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  1. 1. REPUBLlCA BOLIVARIANA DF VENZUELA MINISTERIO DEL PODER P'U‘. PILJILÁIR PARA LA EDUCACION SUPERIOR I N ST l T u TO UINIlWI/ ‘iáízïïsil’UAIIRQIIO PIOILI T Ec N ICO ‘IIAIOO INIIIAIIKIIIIÑIIO" czoxrrealiaicziónn die. PEIaIYSíOIÑ y Sprezanrmaan p rOfiesIOII‘ : Isiaich ¡"l le I’: Pe d TO B eiïiratann ENflIIInIInI¡ïiï2II' c o nt re ra 5 Cïit; :,2',2'8 5 4 7 34 , , BÑÏCEIOHH
  2. 2. 0 coeficientes de correi de? arsOn _/ de SpeammIT ° fiicionïte do corriroiacion (dic; ¡Kari rson mas dos abllos, [la coricliaición pocmito nacer osüimacionos vvior‘ de u de oflios conociendo oi V/ ENULÍW «dio ia otras variabflo. Los Coeiicie (dle coIrIroi-acion son medidas quo indican ia sicuacfi reiéiiive. de los Iïiislïi sucesos respecto a lisis: dos waiiabics, decir, son [la xprosíovi wutnéríca quo nos indica oi giaicio de relizición existencia entre [las 2 varfiiiiles V GH CIM‘ Qdido ioiocionan. Son nümcios nacion entre ios ‘Titcs 4 l v —l. Su agniüud indicas oi gmdo de asociacion «encina» ias waiiabios; = O int’ que no Iroiacion onnre [las waiiabios; [los waioiros 11. son Índicñtïo dio una coirroiacion peirifccca positiva (ai crocoi‘ o Iiecer X, OI Valor I‘
  3. 3. UtiiizaciOIn (dial czoIeufiiIcziieiInutne cie COTIeiaCiOIT r El (Occafïizniiciinittc (aiii: C(®l| "I¡@lIEiI(ÉÍil®llfl T untíilliiizzzzi plant: (a) comprobar que caxflbxtxe: klillfitci wcilhiirgiiicaiin liilmiociil iïilfliïiiït: («Iiens nah a bles aleatorias, antes de proceda-I áli (flnflhfihlhgflb dio I2o¿¿;4I2e. =Is1iIc->II. T¡ (llos) IïE-‘Nkllllfiñlili’ ein una sOIO numero (r i la intensidad clie- “¿i Iaeiilraiciionn ililmiesisnl saint-INE. ) ¿emitan chos wriirihiiiailieis. El coeficiente de ccoiriaeisilisiicriioirn I mio c-‘irmim uiitïiliiiiztáinïsie ¡»miran (a) QSÍÜi3.i; (Ï3«(ï(ï—‘lÍ' Iwziluiucziioinicxs Cirïllilíí-Éïcïililtïfi cuando: dic-ns- Wïálliiiéilifliiitifiis}; (film) suplantar el analisis (iio rartagiIarisxsiiiiziIInrz (tu) ¿umrrnliiiixaiiIg ilál cianmeiwoirnicïiia eTIITItnRt: Innodïiciones. P’MálpiilcK-iláilfiiliéfi (¡ic-il nzoxoifíiicIIIcunIi-Ii: (nik: CKei}! "WfiliicilLÏiwilfl I’ I°EI coeficiente de <_oinvolraiuiicnrn I ¡mo tiiiiomie Llllifllilt-ikïilfiiïtïkïifi Fri ¡li¡i| t<@II'VJiO de posibles valores de I‘ es: i J i‘ : Film oil ¿illnircïiiiiisiib (till; Im (. í©ii"I¡C—‘¡iÉ¿iILÏiOil1 no es ¿iplicable la distinción entre vgiriaimlit: "“c! ioumoumciIiIeunIt-Ie"” o “¡Irmc-{Ie-¿ipzeiinIdÏicIistci” como sucede en el modelo de HfgïkïSiOslnlí ¿Iiciiiuzx (ziimnli-Jráiss V/ Iáilii‘iÏZLiÓiiILÏáS so n “clependientesï
