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Correlaciones con SPSSLas Bivariadas
Las Parciales
Carlos Rodríguez Garcés
Trabajo Social UBB
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Correlaciones Bivariadas
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Las Medidas o Coeficientes de
Correlación Determinan la relación o vinculación entre dos o
más variables
Entrega una cuantificación o medida del grado en
que dos o más variables están correlacionadas Existen correlaciones simples y múltiples
Cuántos hay y cuál debo usar?
Existe una variada gama de coeficientes, su
utilización va a depender de: El tipo de escala en que se expresa la variable
La naturaleza de la distribución (continua odiscreta)
El tipo de distribución (lineal o no lineal)
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Carlos Rodríguez G.: Trabajo Social UBB 4
Condiciones Se obtienen dos conjunto de medidas de los
mismos individuos (o sucesos) o en parejas deindividuos que tengan alguna relación.
Los coeficientes pueden variar entre +1.00 y –
1.00. Correlación perfecta 0.00 representa la ausencia de correlación Una relación puede ser positiva o negativa (sólo
para los que miden relación lineal) Cómo saber cuando una distribución es no-lineal?
Examinando el gráfico de dispersión y ver siexiste un apartamiento sustancial de lalinealidad
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Correlaciones bivariadas Calcula el coeficiente de correlación de Pearson, la rho
de Spearman y la tau-b de Kendall con sus niveles designificación.
Las correlaciones miden cómo están relacionadas lasvariables o los órdenes de los rangos.
Primero debe inspeccionar los datos para detectarvalores atípicos (que pueden producir resultadosequívocos) y evidencias de una relación lineal.
El coeficiente de correlación de Pearson es una medidade asociación lineal.
Dos variables pueden estar perfectamente relacionadas,pero si la relación no es lineal, el coeficiente decorrelación de Pearson no será un estadístico adecuadopara medir su asociación.
Estadísticos:
Para cada variable: número de casos sin valoresperdidos, desviación típica y media.
Para cada pareja de variables: coeficiente decorrelación de Pearson, rho de Spearman, tau-b deKendall, productos cruzados de las desviaciones y
covarianzas.
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Ejemplo ¿Está el número de partidos ganados por un equipo de
baloncesto correlacionado con el número medio depuntos anotados por partido?
Un diagrama de dispersión indica que existe unarelación lineal.
Al analizar los datos de la temporada 1994– 1995 de laNBA, se descubre que el coeficiente de correlación dePearson (0,581) es significativo al nivel 0,01.
Se puede sospechar que cuantos más partidos seganen por temporada, menos puntos habrán anotado losadversarios. Estas variables están correlacionadasnegativamente (–0,401) y la correlación es significativaal nivel 0,05.
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Consideraciones sobre los datos Datos:
Utilice variables cuantitativas simétricas para el
coeficiente de correlación de Pearson y variables
cuantitativas o variables con categorías ordenadas
para la rho de Spearman y la tau-b de Kendall.
Supuestos:
El coeficiente de correlación de Pearson asume que
cada pareja de variables es normal bivariada
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Para obtener correlaciones bivariadas En menús: Analizar – Correlaciones - Bivariadas...
Seleccione dos o más variables numéricas.
Coeficientes de correlación:
Para las variables cuantitativas, normalmente
distribuidas, seleccione el coeficiente de correlación
de Pearson.
Si los datos no están normalmente distribuidos o
tienen categorías ordenadas, seleccione loscorrespondientes a la Tau-b de Kendall o Spearman,
que miden la asociación entre órdenes de rangos.
Los coeficientes de correlación pueden estar entre –1
(una relación negativa perfecta) y +1 (una relación
positiva perfecta).
Un valor 0 indica que no existe una relación lineal.
No extraer conclusiones de causa-efecto a partir de una
correlación significativa.
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Prueba de significación:
Se pueden seleccionar las probabilidades bilaterales olas unilaterales.
Si conoce de antemano la dirección de la asociación,
seleccione Unilateral.
Si no es así, seleccione Bilateral.
