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Lectura semana 14 por Mind Map: Lectura semana 14

1. Covarianza: relación entre 2 variables

2. Mide la “intensidad” o “fuerza” de una relación lineal

3. Valor de σYX se aleja más del cero= fuerte relación lineal entre las variables. σ ,YX más cercano a cero= NO relación lineal entre las variables.

4. El Coeficiente de Correlación Lineal de Pearson: valor estandarizado de σ ,YX .

5. Valor de ρ ,YX se aproxima a 1 o –1 más evidencia de fuerte relación lineal y ρ ,YX se aproxime al cero más evidencia de NO relación lineal.

6. NOTA 1: Siempre que se hace un análisis de correlación es importante apoyarse también en el diagrama de dispersión de la muestra.

7. El coeficiente de correlación lineal de Pearson se puede estimar mediante un intervalo de confianza.

8. También se puede aplicar una prueba de hipótesis para ρ, ya que generalmente el investigador desea determinar si el valor de ρ es igual o diferente de cero. Las hipótesis son: 0 : H0 ρ = vs 0 : H0 ρ ≠0.

9. El Coeficiente de Correlación de Spearman

10. Parámetro no paramétrico, es decir no se exige el supuesto de alguna distribución conjunta de las variables X, Y. (ρ R), esta diseñado para detectar relación monótona entre las variables, es decir estrictamente creciente o estrictamente decreciente.

11. NOTA 2: El análisis de correlación es solo una medida de asociación y no implica causalidad.