Ir al contenido principal

CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUANTITATIVAS:

Una variable cuantitativa toma valores que son cuantificables y pueden ser:
  • Dependencia funcional: puntos solamente sobre la línea recta o curva. Pero en estadística no se suele dar este tipo de casos.
  • Dependencia estocástica: no están todos los puntos exactamente sobre el modelo, sino que existe una tendencia.

MODELOS DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN:

 

Regresión lineal simple: correlación y determinación.

  • Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos  variables cuantitativas.
  • Regresión lineal simple: una sola variable  independiente. 
  • Regresión lineal múltiple: más de una variable  independiente.
  • Ecuación de la recta:  y = a + bx (ej: TAS=a +b·edad)
  • Pendiente dela recta →
  • Punto de intersección con el eje de coordenadas →
  • “b” expresa la cantidad de cambio que se produce en lavariable dependiente por unidad de cambio de la variableindependiente. 
  • ¨a¨ expresa cuál es el valor de la variable dependiente a independiente (jeje y) cuando la independencia vale cero (eje x).Si x=0 → y= a.

Modelos lineales deterministas:

La variable independiente  determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada  valor de la variable independiente sólo habría un valor de la  dependiente.

Modelos lineales probabilísticos:

Para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y1. 

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN:

El análisis de correlación se utiliza con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de asociación entre variabbles.

El coeficiente de correlación de Pearson es un coeficiente que mide el grado de la relación de dependencia que existe entre las variables (x,y) cuyos valores van desde -1 correspondiente a una correlación negativa perfecta, hasta 1, correspondiente a una correlación positiva perfecta.

La magnitud del Coeficiente de Correlación (r) indica cuan cerca están los puntos de la recta, tomando valores entre 1 y -1. 



Comentarios

Entradas populares de este blog

PRUEBAS PARAMÉTRICAS MÁS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA

LA PRUEA DE CHI: PRUEBA NO PARAMÉTICA. Para comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente).  Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta,  y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales  los dos grupos a comparar se obtengan resultados como  los obtenidos o haber encontrado diferencias más  grandes por grupos. La prueba o estadístico Chi cuadrado se utiliza para  comprobar si la diferencia en los datos que observamos: –Es debida al azar: Recordemos que la Ho establece que no hay diferencia, es decir, que hay igualdad. Aceptamos la Ho. –Es debida a algo más, por ejemplo una asociación entre  las variables que estudiamos: rechazamos la H0 y aceptamos la  H1. Condiciones para aplicar la Chi cuadrado:   Las observaciones deben ser independientes. Es decir, al clasificar los sujetos en cada casilla, debe haber sujetos distintos; no  puede haber sujetos repetidos en más de u...

INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Definición: denominamos inferencia estadística al conjunto de procesamientos estadísticos que permiten pasar de los particular, la muestra, a lo general, la población. Población: conjunto de personas, sujetos o unidades que presenta una característica común. Muestra: subconjunto extraído y seleccionado de una población a la que representa. Muestra independiente: está formada por datos independientes, o sea, aquellos obtenidos tras una única observación. Muestra apareada o dependiente: está constituida por datos apareados. Compran el mismo grupo de sujetos en dos tiempos diferentes. Dos formas de inferencia de estadística: Estimación: parámetro-estimador. Contraste de hipótesis. ESTIMACIONES:  Proceso de utilizar información de una muestra para extraer  conclusiones acerca de toda la población Se utiliza la información recogida para estimar un valor. Tipos de estimaciones: A) Estimación puntual: Consiste en...

TEORÍA DE MUESTRAS

ESTIMACIÓN E INTERFERENCIA ESTADÍSTICA:  Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras  de tal forma que éstas reflejen las características de la  población le llamamos técnicas de muestreo. Siempre que trabajamos con muestras (no estudiamos el  problema en toda la población sino en una parte de ella) hay  que asumir un cierto error.  Si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede  evaluar ese error. La técnica de muestreo en ese caso se  denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error  asociado a esa muestra elegida al azar se llama error  aleatorio • En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable. PROCEDIMIENTO MUESTRAL: Definición:  Un muestreo es un método tal que al escoger un  grupo pequeño de una población podamos tener un  grado de probabilidad de que ese pe...