Medidas estadísticas Bivariantes de regresión y correlación
Description
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
Medidas estadísticas
Bivariantes de regresión y
correlación
Análisis de correlación
Técnica estadística usada para medir la
cercanía de la relación lineal entre dos o
más variables en una escala de intervalo.
Análisis de regresión
Técnica estadística usada para derivar
una ecuación que relacciona una variable
de criterio con una o más variables de
predicción
Análisis de
regresión simple
Cuando se usa sólo una
variable de predicción
Análisis de
regresión múltiple
Cuando se utilizan dos
o más variables
Coeficiente de
correlación
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.
Coeficiente de
determinación
Análisis de regresión para
denotar la proporción relativa
de la variación total en la
variable de criterio
Puede explicarse mediante la
ecuación de regresión ajustada
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.
Regresión
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