  4. 4. Ventiïiaos v CILÉKSaVAÉJÍÜIÏtZÏJn<ÏÏS del Coe. f.iIci. cnIaIt<€.3Is clio c: oII”I2c-s. eiiIrnIc: iIL-3II.1 (dic: P-¿«RBOIW ° i/ ¡«AIITIM-‘liifio Es llamado ¿»su cam inxcnInmczaIorcnjlta IZ<J. i‘III"I ÍD‘(í? ¿IIIISiGJII¡1.. Lqzíus c-iIoIs wtairi; a.bles son C-‘IIQIsiTgIITRiIL-‘íicus pxon" >I< Y. Cuando en el fiennI<ï>IInITIeIInIc> LSLSiHLIIIC-iliïcïlfyilfi) Ibi}: (¿icons v/ muiinIi-mlieas son» c: uIIaII. iit‘i‘tETti/ as se usa cil (, ((¡)I@liÍiIL! ilC; lifl| i((í¿ (din; «(mi‘Izoiiiaixcfiioinixm coito Píerinrsxaiinm. ‘" líjreisiwzou¡iiteai¡jr; iis Cuando las VLIFiQTiOIÍIIL-‘¿S X c: Y sioIm ¡ImIciIc-¿iipxeumoiliiciimixtm, cil IfllüllíflfiiüilzllúiíüI’ 5C anula y el coeficicnntic: coito nzoirwtailiáiicziitairn [QlfiilibliféïlíÉiiwllflráili Hilizfirflxt: cul '/ .-¿1.iOi' cero. En cambio u n a COl'iïv(3.i‘¿]lC‘, i.C)Jiíi Imuuln ¡mo iimniiomliiicxi ¡kia mmclreipeIidencia de variables El VETLOII‘ 6) tit-‘¡l-Jliicisïc-‘Jiflitiai farizliiet (de cOrrcIaciOn.
  5. 5. Uso de los coeficientes de correlación de Karl Pearson Identifica el dependiente Vriïïlïiiflliüiilci c-Iiuiie sit; ¡airoibiaixw entre dos observaciones derivadas ¡ndepeiTlclieiimtioinnioinitte. UIInIo (aire ilOlS lïQGlUIÍiSiÏOS es que las dos Variables que se (Ellññll-Jhïilliclllfl c-lIeTl-JIeIIIi oilomitarv/ Iaiirsie o Innieclirse de manera independiente ¡main-a cgilliimmiimiaii cILIIIaIlTC-¡Iuiliieii Iaecsiuulitrzaic-lio sweisigïeciic-LO. Para cantidades grandes de lllÍOirlflñtálCïilülñp crailicauiilio iaiuiieicelie star ttiac-lliioisita. Ritaiaorta un valor de correlacioia coiacaiimo a [I] czoimmc) cum ilimcolliitiaic-lkaiii c-lie (ollLllltí? mio lnmiv Iielacion linear entre las dos‘ naiwihtiilailieis. Ric-zii-Jitairtrti LIIIm v/ Isïllit-iir calie- con"weiliaitïtiioim creiiacano al l como indicador de c-iiuiie ciixllbiïtt‘: uiimrzi Ireiliaiciiioim llilmr mi ipxcanisiittliiir/ Ei ‘cïllfllïilït: los cios variables. Un valor maiyraiii a (LZÜ-fliiïi) (Illülltï se iiicieiiargiinita ¿i l (¡lia cmnnnua) lïtálslLllliiiáalúiïO una mayor correlacion | D,Üi-5iiiÏiliVItïi caminar: lla? ii