Cuando estudiamos la correlación entre 2 variables estudiamos el grado en que una depende de la otra estudiamos el grado en que una causa la otra estudiamos el grado en que 2 variables coparían conjuntamente.
para analizar la relación entre 2 variables de razón, el estadístico más apropiado es correlación de Pearson ji-cuadrado coeficiente gamma de Godman.
si la correlación entre la temperatura y el número de delitos es positiva a mayor temperatura, habrá mas delitos la mayor temperatura es causa de cometer más delitos con mayor temperatura se comenten menos delitos.
respecto a los valores que puede adoptar el coeficiente de correlación de pearson los resultados oscilan entre -1 y 1 resultados próximos a 0 indicarán relación moderada resultados próximos a 1 indicarán correlación inversa.
las distribuciones marginales representan el número de personas que presentan a la vez un valor de la variable X e Y muestran las frecuencias absolutas para cada variable por separado ambas son ciertas.
La correlación entre horas de sueño y ansiedad fue r = - 0.43 con p = 0.19 Podemos concluir que cuanto menos se duerme, menores son los niveles de ansiedad experimentados. Podemos concluir que cuanto más se duerme, mayores son los niveles de ansiedad experimentados. Podemos concluir que cuanto más se duerme, menores son los niveles de ansiedad experimentados.
El estadístico ji-cuadrado, χ2 se utiliza para: Calcular la relación existente entre dos variables cuantitativas Sirve para «medir» la discrepancia que existe entre las frecuencias observadas en una tabla de contingencia y las frecuencias esperadas ambas son ciertas.
para la representación de 2 variables categóricas el gráfico más adecuado es el diagrama de dispersión el gráfico más adecuado es el diagrama de barras agrupadas.
el diagrama de dispersión es adecuado para representar de forma conjunta variables cuantitativas, cuasi-cuantitativas con muchos niveles es adecuado para representar una variable cualitativa o cuasi-cuantitativa con muchos niveles es adecuado para representar de manera conjunta solo variables cuantitativas.
número de personas que presentan a la vez un determinado valor de la variable X y uno de Y FRECUENCIA ABSOLUTA CONJUNTA DISTRIBUCIÓN MARGINAL.
índice de correlación apropiado para variables categóricas ji-cuadrado pearson.
mide el grado de relación lineal entre las variables y el sentido de la asociación covarianza (Sxy) coeficiente de correlación de Pearson.
indica si la asociación entre las variables es fuerte o débil correlación de perason (Rxy) covarianza (Sxy).
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