Marcar las correlaciones significativas:
Los coeficientes de correlación significativos al nivel
0,05 se identifican por medio de un solo asterisco
Los significativos al nivel 0,01 se identifican con dos
asteriscos.
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Correlaciones Parciales
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Correlaciones parciales Calcula los coeficientes de correlación parcial, los cuales
describen la relación lineal existente entre dos variables
mientras se controlan los efectos de una o más variables
adicionales.
Las correlaciones son medidas de asociación lineal. Dosvariables pueden estar perfectamente relacionadas, pero si
la relación no es lineal, el coeficiente de correlación no es un
estadístico adecuado para medir su asociación.
Ej.: ¿Existe alguna relación entre la financiación sanitaria y las
tasas de enfermedad? Aunque cabe esperar que dicha relación seanegativa, un estudio describe una correlación positiva significativa:
Si la financiación sanitaria aumenta, las tasas de enfermedad
parecen disminuir. No obstante, el control de la tasa de visitas
médicas elimina virtualmente la correlación positiva observada. La
financiación sanitaria y las tasas de enfermedad sólo parecen estarrelacionadas positivamente debido a que más personas tienen
acceso a la sanidad si la financiación aumenta, lo que tiene como
resultado que los médicos y hospitales informen de más
enfermedades.
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Estadísticos Para cada variable: número de casos sin valores
perdidos, desviación típica y media. Matrices de
correlación de orden cero y parcial, con grados de
libertad y niveles de significación
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Consideraciones sobre los datos Datos:
Utilice variables cuantitativas y simétricas.
Supuestos:
El procedimiento Correlaciones parciales supone
que cada par de variables es normal bivariante.
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Para obtener correlaciones parciales En los menús: Analizar – Correlaciones - Parciales...
Seleccione dos o más variables numéricas para las que
se van a calcular las correlaciones parciales.
Elija una o más variables numéricas de control.
Se encuentran disponibles las siguientes opciones:
Prueba de significación: Si conoce la dirección de la
asociación, seleccione Unilateral. Si no es así,
seleccione Bilateral.
Mostrar el nivel de significación real: Por defecto, semuestran la probabilidad y los grados de libertad
para cada coeficiente de correlación. Si anula la
selección de este elemento, los coeficientes
significativos al nivel 0,05 se identifican con un
asterisco, los coeficientes significativos al nivel 0,01se identifican con un asterisco doble y se eliminan
los grados de libertad. Esta selección afecta a las
matrices de correlación parcial y de orden cero
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Correlaciones parciales: Opciones Medias y desviaciones típicas: Para cada variable. Tb. Se
muestra el número de casos que no tienen valores perdidos.
Correlaciones de orden cero: Muestra matriz de
correlaciones simples entre todas las variables, incluyendo
las variables de control.
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Valores perdidos:
Excluir casos según lista: Excluyen de todos loscálculos los casos que presenten valores perdidos
para cualquier variable, incluso si es para las variables
de control.
Excluir casos según pareja: En el cálculo de las
correlaciones de orden cero, en las que se basan las
correlaciones parciales, no se utilizará un caso si tiene
valores perdidos en una o ambas variables de un par.
Aprovecha el máximo de los datos que sean posibles.Pero, el número de casos puede variar de unos
coeficientes a otros. Los grados de libertad para un
coeficiente parcial determinado se basan en el número
menor de casos utilizado en el cálculo de cualquiera
de las correlaciones de orden cero necesarias para el
cálculo de dicho coeficiente parcial.
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Actividad N° 11Objetivo: Establecer Correlaciones
Con la Base de Datos: Coches
Cómo se vincula o relacionan la cilindrada en
términos de centímetros cúbicos con el pesodel vehículo, la potencia, el consumo y la
aceleración?
La relación de la cilindrada y el peso del
vehículo, la potencia, el consumo y laaceleración´es lineal?
Por qué razón la aceleración, en su relación
con la cilindrada, es negativa.
El consumo (rendimiento) se explica mejor porla cilindrada del vehículo, su potencia o la
aceleración?
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