IiK-maanygiitiiioiui. [Rasiigiiianirtiai uum vrtziilioii (¡le correlación cercano a al cOiInnIc-i ilmic-lliicïciicllcaiii clic cuore laraiv "Mmm irialiciicziitaim llilmxuvcm Inc-gativzi entre las dos va ria bl cns. lllniiidtillfl-Jllicliiizl C-‘li «tzoieiiïirczireiinitte C-ÏIL. ‘ Qi©l¡"lïglilcllfillíállïl clio ¿Tcuordo con el contexto cl o los (lt-Tintas ¡girartïiicinileiiism. HI vigilia-m‘ clic í_ï(o)ll"lïc—‘lilx: íll(ÏlOJïl es CSCHCÍEIÍITNJHÏQ un valor arbitra rio cgiuiie clIeIi-iie ¿lumiillL-Fzlllsttï (dile: ¿iItIuiIi-qiac-lrc) (Jíállrïl las variables que se comparan. Determina ilcl lllflüllñitflil’itálllfllCiicl c-lii; iKDiS I¡'(; ‘LHL| IIIZÍ¿I. GÍCJ= S. Esto se logra con el uso del coeficiente de COilre. liatzii®ilfl¡, glkvfllfiillfiïí aire lliïberttïd y una tabla de valores sG-LÍIÍLOS del coeficiente de correlacion. Los grados de libertad se calculan como el numero de las (los Observaciones menos
  6. 6. (Ocfiïis CíÍÏ. 'E': ;‘. ‘.iClIÏ1ï : ï-: = S})lL‘ÏM'Ï‘i. ÍÏLÏ í te de correlación de Spearman es menos sensl ÏÏ; c i r * -‘ 4 los valores muy ojos de lo esperado. En este i“ . ï ‘ ' , -‘ arman = 0.76270 En estadística, el coeficiente de Spearman
  7. 7. Ventajas y ClQsVOITtETjas del c o eti C ie Hitos («te c . O.I' rei ¿ici o n d e Sipieiciirinnmiim i vicarimittalliais — Los supuestos soin Iflflléllñlívilis eisitaii"iic‘. tioxs. . [ls Iaoil-iiuusitto a lia | i)lli'&, ‘éS. @lfl. Ci3 de Outliers (es Gizaülll‘ ¡aieininmiïtte ciiiesirttois (allow/ mois c-lieil ioiziitiiroim Imoirmnal). » La manitestazciioim die anima iveilirziicliicjua csiaiuiiswameiiíeicttc) Iaioisiillailie soilio a traves de la comprensioun (iiltíl In Iaeilienciiioim miaiiituiiiiirziill (qllLllliï tïnïflïáfikt‘: taInIt-Iive Ilais viáiiri ab! e y no debe Al ser Sp caairiniiigiiin Lllllultci iflíicilflliltcécl lalo ¡grana rmiieïtiiilciai llilloiiri; (nilt: cvlïistrila ucion [911ïtdlibrclliülllillïsfiiïllt o (L2,, 5., 91). . ‘ Dieiswv/ IciI¡iIt-Ia¡j}ciis La tau de Ken cl a Ill cms uIIm (Küiciiiillfiïlltalïliillt: (¡lle ('íú)ll"lït; ‘lilctil(lll®llíl Ioiorr Iieingos, inversiones entre dos oIzclretmraiicïiioiimw (¿lic Lllllnllci (Jill-SW! "liiülkllltilwllfl miciirmneil biva ria nte lndicandonos asocia cion es lnlicigyéiiiÏlivlclils o leJiühxs-iiiillLvréib respectivamente, O cero, significa no correlacion ¡aer-O no independencia.
