Asociaciones y correlaciones

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Asociaciones y correlaciones

• Ps. Rafael Cendales Reyes
• Universidad Nacional de Colombia

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Correlación

• La correlación se centra en la magnitud y la
  dirección de las relaciones entre dos o más
  variables.
• Magnitud Se relaciona con la fuerza de la
  asociación. El grado puede variar desde
  inexistente hasta perfecto.
• Dirección una relación positiva indica que
  existe una relación directa entre las variables.
  Una relación negativa indica que existe una
  relación inversa entre ellas.

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• Una relación perfecta es aquella en la que existe
  una relación positiva o negativa y todos los
  puntos caen sobre la línea. Una relación
  imperfecta es una en la que existe relación pero
  no todos los puntos caen sobre la línea.

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• El coeficiente de correlación expresa en qué
  grado los datos están ordenados de la misma
  manera en dos variables simultáneamente.
• Los valores extremos son 0 (ninguna relación) y
  1 (máxima relación).
• La magnitud del coeficiente es independiente del
  signo.
• Un coeficiente de correlación no equivale a una
  proporción.

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• No es necesario que las dos variables (X e Y)
  estén medidas en la misma escala o en las mismas
  unidades ya que el cálculo se hace a partir de
  puntuaciones típicas.

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Regresión Lineal

• La regresión es un concepto que considera el
  empleo de la relación entre dos o más variables
  para efectuar predicciones.
• Una línea de regresión es la línea que mejor se
  ajusta y que se utiliza para hacer predicciones.

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• La línea de regresión de mínimos cuadrados es
  aquella que minimiza el error total de
  predicción, de acuerdo con el criterio de mínimos
  cuadrados ? (Y Y)2
• Sólo existe una línea de regresión de mínimos
  cuadrados para cada relación lineal.
• Y byX ay
• Y valor predicho o estimado de y
• By pendiente de la línea para minimizar los
  errores en la predicción de y
• Ay intercepto en el eje Y para minimizar los
  errores en la predicción de Y

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