ANALISIS DE REGRESIN Y CORRELACIN

ANALISIS DE REGRESIN Y CORRELACIN

REGRESIN LINEAL SIMPLE

CORRELACIN LINEAL SIMPLE

Al analizar los datos en las disciplinas que conforman las ciencias de la salud, con frecuencia es conveniente obtener algn conocimiento acerca de la relacin entre dos variables. Por ejemplo, es posible que se tenga inters en analizar la relacin entre presin sangunea y edad, estatura y peso, la concentracin de un medicamento inyectable y la frecuencia cardiaca, el nivel de consumo de algunos nutrientes y la ganancia de peso, la intensidad de un estimulo y el tiempo de reaccin, el ingreso familiar y los gastos mdicos. La naturaleza e intensidad de relaciones entre variables como las anteriores pueden ser examinadas por medio de los anlisis de regresin y correlacin, que son dos tcnicas estadsticas que, aunque estn relacionadas, sirven para propsitos diferentes.

INTRODUCCION

EI anlisis de regresi6n es til para averiguar la forma probable de las relaciones entre las variables, y el objetivo final, cuando se emplea este mtodo de anlisis, es predecir o estimar el valor de una variable que corresponde al valor dado de otra variable. Las ideas de regresi6n fueron expuestas por primera vez por el cientfico ingles Sir Francis Galton (1822-1911).

REGRESIN

Por otra parte, el anlisis de correlacin se refiere a la medicin de la intensidad de la relacin entre variables. Cuando se calculan mediciones de correlacin a partir de un conjunto de datos, el inters recae en el grado de correlacin entre las variables. Nuevamente, el origen de los conceptos y la terminologa del anlisis de correlacin se remonta a Galton, el primero en utilizar la palabra correlacin en 1888.

CORRELACIN

MODELO DE REGRESIN LINEAL SIMPLE

ECUACIN DE REGRESIN LINEAL SIMPLE

MTODO DE ESTIMACIN POR MNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS

ERROR ESTNDAR DE ESTIMACIN

COEFICIENTE DE DETERMINACIN

Tabla 1. Tensin Arterial Sistlica y Edad de 69 pacientesNEdadTensin Sistlica1171142181343191244191285201166211207211388221309231391025125.........6970180

Coeficiente de correlacin de Pearson