  8. 8. Uso de los coeficientes de correlacion de Charles Spearman Para aplicar el coeficiente de co. rre. l.ta. ci. oim cle Spearman se requiere que las variables estén medidas al maizmicais eIIn tifiSííCftïlllitfl oII; c-l¡i¡I. Trail, , decir, de forma que las puntuaciones que las. mail-ir«meiimtiaim ¡aIuiieidi-Tim sacar CíÓllolCïïiliÏlís en dos series ordenadas. A veces, cesxtse coieiïiicziiiuinrtte (allüillñlibllfliïllllfllállfilltü ¡aioir lia letra griega ps (rho), aunque cuando nos áílitiulhlllalnlifiiï ein ell uoiiaitxeixtttcr» («lie lia Etsstttïiiollroxl-iica Descriptiva se emplea la n otacicm rs La ‘fïoirmniiuillisi die Lttfillllfirlüllllig) | o)l¿ill‘r; :i rs ¡giuuodre derivarse de la utilizada en Cl c ¿wo (¡lie rxty; lülciláiiitillïlcl ¿tl| |_-)lllllClc: l|l' ell rxiaiieilïiiciiieilnrtre clic. - co llClJClOFl de Pearson a dos scarico die lpllllllflliiillllciiltÏlloillnllcgls «iiizdlilmrciilieis, czoiinniiaiuiieisitieiis czacla una de ellas por la n primeros iauiimmoiacxs lflhïïlllitllllïcilllc-‘l-S ipiairtíili" (illt: cum uoiimjiuiimittci die m puntuaciones, la formula que pJCJlFIIlIlIÍlÏ-(CJ ell (Ecilllcltlllllo) ¿plug Ika croiiaiveiliaiictiiciim emitirse c-liois vicaiiria bles X e Y, medidas al mentos ein eisiceiilei oIIJc-llilmiciilg, Ira oíllggltllllltgllflllflsi DioImic-lie c-l es la distancia existente entre los pibllxïïkïiütïïí c-¡Iuiie oiczuinpeiim liacs ¡aiuinmttuiraicziioimiw croniaesipondientes a un sujeto i cuando esteis iaiuinaittuiicaictiioiimes liircziim silicio oiivdieimraicliciis ¡an-ara X y para Y. El coeficiente de COllfifilfñfiÏllOllfl die Sipxeianiinnmiiin (ïllniiütlllcéllñllïílirci Slllc-fllnlïlplf‘ comprendido entre los valores R1 y 1. Es C-liczaiciilc, 1 rs — i, CLtllkcillíllí-llfi) ttoidicxs llos sujetos se sitúan en el mismo puesto para la va ri ¿ill-Jillíci‘ X y ¡ocurra le: vraivircziilailïe Y, el valor de rs es 1. Si ocupan valores opuestos, es dcacir, all iaiilinnioi‘ siüljjüïü en X le corresponde el último lugafïrtflïal segundo en X le corresponde el pCHLllÍllllO en Y, etc. , entonces el valor de rs es —l.
  9. 9. Usos de enfoques Pearson Métodos Estadisticos ¡xaix-a. lllñKVIQÁÏÜÉïtHÍGlIÍÉQIl? (¿r5 [inscritos eintonccïs, el contraste de Hipótesis es considerado unnio die llGliis lRflILïJHQIC-lltbiís die lllñÍllclfll-‘élllliCílcri estadistica de utilización obligada en casi todas las cliisciiigailliïmiais. Sii laiiitam lniory ein dliia lrois estudiantes de Estadística aprenden a testear lñ¡lI¡-)1(Í3IÍ<C2¿SillS ¿iipilliiceiiinic-licav uumm sieic: uIIt-. :iInIc: i:a die ¡casos mas o menos estan dariza da, es imnipitizi‘taiimitte l¡tí3lCíOll¿‘(oil. ïi| l' «¡mire ¡mo ¡‘ififiltïlllflñltvïbs flllflilïtï‘ tuna teoria u Iiificada, sino ante la a m {il¿: ;¿í! ll¡l¡iïtii die lltilbïp tasitwuclliitms siiisitttainnnïitïiitztsais lïtïtáilllllllcïlíúlítiiib siepa ra d a mente por Fisher por un lado y Nieiyimnrsiim y Ptigaiiisxaiiin ¡giran eIl until-m. FiiLsIlnIc-Ii t-lit; us. ;iiri ollo su teoria que denomin o Pruebas (Illt; sïiig¿_ii. iiiiiíiitanictiitmm y litngryimi um y l')’tt’. :lll siomi liais llllciiI. i1{i(l(lS Pruebas de 1 Hipótesis. Desde lqáïtflü lï-Qtzlnizi ein c-¡itliitg . :i¡¡‘-)r¿. i¡I1t-. :i<{iieiirt-iiin liois t-iiaziilaicujitoiis coli: - NP, la teoria de los tests cle hipotesis fina: c-IicmnnIiIIniaIc-lici ¡ami Gil ¡miwaiclliigaimiin dit; lia Glltutílibilliïiltl. Fsto ha llevado al estado actual de cosas eIm ell Lítlltclll ¡OliíG¿@ll(-)Il¡lflll]¡flrc) lia Milton isa («lie lklaeiyimcm-Pearson como modelo o esquema cite lníiizktüliiliéillulflllIGIlnillitto) ¡anima lie iitdllnlñlnzl diecji; szilt>iiies, p ero la p ractica estadistica en la ¡In/ estiga<í; i.címn. , iïlllülllllt"¡íillfllólltii Ines lflñlliziililflitsïbá [J2l3(¡): (."tí‘. (.llIillClWÏOS, interpreta los datos coimas. ) l; ‘i‘/ ¡ll(»ll(:4lIílICÍÏ‘¿ii [Qrïlllicï v/ rtïiilliclicziii‘ litQOilils.
