Correlación

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Licdo. Anthony Ramos (2011)

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Correlación

  1. 1. UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL “ FRANCISCO DE MIRANDA” PROGRAMA DE EDUCACIÓN ÁREA CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2010 Estadística aplicada a la Investigación
  2. 2. Se entiende por correlación aquella que nos permite expresar cuantitativamente hasta que grado están relacionadas dos variables o tienden a variar conjuntamente. Este grado de relación se mide a través de un coeficiente llamado COEFICIENTE DE CORRELACIÓN y lo denotamos por la letra r. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  3. 3. <ul><li>Se obtienen dos series de medidas en los mismos individuos (o sucesos) o en partes de individuos que tengan alguna forma de relación. </li></ul><ul><li>El coeficiente de correlación muestral toma un valor en el intervalo -1 y 1. </li></ul><ul><li>Si r=1 , significa correlación positiva perfecta( relación positiva perfecta). </li></ul><ul><li>Si r=-1,significa correlación negativa perfecta (relación negativa perfecta), o relación perfecta inversa. </li></ul>Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  4. 4. 5. Si r> 0 , la relación es positiva, y significa que los individuos que obtienen calificaciones altas en una variable, tienden a obtener calificaciones altas en la otra, o también individuos que obtienen una calificación baja en una variable tiende a obtener una calificación baja en la segunda. 6. Si r<0 , la relación es negativa, y significa que los individuos que obtienen una calificación baja en una variable, tiende a obtener una calificación alta en la segunda variable, por el contrario, los individuos que tienen una calificación alta en una variable Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  5. 5. <ul><li>tiende a obtener una calificación baja en la segunda variable. </li></ul><ul><li>7. Si r=0 , no existe correlación(ausencia de relación o no existe relación). </li></ul>Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  6. 6. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación RELACIÓN POSITIVA PERFECTA r=1 Y X
  7. 7. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación RELACIÓN PERFECTA r=-1 Y X
  8. 8. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación NO EXISTE RELACIÓN r=0 Y X
  9. 9. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación RELACIÓN POSITIVA r>0 Y X
  10. 10. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación RELACIÓN NEGATIVA r<0 Y X
  11. 11. <ul><li>La r de Pearson es una medida que indica hasta que punto los mismos individuos o sucesos ocupan la misma posición relativa a dos variables. </li></ul><ul><li>La r de Pearson refleja únicamente la relación lineal entre dos variables. </li></ul><ul><li>Cuando la relación es perfecta positiva, cada individuo obtiene exactamente las misma calificaciones en ambas variables. </li></ul><ul><li>Un valor alto positivo alto de r de Pearson indica que cada individuo obtiene, aproximadamente, las mismas calificaciones en ambas variables. </li></ul>Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  12. 12. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación RELACIÓN INVERSA RELACIÓN DIRECTA ALTA MODERADA MEDIA BAJA BAJA MEDIA MODERADA ALTA -1 -0,5 -0,75 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 PERFECTA NULA PERFECTA
  13. 13. FORMULA PARA CALCULAR LA CORRELACIÓN DE PEARSON (POR EL MÉTODO DE LA DESVIACIÓN MEDIA) Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  14. 14. FÓRMULA PARA CALCULAR LA CORRELACIÓN DE PEARSON Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación
  15. 15. Dada la siguiente tabla se presenta una muestra aleatoria de cinco sujetos, el tiempo en minutos requerido para completar la tarea y el número de minutos empleados en aprender la tarea. Licdo. Anthony Ramos UNEFM 2008 Estadística aplicada a la Investigación 2 2 INDIVIDUO Xi Yi (Xi. Yi) Xi Yi A 30 40 B 30 35 C 40 20 D 40 38 E 50 17 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑

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