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Flowchart

Correlación

Brayan Insuasty Spanish

Flowchart content

  1. Correlación y Covarianza

  2. Concepto de correlación y covarianza.

  3. La medida de la relación

  4. Interpretación del coeficiente de correlación r de Pearson

  5. Relación en estadística coincide con lo que se entiende por relación en el lenguaje habitual: dos variables están relacionadas si varían conjuntamente.

  6. La correlación se define por lo tanto por la co-variación (co = con, juntamente: variar a la vez). Correlación y covarianza son términos conceptualmente equivalentes, expresan lo mismo.

  7. Los diagramas de dispersión

  8. La representación gráfica de estos pares de puntuaciones se denomina diagrama de dispersión,

    y también nos ayuda a entender el mismo concepto de relación .

  9. Otras maneras de visualizar la correlación.

  10. Los diagramas de dispersión nos permiten ver con facilidad qué

    entendemos por correlación (o simplemente relación), pero otras maneras de presentar los datos

    también son útiles para visualizar y comunicar la relación entre dos variables.

  11. Correlación, covarianza y dispersión: importancia de las diferencias

  12. importancia de las diferencias

    interindividuales para poder comprobar relaciones: sin diferencias en los sujetos (u objetos) no

    podemos ver relaciones.

  13. Correlación, covarianza y dispersión: importancia de las diferencias

  14. El coeficiente de correlación comprueba y cuantifica solamente relaciones lineares, como las expresadas en los ejemplos y diagramas de dispersión anteriores.

  15. Tipos de variables con las que se puede utilizar el coeficiente r de Pearson.

  16. Las dos continuas.

  17. Una continua y otra dicotómica (1 ó 0)

  18. Las dos dicotómicas (1 ó 0).

  19. Cómo cuantificamos o medimos el grado de relación

  20. podemos cuantificar (medir) esta variación conjunta y además ayuda

    a la comprensión e interpretación de estas medidas de relación.

  21. Otras fórmulas y procedimientos.

  22. Hay muchas fórmulas, pero todas equivalen a la fórmula básica (fórmula [2]: r xy = (Σz x z y )/N).

    Esta fórmula básica es muy laboriosa de cálculo.

  23. Interpretación básica

  24. El coeficiente de correlación expresa en qué grado los sujetos (u objetos, elementos…) están

    ordenados de la misma manera en dos variables simultáneamente.

  25. Los valores extremos son 0 (ninguna relación) y ±1 (máxima relación).

  26. La magnitud del coeficiente es independiente del signo

  27. Dos ítems (o sujetos, variables, etc.) que tengan entre sí una relación muy alta, pueden ser

    valorados de manera muy distinta en términos absolutos.

  28. Un coeficiente de correlación no equivale a una proporción

  29. La correlación de una variable (como un test de inteligencia) con un criterio (por ejemplo un examen) se denomina frecuentemente coeficiente de validez.

  30. No es necesario que las dos variables (X e Y) estén medidas en la misma escala o en las mismas unidades, ya que, como hemos visto, el cálculo se hace a partir de puntuaciones típicas.

  31. En los coeficientes de correlación no hay unidad en sentido propio.

  32. La correlación entre dos variables es relativa a los instrumentos utilizados.

  33. Correlación y causalidad.

  34. La causalidad merece un comentario específico porque en el contexto de la correlación es fácilmente fuente de errores de interpretación (al menos es una tentación el interpretar algunas correlaciones como pruebas de causalidad).

  35. Cómo calcular la media de varios coeficientes de correlación

  36. Pasos

  37. 1º Se transforma el valor de r en el valor Z de Fisher (el símbolo es zeta mayúscula; hay tablas apropiadas);

  38. 2º Se opera con estos valores Z (se calcula el valor medio de Z);

  39. 3º El valor de Z resultante se reconvierte en un valor de r (con las mismas tablas), que será en

    este caso la verdadera correlación media.

  40. El coeficiente de determinación

  41. El coeficiente de correlación elevado al cuadrado (r 2 ) se denomina coeficiente de determinación

    e indica la proporción (o porcentaje si multiplicamos por 100) de variabilidad común: indica la

    proporción de varianza de una variable determinada o asociada a la otra variable.

  42. La significación estadística de los coeficientes de correlación

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Flowchart on Correlación, created by Brayan Insuasty on 01/06/2018.
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Brayan Insuasty
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