  10. 10. Usos de e. nf. o.(¡¡Lie Spe a rm a n Enfoque psicometrico die ÍIGILS fí¿aicition= 'c4s Gire lei illfllt(Li'liiiïgátlilfliCia (Spearman, Catell, Thurstone) El enfoqsuue ¡axsiiiczenramuutn"¡xao uuttiilliizta tftixfllflliKféïls (size ¿analisis factorial con la idea de ciesculsmrili ¡rails C-iiiiiïcliïclifliflilcïiïï ilmisililwliicixuirgiiltw die lei ¡Imutieilïiggencia entre las personas. Para eililzo IVCJJCILIHIJWFQ mi 01bit! ) (aire lio»: teme (¿he iliílIHt-‘Jiiiïgáuilflíia. Spearman distingue dos ÍiaILHQIWEJJSí i? €1lC. Í(©lI‘ ""(: j"’ v eii iíaictxon’ “"5”. ti! "“©‘"' lia inteligencia general (communm iia mnnexvxoniiai die Im | _-Jxen¡'s1@1iflir3ISÉ). . (¿le “ST sona iras habilidades esp CaCilifiilLïïifi sin: lia) iIi. nt(c: ¡|IiI¿4i-. ;¡i¡1i(afi}. :i (ixweaiflismuig, nmlammieuiaix 51,, CJLSfi-MdlCÉLÍEÏI, etc. )
  11. 11. laiiiIozliiioiggqngufïiia http s : / / e s . w Í_i<‘Í¿[üzciúiiila. .ElligfwMÜiKÚI/ ÏCIQMQÏÜK-ÜIQEIIÜÏIG (it-ire g {Qlliiïuikm ii‘: m iliB 3 n ï_ d c _ S p e a r Ífliilcillfli B l B L I. O:G_R Aulïir/ Á W. '/ *'zi'/ ¡‘6': ’.. .(, ((0)I@liÍiiI(, XÍIGJINÍÜLJJ’HQ)! Iiïlïd"¿Mi¡(Qlïfiviififaltir-'[9I@tciI! ÏS@llíly/ ’CO. Cf i c i e n t e — (KflllíilítiliitilQiiiKülm! üikfizilÑii" gpreeeiisïsfio): mmalmtqmflll fi I e : / / / C : / D= O1CiUllI| Ïi1l(;3llíiÍ4SÏ' : <.i—}21©i¿-. i¡mic-il'ï1:lzlwlsïeatitfi]miggy/ ‘WmïiïllIliianmnïïia ,2.. l(l)lCz<-)nmtqrvonais / ‘I/ l i s ‘Mi 2 0 d o (Í1UlllïífllísllñlÍ((n)ks, /‘DIúüW/ AVImlik-kciláiky/ ‘CiO]R KRBEJMC IIIOIÍNFL’ “¿2Á@II¡1I(-)iÍ4a1LS. ..[-J1G llf

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