Se suele usar con dos variables cuantitativas (toma valores cuantificables)
En la hipótesis tenemos:
- La hipótesis de partida, la hipótesis nula en la que las variantes son independientes
- La hipótesis alternativa, las variables del estudio están relacionadas
Ejemplo de como recogen los datos de los individuos observando dos variables
Diagrama de dispersión
Dos damos cuenta que el peso aumenta con la altura, concretamente aumenta 10 kg por cada 10 cm de altura.
Distintas disposiciones según el diagrama de dispersión:
- Incorrelación : para valores de X por debajo de la media, los valores de Y están por encima y por debajo en proporciones similares.
- Relación directa: para los valores de X mayores que la media, le corresponde valores de Y mayores también. Para valores de la X menores que la media, le corresponde valores de Y menores también.
- Relación inversa: para los valores de X mayores que la media, le correspondes valores de Y menores.
Regresión lineal simple: correlación y determinación
Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas
Regresión lineal simple: una sola variable independiente
La ecuación de la recta es: y=a+bx
Pendiente de la recta=b
Punto de intersección con el eje de ordenadas=a
b representa la cantidad de cambio que se produce en la variable.
a representa cuál es el valor de la variable dependiente (eje Y) cuando la independiente vale 0 (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 y
1.
La recta
a determinar
es
aquélla con
la
menor distancia
de
cada
punto a
ella.
Análisis de correlación para variables nominales.
El análisis de correlación se utiliza con el propósito de disponer de un indicador cuantitativo que permite sintetizar el grado de asociación entre variables
Coeficiente de correlación r de person:
Es un coeficiente que mide el grado de la realción de dependencia qu existe entre las variables (x, y), cuyos calores van desde -1, correspondiente a una correlación negativa perfecta, hasta 1, correspondiente a una correlación positiva.
Por lo
que ya
podemos decir que si la
“r”
es
menor que 0, tenemos
una relación lineal inversa.
Si
la
“r”
es
mayor
de 0, la
relación es lineal
directa,
y
si “r”
es
igual a 0, podemos tener
una variables independientes
o
por otro
lado una relación que no sea
lineal.
Análisis de regresión entre dos variables cuantitativa
La recta tienen una ecuación que seria: y=a+bx; a esta ecuación la vamos a llamar modelo de regresión. Y los términos que aparecen en ella. tenemos x e y que son las variables.
El termino bes el coeficiente que va a acompañar a la x, el cual vamos a llamar coeficiente de regresión.
Tambien aparece un termino independiente 'a' el cual indica lo que la variable respuesta cuando la x es cero. Cuando la x es cero, la y es igual a 'a'.
Y hasta aquí el tema 12. Gracias por leer!!!!
Película: Los miserables
BSO
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