Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación

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El estudiante identificará, calculará e interpretará las medidas bivariantes, en función de la descripción de la problemática, a partir del trabajo realizado con variables cuantitativas, de la base de datos denominada: “Encuesta_ Instituciones_ Educativas 2019 (16-1)”. En este paso deberá realizar el laboratorio Denominado Regresión y Correlación lineal, el cual encontrará en el entorno de aprendizaje práctico, en la carpeta Guía para el uso de recursos educativos
Eduar Patiño
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Jaquelin Castro Godoy
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Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
  1. Análisis de correlación
    1. Técnica estadística usada para medir la cercanía de la relación lineal entre dos o más variables en una escala de intervalo.
    2. Análisis de regresión
      1. Técnica estadística usada para derivar una ecuación que relacciona una variable de criterio con una o más variables de predicción
        1. Análisis de regresión simple
          1. Cuando se usa sólo una variable de predicción
          2. Análisis de regresión múltiple
            1. Cuando se utilizan dos o más variables
        2. Coeficiente de correlación
          1. es una medida 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.
          2. Coeficiente de determinación
            1. Análisis de regresión para denotar la proporción relativa de la variación total en la variable de criterio
              1. Puede explicarse mediante la ecuación de regresión ajustada
            2. Relaciones entre variables y regresión • Pearson (un amigo de Galton) realizó un estudio con más de 1000 registros de grupos familiares observando una relación del tipo: • Altura del hijo = 85cm + 0,5 altura del padre (aprox.) • Conclusión: los padres muy altos tienen tendencia a tener hijos que heredan parte de esta altura, aunque tienen tendencia a acercarse (regresar) a la media. Lo mismo puede decirse de los padres muy bajos. • Hoy en día el sentido de regresión es el de predicción de una medida basándonos en el conocimiento de otra.
              1. Regresión
                1. El análisis de regresión sirve para predecir una medida en función de otra medida (o varias). • Y = Variable dependiente • predicha • explicada • X = Variable independiente • predictora • explicativa • ¿Es posible descubrir una relación? • Y = f(X) + error • f es una función de un tipo determinado • el error es aleatorio, pequeño, y no depende de X
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