la situación en la cual hay tres o mas condiciones, varios individuos son observados en cada uno de ellas y predecimos que las observaciones tendrán un orden en particular.

• Por ejemplo: un conjunto de individuos puede tener tres oportunidades para intentar cierta tarea, y predecimos que su habilidad mejora de intento en intento

• La formula del calculo para rs puede derivarse de la utilidad en el caso de rxy; bastaría aplicar el coeficiente de recolección de spearman a dos series de puntuaciones ordinales, compuesta cada una de ellas por los n primeros números naturales

Ventajas y desventajas • La manifestación de un de

una relación causa efecto es posible solo a través de la compresión de la relación natural que existe entre las variables y no debe manifestarse solo por la existencia de una fuerte recolección

• Al ser spearman una técnica no parametrica es libre de distribución probabilística.

• La tau de Kendall es coeficiente de correlación por rangos , inversiones entre dos ordenaciones de juna distribución normal bivarainte.

• Hay que tener cuidado al interpretar el valor de “r”.por ejemplo, se podrías calcular “r” entre el numero de calzado y de la inteligencia de las personas .

Usos de enfoques spearman a problemas estadísticos

• Para aplicar el coeficiente de recolección de spearman se requiere una de las variables estén medidas el menos en escala ordinal , es decir de forma que las puntaciones que las representan puedan ser colocadas en dos series ordenadas.

• A partir de un conjunto de “n” puntuaciones , la formula que permite el calculo de la recolección entre dos variables x e y ,mediadas al menos en escala ordinal .

Bibliografía

• www.monografias.com• www.wikipedia.com• www.buenatarea.com