Si en una muestra de 200 sujetos, 100 mujeres y 100 varones, pretendemos establecer la correlación entre la variable sexo (variable X), y los ingresos de cada persona, medidos en euros (variable Y), debemos utilizar: El rxy de Pearson El coeficiente de Spearman El coeficiente biserial puntual (rbp).
Entre los objetivos del investigador se encuentra la de establecer si se da relación estadística entre la variable sexo y el número de conductas incívicas. En tal caso, deberíamos calcular: a) La correlación de Pearson b) La correlación biserial puntual c) La correlación de Spearman .
Cuando a gran parte de las puntuaciones más altas obtenidas por un grupo de sujetos en una variable le corresponden las puntuaciones más bajas en la otra variable, decimos que la relación es: a) Imperfecta positiva b) Imperfecta negativa c) Perfecta negativa .
Cuando a gran parte de las puntuaciones más altas obtenidas por un grupo de sujetos en una variable le corresponden las puntuaciones más bajas en la otra variable y de manera proporcionada, decimos que la relación es: a) Imperfecta positiva b) Imperfecta negativa c) Perfecta negativa .
Si al aumentar los valores de una variable en un grupo de sujetos, los valores de la otra aumentan y, además, lo hacen en la misma proporción, nos encontramos ante: a) Una relación imperfecta positiva b) Una relación perfecta negativa c) Una relación perfecta positiva.
5. La correlación entre atención y rendimiento indica (r = 0,21; p= 0,03 (probabilidad bilateral)): a) Que hay una tendencia fuerte a que los alumnos con altas puntuaciones en atención, tienen altas puntuaciones en rendimiento b) Que la atención influye poco en el rendimiento c) Que hay una relación baja entre ambas variables.
La relación entre variables se gradúa mediante: a) La recta de regresión b) El coeficiente de correlación en variables continuas c) El diagrama de dispersión.
La transformación de las puntuaciones de los sujetos a rangos o posiciones es una operación propia del coeficiente de correlación de: Contingencia Pearson Spearman-Brown.
Decimos que una correlación entre dos variables es elevada, cuando el valor del coeficiente está comprendido, en valor absoluto, entre: a) 0,91 y 1 b) 0,71 y 0,90 c) 0,41 y 0,70.
El coeficiente de Contingencia (C) que para algunos autores se denomina grado de asociación, se utiliza cuando las dos variables alcanzan un nivel de medida: nominal ordinal razon.
Si queremos calcular la correlación existente, dentro de un grupo, entre una variable continua y otra dicotómica, el coeficiente más apropiado es: biserial puntual biserial tetracórica.
Cuando los datos recogidos de las dos variables se distribuyen normalmente y alcanzan un nivel de medida de intervalo, el coeficiente de cálculo más apropiado es : Coeficiente Spearman Coeficiente de Contingencia Coeficiente Pearson.
En una muestra de 30 sujetos hemos establecido la correlación de PEARSON entre las puntuaciones en Matemáticas y Ciencias y hemos encontrado un valor de 0,78; por lo tanto, podemos afirmar que nos encontramos ante: a) Una correlación muy alta o muy elevada b) Una correlación media o notable c) Una correlación alta o elevada.
13. El diagrama de dispersión entre la variable X y la variable Y, es el que figura a continuación: ¿Cómo interpretaría este gráfico? imperfecta negativa perfecta negativa imperfecta positiva.
En la siguiente grafica se muestra el diagrama de dispersión de dos variables. En vista del diagrama la relación es: perfecta positiva imperfecta negativa perfecta negativa.
El grado de asociación entre dos variables con nivel de medida nominal es mediante: coeficiente Pearson coeficiente de contingencia coeficiente biserial puntual.
Obtenemos una correlacion de Pearson de -1,7, significa: Que hay una tendencia alta a que a los valores altos en una variable corresponden a los valores bajos en la otra y viceversa Que hay una tendencia alta a que los valores altos en una variable corresponden también los altos en la otra Es un valor que no se puede dar en una correlación.
Una correlación moderada pero no estadísticamente significativa indica Una correlación distinta a cero en la población Una correlación igual a cero en la población Una correlación moderada en la población.
La correlación de -0,75 siempre es estadísticamente significativa indica una magnitud alta indica una magnitud baja.
Supongamos que tenemos una correlación negativa de -0,5 entre motivación y rendimiento Los sujetos más motivados tienden a rendir peor y viceversa , aunque esto se produce en una magnitud moderada Lógicamente los sujetos mas motivados tienden a rendir mejor y viceversa , aunque esto se da con una magnitud moderada Una alta motivación en la cuasa de un bajo rendimiento aunque la magnitud es moderada.
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